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数据湖最新娱乐体验_数据湖和数据中台的区别(2024年12月深度解析)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：话题更新日期：2024-11-29

数据湖

ETL与ELT：数据处理的两种核心策略在数据工程的领域，ETL和ELT是两种最核心的数据处理方式，尤其在面试中高频出现。让我们来深入了解这两种策略的流程和特点。 ETL：传统的数据处理方式 𐟓抅：从各种数据源中提取数据，包括关系型数据库、文件、云存储和NoSQL数据库等。 T：使用独立的数据处理工具对数据进行处理。 L：将处理后的数据存储到目标位置。 ELT：更适合云存储的处理方式 ☁️ E and L：直接将数据从各个数据源加载到MPP（大规模并行处理）数据仓库或数据湖中。 T：在同一存储层提取数据到计算层进行MPP处理，然后再存回相同的存储层。应用范围：ETL vs ELT 𐟓Š Data compatibility：ETL适合元数据已经是结构化数据的情况，可以直接在T步骤进行SQL转换。而ELT则更加灵活，可以通过EL将任何格式的数据放入数据湖中。 Speed：ELT的速度更快，因为它可以利用并行计算工具快速将数据导入数据湖。 Complexity：ELT的流程更简单，不需要在一开始就定义所有业务逻辑。可以先将原始数据转入数据湖，再根据需求建立下游管道。 Data Management：ETL的源数据仍然分散在各个数据源中，管理起来较为困难。而ELT可以将源数据统一集中在数据湖中，形成单一数据源（SSO），这是数据湖和数据湖屋架构的最佳实践。通过以上对比，我们可以看到ETL和ELT各有千秋，选择哪种方式取决于具体的需求和场景。

数据交互、数据湖、联邦学习……这些专业名词有官方解释了

DataEase：轻松上手的数据分析利器 DataEase 是一款开源的数据可视化分析工具，旨在帮助用户快速分析数据并洞察业务趋势，从而实现业务改进与优化。它支持丰富的数据源连接，通过简单的拖拉拽操作即可快速制作图表，并方便地与他人分享。 𐟎ataEase 的优势：开源开放：零门槛，线上快速获取和安装，按月迭代；简单易用：极易上手，通过鼠标点击和拖拽即可完成分析； AI Copilot：借助生成式 AI 技术，通过自然语言交互实现数据即问即答；全场景支持：多平台安装和多样化嵌入支持；安全分享：支持多种数据分享方式，确保数据安全。 𐟓Š DataEase 支持的数据源： OLTP 数据库：MySQL、Oracle、SQL Server、PostgreSQL、MariaDB、Db2、TiDB、MongoDB-BI 等； OLAP 数据库：ClickHouse、Apache Doris、Apache Impala、StarRocks 等；数据仓库/数据湖：Amazon RedShift 等；数据文件：Excel、CSV 等； API 数据源。 DataEase 是一款功能强大且易于使用的数据分析工具，适合各种场景和数据源，帮助用户更好地理解和洞察数据。

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一个人迟早要发横财的征兆！ 1、不再恐惧，心中全是光明，明白了勇气就是光明。 2、有能力把工业余料变成有价值的商品。 3、接受孤独 4、有良好的情绪管理能力，不会让情绪左右自己的行为和决策，能在压力下保持冷静。 5、懂得维护自己的知识产权和合法权益，在商业活动中避免受到不必要的损失。 6、对新的商业品牌推广活动有独特思路。 7、对新科技产品上手快，能迅速发现其中商业应用可能。 8、对新的商业软件研发有独特见解。 9、对新的商业公关策略有清晰思路。 10、遇到困难时，总有陌生人伸出援手，带来新机遇。 11、学会如何向别人借运，接触比自己优秀的人。 12、有能力在经济不景气时找到逆市上扬的财富项目。 13、不听是非，更不要讲别人是非。 14、不自觉地改变形象，身边的同事或朋友，突然赞你形象变可爱，气质提升。 15、不经意间发现自己有出色的商业数据湖管理能力。 16、能快速掌握新的理财工具，灵活运用，让资产稳健增值。 17、有自我驱动力，不需要他人的督促，能主动寻找发展的方向和机会，积极进取。 18、在杂乱信息中能迅速提炼关键，用于商业分析。 19、不经意间发现自己有优秀的招商能力。 20、心里装满了事业，整天琢磨挣钱的办法。 21、对新的商业品牌升级策略有清晰思路。 22、找回了以为丢失的贵重物品，如金项链或手表。 23、能够保持谦逊的态度，即使取得成绩也不会骄傲自满，而是继续努力提升自己。 24、懂得卖社交，要让别人看到你外在的实力，懂得隐藏自己的内在实力。 25、能够从 3D 打印技术中找到商业机会。 26、有能力培养和激励下属，提高团队的整体战斗力和凝聚力。 27、价值判断清晰，在合作与交往中，更看重双方能为彼此带来的价值，明白只有价值契合才能让合作关系更长久。 28、身边的朋友突然增多了。 29、不要攀比，不要自己气自己。 30、你持有的股票突然意外上涨，带来意外收益。大数据不会乱推，刷到寓意你很快要发财了，留下一句“八方来财”，2024年财运不断。 #热点引擎计划#

