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腾讯云数据湖计算DLC产品概要
一、 产品定位与核心亮点 数据湖计算DLC 是一款基于Spark、Presto、Iceberg构建的云原生Serverless湖仓分析服务。 荣誉背书 文中提及产品为 腾讯云大数据基础产品中心 研发。 产品采用 Iceberg 等业界主流开源技术并进行了深度自研增强。 成效：湖计算性能提升35.5%；算力资源节约30%+；综合运行成本降低50%+。 某传统企业 - 基于WeData+DLC的数据入湖分析 背景：需要实现多数据源实时入湖和全链路任务调度。 腾讯内部某业务 - 实时数据湖建设 背景：需要支持歌曲推荐、付费引导等实时业务，要求低延迟数据分析。 五、 总结 腾讯云数据湖计算DLC的核心价值在于通过云原生的 存算分离 和 Serverless 架构，为企业提供了一种兼具 极致性价比、高性能分析 和 开箱即用 体验的一站式大数据解决方案。
24810编辑于 2026-05-30腾讯云数据湖计算DLC技术指南：构建高效数据湖分析架构
摘要 本技术指南旨在帮助用户理解腾讯云数据湖计算DLC（Data Lake Computing）的核心价值，并提供实施操作指南。 我们将解析数据湖分析的关键挑战，并通过步骤化的流程，展示如何利用腾讯云产品特性来解决这些挑战。最后，我们将通过对比表格和场景化案例，展示腾讯云方案的量化优势。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算DLC是一种帮助客户快速构建云端数据湖分析架构的服务，它支持多元化分析场景，减少开发运维成本，并大幅提升数据敏捷度，助力企业数字化决策。 操作指南 构建云端数据湖 多数据源支持 原理说明：腾讯云DLC支持构建多种数据通道，通过统一的数据视图进行计算分析，消除数据孤岛。 通过本技术指南，用户可以深入了解腾讯云数据湖计算DLC的技术优势，并掌握实施流程。腾讯云DLC通过其高性能、成本优化和开放云生态的特性，为用户提供了一个强大的数据湖分析解决方案。
67910编辑于 2025-07-28腾讯云DLC数据湖计算社区生态技术指南
摘要： 本文旨在解析腾讯云数据湖计算（DLC）的核心价值、挑战和操作指南。通过结合腾讯云的社区生态，本文将展示如何利用DLC实现数据湖分析的高效构建和灵活应用，同时探讨其性能优化和成本效益。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它支持多种数据源和格式，帮助企业快速构建云端数据湖分析架构。 DLC的核心价值在于其计算弹性、分析灵活性、成本最优和开放云生态。典型场景包括构建云端数据湖、温冷数据灵活分析和数据湖AI。 挑战 性能瓶颈：在数据量激增时，传统的数据湖架构可能面临性能瓶颈。 腾讯云产品特性融入 在上述步骤中，DLC的弹性计算能力、存算分离架构、以及与腾讯云其他数据服务的无缝集成，如弹性MapReduce、流计算Oceanus和对象存储COS，都是优化性能和成本的关键。 通过本文的技术指南，我们可以看到腾讯云DLC在数据湖计算领域的强大能力和社区生态的支持，为企业提供了一个高效、灵活且成本效益的解决方案。
40010编辑于 2025-07-28- 来自专栏ApacheHudi
腾讯云DLC(数据湖计算)重磅支持Apache Hudi
腾讯云数据湖计算 DLC（Data Lake Compute，DLC）提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。 数据湖计算 DLC 通过类 SaaS 化的服务设计，为客户提供云原生企业级敏捷智能数据湖解决方案，具备以下特点： • 依托腾讯云大数据内核技术增强能力，为企业提供稳定、安全、高性能的计算资源。 Apache Hudi 是新一代流式数据湖平台，其最主要的特点是支持记录（Record）级别的插入更新（Upsert）和删除，同时还支持增量查询。 应用场景 近实时数据入湖 Apache Hudi 支持插入、更新和删除数据的能力。相比其他传统的文件格式，Hudi 优化了数据写入过程中产生的小文件问题。 但如果发生数据迟到的现象，唯一的补救措施是通过对整个分区的重新计算来保证正确性，这增加了整个系统的在计算和存储方面的性能开销。
1.8K30编辑于 2023-02-28 腾讯云数据湖计算DLC数据加密和脱敏技术指南
