云原生数据湖构建是一种关键技术,它是通过在云计算环境中构建、管理和分析大量数据的集合。数据湖可以帮助企业和组织更好地理解其业务和市场趋势,并为数据驱动的决策提供有价值的见解。以下是关于云原生数据湖构建的一些关键概念和技术:
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总之,云原生数据湖构建是一种关键技术,它可以帮助企业和组织更好地理解其业务和市场趋势,并为数据驱动的决策提供有价值的见解。腾讯云提供了多种产品和服务,可以帮助企业和组织构建云原生数据湖。
针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。
引言 是否遇到过,一个简单的业务统计需求却让数据工程师们抓耳挠腮? 是否遇到过,业务峰值周期明显,要么资源大量闲置, 要么线上疯狂告警? 是否遇到过,大数据集群运维复杂,需要投入大量技术工程师? 针对以上痛点, 腾讯云发布云原生数据湖计算服务,协同腾讯云端数据湖体系,帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本,提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值,助力企业数字化决策。 本文作者:ericshhxie 一、数据湖的前世今生 2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(Jame
导语 | 云原生数据湖致力于扩大公有云市场总量:一方面以低成本优势推动客户上云,另一方面云上客户得以低成本撬动更多结构化和非结构化数据的价值,是一场云厂商的自我革命,本文将为大家洞悉云原生数据湖的神秘面纱,并且首次推出腾讯云的云原生数据湖产品。文章作者:于华丽,腾讯TEG数据平台部研发工程师。 一、云上架构大数据平台的挑战和机遇 选择 Cloud 还是 Local 的诸多讨论和实践中,成本一直是绕不开的话题。“公有云太贵了,一年机器就够托管三五年了”,这基本上是刚开始接触公有云的企业,在进行了详细价格
2010年 Pentaho 公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)首次提出数据湖的概念。把数据湖中的数据比作原生态的水——它是未经处理的,原汁原味的。数据湖中的水从源头流入湖中,各种用户都可以来湖里获取、蒸馏提纯这些水(数据)。此时, 大家对于数据湖的理解主要是当作一个集中式的存储系统,允许存储任意规模的结构化和非结构化数据。
近年来,随着大数据规模的增长,以及大数据应用的发展,大数据技术的架构也在持续演进。早期的技术架构是计算资源和存储资源高度融合,计算和存储资源一体化存在以下明显的挑战:
徐蓓,腾讯云容器专家工程师,10年研发经验,7年云计算领域经验。负责腾讯云 TKE 大数据云原生、离在线混部、Serverless 架构与研发。 1 方案介绍 大数据处理技术现今已广泛应用于各个行业,为业务解决海量存储和海量分析的需求。但数据量的爆发式增长,对数据处理能力提出了更大的挑战,同时对时效性也提出了更高的要求。实时分析已成为企业大数据分析中最关键的术语,这意味企业可将所有数据用于大数据实时分析,实现在数据接受同时即刻为企业生成分析报告,从而在第一时间作出市场判断与决策。 典型的场景如电商大促和金
企业数据量越来越大; 数据类型越来越复杂; 数据管理越来越吃力; 现有的数据仓库技术无法满足海量、多样的数据处理需求 …… 为了帮助企业解决这些苦恼,今天,腾讯云正式发布国内首个云原生智能数据湖产品图谱 简单来说,数据湖就是一个能够把“各种数据”进行集中存储并进行处理分析的系统。 无论是结构化、半结构化、非结构化的数据,对它来说,来者不拒! 来,先上一张图 数据湖在赋予客户更高的数据敏捷度、更优的数据存储分析成本以及更极致的资源弹性能力方面,“超能打”。 数据湖存储:以对象存储COS服务为核心,
自然语言处理可以说是人工智能领域内落地实践最广的技术之一,NLP产品的应用场景颇为广泛,只要有大量文本数据的场景,都可以使用我们的接口做智能分析,以下列举几个经典的使用场景。
随着大数据、人工智能、云计算、物联网等数字化技术的普及和广泛应用,传统的数据仓库模式,在快速发展的企业面前已然显的力不从心。数据湖,是可以容纳大量的原始数据的存储库和处理系统,已经成为企业应用大数据的重要工具。数据湖可以更好地支撑数据预测分析、跨领域分析、主动分析、实时分析以及多元化结构化数据分析,可以加速从数据到价值的过程,打造相应业务能力。而有效的数据治理才是数据资产形成的必要条件,同时数据治理是一个持续性过程,也是数据湖逐步实现数据价值的过程。未来在多方技术趋于融合,落地场景将不断创新,数据湖、数据治理或将成为新的技术热点。
