51CTO订阅专栏 数据湖与数据仓库的分析实践攻略 ...

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专栏介绍

大数据分析一直是近些年来的热门话题之一,尤其是今年初国家把大数据中心列为新基建的核心项目,越发凸显了数据和分析的重要性。


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适用人群

1.一年以上工作经验
2.AWS运维工程师

作者介绍

创世达人

人气50 文章0 粉丝7

AWS资深爱好者

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学习本专栏您能收获什么

1.快速了解AWS数据湖是什么

专栏目录

  • 数据湖的产生

    大数据分析一直是近些年来的热门话题之一,尤其是今年初国家把大数据中心列为新基建的核心项目,越发凸显了数据和分析的重要性。随着移动互联网、IoT的不断发展,数据量和数据增速都呈现了爆发式的增长。在去年我国移动互联网的使用中,每个用户平均的月流量已经达到了7.82个GB,是2018年的1.69倍,这是一个非常庞大的数字。与此同时,企业数据不管是企业内部的数据,或者是企业从外部获得的数据,也都呈现出爆发

  • AWS云上数据湖实践

    如何获取快速构建数据湖的能力数据湖作为当前的一个风口,在十年的发展之路中可谓是起起伏伏。在这期间既有开源厂商们提出的各种营销理念,也有各大云厂商纷纷推出自己的数据湖解决方案及相关产品,其中包括AWS、华为、阿里云、腾讯、Google、Azure等等。时至今,数据湖虽然经历了各种各样的挫折,不缺乏产品与解决方案,失败案例也不少,虽然如此,但是在数字化时代给用户带来的价值愈发清晰。而率先帮助用户实现数

  • 关于AWS数据湖的总结

    随着大数据技术的融合发展,数据湖也在不断的演变,数据湖目前汇集了各种技术,包括数据仓库,实时数据流处理,数据挖掘、深度学习、分布式存储和其他更多的技术。在构建数据湖决方案,企业一定是需要配置灵活的、可扩展的方式,以便在企业增长时进行收集存储所有类型的数据。同时,数据湖也需要提供了更多的机制,方便用户能够快速方便的检索相关的数据,并执行新类型的分析。未来的数据湖,我认为可以使用更多的托管服务来实现更

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