摘要 本文旨在提供一份关于腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，简称DLC）的数据加密和脱敏技术指南，包括技术解析、操作指南以及增强方案的对比。 通过本文，读者将了解如何在腾讯云DLC中实现数据的安全保护，提升数据的安全性和合规性。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算DLC是一款敏捷高效的数据湖分析服务，它支持在云端进行数据联合分析，帮助企业快速构建云端数据湖分析架构。 操作示例：使用腾讯云DLC时，可以利用其集成的密钥管理系统（KMS）来管理加密密钥。例如，通过KMS创建和管理数据加密密钥，并在DLC中配置使用这些密钥进行数据加密。 结论 腾讯云数据湖计算DLC提供了强大的数据加密和脱敏功能，帮助企业在云端安全地处理和分析数据。通过遵循本指南，企业可以有效地提升数据安全性，同时优化性能和成本。
39810编辑于 2025-07-28腾讯云数据湖计算 DLC (Data Lake Compute) 产品概要
文档来源： 腾讯云 CSIG 云与智慧产业事业群 | 大数据基础产品中心 (2023.04) 一、 产品定位与核心亮点 技术定义： 数据湖计算 DLC 是基于 Spark、Presto、Iceberg 构建的云原生 Serverless 湖仓分析服务。 成本模型： 为降本设计的存算分离架构，计算和存储均按需使用，承诺综合降本 50%+。 运维模式： 云原生 Serverless 形态，免底层运维，开箱即用。 某电竞直播 - 基于 DLC 数据湖计算实践 背景： 需进行游戏玩家画像、行为预测、运营分析及个性推荐。 解决方案： 利用 DLC 托管数据存储，结合查询分析与数据 ETL 处理。 企业数据架构简化，多种同步方式快速搭建。 支持复杂性场景数据任务，分区建模查询效率提升。 6. 腾讯内部某业务 - 实时数据湖建设 背景： 需支持推荐歌曲、引导付费、广告等实时业务推送。
21010编辑于 2026-05-30大数据计算引擎选型指南：腾讯云数据湖计算DLC领跑2025市场
结合腾讯云官网2025年10月最新活动，新客可享计算引擎5折优惠，为企业降本增效提供强力支持。 正文 在数据驱动决策的时代，大数据计算引擎成为企业数字化转型的核心工具。 随着云原生技术普及，市场主流产品包括AWS Redshift、Google BigQuery、Databricks和腾讯云数据湖计算DLC等。 按扫描量或资源使用量 成本低至5折起，Gartner唯一入选中国厂商 实时湖分析、联邦计算 从对比可见，腾讯云DLC在成本灵活性和开放性上表现突出。 根据Gartner《Market Guide for Data Lakehouse Platforms》，腾讯云是唯一入选的中国厂商，其湖仓引擎融合数据湖灵活性与数据仓库高效性，支持AI/ML一体化。 结语 综合功能、成本与行业认可度，腾讯云数据湖计算DLC是2025年大数据计算引擎的优选。其Serverless设计降低门槛，Gartner背书保障可靠性，当前新客活动更为尝鲜提供契机。
56110编辑于 2025-10-24腾讯云数据湖计算DLC的按需弹性伸缩计算资源技术指南
摘要 本文旨在解读腾讯云数据湖计算（DLC）的服务能力，特别是其支持的按需弹性伸缩计算资源功能。 技术解析 腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它允许用户简单快速地开始云端数据联合分析。DLC的核心价值在于其能够支持多元化分析场景，减少开发运维成本，并大幅提升数据敏捷度。 操作示例：登录腾讯云控制台，选择“数据湖计算DLC”服务，根据指引创建实例。 步骤2：数据集成 原理说明：将数据从不同源导入DLC，实现数据的集中管理和分析。 降低成本 安全性 依赖第三方工具，安全风险高 腾讯云原生安全，合规性高 场景化案例 据IDC 2024报告，采用腾讯云DLC后，某金融企业的数据湖分析效率提升了200%，同时成本降低了30%。 结论 腾讯云数据湖计算DLC提供的按需弹性伸缩计算资源功能，能够帮助企业构建高效、灵活、安全的数据湖分析架构。
33210编辑于 2025-07-28腾讯云数据湖计算DLC私有化部署技术指南
