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云栖号资讯小哥

数据湖架构,为什么需要“湖加速”?

在开源大数据领域,存储/计算分离已经成为共识和标准做法,数据湖架构成为大数据平台的首要选择。基于这一范式,大数据架构师需要考虑三件事情: 第一,选择什么样的存储系统做数据湖(湖存储)? 第二,计算和存储分离后,出现了性能瓶颈,计算如何加速和优化(湖加速)? 第三,针对需要的计算场景,选择什么样的计算引擎(湖计算)? 湖存储可以基于我们熟悉的HDFS,在公共云上也可以选择对象存储,例如阿里云OSS。

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JindoTable数据湖优化与查询加速

概述 近几年,数据湖架构的概念逐渐兴起,很多企业都在尝试构建数据湖。相比较大数据平台,数据湖在数据治理方面提出了更高的要求。对于数据湖场景所提出的新需求,“传统”的大数据工具在很多方面都面临着新的挑战。

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从毛坯房到精装修,阿里云企业IT治理样板间助力云上管控和治理

随着近几年云的高速发展,云原生的概念深入人心,越来越多的企业选择上云实现数字化转型。无论是将传统应用搬迁上云,还是基于云原生技术构建新的产品和业务,企业都期望利用云技术低成本、敏捷的进行业务创新,实现上云价值最大化。

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微服务分布式事务

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