数据架构

数据架构管理实践

实时数仓：基于数据湖的实时数仓与数据治理架构设计一个基于数据湖的实时数仓与数据治理架构，需要围绕以下几个核心方面展开：实时数据处理、数据存储与管理、数据质量治理、数据权限管理以及数据消费。以下是一个参考架构方案：

实时数仓：Apache Iceberg 的表管理与实时数仓架构设计Apache Iceberg 是一种面向大规模数据湖的开源表格式，适用于批处理和流处理场景，具有 ACID 事务支持、高效的元数据管理、时间旅行等特点。以下内容涵盖 Iceberg 的表设计、实时数据处理（Flink 或 Spark）、性能优化及数据治理细节。

基于 Couchbase 构建数据仓库的实现方案基于 Couchbase 构建数据仓库的实现方案，需要从数据架构、数据计算、任务调度、流程管理等多个方面进行设计。以下是一个完整的实现方案：

实时计算Flink：推动行业变革的新时代引擎（附金融/汽车/物流/零售案例）在当今数字化高速发展的时代，数据的价值愈发凸显，而实时计算技术则成为了挖掘数据价值的关键利器。阿里云实时计算 Flink 犹如一颗璀璨的明星，在众多行业中绽放出耀眼的光芒。它以强大的功能和卓越的性能，推动着金融、汽车、物流、零售等行业的变革与发展。

10分钟了解数据架构、数据模型写在前面：很多小伙伴分不清数据架构与数据模型，同时如何做好数据建模也有一定的疑问企业架构包含业务架构、数据架构、应用架构和技术架构。数据架构的主要目标是有效的管理数据，以及有效地管理存储和使用数据的系统。