数据湖架构及概念简介
本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
基于阿里云大数据平台的实时数据湖构建与数据分析实战
在大数据时代，数据湖作为集中存储和处理海量数据的架构，成为企业数据管理的核心。阿里云提供包括MaxCompute、DataWorks、E-MapReduce等在内的完整大数据平台，支持从数据采集、存储、处理到分析的全流程。本文通过电商平台案例，展示如何基于阿里云构建实时数据湖，实现数据价值挖掘。平台优势包括全托管服务、高扩展性、丰富的生态集成和强大的数据分析工具。
大数据&AI产品月刊【2023年3月】
大数据&AI产品技术月刊（2023年3月），涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据&AI方面最新动态。
数据湖构建服务搭配Delta Lake玩转CDC实时入湖
Change Data Capture(CDC)用来跟踪捕获数据源的数据变化，并将这些变化同步到目标存储(如数据湖或数据仓库)，用于数据备份或后续分析，同步过程可以是分钟/小时/天等粒度，也可以是实时同步。CDC方案分为侵入式(intrusive manner)和非倾入性(non-intrusive manner)两种。
数禾云上数据湖最佳实践
数禾科技从成立伊始就组建了大数据团队并搭建了大数据平台。并在ECS上搭建了自己的Cloudera Hadoop集群。但随着公司互联网金融业务的快速扩张发展，大数据团队承担的责任也越来越重，实时数仓需求，日志分析需求，即席查询需求，数据分析需求等，每个业务提出的需求都极大的考验这个Cloudera Hadoop集群的能力。为了减轻Cloudera集群的压力，我们结合自身业务情况，在阿里云上落地一个适合数禾当前现实状况的数据湖。
数据湖统一元数据与权限
本文整理自阿里云数据湖构建与分析研发熊佳树在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。