LakeSoul是一种创新的数据湖仓一体架构,旨在降低传统数据仓库的复杂性和存储成本。它基于LSM-Tree设计,支持高并发更新和高效读取,元数据管理使用PostgreSQL,具备良好的扩展性和权限控制。支持多种计算引擎,适应不同场景,自动化运维降低人工维护成本,适合数字化转型企业。
Databricks在数字化转型与AI浪潮中崛起,凭借开源项目Spark成为数据与AI领域的领军者。其成功源于拒绝短期利益、与微软的合作及技术商业化策略。核心战略包括湖仓一体架构、开源分发网络及转型为AI数据库,目标是成为AI应用的基础设施。未来,Databricks需应对行业整合与AI技术的挑战,继续扩大市场影响力。
湖仓一体是现代数据平台,结合了数据湖和数据仓库的特点,解决了数据孤岛和性能瓶颈等问题。华为云DWS湖仓一体方案已广泛应用于金融、电信、政府、医疗等行业。未来DWS将增强数据入湖能力,实现更灵活的计费模式。
本文介绍了使用Flink CDC + Iceberg + Doris构建实时湖仓一体的联邦查询分析,展示了Doris和Iceberg的使用,介绍了Doris的架构和支持的外部表类型,演示了创建MySQL数据库表和初始化数据,创建Iceberg Catalog和Mysql CDC表,以及在Doris中创建Iceberg外表和查询Iceberg数据。文章指出Doris支持联合查询分析,提供统一的查询分析入口。
本文介绍了如何将Spline和DBT的数据血缘合并到Amazon Neptune,实现数据血缘的捕获、合并和可视化展示。通过解析中间文件,将两端的数据血缘插入Amazon Neptune进行拼接,并通过Amazon Neptune Notebook进行可视化查询。
本文介绍了阿里云云原生大数据计算服务MaxCompute湖仓一体近实时增量处理技术架构的核心设计和应用场景。MaxCompute具有快速、完全托管的特点,支持统一的存储、元数据和计算引擎一体化设计。该架构包括数据接入、计算引擎、数据优化服务、元数据管理和数据文件组织等模块。未来,MaxCompute将持续完善功能支持、丰富数据接入工具、优化查询效率和数据文件管理,并扩展生态融合。
本文介绍了GaussDB(DWS)云原生数仓的架构和产品能力,包括极致弹性、湖仓一体和数智融合。架构演进从Shared Storage到Shared Nothing再到存算分离。优异性能通过缓存、近数据计算和IO调度保证。开发者可观看直播回放和关注GaussDB(DWS)论坛获取更多信息。
LAS是字节跳动提供的一站式EB级海量数据存储计算和交互分析服务,基于湖仓一体架构,支持Spark和Presto生态,帮助企业构建智能实时湖仓。LAS的核心是ByteLake数据湖内核,提供统一的元数据服务、高效数据更新、高并发性能等特性。LAS还提供了CatalogService、BMS和TMS等服务,解决元数据管理、异步任务托管和批流融合计算等问题。在抖音电商和消费行业的业务实践中,LAS能够快速入湖、解决宽表构建成本高、计算周期长等问题。
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