数据湖架构之Hudi编译篇
前言 说起编译hudi，从第一遍过之后，再回过头来看，发现就是第一遍不熟悉，出现的一切问题可以总结为maven仓库没配置好。一开始我只是配置了阿里云仓库，但是后面不断报错，然后百度谷歌找原因，再调整配置，再编译，最后就成功了，所以整体来说编译不复杂，只要配置正确，那我把最后可以通过的配置贴出来，这也是我觉得可以帮助到大部分同学的地方。 版本与源码 hudi迭代还是比较快的...
随着大数据发展，中小企业是否有必要自建从开源Hadoop数据湖架构到云上托管数据入湖等完整的大数据体
随着大数据发展，中小企业是否有必要自建完整的大数据体系？
数据湖架构的优势与挑战：数据存储和分析策略
数据湖架构的优势：数据湖架构有许多优势，使其成为大数据存储和分析的理想选择。 1.1 聚合多样化的数据：数据湖可以容纳各种类型和格式的数据，包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。这种灵活性使得数据湖成为集成多个数据源的理想选择，从而提供全面的数据视图。 1.2 弹性扩展性：数据湖的存储基础设施可以根据需要进...
【数据湖仓架构】数据湖和仓库：Databricks 和 Snowflake
是时候将数据分析迁移到云端了。我们比较了 Databricks 和 Snowflake，以评估基于数据湖和基于数据仓库的解决方案之间的差异。在这篇文章中，我们将介绍基于数据仓库和基于数据湖的云大数据解决方案之间的区别。我们通过比较多种云环境中可用的两种流行技术来做到这一点：Databricks 和 Snowflake。正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看....
【数据湖仓架构】数据湖和仓库：Azure Synapse 视角
是时候将数据分析迁移到云端了。我们将讨论 Azure Synapse 在数据湖和数据仓库范式规模上的定位。在本文中，我们将讨论 Microsoft 的 Azure Synapse Analytics 框架。具体来说，我们关注如何在其中看到数据仓库和数据湖范式的区别。为了熟悉这个主题，我建议你先阅读本系列的前几篇文章。数据湖和仓库第 1 部分：范式简介数据湖和仓库第 2 部分：Databricks....
【数据湖仓架构】数据湖和仓库：范式简介
是时候将数据分析迁移到云端了——您选择数据仓库还是数据湖解决方案？了解这两种方法的优缺点。数据分析平台正在转向云环境，例如亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云。云环境提供了多种好处，例如可扩展性、可用性和可靠性。此外，云提供商有大量的原生组件可供构建。还有多种第三方工具可供选择，其中一些是专门为云设计的，可通过云市场获得。工具自然倾向于强调自己在分析集成中的作用。当您尝试选择最佳工具集时，....
【数据湖架构】Azure Data Lake数据湖指南（下）
我如何管理对我的数据的访问？#ADLS Gen2 支持结合 RBAC 和 ACL 来管理数据访问的访问控制模型。您可以在此处找到有关访问控制的更多信息。除了使用 RBAC 和 ACL 使用 AAD 身份管理访问之外，ADLS Gen2 还支持使用 SAS 令牌和共享密钥来管理对 Gen2 帐户中数据的访问。我们从客户那里听到的一个常见问题是何时使用 RBAC 以及何时使用 ACL 来管理对数据的....
【数据湖架构】Azure Data Lake数据湖指南（上）
数据湖漫游指南文件大小和文件数文件格式分区方案使用查询加速我如何管理对我的数据的访问？我选择什么数据格式？如何管理我的数据湖成本？如何监控我的数据湖？ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？设计数据湖的关键考虑因素术语组织和管理数据湖中的数据我想要集中式还是联合式数据湖实施？如何组织我的数据？优化数据湖以获得更好的规模和性能推荐阅读问题、意见或反馈？Azure Data Lake Stor....
【数据湖架构】Hitchhiker的Azure Data Lake数据湖指南
数据湖漫游指南文件大小和文件数文件格式分区方案使用查询加速我如何管理对我的数据的访问？我选择什么数据格式？如何管理我的数据湖成本？如何监控我的数据湖？ADLS Gen2 何时是您数据湖的正确选择？设计数据湖的关键考虑因素术语组织和管理数据湖中的数据我想要集中式还是联合式数据湖实施？如何组织我的数据？优化数据湖以获得更好的规模和性能推荐阅读问题、意见或反馈？Azure Data Lake Stor....
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金融级分布式架构
SOFAStack™（Scalable Open Financial Architecture Stack）是一套用于快速构建金融级分布式架构的中间件，也是在金融场景里锤炼出来的最佳实践。
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