数据湖架构及概念简介
本文整理自阿里云开源大数据技术专家陈鑫伟在7月17日阿里云数据湖技术专场交流会的分享。
数据湖技术解析
数据湖无疑是近几年大数据领域最火热的一个方向，那到底什么是数据湖？数据湖的架构和核心技术有哪些？企业应该如何构建、管理和使用数据湖？阿里云开源大数据团队结合在数据湖领域多年的深耕和实战经验，通过本书全方位介绍了从数据湖架构到核心技术到平台构建的内容。
数据处理的艺术：EMR Serverless Spark实践及应用体验
阿里云EMR Serverless Spark是基于Spark的全托管大数据处理平台，融合云原生弹性与自动化，提供任务全生命周期管理，让数据工程师专注数据分析。它内置高性能Fusion Engine，性能比开源Spark提升200%，并有成本优化的Celeborn服务。支持计算存储分离、OSS-HDFS兼容、DLF元数据管理，实现一站式的开发体验和Serverless资源管理。适用于数据报表、科学项目等场景，简化开发与运维流程。用户可通过阿里云控制台快速配置和体验EMR Serverless Spark服务。
DLF +DDI 一站式数据湖构建与分析最佳实践
本文由阿里云数据湖构建 DLF 团队和 Databricks 数据洞察团队联合撰写，旨在帮助您更深入地了解阿里云数据湖构建（DLF）+Databricks 数据洞察（DDI）构建一站式云上数据入湖。