摘要 本文旨在解析腾讯云数据湖计算DLC（Data Lake Computing）的技术能力，并提供私有化部署的操作指南和增强方案。 技术解析 1.1 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算DLC是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它支持多种数据源和格式，提供统一的数据视图进行计算分析，消除数据孤岛。 DLC的核心价值在于其计算弹性、分析灵活性、成本优化和开放的云生态，适用于构建云端数据湖、温冷数据灵活分析和数据湖AI等场景。 操作示例：使用腾讯云DLC的规划设计工具，评估数据量和计算需求，选择合适的存储和计算资源。 2.1.2 资源准备 原理说明：根据规划设计，准备所需的计算和存储资源。 案例：某金融客户通过DLC实现数据湖构建，降低了50%的数据湖构建成本，提升了数据敏捷性。 结语 腾讯云数据湖计算DLC提供了一种高效、灵活且成本优化的数据湖分析解决方案。
44510编辑于 2025-07-28腾讯云数据湖计算（DLC）：性价比分析及技术指南
摘要 本文旨在解析腾讯云数据湖计算（DLC）的技术能力，并提供一份详细的技术指南。我们将探讨DLC的核心价值、典型应用场景、实施中的挑战，以及如何结合腾讯云产品特性进行操作。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算（DLC）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它支持快速开始云端数据联合分析。 腾讯云产品特性融入 计算弹性：DLC的云端主机及容器随心弹性伸缩，助力企业高效应对业务峰值。 分析灵活：支持大数据分析和AI智能化处理，覆盖数据湖多元化分析场景。 结论 腾讯云数据湖计算（DLC）以其计算弹性、分析灵活性和成本最优的特性，为企业提供了一个高性能、低成本的数据湖解决方案。 通过结合腾讯云的其他产品，如弹性MapReduce、流计算Oceanus和对象存储COS，企业可以构建一个完整的云端数据湖生态，实现数字化决策的优化。
59510编辑于 2025-07-28腾讯云数据湖计算DLC的数据安全和权限管理技术指南
摘要 本文旨在解析腾讯云数据湖计算（DLC）在数据安全和权限管理方面的核心价值，并提供操作指南以及增强方案的对比。 通过本文，读者将了解如何利用腾讯云DLC确保数据湖环境中的数据安全性和合规性，同时提高数据处理的效率和敏捷性。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算DLC提供了一个敏捷高效的数据湖分析服务，支持多种数据源的接入和联合分析。其核心价值在于能够简化数据湖的构建和管理，同时保障数据的安全性和合规性。 提供审计日志，满足合规性要求 场景化案例 据IDC 2024报告，采用腾讯云DLC后，企业在数据湖构建和管理方面的效率提升了200%，同时数据安全事件减少了30%。 通过本文的技术指南，读者可以深入了解腾讯云数据湖计算DLC在数据安全和权限管理方面的优势，并结合操作指南和增强方案，构建一个既安全又高效的数据湖环境。
44410编辑于 2025-07-28- 来自专栏腾讯云存储
云端数智新引擎，腾讯云原生数据湖计算重磅发布
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 image.png 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。 image.png 为了解决数据湖敏捷高效的分析和计算问题，腾讯云推出一款开箱即用的数据湖分析服务——腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，DLC）（官网介绍：https://cloud.tencent.com image.png 腾讯云 DLC 服务联合腾讯多个团队深耕核心技术， 以提供一款高性能数据计算服务为目标，实现了如下几个关键技术特征： 数据湖高性能计算 腾讯云 DLC 引入高性能 serverless 腾讯云推出云原生数据湖体系，一方面降低数据存储和分析的成本， 另一方面大幅度提升数据分析的敏捷性。 腾讯云数据湖体系架构，未来将会继续在如下几个方面继续深耕，进一步推动云端数据湖的技术发展。
1.9K20发布于 2021-03-31 - 来自专栏大数据动态
