Uber 构建了 HiveSync，这是一个分片式批量复制系统，能够使 Hive 和 HDFS 数据在多个区域之间保持同步，它每天处理数百万个 Hive 事件。...

Apache Hudi（Hadoop Upserts Delete and Incremental）是下一代流数据湖平台。Apache Hudi将核心仓库和数据...

面向 AI 的数据湖方案 TCLake+EMR，以一套多模态数据湖底座承载结构化与非结构化数据，以一套 CPU+GPU 混合调度体系承载数据工程与 AI 工作负...

随着企业数据量呈指数级增长，传统的数据仓库架构在处理海量异构数据时逐渐显露出局限性。据2025年最新行业报告显示，全球数据湖市场规模已突破千亿美元，年增长率高达...

Hive最初由Facebook于2007年开发，旨在解决海量日志数据的处理问题。当时，Facebook每天产生TB级别的数据，传统的数据仓库方案在扩展性和成本方...

在AI大模型浪潮席卷全球的今天，所有目光都聚焦在模型效果和应用创新上。然而，作为解决方案架构师，我们深知高质量AI的基石在于高质量的数据基础设施。一个现代AI数...

本文取材于几个月前博主开发的真实项目，总结了基于 Apache Spark、Delta Lake、Kafka 等技术栈构建企业级数据中台的完整实践过程，涵盖架构...

TBDS（Tencent Big Data Suite）是腾讯基于多年大数据实践构建的一站式、高性能、企业级大数据存储计算分析平台。该平台覆盖数据全生命周期，具...

在 Apache Iceberg 表中，数据的写入方式往往并未针对查询性能进行优化。持续不断的微批写入会产生成千上万个小文件；也很难做到让数据在写入后的第一时间...

本文深入探讨企业数据湖建设的两种路径——自建与云托管，从成本、性能、运维等维度进行对比分析，并结合腾讯云数据湖计算DLC的实践案例，为企业的数据战略提供决策参考...

随着企业数据量指数级增长，传统数据湖在性能与扩展性上面临严峻挑战。本文深入分析数据湖的瓶颈根源，并结合腾讯云数据湖计算（DLC）的领先技术，探讨如何通过云原生架...

面对物联网时序数据的多重挑战，腾讯云原生智能数据湖提供了全方位解决方案。该方案包含数据湖存储、算力调度、大数据分析、AI能力、数据应用和云上基础服务六个层级，形...

数据湖作为AI时代的数据基础设施，正从"可选"变为"必选"。腾讯云数据湖计算DLC凭借其在Gartner报告中的突出表现和技术创新，为企业提供了特征工程与模型训...

本文探讨了数据湖技术在金融行业风控与精准营销场景中的核心应用价值，分析了其如何通过统一数据底座解决传统数据孤岛、处理效率低下等痛点，并重点介绍了腾讯云数据湖计算...

本文针对企业数据湖资源消耗监控与成本管控难题，深入解析成本溢出的关键原因，提出以腾讯云数据湖计算DLC为核心的解决方案。通过介绍其Serverless架构、按量...