数据湖查询加速:利用高性能缓存提升查询性能
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版推出了湖存储加速(LakeCache)功能,能够将OSS中的热点文件缓存在NVMe SSD高性能存储介质上,提高OSS数据的读取效率。该功能主要适用于需要大量带宽,且数据重复读的场景,例如,多个分析人员需要查询同一份数据。本文主要介绍湖存储加速功能的优势、应用场景以及使用方法。
数据不用搬,AI直接炼!阿里云AnalyticDB AI数据湖仓一站式融合AI+BI
引言 阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(以下简称ADB)诞生于高性能实时数仓时代,实现了PB级结构化数据的高效处理和分析。在前几年,为拥抱大数据的浪潮,ADB从传统数仓拓展到数据湖仓,支持Paimon/Iceberg/Delta Lake/Hudi湖格式,为开放的数据湖提供数据库级别的性能、可靠性和管理能力,从而更好地服务以SQL为核心的大规模数据处理和B...
使用OSS Foreign Table进行数据湖分析
本文介绍如何使用OSS Foreign Table(OSS外表,简称OSS FDW)导入OSS中的数据并进行数据分析。OSS Foreign Table支持跨账号导入数据。
AnalyticDB MySQL — Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
【先打一波小广告】阿里云AnalyticDB MySQL升级为湖仓一体架构,支持高吞吐离线处理和高性能在线分析,可无缝替换CDH/TDH/Databricks/Presto/Spark/Hive等。1.目前湖仓版开放了线上训练营,参加实验免费赢耳机/充电宝/卫衣等好礼,报名链接:https://developer.aliyun.com/trainingcamp/e30b5d96a3e740f5a....
深度干货|谈谈阿里云AnalyticDB Spark如何构建低成本数据湖分析
文/李少锋阿里云瑶池旗下的云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版是基于湖仓一体架构打造的实时湖仓。本文将分享AnalyticDB MySQL Spark助力构建低成本数据湖分析的最佳实践。全文目录:AnalyticDB MySQL介绍AnalyticDB MySQL Serverless Spark核心优化基于AnalyticDB MySQL湖仓版的最佳实践*文章转载自DataFunT....
AnalyticDB MySQL Spark 助力在OSS上构建低成本数据湖
前言随着互联网的发展,数据量的爆炸式增长已经成为明显趋势。在这种情况下,企业、政府等各种机构都面临着如何存储,管理和分析庞大的数据量的问题。阿里云对象存储OSS(Object Storage Service)是阿里云提供的海量、安全、低成本、高可靠的云存储服务。OSS对象存储采用一系列的索引和存储技术,可以将数据存储在廉价的存储设备上,从而大大降低数据存储成本。对象存储扁平命名空间的特性也让数据....
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