EasyDAP (EDAP) 是一站式数据湖管理与分析平台，提供数据采、建、管、用全生命周期的大数据能力， 帮助企业数据资产建设和开发分析应用。EDAP 提供多种计算平台支持及可拓展的开放能力，降低企业大数据开发应用门槛、提高大数据开发效率。
HBase 的前缀压缩机制，进一步节省 RowKey 所占空间 RowKey 代表的行包含 1 小时的数据，行中数据点按照当前时间在 1 小时内的偏移量进行存储，最终的表结构示意如表 1： 表1 数据表
元数据面的技术演进 对象存储和文件存储的元数据面其实就是 Namespace，分为层级 Namespace 和平坦 Namesapce 两类。
不管是传统数仓承载的结构化数据，还是数仓不能存储的半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。 赋能用户。
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过期数据处理 数据价值会随着时间越来越低，任何一个存储系统都不可能永久无限制地保存所有历史数据，因为无论从成本投入、维护难度上都是得不偿失。
缓存图示 文件存储 如果需要开发一款抖音、B 站之类的产品，就需要存储大量图像、视频等数据，仅仅一个数据库可能并不能满足我们的需求，因为这时需要存储的是文件而非一般的数据信息，数据库本质依然只能用来查询信息数据而已
由于进程隔离，即使处理业务逻辑的进程出现内存溢出等异常情况，也不会波及到存储用户登录信息的进程，从而保障了用户数据的安全。 在资源访问方面，进程隔离机制也发挥着关键作用。
极致的存储成本：对象存储一般采用纠删码技术，相对多副本可带来数倍的空间节省，同时从标准、低频、冷存到归档的分级存储能力，也给原始数据的长期保存提供了进一步优化成本的方案。
之所以从逻辑上建立数据库的概念，是为了同具体的存储实现解耦，以便在不同的底层存储系统上都能够实现这个机制。
0-60分的分数是不及格，60-80分的分数是良好，80分-100分是优秀。那么在我们的数据分析平台如何将他们进行分桶？ 下面，我将以 Sugar BI 为例，为大家进行演示数据桶的制作过程。
