传统的类Hive数据湖存在系统性问题：缺乏ACID事务、并发性能差、数据治理不一致以及随着规模扩大性能急剧下降，最终往往导致数据资产变成无法使用的“数据沼泽” ...

我们做数据的，最常遇到的痛苦是什么？无非是业务部门天天要报表，技术部门说数据没对齐，分析师抱怨取数慢，开发说需求变太快。这背后，其实都绕不开一个问题，我们的数据...

上文中，我们进行了数据仓库与数据湖概述，对数据湖、数据仓库与湖仓的差异有了基本了解。

但我跟老李说：“这些看似高深的词汇，其实是任何一家现代企业搭建大数据平台时，必须要构建的最基本架构。不仅如此，咱们现在天天喊着要搞的大模型、要做数据湖，甚至未来...

在数字化浪潮下，数据成为企业核心资产，如何高效管理与运用数据至关重要。为此，白鲸开源特推出系列文章，围绕数据湖仓设计与实践展开，深度剖析数据架构、开发规范等关键...

数据湖是企业存储全量数据的核心仓库，能够容纳结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据湖擅长批处理操作，但面对实时性要求高的场景却显得力不从心。

我点开一看，原来是他们公司花了半年时间搭建的数据湖架构，现在又要推倒重做。原因很简单——选型错误，业务需求和底层技术完全不匹配。

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...