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开yun体育的网站入口链接下载方式:

①通过浏览器下载

打开“开yun体育的网站入口链接”手机浏览器（例如百度浏览器）。在搜索框中输入您想要下载的应用的全名，点击下载链接【http://gsoon.com.cn】网址，下载完成后点击“允许安装”。

②使用自带的软件商店

打开“开yun体育的网站入口链接”的手机自带的“软件商店”（也叫应用商店）。在推荐中选择您想要下载的软件，或者使用搜索功能找到您需要的应用。点击“安装”即 可开始下载和安装。

③使用下载资源

有时您可以从“开yun体育的网站入口链接”其他人那里获取已经下载好的应用资源。使用类似百度网盘的工具下载资源。下载完成后，进行安全扫描以确保没有携带不 安全病毒，然后点击安装。

开yun体育的网站入口链接安装步骤:

🏖🥌🌜第一步：🏎访问开yun体育的网站入口链接官方网站或可靠的软件下载平台：访问（http://www.gsoon.com.cn/fGV/detail/mvUtzc.html）确保您从官方网站或者其他可信的软件下载网站获取软件，这可以避免下载到恶意软件。

🏖🥌🌜第二步：🌖选择软件版本：根据您的操作系统（如 Windows、Mac、Linux）选择合适的软件版本。有时候还需要根据系统的位数（32位或64位）来选择开yun体育的网站入口链接。

🏖🥌🌜第三步：🚘下载开yun体育的网站入口链接软件：点击下载链接或按钮开始下载。根据您的浏览器设置，可能会询问您保存位置。

🏖🥌🌜第四步：🏞检查并安装软件： 在安装前，您可以使用 杀毒软件对下载的文件进行扫描，确保开yun体育的网站入口链接软件安全无恶意代码。 双击下载的安装文件开始安装过程。根据提示完成安装步骤，这可能包括接受许可协议、选择安装位置、配置安装选项等。

🏖🥌🌜第五步：⛓启动软件：安装完成后，通常会在桌面或开始菜单创建软件快捷方式，点击即可启动使用开yun体育的网站入口链接软件。

🏖🥌🌜第六步：🌷更新和激活（如果需要）： 第一次启动开yun体育的网站入口链接软件时，可能需要联网激活或注册。 检查是否有可用的软件更新，以确保使用的是最新版本，这有助于修复已知的错误和提高软件性能。

特别说明：开yun体育的网站入口链接软件园提供的安装包中含有安卓模拟器和软件APK文件，电脑版需要先安装模拟器，然后再安装APK文件。

开yun体育的网站入口链接使用讲解

🥣第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🐋添加开yun体育的网站入口链接”按钮从电脑文件夹选择文件《🐋ky -ayx-jy🐋http://www.gsoon.com.cn》，或者直接拖拽文件到软件界面。

🥣第二步：选择需要转换的文件格式 打开软件界面选择你需要的功能，开yun体育的网站入口链接支持，PDF互转Word，PDF互转Excel，PDF互转PPT，PDF转图片等。

🥣第三步：点击【开始转换】按钮点击“开始转换”按钮， 开始文件格式转换。等待转换成功后，即可打开文件。三步操作，顺利完成文件格式的转换。

进入开yun体育的网站入口链接教程

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2.打开修改器

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以上就是没有记录的使用方法，希望能帮助大家。

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更新内容

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今天是大数据专题的最后一篇，来讲讲数据湖仓。

█ 为什么会有“数据湖仓”？

前面我们提到，数据仓库出现于 1990 年代，主要基于 MPP（Massively Parallel Processing，大规模并行处理）或者关系型数据库实现，用于企业做数据存储、处理和分析，发展数据看板、BI（商业智能）等用途。

