在数据驱动决策的时代，企业常面临实时分析与离线分析的选择难题。本文从核心区别、技术架构、应用场景入手，解析两种模式的优劣，并介绍如何通过腾讯云数据湖计算（DLC...

本文剖析企业数据分析的隐性成本构成，提供优化工具、流程与战略的实用方案，并介绍腾讯云数据湖计算（DLC）如何以敏捷、经济的方式助力降本增效。

科学计算作为理论研究和实验科学之外的“第三大科学手段”，正深刻改变科研与工程领域。本文深入解析科学计算的核心价值与技术框架，并推荐腾讯云数据湖计算（DLC）如何...

本文系统梳理了当前主流免费数据湖计算工具（如Trino、Spark等开源方案）的优缺点，并对比腾讯云数据湖计算DLC的免费体验活动。通过表格直观对比功能与成本，...

在数字化转型浪潮中，企业数据处理架构正经历从传统数据仓库到现代数据湖的演变。理解两者的核心差异，对于构建高效的数据平台至关重要。本文将深入剖析数据湖与数据仓库的...

大数据计算引擎是企业处理海量数据、实现实时分析的关键基础设施。随着云原生技术普及，市场主流产品包括AWS Redshift、Google BigQuery、Da...

在数字化转型加速的今天，统一数据分析平台已成为企业挖掘数据价值的关键工具。本文对比分析了2025年主流的五大统一数据分析平台，重点介绍腾讯云数据湖计算（DLC）...

《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核...

Gartner在报告中指出，Lakehouse正在成为企业建设数据平台的新标准。它把数据湖的灵活性和数据仓库的高效管理结合在一起，让企业能够在同一个平台上，同时...

《新兴数据湖仓设计与实践手册·从分层架构到数据湖仓架构设计（2025 年）》 系列文章将聚焦从数据仓库分层到数据湖仓架构的设计与实践。手册将阐述数据仓库分层的核...

你可能会问：那这和数据湖有什么区别？区别在于，数据海更强调全局性和流动性，而数据湖更侧重于存储本身。

在大数据时代，数据湖因 灵活、低成本、存算分离 而成为主流选择，但也面临一致性、查询性能等挑战。为解决这些问题，新一代 数据湖格式 在数据文件之上引入独立元数据...

（1）数据治理难：数据湖的灵活性虽然带来了便利，但也导致数据治理难度增加。当缺乏有效的元数据管理时，数据湖难以检索和理解。据2024年Anaconda的调研显示...

在推荐系统、异常检测等场景中，数据湖提供的原始数据可支持特征工程的灵活迭代。基于数据湖的模型训练效率较传统仓库大大提升，并且存储成本降低。

本文的核心观点是：“架起数据库与数据湖的桥梁” 并非趋势，而是破局的关键。小米通过将 Apache Doris（数据库）与 Apache Paimon（数据湖）...

Iceberg、Hudi、Delta 让数据湖存储格式趋于统一，但“存得起”不等于“算得快”。本文聚焦 2025 年 8 月主流数据湖探索方案，横向对比腾讯云 ...

实时数据湖就是在这样的背景下应运而生的。它不仅继承了传统数据湖的灵活性和扩展性，更在实时性上实现了质的飞跃。今天，我们就来聊聊如何在企业中构建一个既实用又可靠的...

在当今数据驱动的商业环境中，数据湖和大数据分析成为了企业获取洞察力和竞争力的关键。本文将深入探讨市场上几款主流的数据湖和大数据分析产品，包括腾讯云数据湖计算DL...