数据湖是一个集中的存储库,允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。您可以按原样存储数据,而不必首先构造数据,并运行不同类型的分析—从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习,以指导更好的决策。
导语 | 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要素是:DevOps、微服务、持续交付、以及容器,更多的则是偏向应用系统的一种体系架构和方法论。那么在云上如何改进大数据基础架构让其符合云原生标准,同时给企业客户带来真真切切的数据分析成本降低和性能保障是一个开放性的话题。本文由腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人陈龙在 Techo TVP开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」 的《云原生环境下大数据基础技术演进》演讲分享整理而成,与大家分享和探讨在云上如何实现存储计算云原生,以及未来下一代云原生大数据基础架构。
最近腾讯云推出了【玩转腾讯云】征文活动,为响应号召,皮皮兴致满满的来参加活动。点开腾讯云产品网页,被里边的产品惊艳到了,只要是你实名认证通过后,就可以免费试用腾讯云产品,过过“云”瘾。这里给大家盘点23款热门的腾讯云产品,一起来看看吧~
21世纪,是数字经济的时代。数据已成为企业和社会最宝贵的资产。在这片前景广阔的领域里,数据发展的历史长河埋藏了怎样的机遇?在未来,数据技术将往哪些方向演进?数据开发者又该如何在新时代中,找到自己的职业发展的最佳锚点? 2021年4月24日,由腾讯云 TVP 主办的首届 Techo TVP 开发者峰会「数据的冰与火之歌——从在线数据库技术,到海量数据分析技术」在深圳深铁皇冠假日酒店成功举办。峰会囊括数据库、大数据两大专题,汇聚十二位深耕数据技术领域的顶尖大咖,带来了全天候、全方位、沉浸式的技术分享与交流
企业数字化转型过程中,数据价值被显著放大,大数据应用成为不少企业探索的重点。 从技术上看,大数据业务由于数据体量大,且数据量很多时候呈急速膨胀状态;在进行大数据计算分析时,对资源的需求呈现浪涌式特征,又偶有突发性,因此通过上云充分发挥资源按需使用按需付费的优势,成为了不少企业在探索大数据应用时的常见模式。 这其中,企业在综合考量数据安全性、可扩展、可管理和成本效益等因素后,混合云部署的方式就成为了企业的主流选择。 近日,腾讯云存储高级产品经理贺永红在混合云主题论坛上发表演讲,详解了大数据应用上云的新
导读:当你将数据运用纳入到日常工作中时,你会发现,除了解数据外,你还需了解数据收集涉及的不同角色,了解组织中以不同方法进行数据工作的人有哪些。
作者:陈龙 腾讯专家工程师、腾讯云EMR技术负责人 |导语 在金融行业IT系统国产化的大背景下,国内金融行业开始推动IT基础设施国产化,逐渐摆脱对于传统IOE架构的依赖。微众银行自成立之初,就放弃了传统IOE架构路红,结合腾讯金融级分布式数据库TDSQL,建立了基于DCN单元化架构模式的分布式基础平台。如今这套架构承载了微众银行数亿级别的用户规模,数百套银行核心系统,和每天数亿次的金融交易。 近几年炙手可热的云原生首先由Matt Stine提出并延续使用至今,但其并没有标准的、严格的定义,比较公认的四要
本文包括七个小节:1、什么是数据湖;2、数据湖的基本特征;3、数据湖基本架构;4、各厂商的数据湖解决方案;5、典型的数据湖应用场景;6、数据湖建设的基本过程;7、总结。受限于个人水平,谬误在所难免,欢迎同学们一起探讨,批评指正,不吝赐教。
导语 高效的数据分析可以成为当今的竞争优势,使企业能够深入了解客户偏好、产品开发和使用趋势,以及其他企业无法看到的市场动态。为了从分析工作中获得最大收益,企业需要组建一支高素质的团队,理解来自多个来源的全部数据,并将分析结果转化为企业的实际价值。 正确的技能组合、强有力的领导和具有延展性的目标,这只是组建一支能够从您的数据中获取持久价值的顶尖分析团队的几个秘诀。 高效的数据分析可以成为当今的竞争优势,使企业能够深入了解客户偏好、产品开发和使用趋势,以及其他企业无法看到的市场动态。 为了从分析工作中获得最大收
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