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湖仓一体解决方案
基于大数据仓库与数据湖进行湖仓一体化能力构建,汇聚多业务类型、多形态数据进行统一存储,并统一多类计算引擎语义,可基于一套语义进行不同场景的数据多维分析,支持数据离线计算、实时计算、即席查询,为企业提供灵活、安全可控的大数据基础平台能力
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业务挑战
方案特色
架构图
方案价值
推荐产品
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业务挑战
传统数仓弊端初显
随着企业数字化转型的深化,跨多业务、多数据类型的新型应用场景不断涌现,以 Hive 等传统建数仓的模式难以满足海量大数据场景下的数据处理、数据治理等需求,企业数据基础设施面临新的挑战
数据价值难发挥
企业业务与数据量激增,数据投入成本与日俱增,同时企业缺少数据监管、控制和必要的治理手段,导致运维成本不断增加,数据治理效率低,落入“数据沼泽”的困境
企业投入成本高
基于传统的数仓开发模式,开发效率上时延基本为 T+1 无法满足业务的需求,数据若计算错误,则需要重复开发及计算,造成极大的人力、物力和时间成本浪费,致使企业投入成本高
数栈产品白皮书
基于数栈多年产品实践经验,从数字技术、产品能力、应用实践、服务支持四个方面进行深度研判,为各行业企业的数字化转型提供参考和指导
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数据治理行业实践白皮书
基于袋鼠云在数据治理领域的8年深厚积累与实践服务经验,从专业视角逐步剖析数据治理难题,借助行业实践案例解析,为广大读者提供数据治理新思路
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方案特色
灵活适配
可兼容对接多种数据源,企业可在不改变现有技术架构的前提下完成部署,产品低耦合设计,使用成本低,保证了系统的开放性,避免被任何一个产品或厂商锁定
湖仓取优
融合数据湖灵活性、可扩展性以及数仓规范架构、分层开发的构建理念,统一存储、统一计算引擎,一站式闭环湖仓链路建设,实现湖与仓的高效分析
存算分离
实现数据存储与计算的分离,数据存储于 Hadoop 及对象存储中,计算采用 Spark、Flink、Trino 等计算引擎,集群资源更好评估、动态调配,提升资源利用率及集群稳定性
数据安全
基于 Ranger 数据安全组件,实现大数据基础平台多类计算引擎的多租户、多库表权限控制、列级/行级权限控制、数据脱敏,保障数据使用安全
架构图
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方案价值
流批一体协同
打破传统Hadoop+MPP混合架构,真正实现湖仓技术架构统一、流批一体,实现了跨模态数据融合分析,大大提升数据处理效率,帮助企业构建数据分析底座
降低企业成本
数据统一存储至数据湖中,以更低成本快速满足业务高弹性需求;湖表赋能,简化技术投入,降低企业运维成本和存储成本,提高企业数据利用率
统一数据管理
基于湖仓一体架构下的统一数据管理,实现一份元数据管理所有数据,屏蔽底层数据库差异,对外呈现统一的数据信息口径,更好地为业务提供数据服务
加快价值变现
提供了完善的数据管理能力,极大地提升数据开发效率,更快更好地挖掘数据价值,为用户提供及时的业务数据洞察,帮助企业领导决策“抢先一步”
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