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。
数据仓库的方案建设的目的，是为前端查询和分析作为基础，由于有较大的冗余，所以需要的存储也较大。 在具体的实践操作中，为了更好地为数据应用服务，也就是为了数据分析，数据报表的高效开发。
⬆️Lambda 架构 如上图所示例，Lambda 架构存在离线和实时两条链路，实时部分以消息队列的方式实时增量消费，一般以 Flink 和 Kafka 的组合实现，维度表存在 MySQL 数据库或者
根据DB-Engines报告，从最近十年的表现来看图数据库已经成为关注度最高，发展趋势最明显的数据库类型。 HugeGraph图数据库就是在这个需求背景下应运而生的。
后续内容将分为两大主题，从存储和计算的两个角度出发介绍数据平台中的核心技术原理和最佳实践，以及百度智能云对这些问题的思考。 2.
那么，今天就来聊一聊基于 Kafka 的实时数仓在搜索的实践应用。 二、为什么需要 Kafka 在设计大数据技术架构之前，通常会做一些技术调研。我们会去思考一下为什么需要 Kafka？
第二层是业务单元，核心的业务逻辑都在该部分来实现。同时，为了实现业务的横向扩展并支持数亿客户量，银行业跟互联网公司一样，对业务进行单元化拆分。
git pull echo "设置目录权限" sudo chown -R www:www $gitPath echo "End" exit fi 点击查看密钥，获取密钥： 来到Gitee仓库
关键词：数据仓库，Palo，Apache Doris，用户画像，实时数据 一、前言 知乎业务中，随着各业务线的发展，逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。
，支持PB级以上的超大数据集，可有效地支持在线实时数据分析。
百度智能云数据仓库 Palo 是基于业内领先的 OLAP 数据库 Apache Doris 构建的 MPP 架构云数据仓库，本文也将围绕「冷热分离功能的使用及实现原理」重点介绍。
