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②使用自带的软件商店

打开“开yunapp体育官网入口下载手机版”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yunapp体育官网入口下载手机版”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。

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🚋🕗🏦第三步：🧓下载开yunapp体育官网入口下载手机版软件：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yunapp体育官网入口下载手机版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yunapp体育官网入口下载手机版软件。

🚋🕗🏦第六步：🈚更新和激活（如果需要）： 第一次启动开yunapp体育官网入口下载手机版软件时，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yunapp体育官网入口下载手机版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yunapp体育官网入口下载手机版使用讲解

🌖第一步：选择/拖拽文件至软件中点击“🦎添加开yunapp体育官网入口下载手机版”按钮从电脑文件夹选择文件《🦎ky -ayx-jy🦎http://www.51zqd.com》，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yunapp体育官网入口下载手机版支持，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。

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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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