大数据Hadoop之——Apache Hudi 数据湖实战操作（Spark，Flink与Hudi整合）
一、概述Hudi（Hadoop Upserts Deletes and Incrementals），简称Hudi，是一个流式数据湖平台，支持对海量数据快速更新，内置表格式，支持事务的存储层、 一系列表服务、数据服务(开箱即用的摄取工具)以及完善的运维监控工具，它可以以极低的延迟将数据快...
大数据技术解析：Hadoop、Spark、Flink和数据湖的对比
随着数字化时代的到来，数据已经成为企业和组织的重要资产之一。为了更好地处理、分析和挖掘海量数据，大数据技术逐渐崭露头角。在本文中，我们将深入探讨大数据处理领域中的一些关键技术，包括 Hadoop、Spark、Flink 和数据湖，分析它们的优势、劣势以及适用场景。 Hadoop Hadoop 是一个...
E-MapReduce数据湖集群和hadoop的差异
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新版数据湖对比 Hadoop 集群优势是什么？
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[帮助文档] 如何使用DLASpark访问用户VPC中的HADOOP集群
本文主要介绍如何使用DLA Spark访问用户VPC中的HADOOP集群（开启kerberos认证的集群暂不支持）。
数据湖实操讲解【OSS 访问加速】第六讲：Hadoop/Spark 访问 OSS 加速
本期导读 ：【OSS 访问加速】第六讲主题：Hadoop/Spark 访问 OSS 加速讲师：流影，阿里巴巴计算平台事业部 EMR 技术专家内容框架：JindoFS SDK 介绍Hadoop 使用 JindoFS SDKSpark 使用 JindoFS SDK演示直播回放链接：（...
如何保证Hadoop数据湖不变成“数据洪水”
1、数据湖：一不留神变数据洪 数据湖的提出距今已经有了几年时间了，特别是在当今时代中，基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。但是如何保证数据湖不像南方水灾一样泛滥，依然是一个耐人寻味的话题。 数据湖已满，如何防泛滥 数据湖洪水泛滥 数据湖十分灵活，同时具备可扩展和低成本的特...
如何保证Hadoop数据湖不变成“数据洪水”
数据湖的提出距今已经有了几年时间了，特别是在当今时代中，基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。但是如何保证数据湖不像南方水灾一样泛滥，依然是一个耐人寻味的话题。 数据湖已满，如何防泛滥 数据湖洪水泛滥 数据湖十分灵活，同时具备可扩展和低成本的特点。其最初建立的目的十分简单，...
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