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...

本文探讨了数据湖、数据仓库与大数据平台的协同工作模式，分析了湖仓一体架构如何成为企业数据管理的新趋势。文章结合腾讯云数据湖计算DLC入选2025年Gartner...

本文深入探讨数据湖计算技术如何实现多种数据格式的直接分析，重点介绍腾讯云数据湖计算DLC的产品特性、技术优势及应用场景，为企业在多源数据融合分析方面提供专业解决...

本文围绕数据湖建设的投资回报率（ROI）评估框架展开，从成本优化、效率提升、业务赋能等维度解析核心指标，并结合腾讯云数据湖计算（DLC）的Serverless架...

随着企业数据量激增，数据湖能否支撑关键业务稳定运行及其SLA保障成为核心关注点。本文通过分析数据湖技术演进与腾讯云数据湖计算DLC的产品实践，结合Gartner...

随着企业数据量爆发式增长，传统数据架构的局限性日益凸显。据国际研究机构Gartner统计，到2025年，超过70%的企业将把数据湖作为数据管理的基础架构。数据湖...