多引擎集成挖掘湖上数据价值
在 EMR 集群创建阶段已经自动安装了数据构建服务的相关SDK，同时EMR上的开源计算引擎 Spark、Hive 和 Presto 都完成了对数据湖构建服务的兼容支持，所以用户通过 EMR 引擎可获得数据湖分析的最佳体验。
金融科技数据湖构建和管理之道
上海数禾信息科技有限公司是一家拥有小贷牌照和融资担保牌照的金融科技公司（下称“数禾科技”），公司的核心产品是“还呗”。本文要分享的主题是数禾科技如何在云上构建和管理数据湖。
数禾云上数据湖最佳实践
数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台。并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群。但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展，大数据团队承担的责任也越来越重，实时数仓需求，日志分析需求，即席查询需求，数据分析需求等，每个业务提出的需求都极大的考验这个Cloudera Hadoop集群的能力。为了减轻Cloudera集群的压力，我们结合自身业务情况，在阿里云上落地一个适合数禾当前现实状况的数据湖。
数据湖构建—如何构建湖上统一的数据权限
阿里云数据湖构建产品（DLF）提供的统一元数据服务，通过完善各种引擎/表格式生态解决了数据湖场景下多引擎面临的数据孤岛和元数据一致性问题，实现了开源大数据引擎及数据湖格式元数据的统一视图，避免了各引擎访问湖上数据其中额外的ETL成本并降低了业务处理链路的延时。
数据处理的艺术：EMR Serverless Spark实践及应用体验
阿里云EMR Serverless Spark是基于Spark的全托管大数据处理平台，融合云原生弹性与自动化，提供任务全生命周期管理，让数据工程师专注数据分析。它内置高性能Fusion Engine，性能比开源Spark提升200%，并有成本优化的Celeborn服务。支持计算存储分离、OSS-HDFS兼容、DLF元数据管理，实现一站式的开发体验和Serverless资源管理。适用于数据报表、科学项目等场景，简化开发与运维流程。用户可通过阿里云控制台快速配置和体验EMR Serverless Spark服务。
