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近几年,随着数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,在深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设之后,将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。
大数据架构的发展可用三个时代九种架构来做总结,其中前四代是传统数据仓库时代的架构,后面五代是大数据架构模式。
银行数据仓库应该如何构建?
本文是松子(李博源)的大数据平台发展史系列文章的第一篇(共四篇),本系列以独特的视角,比较了非互联网和互联网两个时代以及传统与非传统两个行业。是对数据平台发展的一个回忆,对非互联网、互联网,从数据平台的用户角度、数据架构演进、模型等进行了阐述。
本系列文章梳理了国内外银行信息化历程,包含区块链、云计算、物联网、移动端、人工智能各方面的应用情况。
这是瓜子大数据技术团队第一次对外技术采访,浅谈大数据架构及对云平台大数据服务选型的思考,有共性也有差异,个中原因值得探讨。
从制作报表到数仓,中国银联的大数据转型历程。
大数据未来发展的三大方向
聊聊大数据领域和数据仓库方向的技术演进
从“智能湖仓”架构的技术演进,看现代化数据平台的发展方向。
腾讯云大数据技术已经从第一代的离线计算,第二代的实时计算,第三代的机器学习,发展到如今以隐私计算、数智融合以及云原生为代表的第四代。
本文回顾和分析了数据湖仓的历史和大数据平台的演进趋势,提出了基于增量计算的一体化趋势,以及该架构必然需要一个开放式的增量存储支撑。
某公司的技术架构体系目前还是以集群扩展体系为主
本文介绍从数仓到数据中台的技术选型实践。
直播概要当业务发展到一定规模,实时数据仓库就成了必要的基础服务。从数据驱动方面考虑,多维实时数据分析系统的重要性也不言而喻。
生物本身就是算法,生命是不断处理数据的过程;意识与智能的分离;拥有大数据积累的外部环境将比我们自己更了解自己;
不知怎么地,大数据,Big Data这个词就变得流行起来。大数据跟海量数据有什么差别?在大数据时代我们又将面临怎样的需求和挑战?本文将一一为您解答。
多年来,大数据技术经历了几轮更迭,在计算、存储、大规模落地等层面均取得了不错的进展,并在不断的成长和成熟,整个生态领域也得到了快速发展。
云原生的巨浪正在席卷全球的软件产业,包括开源软件和商业软件。