云数据湖：基于云的数据湖

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而从第二个时代使用数据湖带来的种种困难来看，这就是向云数据湖或云上数据湖发展的根源。可以支持使用 以及数据仓库和数据湖之间的实时数据存储和集成。 我们需要实时或者近实时的处理数据，因为目前传入的数据都是流数据，传统的数据结构格式无法处理，这就是架构的由来。Kappa来看看所有类型的数据 它以流的形式输入，不会阻止批处理，从而可以使用数据湖中的原始数据进行实时处理并进行分析。 Kappa分为2层： 1>>速度层：流入的数据层。在这一层我们可以编写各种程序（与Lambda等Architect不同，，，，朋友 让我们尝试阅读更多内容。尼克没有写这篇文章。会太长了2>> Serving 层是用来存储Speed 层处理数据和程序得到的结果的层。 数据架构：从过去到现在的数据结构。


以及应该知道使用的未来 来源： 在云 数 电话号码清单 据湖中收集数据仍然很困难。导致开发下一类数据结构的难度如下：云数据湖的结构仍然非常复杂。因为有很多层，每一层都必须有可以一起使用的工具。 由于工具丰富，很难找到专家来控制系统稳定。那就更难了。而且照顾起来相当困难。 尽管 CI/CD 可以做到，但由于其复杂性，也很难做到。而从第二个时代使用数据湖带来的种种困难来看，这就是向云数据湖或云上数据湖发展的根源。可以支持使用 以及数据仓库和数据湖之间的实时数据存储和集成。 我们需要实时或者近实时的处理数据，因为目前传入的数据都是流数据，传统的数据结构格式无法处理，这就是架构的由来。



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