而数据湖，出现于 2010 年代，主要基于大数据技术（Hadoop 等）生态，用于支撑多样化的数据存储，实时性更强，适合满足批处理、流式计算等业务场景。

数据仓库的特点是，先做数据处理，搞得规范整齐之后，存起来。用的时候就直接用。它主要存的是结构化（行列）数据。

数据湖的特点是，什么数据（结构化、非结构化、半结构化）都能存，不做预处理，先全部都存起来，等要用的时候，再处理。

两种技术，各有优缺点：

从成本的角度来看，数据湖的起步成本很低，但随着数据体量的增大，成本会迅速飙升。而数据仓库恰好相反，前期建设开支很大，后期成本增加趋缓。

数据仓库和数据湖，都是基于数据进行价值挖掘，只是侧重点不同。对于企业来说，两者都有价值，所以，会选择同时建设。

很显然，这不仅导致了高昂的建设投资成本，也使得数据存在冗余和重复。

基于以上种种原因，业界就开始思考：是不是可以将数据仓库和数据湖进行结合，充分发挥两者的优势，弥补各自的缺陷呢？

于是，就有一些服务商，开始研究如何将两者的能力进行“打通”。

主要思路包括两种：一种是让数据仓库支持对数据湖的访问。还有一种，是让数据湖具备数据仓库的一些能力。

前者比较有代表性的，是 2017 年 Redshift 推出的 Redshift Spectrum。它支持 Redsift 数据仓库用户访问 AWS S3 数据湖的数据。

后者有代表性的比较多，包括 2017 年 Hortonworks 孵化出的 Apache Atlas 和 Ranger 项目，2018 年 Nexflix 开源的内部增强版本元数据服务系统 Iceberg。2018-2019 年，Uber 和 Databricks 相继推出了 Apache Hudi 和 DeltaLake，推出增量文件格式，用以支持 Update / Insert、事务等数据仓库功能。

所有这些尝试和努力，都多多少少存在一些缺陷（数据仓库和数据湖存在本质的区别，整合难度很大），并不算成功。

2020 年，数据智能独角兽企业 Databricks（没错，就是提出 Delta Lake 的那个公司，数据湖的代表企业）正式提出了数据湖仓（Data Lakehouse）概念。

Databricks 联合创始人兼首席执行官阿里・戈德西（Ali Ghodsi）表示：

“从长远来看，所有数据仓库都将被纳入数据湖仓，这不会在一夜之间发生 —— 这些东西会共存一段时间 —— 在价格和性能上，数据湖仓完胜数据仓库。”

数据湖仓，也被称为湖仓一体。

2021 年，“湖仓一体”首次被写入 Gartner 数据管理领域成熟度报告。2023 年 6 月，大数据技术标准推进委员会发布了《湖仓一体技术与产业研究报告（2023 年）》。这一年的 6 月 26 日，“湖仓一体”在中国大数据产业发展大会上成功入选“2023 大数据十大关键词”。

█ 数据湖仓的主要特点

数据湖仓（湖仓一体），说白了，就是一种将数据仓库和数据湖打通的新型开放式架构。它既具备数据湖的灵活性，也具备数据仓库的高性能及管理能力，为企业进行数据治理带来了更大的便利和更高的效率。

在数据湖仓的底层，支持多种数据类型并存，能实现数据间的相互共享。

在数据湖仓的上层，可以通过统一接口进行访问，可同时支持实时查询和分析。

数据仓库和数据湖这两套体系相互打通之后，数据可以在两者之间自由流动。

也就是说，数据湖里的“新鲜”数据（热数据），可以流到数据仓库里，直接被数据仓库使用。

而数据仓库里的“不新鲜”数据（冷数据），也可以流到数据湖里，低成本长久保存，供未来使用。

数据湖仓的特点，其实就是数据仓库的优点 + 数据湖的优点。

在数据存储方面，继承了数据湖的优势，支持多样化数据，且以 HDFS 或云对象存储为基础，实现了低成本、高可用。数据以原始格式或开放文件格式（如 Parquet、ORC）存储，具备高效的压缩比与列存储特性，方便查找。

开放文件格式，也保障了数据在不同计算引擎间的通用性。

数据湖仓同样支持 Iceberg、Hudi、Delta Lake 等开放表格式。它们不仅支持数据的近实时更新、高效的快照管理，还兼容 SQL 标准，使得数据既可以像传统数据库表一样进行事务性操作，又能充分利用数据湖的分布式存储与弹性计算优势。

