数据湖

Magnus：面向大规模机器学习工作负载的综合数据管理方法Magnus，一个专为解决大规模机器学习（ML）工作负载中数据管理挑战而设计的综合性系统。针对传统数据湖表格式（如Iceberg）在处理海量数据、多模态数据、频繁更新和大模型训练时面临的存储效率低、元数据开销大、读写性能差等问题，Magnus提出了多项创新。其核心包括：为宽表和多模态数据设计的高效Krypton和Blob存储格式；通过消除冗余和索引优化来提升元数据管理效率；支持列级更新和主键Upsert的轻量级MOR机制；以及为大型语言模型（LLM）和长序列推荐模型（LRM）训练优化的双表设计和分片机制

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新兴数据湖仓手册·从分层架构到数据湖仓架构(2025)：数据仓库分层的概念与设计《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核心价值、常见分层类型，详解分层下的 ETL 架构及数据转换环节，介绍数据仓库分层对应的技术架构，并以贴源层（ODS）、数据仓库层（DW）、数据服务层（DWS）为例，深入剖析数湖仓分层设计，最后探讨数据仓库技术趋势并进行小结。

淘宝闪购实时分析黑科技：StarRocks + Paimon撑起秋天第一波奶茶自由作者：马龙杰（澄诺）阿里巴巴中国电商事业群-饿了么-DIC 数据智能中心-数据研发流量组摘要：实时湖仓架构赋能即时零售，在多端流量与亿级营销投入下支撑分钟级决策与体验升级。

Paimon——官网阅读：Spark 引擎Paimon目前支持Spark 3.5、3.4、3.3、3.2和3.1 。为获得更好的体验，我们推荐使用最新的Spark版本。

Paimon——官网阅读：非主键表如果一个表未定义主键，那么它就是一个追加表（append table）。与主键表相比，它不具备直接接收变更日志的能力。无法通过插入更新（upsert）直接用数据更新该表，只能接收追加的数据。

StarRocks Community Monthly Newsletter (Jun)存算分离：支持生成列、主键表重建索引；大规模导入逻辑优化，降低小文件数量。数据湖分析：Beta 支持 Iceberg 视图创建与修改；支持 Iceberg REST Catalog 嵌套命名空间；

使用minio + iceberg-rest + amoro+ + trino搭建iceberg数据湖架构该架构（MinIO + Iceberg REST Catalog + Amoro + Trino）的设计融合了现代数据湖的核心需求，旨在实现‌存储解耦、计算灵活、管理自动化及高性能查询‌的综合目标。

数据湖和数据仓库的区别在当今数据驱动的时代，企业需要处理和存储海量数据。数据湖与数据仓库作为两种主要的数据存储解决方案，各自有其独特的优势与适用场景。本文将客观详细地介绍数据湖与数据仓库的基本概念、核心区别、应用场景以及未来发展趋势，帮助读者更好地理解和选择适合自身需求的数据存储方案。

大数据平台与数据仓库的核心差异是什么？随着数据量呈指数级增长，企业面临着如何有效管理、存储和分析这些数据的挑战。大数据平台和数据仓库作为两种主流的数据管理工具，常常让企业在选型时感到困惑，它们之间的界限似乎越来越模糊，功能也有所重叠。本文旨在厘清这两种技术的核心差异，并为企业提供一个实用的选型参考框架。

数据仓库 vs 数据湖：架构、应用场景与技术差异全解析目录一、概念对比：结构化 vs 全类型数据二、技术架构对比1. 数据仓库架构特点2. 数据湖架构特点三、典型应用场景

宝哥大数据

数据中台、数据湖和数据仓库区别

【每日一个知识点】分布式数据湖与实时计算在现代数据架构中，分布式数据湖（Distributed Data Lake）结合实时计算（Real-time Computing）已成为大数据处理的核心模式。数据湖用于存储海量的结构化和非结构化数据，而实时计算则确保数据能够被迅速处理和分析，以支持业务决策、流式数据分析和机器学习应用。

SelectDB技术团队

Apache Doris 2.1.9 版本正式发布亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 2.1.9 版本已正式发布。2.1.9 版本对湖仓一体、倒排索引、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。

Apache Iceberg 解析，一文了解Iceberg定义、应用及未来发展Apache Iceberg 是一种开源的表格式（Table Format），专为超大规模数据分析场景设计，通过标准化数据存储规范与访问协议，解决了传统数据湖在元数据管理、事务控制、查询性能等方面的核心痛点。以下从六个维度全面解析其技术原理、应用场景与最佳实践。

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Doris 湖仓一体：数据分析新范式在大数据的浪潮里，企业数据量呈爆发式增长，数据处理和分析的需求也变得越来越复杂。传统的数据库、数据仓库和数据湖各管一摊，彼此割裂，导致数据利用效率大打折扣。这个时候，湖仓一体的概念横空出世，像是一场及时雨，为企业的数据管理带来了全新的可能性。今天，我们就来聊聊基于 Doris 的湖仓一体，看看它到底是怎么解决数据管理的难题，让企业玩转大数据的！

SelectDB技术团队

天翼云：Apache Doris + Iceberg 超大规模湖仓一体实践导读：天翼云基于 Apache Doris 成功落地项目已超 20 个，整体集群规模超 50 套，部署节点超 3000 个，存储容量超 15PB。天翼云基于 Apache Doris 和 Apache Iceberg 构建的湖仓一体方案，兼具灵活性、高性能和低成本优势，同时满足了报表和 BI 分析、湖仓融合分析、日志存储分析、高并发实时分析、MPPDB 国产化替代等多种场景需求。

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AWS S3深度解析：十大核心应用场景与高可用架构设计实践摘要：作为全球领先的对象存储服务，Amazon S3凭借其高扩展性、持久性和安全性，已成为企业云原生架构的核心组件。本文将深入探讨S3的典型技术场景，并揭秘其背后的架构设计逻辑。

新一代MPP数据库：StarRocksOLAP数据库(Online Analytical Processing Database,在线分析处理数据库)是大数据场景下用于进行数据分析不可或缺的系统，早期主要有Oracle、Vertica、HANA等商业数据库占据市场份额，后来出现了GreenPlum、Impala、Presto、Kylin等开源的OLAP系统，字节跳动带火了ClickHouse，Snowflake的出现和上市使OLAP进入了云原生时代，之后从百度Palo发展而来的StarRocks和Doris相继进入Linux和Aapche基金

一.数据治理理论架构数据治理理论架构图描绘了一个由顶层设计、管控机制、核心领域和管理系统四个主要部分组成的数据治理框架。它旨在通过系统化的方法，解决数据治理机制缺失引发的业务和技术问题，并最终提升企业的数据管理水平。