- 摘要在智能数据时代，GaussDB(DWS)数据仓库的湖仓融合技术成为企业应对数据爆发式增长和形态多样化的关键。该技术不仅实现了与大数据生态的快速对接，更高效地访问开源数据，还助力企业从海量、多样化的数据中挖掘更多业务价值。本期直播将深入解析GaussDB(DWS)湖仓融合技术的原理、优势及应用，为企业提供更全面、深入的数据洞察。 一、数据湖简介1.数据湖的概念与理解 数据湖，是一个集中式存... 摘要在智能数据时代，GaussDB(DWS)数据仓库的湖仓融合技术成为企业应对数据爆发式增长和形态多样化的关键。该技术不仅实现了与大数据生态的快速对接，更高效地访问开源数据，还助力企业从海量、多样化的数据中挖掘更多业务价值。本期直播将深入解析GaussDB(DWS)湖仓融合技术的原理、优势及应用，为企业提供更全面、深入的数据洞察。 一、数据湖简介1.数据湖的概念与理解 数据湖，是一个集中式存...
- Apache Doris 内置支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC 在内的多种 Catalog，并为其提供原生高性能且稳定的访问能力，以满足与数据湖的集成需求。而随着 Apache Doris 用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从 3.0 版本开始，Apache Doris 引入了 Trino Connector 兼容框架。Tr... Apache Doris 内置支持包括 Hive、Iceberg、Hudi、Paimon、LakeSoul、JDBC 在内的多种 Catalog，并为其提供原生高性能且稳定的访问能力，以满足与数据湖的集成需求。而随着 Apache Doris 用户的增加，新的数据源连接需求也随之增加。因此，从 3.0 版本开始，Apache Doris 引入了 Trino Connector 兼容框架。Tr...
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- 湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。我们将通过一系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭建指南，包括 Hudi、Paimon、Iceberg、OSS、D... 湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。我们将通过一系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭建指南，包括 Hudi、Paimon、Iceberg、OSS、D...
- 作者：SelectDB 技术团队导读：湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门，我们将通过系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的... 作者：SelectDB 技术团队导读：湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门，我们将通过系列文章介绍 Apache Doris 与各类主流数据湖格式及存储系统的...
- 导读：随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张，目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。内容共建：胡彪，网易游戏高级大数据开发... 导读：随着网易游戏品类及产品的快速发展，游戏数据分析场景面临着越来越多的挑战，为了保证系统性能和 SLA，要求引入新的组件来解决特定业务场景问题。为此，网易游戏引入 Apache Doris 构建了全新的湖仓一体架构。经过不断地扩张，目前已发展至十余集群、为内部上百个项目提供了稳定可靠的数据服务、日均查询量数百万次，整体查询性能得到 10-20 倍提升。内容共建：胡彪，网易游戏高级大数据开发...
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- 导读：快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务，每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构，由离线数据湖和实时数仓组成，面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。作者｜快手大数... 导读：快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务，每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构，由离线数据湖和实时数仓组成，面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。作者｜快手大数...
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