关于：Lakehouse数据湖并发控制の话题(技术问答) - 万象大数据平台 - 万象素材

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数据湖Iceberg01-初识数据湖

张3 发布于 2026-01-19
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Hive Metastore被从架构中移除，开放式表格式或许可替代它，但Metastore其他用例尚无更好替代方案。Git For Data：Git For Data概念在社区日渐流行，dbt鼓励分析师在不同版本数据上使用最佳实践，但不支持在数据湖中创建和维护数据集。数据运营团队需要提供跨组织的数据版本控制，LakeFS及其社区急剧增长，它...

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Apache Paimon 实时数据湖 Streaming Lakehouse 的存储底座

张3 发布于 2026-01-19
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四、阿里云实践与生态Paimon 与MaxCompute集成，实现 Flink 到数仓的无缝流程。丰富的 Streaming Lakehouse 生态，支持实时数据处理和分析。Q&A 部分展示了 Paimon 在存储和查询性能上的优势和兼容性。Paimon 作为实时数据湖的重要组成部分，展现了其在处理实时数据和提供灵活存储解决方案方面的实力。想要了解更多...

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Databricks:并购巩固AI发展,估值翻倍到430亿美元

张3 发布于 2026-01-19
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协同支持多表：经过与CRM团队的合作，创建了数据湖库的扩展和Airflow插件，允许自动创建表和Airflow DAG（有向无环图），以计划将数据插入表。四、收益与未来规划收益生产中16张表：Hudi Lakehouse中总共有16个CRM表（共400个表）正在生产中，这些表可以像在数据仓库中一样进行更新或删除。5个不同的...

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Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析

张3 发布于 2026-01-19
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三、数据湖仓（Lakehouse）随着技术的发展，数据湖和数据仓库之间的界限变得越来越模糊。一种新兴的概念——数据湖仓（Lakehouse）应运而生。数据湖仓结合了数据湖和数据仓库的优点，既提供了数据湖的灵活性和可扩展性，又保留了数据仓库的数据组织性和安全性。数据湖仓通过引入元数据管理、数据治理和安全...

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阿里云ADB基于Hudi构建Lakehouse的实践

张3 发布于 2026-01-19
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市场渗透率：目标受众的1%至5%。这表明湖仓技术目前仍处于市场渗透的早期阶段，尚未被广泛采用。成熟度：新兴（Emerging）。根据Gartner的成熟度分类，湖仓技术目前处于新兴阶段，意味着它正在逐渐发展并受到市场的关注。三、定义湖仓一体（Lakehouse）是一种融合的基础架构环境，它将数据湖的语义灵活性与...

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例如，Databricks通过统一平台降低数据消费门槛，腾讯云TCHouse-X实现一份数据支持多种业务负载。三、Data+AI在产品层面的融合实践国内外巨头动作频繁：Databricks：坚持统一架构，开发Lakehouse IQ、LakehouseAI等功能，集成数据湖仓、工具和AI工具。AWS：在re：Invent大会上整合SQL Analytics、Data Processing、...

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揭秘Robinhood扩展和管理PB级规模Lakehouse架构

张3 发布于 2026-01-19
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Apache Paimon核心原理：流数据湖平台：Apache Paimon结合了Flink的实时计算能力和Lakehouse架构优势，实现了数据湖上的实时流动，并提供了实时离线统一的开发体验。 LSM树结构存储：采用LSM树结构存储数据，支持变更日志生成和模式演化，兼容多种计算引擎。统一处理能力：具备统一批处理和流处理能力，支持数据...

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科杰科技通过CMMI5级评估认证

张3 发布于 2026-01-19
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数据湖（以及在数据湖基础之上衍生出的LakeHouse架构）解决了上述挑战：开放性：支持Parquet/ORC等格式，提供开放的API，支持多种语言如SQL/R/Python。原生支持ML（机器学习）：支持多种数据类型（图像/音频/视频/文本），可用SQL之外的其他语言（R/Python）高效读取，以进行ML实验。数据版本控制，以进行...

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Apache Paimon统一大数据湖存储底座

张3 发布于 2026-01-19
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随着数据量的增加和分析需求的多样化，传统的数据处理架构逐渐难以满足现代需求。ELT架构逐渐流行，因为它更适应现代数据处理的多样需求，能够在加载数据后进行更灵活的数据转换。Lakehouse的创新与整合：Lakehouse结合了数据湖的灵活性和成本效益，并集成了计算框架和SQL查询功能，从而增强了数据治理能力。Lakehouse...

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