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阿里云云原生数据湖分析DLA重磅发布-数据湖管理,助力企业一站式管理OSS数据湖存储数据

一、什么是数据湖方案 数据湖当前在国内外是比较热的方案,MarketsandMarkets市场调研显示预计数据湖市场规模在2024年会从2019年的79亿美金增长到201亿美金。一些企业已经构建了自己的云原生数据湖方案,有效解决了业务痛点;还有很多企业在构建或者计划构建自己的数据湖,Gartner 2020年发布的报告显示目前已经有39%的用户在使用数据湖,34%的用户考虑在1年内使用数据湖。在构建自己的数据湖之前还是需要充分评估什么是数据湖、数据湖方案能够带来什么价值、如何快速构建数据湖。 1.1 什么是数据湖 Wikipedia上说数据湖是一类存储数据自然/原始格式的系统或存储,通常是对象块或者文件,包括原始系统所产生的原始数据拷贝以及为了各类任务而产生的转换数据,包括来自于关系型数据库中的结构化数据(行和列)、半结构化数据(如CSV、日志、XML、JSON)、非结构化数据(如email、文档、PDF等)和二进制数据(如图像、音频、视频)。从上面可以总结出数据湖具有以下特性: 数据来源:原始数据、转换数据 数据类型:结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、二进制 数据湖存储:可扩展...

BIGO 实时计算平台建设实践

BIGO 全球音视频业务对数据的实时能力要求越来越高,数据分析师希望多维度实时看到新增用户、活跃用户等业务数据以便尽快掌握市场动向,机器学习工程师希望实时拿到用户的浏览、点击等数据然后通过在线学习将用户偏好快速加入到模型中,以便给用户推送当前最感兴趣的内容,APP 开发工程师希望能够实时监控 APP 打开的成功率、崩溃率。 这些实时数据的能力都要依靠实时计算平台来提供。从业界来看,实时化的趋势正在加速,本文将介绍 BIGO 基于 Flink 的实时计算平台的建设经验和成果。 平台介绍 BIGO 实时计算的发展大概分为两个阶段,在 2018 年之前,实时场景还比较少,实时的作业数量也不多,当时主要采用 Spark Streaming 来支持。从 2018 年开始,在综合考虑了 Flink 相对于 Spark Streaming 的优势之后,决定将实时计算平台切换到基于 Flink 的技术路线上来。经过近两年的发展,BIGO 实时计算平台日趋完善,基本支持了公司内主流的实时计算场景,下图是 BIGO 实时计算平台的架构图: 实时计算的数据来源可分为两大类,一类是用户在 APP 或者浏览器里...

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