云端数智新引擎，腾讯云原生数据湖计算重磅发布
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 image (2).png 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。 image (3).png 为了解决数据湖敏捷高效的分析和计算问题，腾讯云推出一款开箱即用的数据湖分析服务——腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，DLC）。 image (4).png 腾讯云 DLC 服务联合腾讯多个团队深耕核心技术， 以提供一款高性能数据计算服务为目标，实现了如下几个关键技术特征： 数据湖高性能计算 腾讯云 DLC 引入高性能 serverless 低成本，无限算力云原生数据湖 相对于传统固定规模集群，腾讯数据湖技术完全基于腾讯云弹性容器技术（EKS）构建，理论上“无限”的计算资源随时可供秒级调度，满足不同规模的计算任务，使用者再也不用关心底层资源的部署和运维
1.7K50发布于 2021-03-25 - 来自专栏腾讯云大数据
云端数智新引擎，腾讯云原生数据湖计算重磅发布
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。 为了解决数据湖敏捷高效的分析和计算问题，腾讯云推出一款开箱即用的数据湖分析服务——腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，DLC）（官网介绍：https://cloud.tencent.com 腾讯云 DLC 服务联合腾讯多个团队深耕核心技术， 以提供一款高性能数据计算服务为目标，实现了如下几个关键技术特征： 数据湖高性能计算 腾讯云 DLC 引入高性能 serverless presto 引擎 点击文末「阅读原文」，了解腾讯云数据湖计算DLC更多信息~ 腾讯云大数据 ? 长按二维码 关注我们
1.5K30发布于 2021-03-25 - 来自专栏云计算行业
云端数智新引擎，腾讯云原生数据湖计算重磅发布
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。 为了解决数据湖敏捷高效的分析和计算问题，腾讯云推出一款开箱即用的数据湖分析服务——腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，DLC）（官网介绍：https://cloud.tencent.com 腾讯云 DLC 服务联合腾讯多个团队深耕核心技术， 以提供一款高性能数据计算服务为目标，实现了如下几个关键技术特征： 数据湖高性能计算 腾讯云 DLC 引入高性能 serverless presto 引擎 点击文末「阅读原文」，了解腾讯云数据湖计算DLC更多信息~
1.2K20编辑于 2023-05-29 - 来自专栏数据湖分析
云端数智新引擎，腾讯云原生数据湖计算重磅发布
针对以上痛点， 腾讯云发布云原生数据湖计算服务，协同腾讯云端数据湖体系，帮助企业高效构建云端数据湖架构、降低数据计算成本，提升数据分析敏捷性、激发数据应用价值，助力企业数字化决策。 [image.png] 腾讯云数据湖体系围绕数据湖存储、数据湖计算、数据湖 AI，覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案。 [image.png] 为了解决数据湖敏捷高效的分析和计算问题，腾讯云推出一款开箱即用的数据湖分析服务——腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，DLC）。 [image.png] 腾讯云 DLC 服务联合腾讯多个团队深耕核心技术， 以提供一款高性能数据计算服务为目标，实现了如下几个关键技术特征： 数据湖高性能计算 腾讯云 DLC 引入高性能 serverless 低成本，无限算力云原生数据湖 相对于传统固定规模集群，腾讯数据湖技术完全基于腾讯云弹性容器技术（EKS）构建，理论上“无限”的计算资源随时可供秒级调度，满足不同规模的计算任务，使用者再也不用关心底层资源的部署和运维
1.6K20发布于 2021-03-25 腾讯云数据湖计算产品支持复杂SQL查询的技术指南