41个数据领域“新名词”，你知道几个？近日，国家数据局就《数据领域名词解释》向社会公开征求意见，时间期限为2024年10月21日至11月20日。其中，共计提出了41个数据领域的“新名词”。它们分别是：数据、原始数据、数据资源、数据要素、数据产品、数据资产、数据要素市场化配置、数据处理、数据处理者、受托数据处理者、数据流通、数据交易、数据交互、数据治理、数据安全、公共数据、数字产业化、产业数字化、数字经济高质量发展、数字消费、产业互联网、城市全域数字化转型、“东数西算”工程、高速数据网、全国一体化算力网、元数据、结构化数据、半结构化数据、非结构化数据、数据分析、数据挖掘、数据可视化、数据仓库、数据湖、湖仓一体、多方安全计算、联邦学习、可信执行环境、密态计算、区块链。#数据#

曙光全栈云 “三位一体”打造数字城市数智云底座数据作为城市发展的关键要素，正成为城市全域数字化转型建设的重要驱动力。9月12日，在国家数据局城市全域数字化转型工作现场会上，局长刘烈宏重点强调，构建一体化的底座能力，是数据驱动城市全域数字化转型的基石。曙光云着眼于新型智慧城市全链路数据管理要求，打造全栈云Stack平台，以算力、数据、安全“三位一体”能力，为新型智慧城市发展构建数智云底座。算力底座是城市数据的物理载体和连接基础，支撑数据顺畅流通。针对城市全域数字化转型的应用场景，曙光全栈云Stack底座将支撑这些应用的通用存储资源、计算资源、网络资源、AI计算资源、数据库组件、容器CCE、大数据基础组件EMR、中间件、技术引擎等进行了统一集成和优化，通过打造基础性的云原生底层能力支撑平台，提供开放兼容的公共赋能组件。数据底座是城市数据资源管理中枢，实现数据统一管理和高效共享。曙光全栈云Stack中的轩辕数据湖运营平台通过湖仓一体化技术，有效打通了数据全生命周期的各个流转环节，为数字城市中的数据要素运营构建高效的共享协作机制，有效提升业务系统建设的效率。各部门和层级能够迅速接入和复用已有能力，加快新型智慧城市建设的步伐，推动整体信息化水平的提升。安全底座是城市数据安全的保障基础，确保数据各流转、存储、加工环节的安全合规。曙光全栈云Stack提供了从云CPU内生安全环境、到数据链路加工安全环境、到数据共享、运营安全环境的全方位安全保护能力，将网络安全和数据安全要求融入数据底座各环节，为各类数据要素资产的加工、交易、运营以及AI大模型计算、隐私计算、边缘计算等数字城市业务场景提供可靠的统一安全底座能力。推进城市全域数字化转型，既是城市治理体系和治理能力现代化的必然要求，也把握未来发展主动权的重要选择。曙光全栈云Stack将持续以三大底座能力为基础，遵循城市全域数字化转型建设工作的统一指导要求，“三位一体”助力各区域新型智慧城市建设与发展！

美国尝到甜头后故技重施！为了打压中国科技，美国企业正在紧密抱团。最近OpenAI就提议建立北美人工智能联盟，美国还提出了人工智能曼哈顿计划，主张企业之间大力合作，共同发展美国的前沿科技。这也是美国一贯以来的作风，美国头部企业背后，就往往都有云厂商的支持。微软CEO萨提亚ⷧ𚳥𞷦‹‰曾直言：“如果没有微软的早期支持，OpenAI就不会存在。” 闭门造车走不远，强强联手才是正道！国内这样的案例越来越多，像最近这阵子，小红书就把业界体量最大的数据湖0故障迁上阿里云，迁移数据高达500PB。小红书月活已经超过3亿，但随着业务的高速增长，小红书在线处理数据的需求不断增加。如果这些技术问题得不到解决，未来的成本和风险都会增加。之前还有人问为什么不上美国的云呢？这话真是天真！本土企业当然是首选，而且性价比更高。小红书迁移到阿里云后，已经能够轻松应对数百PB数据下的元数据线性增长了。科技企业间强强联合，很有可能取得1+1大于2的效果。众人拾柴火焰高，单打独斗难成气候，更可况我们许多的前沿技术尚需突围。伴随中美科技竞争刺刀见红，更需要咱们自家企业同舟共济。

【「数据湖」】从存储到应用：数据湖技术在数据领域的深度实践。网页链接

如何在多个AWS账户间高效传输数据？在当今数据驱动的世界中，有效地管理数据对企业的成功至关重要。利用AWS数据管道，您可以轻松地在多个AWS账户间传输数据。以下是详细步骤：生产者账户：在此阶段，数据从数据库或网络应用程序等多个来源获取，并安全地存储在亚马逊S3中，或通过亚马逊Kinesis进行流式传输。数据湖形成账户：数据从生产者账户进入第二个数据湖形成账户，即亚马逊S3。在这里，AWS Glue会组织元数据并准备数据以供分析。数据分析账户：Athena和Amazon Redshift等服务对于存储和查询数据至关重要，这样可以从大型数据集中获得重要见解。数据科学账户：Cloudairy使用Amazon SageMaker来简化高级分析和机器学习的模型创建和训练。数据消费者应用程序/用户账户：最终用户应用程序可访问经过处理的数据和见解，从而促进更好的决策和运营改进。数据可视化：亚马逊QuickSight等数据可视化工具可提高洞察力，并使向利益相关者传达结果变得更加容易。治理与安全：在账户众多的情况下，安全性至关重要。为了管理访问限制并提高数据安全性，可以使用AWS组织、服务控制策略(SCP)和AWS Lake Formation。通过这些步骤，您可以轻松地在多个AWS账户间传输数据，从而提高企业的数据管理效率。