OpenLake大数据&AI一体化解决方案
本方案是基于开放可控数据湖仓构建的大数据/搜索/AI一体化解决方案。通过元数据管理平台DLF管理结构化和半/非结构化数据，提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速。支持多引擎对接和平权协同计算，通过DataWorks统一开发，并保障大规模任务调度。
总体架构包括：1、统一元服务和存储（Meta Service）：数据湖构建（Data Lake Formation）提供了全托管的统一元数据服务，包括元数据管理、权限管理和引擎对接等能力，支持全托管/半托管OSS湖存储、Paimon等多种湖表格式，以及图片/视频和AI模型等文件的统一存储。2、平权的多计算引擎（Multi-Engine）：跨数据、搜索和AI...
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技术解决方案
湖仓一体架构EMR元数据迁移DLF
通过EMR+DLF数据湖方案，可以为企业提供数据湖内的统一的元数据管理，统一的权限管理，支持多源数据入湖以及一站式数据探索的能力。本方案支持已有EMR集群元数据库使用RDS或内置MySQL数据库迁移DLF，通过统一的元数据管理，多种数据源入湖，搭建高效的数据湖解决方案。
数据湖构建 Data Lake Formation（DLF）：数据湖是一个集中式存储库，可存储 任意规模结构化和非结构化数据，支持大数据和 AI计算。数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户简单快速地构 建云原生数据湖解决方案。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控 制，并无缝...
E-MapReduce Serverless Spark 版
E-MapReduce Serverless Spark 是阿里云 E-MapReduce 基于 Spark 提供的一款全托管、一站式的数据计算平台。它为用户提供任务开发、调试、发布、调度和运维等全方位的产品化服务，显著简化了大数据计算的工作流程，使用户能更专注于数据分析和价值提炼。
数据湖构建 Data Lake Formation.唐家哲,靖鑫,也树.客户案例描述（客户痛点+如何解决+最终如何）2-3行文字.客户案例描述（客户痛点+如何解决+最终如何）2-3行文字.客户案例描述（客户痛点+如何解决+最终如何）2-3行文字.客户案例描述（客户痛点+如何解决+最终如何）2-3行文字.产品动态时间线组件.【标题】更多产品与服务.唐...
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云产品
数据湖构建 Data Lake Formation
数据湖构建服务是阿里云上数据湖架构中的核心部分，助力用户构建数据湖系统。支持多数据源实时入湖，实现湖上元数据统一管理，提供企业级权限控制，无缝对接多种计算引擎，打破孤岛，洞察业务价值
数据湖构建 Data Lake Formation.数据湖构建（Data Lake Formation，DLF）作为云原生数据湖架构核心组成部分，帮助用户快速地构建云原生数据湖架构。数据湖构建提供湖上元数据统一管理、企业级权限控制，并无缝对接多种计算引擎，打破数据孤岛，洞察业务价值.数据湖构建 DLF 2.0 免费公测.数据湖构建DLF 2.0 免费公测.频道...
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云产品
基于OSS Object FC实现非结构化文件实时处理最佳实践
现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存在OSS中，以图片，视频，音频居多。举一个图片处理的场景，现在各种终端种类繁多，不同的终端对图片的格式、分辨率要求也不同，所以一张图片往往会有很多张衍生图，那如果所有的衍生图都存在OSS中，那存储的成本会增加，所以就可以通过OSS Object FC的方案，在不同的终端请求时，对OSS中的原图基于终端的要求做实时处理，然后响应返回，这样OSS中只需要存储原图即可。音视频也有类似的场景。
基于OSSObjectFC实现非结构化文件实时处理最佳实践 业务架构 场景描述 基于阿里云OSS和函数计算共同实现的产品化 集成解决方案OSSObjectFC，实现可以OSS 中的非结构化数据在读取时插入自定义业务逻 辑，对非结构化数据做实时处理后再返回。应用场景 现在绝大多数客户都有很多非结构化的数据存 在OSS中，以图片，视频，音频...
数据集成 Data Integration
阿里云数据集成 Data Integration是跨异构数据、低成本、弹性扩展的数据采集同步平台，为DataX的商业版，支持ETL，支持50+数据源跨网络离线(全量/增量)同步。
数据集成（Data Integration）支持关系型数据库、大数据存储、非结构化存储、NoSql数据库之间数据同步.支持离线同步和实时同步.支持批量（离线）的全量/增量同步，支持单表或整库的实时同步，支持ETL，支持分库分表同步.同步任务调度和监控报警.数据集成（Data Integration）将会监控同步任务运行的状况并对异常进行报警....
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云产品
基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖数据分析预测
本篇最佳实践先创建EMR集群作为数据湖对象，Hive元数据存储在DLF，外表数据存储在OSS。然后使用阿里云数据仓库MaxCompute以创建外部项目的方式与存储在DLF的元数据库映射打通，实现元数据统一。最后通过一个毒蘑菇的训练和预测demo，演示云数仓MaxCompute如何对于存储在EMR数据湖的数据进行加工处理以达到业务预期。
相关命令可 以下载后浏览：gitclonehttps:/best-practice:Abcd123456@codeup.aliyun.com/best-practice/bp/199.git 使用场景 针对分析师如何利用MaxComputeIn-databaseML 能力，通过湖仓一体架构对海量OSS 非结构化、半结构化数据做数据分析和机器学习模型构建、训练和应用。业务架构基于湖仓一体架构使用MaxCompute对OSS湖...
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