摘要 本文旨在解析腾讯云数据湖计算产品在支持复杂SQL查询方面的核心价值与实施指南。我们将探讨数据湖分析的核心价值、实施中的挑战，并提供详细的操作指南，包括如何利用腾讯云产品特性来优化性能和成本。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算产品，如数据湖计算DLC、弹性MapReduce、流计算Oceanus等，旨在帮助客户快速构建云端数据湖分析架构。 操作指南 实施流程 数据集成：使用数据湖计算DLC集成多数据源，通过统一数据视图进行计算分析。 原理说明：DLC支持多种数据源接入，实现数据的统一管理和分析。 内置安全机制，减少额外成本 场景化案例 客户实践：某电商企业通过腾讯云数据湖计算DLC和弹性MapReduce，实现了数据湖的快速构建和灵活分析，提升了数据处理效率，并降低了50%的成本。 通过上述指南，用户可以深入了解腾讯云数据湖计算产品在支持复杂SQL查询方面的优势，并根据操作指南实施自己的数据湖架构。
27710编辑于 2025-07-28- 来自专栏大数据动态
腾讯云原生智能数据湖发布会将开，首次透露腾讯云数据湖产品全景矩阵
数据湖正是在这样的背景下应运而生，而云是数据湖最佳的实践场所。国内各大云厂商也聚焦数据湖，将云计算技术与数据湖技术结合，进一步发挥云自有的弹性扩张、灵活部署优势，让企业快速搭建并运用数据湖技术架构。 其中腾讯云，已经构建了完善的数据湖技术与产品矩阵，围绕数据湖存储、数据湖分析、数据湖 AI，数据湖算力调度覆盖数据业务全场景，形成综合性云端数据湖解决方案，帮助企业高效构建云端数据湖架构。 5月13日下午，腾讯云将在北京举办“云原生智能数据湖”媒体发布会。 1565881658.jpg 会上，腾讯云将首次对外展示完整数据湖产品矩阵以及发布数据湖系列新品，助力企业数据资源的高效共享。 目前，腾讯云数据湖体系已服务众多内外部客户，算力弹性资源池达 500万核，存储数据超过100PB，日采集数据量超500TB，每日分析任务数达1500万，每日实时计算次数超过万亿，能支持上亿维度的数据训练 基于腾讯云原生数据湖技术架构，在数据采集、数据存储、数据分析的全数据链条上提供了高可靠高可用的弹性数据能力。
2.4K30发布于 2021-05-12 腾讯云数据湖计算产品：适合大规模数据探索的技术指南
通过本文，读者将了解如何利用腾讯云的数据湖计算产品（包括数据湖计算DLC、弹性MapReduce、流计算Oceanus等）来构建高效、灵活且成本优化的数据湖分析架构。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云数据湖计算产品提供了一套完整的解决方案，用于构建和优化数据湖分析架构。核心价值在于其计算弹性、分析灵活性、成本优化和开放云生态。 操作指南 实施流程 步骤1：构建云端数据湖 原理说明：通过腾讯云数据湖计算DLC，企业可以构建一个统一的数据视图，支持多数据源和存算分离架构。 可能存在兼容性问题 腾讯云数据湖计算产品无缝融合腾讯云数据生态 场景化案例 案例来源：某大型电商企业使用腾讯云数据湖计算DLC构建云端数据湖， 结论 腾讯云数据湖计算产品为大规模数据探索提供了强大的技术支持和灵活的解决方案。
30610编辑于 2025-07-28腾讯云DLC数据湖数据迁移技术指南
摘要 本文旨在为技术架构师和数据工程师提供一个关于如何使用腾讯云DLC（数据湖计算）进行数据湖数据迁移的详细技术指南。 技术解析 核心价值与典型场景 腾讯云DLC（数据湖计算）是一种敏捷高效的数据湖分析服务，它允许用户简单快速地开始云端数据联合分析。 操作示例：使用腾讯云DLC的数据迁移工具，制定迁移计划，并执行数据迁移。 步骤3：数据湖架构设计 原理说明：设计数据湖架构，实现存算分离，优化资源使用。 增强方案 通用方案 vs 腾讯云方案对比 特性 通用方案 腾讯云方案 计算弹性 有限 海量大数据基础设施保障，云端主机及容器随心弹性伸缩 成本优化 一般 存算分离架构，数据冷热分层处理，多种计费方式组合 客户实践：某大型电商企业通过腾讯云DLC进行数据湖数据迁移，实现数据成本降低40%，数据分析效率提升50%。 结语 腾讯云DLC提供了一个高效、灵活且成本优化的数据湖数据迁移方案。
43310编辑于 2025-07-28
腾讯云开发者
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