数据湖构建
阿里云数据湖构建（Data Lake Formation，简称 DLF）是一款全托管的快速帮助用户构建云上数据湖及Lakehouse的服务，为客户提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力。DLF可以帮助用户快速...
数据湖元数据
背景信息阿里云数据湖构建是一款全托管的快速帮助用户构建云上数据湖的服务，产品为云原生数据湖提供了统一的元数据管理、统一的权限与安全管理、便捷的数据入湖能力以及一键式数据探索能力，详细信息请参见数据湖构建产品简介。...
数据湖集群
E-MapReduce（简称EMR）新版控制台提供了数据湖集群，一个更灵活、可靠，以及高效的大数据计算集群。同时，您可以基于该集群轻松构建一个可扩展的数据管道。本文为您介绍数据湖集群支持的特性，以及与旧版Hadoop集群之间的差异。数据湖集群...
数据湖元数据管理
2.12及之后版本，在创建集群选择元数据类型时支持数据湖元数据作为Hive数据库。数据湖元数据是服务化高可用并且可扩展的元数据库，您无需额外购买独立的元数据库，就可以实现多个引擎计算，例如同时使用Databricks 数据洞察和E-MapReduce。...
OSS数据湖加速
数据类型映射Hologres与数据湖数据类型映射关系请参见数据类型汇总。前提条件 您已开通DLF数据湖构建，详情请参见快速入门。支持开通DLF的地域请参见已开通的地域和访问域名。（可选）如果您需要使用DLF自定义数据目录功能，请先在DLF中...
数据湖管理FAQ
围绕OSS对象存储等数据湖存储，构建上层可扩展的数据入湖能力，把Hudi、Delta等高效的对象管理格式和Parquet、ORC等对象格式，写入到数据湖中，并在写入过程中支持UPSERT、小文件合并、MVCC多版本、快照读等能力，用数仓的特性来解决单纯...
云原生数据湖分析 DLA
云原生数据湖分析（Data Lake Analytics，简称DLA）是无服务器（Serverless）化的数据湖分析服务，支持按需与保留资源使用，打造最具性价比的数据湖分析平台；提供一站式的数据湖分析与计算服务，支持 ETL、机器学习、流、交互式分析，可以...
数据湖元数据配置
本文为您介绍Iceberg表使用数据湖元数据的必要配置。支持以下配置：Spark配置 Hive配置 Spark配置 文件系统采用阿里云对象存储服务OSS。集群版本不同默认的Catalog名称不同，需要配置的参数也不同，各版本对应配置如下： EMR-3.40及后续...
CreateCatalog-创建数据湖数据目录
创建数据湖数据目录。调试您可以在OpenAPI Explorer中直接运行该接口，免去您计算签名的困扰。运行成功后，OpenAPI Explorer可以自动生成SDK代码示例。调试调试授权信息当前API暂无授权信息透出。请求参数名称类型必填描述示例值Bodyobject...
数据湖构建之MaxCompute湖仓一体最佳实践
依托数据湖构建产品（DLF）提供的企业级元数据能力，MaxCompute数仓可以通过共享元数据的方式访问湖上的存储，与湖上引擎打通，实现MaxCompute湖仓一体。方案详情详细内容请参考：《数据湖构建之MaxCompute湖仓一体最佳实践》
