一、峰会简介
现今，很多企业每天都有PB级的数据注入到大数据平台，经过离线或实时的ETL建模后，提供给下游的分析、推荐及预测等场景使用。面对如此大规模的数据，无论是分析型场景、流批一体、增量数仓都得益于湖仓一体等数据湖技术的发展而变得越来越容易解决。从核心架构、性能优化、湖仓一体、最佳实践等方面带来数据湖的最新技术和内容实践经验总结。
数据湖是一个集中式存储和处理大量数据的平台，它以低成本、高效率的方式存储和处理大量数据。数据湖通常包括存储层、处理层、分析层和应用层四个部分：
一、存储层
存储层是数据湖的基础，它负责存储海量的数据。这些数据可以是结构化数据，也可以是非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等。存储层通常采用分布式存储系统，如HDFS（Hadoop Distributed File System），它可以将数据分散存储在多个节点上，实现数据的可靠性和可扩展性。此外，存储层还可以采用对象存储、列式存储等不同的存储方式，以满足不同类型数据的存储需求。
二、处理层
处理层是数据湖的核心，它负责处理和分析存储在数据湖中的数据。处理层通常采用流处理、批处理和交互式分析等不同的数据处理技术。流处理可以对实时数据进行实时处理，批处理可以对大量数据进行离线处理，交互式分析可以对数据进行快速分析。处理层可以采用开源的大数据处理框架，如Hadoop、Spark等，也可以采用云端的大数据处理服务，如AWS Glue、Azure Data Lake Analytics等。
三、分析层
分析层是数据湖的重要组成部分，它负责提供强大的数据分析功能。分析层可以采用数据挖掘、机器学习等技术对数据进行深入分析，发现数据中的潜在价值。分析层还可以提供可视化分析工具，如Tableau、Power BI等，帮助用户直观地查看和分析数据。通过分析层，用户可以更好地理解数据，发现数据中的规律和趋势，为业务决策提供有力支持。
四、应用层
应用层是数据湖的最上层，它负责将数据湖中的数据应用到实际业务中。应用层可以采用各种应用程序和软件，如数据科学平台、机器学习平台、报表工具等，将数据湖中的数据转化为有价值的信息和决策依据。应用层还可以提供API接口和SDK开发工具包，方便开发人员快速构建基于数据湖的应用程序和工具。
在实际应用中，数据湖还可以与其他数据处理技术和平台结合使用，以实现更高效、更灵活的数据处理和分析。例如，数据湖可以与数据仓库、数据湖仓等数据处理系统集成，实现数据的整合和统一管理；数据湖可以与人工智能技术结合使用，实现自动化数据处理和分析；数据湖还可以与云计算平台结合使用，实现数据的云端存储和处理。
本次峰会包含：主论坛：特性•难点•方法论、核心架构论坛、性能优化论坛、湖仓一体论坛、最佳实践论坛等。
二、峰会核心资料清单
三、获取大会核心PPT全套资料
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