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...

在大数据时代，数据湖分析技术成为了企业挖掘数据价值、支持决策的关键工具。本文将对市场上的主流数据湖分析产品进行深度解析与对比，包括腾讯云数据湖计算DLC、阿里云...

腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它支持多元化分析场景，减少开发运维成本，并大幅提升数据敏捷度。DLC的核心价值在于其能够快速构建云端数...

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腾讯云数据湖计算（DLC）是一种云端数据湖分析服务，旨在帮助客户快速构建云端数据湖分析架构，支持多元化分析场景，减少开发运维成本，大幅提升数据敏捷度，助力企业数...

腾讯云数据湖计算DLC提供了一个敏捷高效的数据湖分析服务，支持多种数据源的接入和联合分析。其核心价值在于能够简化数据湖的构建和管理，同时保障数据的安全性和合规性...

腾讯云数据湖计算产品，如数据湖计算DLC、弹性MapReduce、流计算Oceanus等，旨在帮助客户快速构建云端数据湖分析架构。它们的核心价值在于支持多元化分...

腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它允许用户简单快速地开始云端数据联合分析。其核心价值在于支持大数据分析和AI智能化处理，覆盖数据湖多元...