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。
数据仓库的特点： 数据仓库是面向主题的；操作型数据库的数据组织面向事务处理任务，而数据仓库中的数据是按照一定的主题域进行组织。
从数据仓库、数据湖，到现在的湖仓一体，业界建设数据平台的新方法和新技术层出不穷。 理解这些方法和技术背后隐藏的演进脉路、关键问题、核心技术原理，可以帮助企业更好地建设数据平台。
数据仓库Palo Doris版是基于Apache Doris（百度自研的分析型数据库引擎）构建的企业级MPP云数据仓库，Palo Doris版全面兼容MySQL协议，提供快捷查询UI，易于使用；支持高并发低延时查询
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。
文章来自： 一个数据人的自留地 01引言 “数据仓库的搭建帮助笔主保证了上层应用的数据质量，对数据需求可做可不做有了把控，对数据需求的输出速度有了把控。因为接触数据仓库，对指标口径也有保证。
多维表格数据库，作为一款强大的数据管理工具，帮助构建高效、灵活且易于管理的仓库管理系统。
在博客中，Databricks 声称这是一件大事，有助于证明数据仓库在未来十年要么不复存在，要么会大变样，“从长远来看，所有数据仓库都将被纳入数据湖仓”。
该数据库现在主要用于存储涉及大量的时间戳数据，如DevOps监控数据，APP metrics，loT传感器数据和实时分析数据。
id=12 本次分享的主题是：百度数据仓库Palo技术特性解读。
结合各类场景中的具体问题，百度智能云数据库 PegaDB在产品层、架构层、业务应用层做了全方面的提升： 在产品层，通过内存 + 磁盘存储结合的方式，内核自研，冷热数据分离与交换，解决了数据同步一致性的问题
