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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！

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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。

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湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时/离线一体化湖仓架构导读：浙江霖梓早期使用 CDH 产品套件搭建了大数据系统，面临业务逻辑冗余、查询效率低下等问题，基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。

传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈”传统数据湖和数据仓库的**“中心化瓶颈”**，主要是由于其架构设计和治理模式的局限性，无法有效应对现代企业中数据规模的快速增长和组织复杂性。以下是具体表现：

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。

2024数据湖架构实践案例（附资料）2024年数据湖架构的一些实践情况：这些实践案例和技术趋势展示了数据湖架构在不同行业和场景下的广泛应用和创新，为企业提供了更高效、灵活和智能的数据管理和分析解决方案.

Couchbase 和数据湖技术的区别、联系和相关性分析Couchbase 和数据湖技术（如 Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg）分别是两类不同的数据存储与管理系统，但它们也可以在特定场景中结合使用，以下是它们的区别、联系和相关性分析：

Paimon 是什么？Apache Paimon简介‌‌Apache Paimon是一个流式数据湖存储项目，旨在将Apache Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势结合，促进数据在数据湖上的实时流动，并提供实时离线一体化的开发体验‌‌1。Paimon由Flink社区内部孵化，最初名为Flink Table Store (FTS)，于2023年3月进入Apache软件基金会（ASF）的孵化器，并改名为Apache Paimon (incubating)‌。

数据仓库有哪些？数据仓库有多种类型，每种类型都有其特定的应用场景和优势。以下是一些常见的数据仓库类型：企业数据仓库（EDW）：

paimon实战 -- 数据写入和编辑底层数据流转过程解读执行以下创建表的语句将创建一个包含3个字段的Paimon表：这将会在路径 /tmp/paimon/default.db/T 下创建一个名为 T 的 Paimon 表，并且其表结构（schema）将存储在 /tmp/paimon/default.db/T/schema/schema-0 中。

【软考速通笔记】系统架构设计师⑱——大数据架构设计理论与实践笔记目录大纲请查阅：【软考速通笔记】系统架构设计师——导读Lanbda架构是一种用于同时处理离线和实时数据的、可容错的、可扩展的分布式系统。

数据分析流程中的Lambda架构，以及数据湖基于Hadoop、Spark的实现Batch View（批处理视图层） Speed Layer（速度层）（实时处理层） Serving Layer（服务层）

数据库、数据仓库、数据湖、数据中台、湖仓一体的概念和区别数据库、数据仓库、数据湖、数据中台和湖仓一体是数据管理和分析领域的不同概念，各自有不同的特点和应用场景。以下是它们的主要区别：

【Apache Paimon】-- 2 -- 核心特性（0.9.0）目录1、实时更新1.1、实时大批量更新1.2、支持定义合并引擎1.3、支持定义更新日志生成器2、海量数据追加处理

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计算不停歇，百度沧海数据湖存储加速方案 2.0 设计和实践本文整理自百度云智峰会 2024 —— 云原生论坛的同名演讲。今天给大家介绍下百度沧海·存储团队在数据湖加速方面的工作进展情况。

Apache Iceberg 与 Spark整合-使用教程（Iceberg 官方文档解析）Spark 目前是进行 Iceberg 操作最丰富的计算引擎。官方建议从 Spark 开始，以理解 Iceberg 的概念和功能。