在计算引擎方面（采用存算分离架构），整合了 Spark、Flink、Presto、Doris 等多样的计算引擎。通过统一的调度与资源管理，不同引擎可以共享存储资源，协同处理复杂的数据工作流，满足企业从实时监控到深度分析的全方位计算需求。

阿里云数据湖仓架构（来自阿里云官网）

在数据一致性方面，提供 ACID（原子性、一致性、隔离性、持久性）保证，确保数据写入的一致性，保证了多方同时读取或写入数据时的数据准确性。

在数据管理方面，数据湖仓实现了统一的元数据管理，支持全链路血缘，提供统一的命名空间、全局的数据目录。无论数据存储在何处，使用何种计算引擎，用户都能通过统一的 API 进行快速检索、理解与访问数据。数据治理，变得非常高效。

在数据安全方面，数据湖仓一般还支持多租户和库表列级数据权限，能够很好地进行租户隔离和数据权限管控，确保了数据的安全性和隐私性。

当然了，数据湖仓也不是没有缺点。

作为一项融合的技术架构，它的复杂性比较高，需要很高的技术门槛。而且，它的早期投资比较大，对企业来说有一定的成本压力。

数据湖仓的性能优化、数据治理以及安全防护，也存在一定的挑战。这些门槛和挑战，往往会让企业用户望而却步。

█ 数据湖仓的参考架构

数据湖仓诞生至今的时间并不是很长。从最开始的仓和湖独立建设，到后来，逐渐形成了“湖上建仓”与“仓外挂湖”两种实践路径。

湖上建仓，是指基于数据湖架构，或者以数据湖作为数据存储中间层，实现多源异构数据的统一存储。然后，以统一调用接口方式调用计算引擎，最终实现上下结构的湖仓一体架构。

仓外挂湖，是指以 MPP 数据库为基础，使用可插拔架构，通过开放接口对接外部存储，实现统一存储。

随着时间的推移，也有企业开始推出两种架构的深入融合。

目前，在数据湖仓领域比较有代表性的服务商，包括国外的 AWS（亚马逊云科技）、微软 Azure 、Databricks、Snowflake，以及国内的阿里云、腾讯云、华为云、星环科技等。

各大服务商的架构有较差的差异，但基本上都包括存储层、元数据管理层、计算引擎层、服务与治理层等。

以下是几个比较有代表性的架构，供参考。

科杰的数据湖仓架构：

Azure 的数据湖仓架构：

AWS 的数据湖仓（他们叫智能湖仓）架构：

基于 Apache Doris 的湖仓一体架构：

█ 最后的话

目前来看，数据湖仓正在加速成为企业重要的战略性基础设施，用于长期的数据价值挖掘，以及发展 AI 应用。

根据毕马威的报告显示，86% 的海外企业计划统一其分析数据，以支持 AI 业务的开发。国内也是如此。例如腾讯、B站、小红书等头部互联网企业，都采用了数据湖仓架构，用于不同程度的 AI 应用。

数据湖仓在实时流处理与机器学习方面表现出色，能够很好地满足大模型的训练需求，相信未来几年会得到更好的发展。

好啦，以上就是关于数据湖仓的介绍。鲜枣课堂大数据专题系列到此结束。感谢大家的耐心观看！

参考文献：

1、《数据库、数据湖、数据仓库、湖仓一体、智能湖仓，分别都是什么鬼》，特大号；

2、《从数据湖到湖仓一体：统一数据架构演进之路》，Light Gao，知乎；

3、《数据仓库、数据湖、湖仓一体，究竟有什么区别？》，SelectDB，知乎；

4、《什么是湖仓一体？湖仓一体解决了什么问题？》，帆软；

5、《2024 大数据“打假”：什么才是真湖仓一体？》，张友东；大数据在线；

6、《大数据架构系列：如何理解湖仓一体？》，叶强盛，腾讯云开发者社区；

7、百度百科，维基百科，各大服务商官网。

本文来自微信公众号：鲜枣课堂（ID：xzclasscom），作者：小枣君

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