数据湖计算 DLC

产品简介

数据湖计算 DLC(Data Lake Compute,DLC)提供了敏捷高效的的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构(Serverless),用户无需关注底层运维,使用标准 SQL 即可完成对象存储服务(COS)及其他云端数据设施的联合计算。数据湖计算 DLC 可以帮助用户减少异构数据分析的准备时间,有效提升了企业数据敏捷度。



目录

一、应用场景

二、产品特性

三、常见问题




一、应用场景

1、云存储数据在线分析

用户可直接查询和计算 COS 桶中的数据,无需将数据聚合或加载到数据湖计算 DLC 中。DLC 能够处理非结构化、半结构化和结构化的数据集,格式包括 CSV、JSON、Avro、Parquet、ORC 等。可以将 DLC 集成到数据可视化应用中,生成数据报表,轻松实现数据可视化。

2、联合查询

数据湖计算 DLC 支持对多源异构数据进行联合查询分析,包括对象存储、云数据库、大数据服务等。用户通过统一的数据视图,使用标准的 SQL 即可实现多源数据联邦分析。无需依赖数据工程团队进行传统数据分层建模的 ETL 操作,也无需加载数据。



二、产品特性

1、超低成本

仅按数据扫描量或者资源使用量计费,极大的降低了用户对于数据湖中数据进行查询分析的成本。若对数据进行分区或转换为列式压缩格式,可以进一步减少成本,并可获得更好的性能。

2、资源极致弹性

数据湖计算采用无服务器架构(Serverless )提供服务,用户无需关注系统底层架构和维护资源实例,计算资源即用即毁,系统根据算力需求提供秒级伸缩和动态扩容能力。

3、开箱即用

用户无需对系统进行选配、安装、调优,无需关注系统底层架构和维护资源实例,在开通服务权限后,使用标准 SQL 即可进行数据分析。

4、简单的数据架构

数据湖中数据无需加载移动,无需维护复杂的数据 Pipeline,可以直接进行分析。无缝兼容云端数据生态,使得大部分数据任务可以在前端完成。



三、常见问题

1、数据湖计算 DLC 和云数据仓库的关系于区别是什么?

数据湖计算 DLC 和云数据仓库都是位于云端的数据基础设施,用户基于该产品对企业数据集合进行存储和分析计算,以获取海量数据洞察力。

云数据仓库基于高性能 MPP 技术架构构建,以向客户提供稳定、高性能的数据仓库存储和计算能力。客户通常用该产品构建数据分层架构,以支撑企业在经营分析、用户画像、企业资产分析等相对稳定的数据集合存储和分析。

数据湖计算 DLC 基于 Serverless 技术构建,为客户提供云端数据湖存储中温冷数据的高性能分析能力及多源数据设施(对象存储、云数据库、云数据仓库等)的联合计算能力。该产品开箱即用、随用随弃,具备高度灵活性。

通常情况下,数据湖计算 DLC 与弹性 MapReduce(EMR)、云数据仓库 PostgreSQL、云数据仓库 ClickHouse 等产品形成融合数据湖技术架构,以大幅提升企业数据敏捷度。


2、什么是腾讯云数据湖计算 DLC?

腾讯云数据湖计算 DLC(Data Lake Compute,DLC)提供了敏捷高效的的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构(Serverless )设计,用户无需关注底层架构或维护计算资源,使用标准 SQL 即可完成对象存储服务(COS)及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务,用户无需进行传统的数据分层建模,大幅缩减了海量数据分析的准备时间,有效提升了企业数据敏捷度。


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