- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏祝威廉
如何统一数据分析入口
关键词: 多数据源融合计算 跨数据源虚拟视图 统一元数据管理 背景 现代企业面临如下几个问题： 数据依然是分散的，难以进行汇总分析 有大量的分析引擎，难以为终端用户提供统一的出口 因为1,2两个点 数据物理分散在： 数仓（一个或者多个） 数据湖 各种 OLAP 分析引擎 业务数据库 对于一个大企业，不同部门可能都有一个或者多个上面的物理存在。 如何能够完整的关联这些数据进行分析，是迫切的需求。 再看第二点，众多的分析引擎，诸如Kylin, Presto, Spark, Doris, ClickHouse同时存在，从用户视角，用户可能为了解决不同的问题，看不同的数据，需要使用不同的引擎，难以有统一的使用入口 第二个就是JDBC 协议的Proxy,可以面向各种业务场景对虚拟库表进行查询和分析。 目前存在的一些Gap： 统一元数据管理系统（其实就是一个Web系统） 支持JDBC协议。
80130编辑于 2023-02-02 - 来自专栏CreateAMind
从更统一的视角分析ＶＡＥ
With an overall view of VAE, we can extend standard VAE loss in the reconstruction loss and regularization loss, for the original VAE, which is the KL term, but there are all kinds of versions which we can treat them as different combination of regularization methods
53110发布于 2019-11-07 - 来自专栏深度探索
多云自动伸缩统一控制——深入对比分析
多云自动伸缩统一控制——深入对比分析目标：给出一套在 AWS / GCP / Azure 及国内主流云（阿里云 ACK、腾讯云 TKE、华为云 CCE）中可落地的 Kubernetes 自动扩缩容 与 多云统一控制 组合方案，明确能力边界、强绑定点、选型建议与运维策略。 这些标准机制遵循统一 API，可运行在任意 Kubernetes 集群中，是跨云一致的伸缩逻辑层。 它们通常被云厂商内嵌或封装为托管版服务的基础模块。 （3）总体趋势社区标准组件（HPA / VPA / CA / KEDA） 提供“逻辑统一”；云厂商定制实现（Karpenter、Swift、Placeholder 等） 提供“执行加速”统一治理平台（Arc （Arc/GKE/Rancher 本身不直接帮你更快开机或更便宜，只是把“怎么配、怎么审计、怎么推配置”做统一。）
41710编辑于 2025-10-14 Dragonboat统一存储LogDB实现分析｜得物技术
二、整体架构三、LogDB统一存储LogDB模块是Dragonboat的核心持久化存储层，虽然模块名字有Log，但是它囊括了所有和存储相关的API，负责管理Raft协议的所有持久化数据，包括：Raft状态 ImportSnapshot(snapshotpb.Snapshot,nodeIDuint64)error}3.1索引键存储的底层本质是一个KVDB(pebbleorrocksdb)，由于业务的复杂性，要统一各类业务
21910编辑于 2025-11-27数据湖技术深度分析：Serverless 计算与统一数据分析的融合
DLC、Serverless 数据湖、云原生数据湖阿里云Data Lake Analytics、AWS Athena、华为云DLI、Databricks Lakehouse 等主流数据湖产品进行深度分析和对比 统一元数据： 通过统一的元数据管理，简化跨数据源的查询和分析，提升数据管理和分析效率。 统一权限： 提供细粒度的访问控制和权限管理，确保数据安全。 数据加速： 通过优化的数据处理流程和缓存机制，提高数据查询和分析速度。 技术实现与其他功能： 腾讯云数据湖计算 DLC 基于云原生架构，提供高性能的数据处理能力。 技术实现与其他功能： AWS Athena 基于 S3 和 AWS Lambda，提供快速的数据分析能力。此外，还支持数据共享和跨账户查询。 技术实现与其他功能： Databricks Lakehouse 基于 Apache Spark，提供统一的数据处理和分析平台。此外，还支持机器学习和数据科学功能。
31310编辑于 2025-07-28数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与统一数据分析
Databricks Lakehouse：提供了统一的数据平台，支持Spark和Delta Lake，优化了数据处理和分析^4。 统一元数据 统一元数据管理可以简化数据治理并提高数据的可发现性。 腾讯云数据湖计算DLC：提供了统一的元数据管理，支持跨不同数据源的数据发现和治理^1。 Databricks Lakehouse：作为湖仓一体的代表，提供了统一的数据平台，支持结构化和非结构化数据的存储与分析^4。 数据目录 数据目录是数据湖管理的关键组成部分，有助于组织和检索数据。 结论 数据湖技术的发展为企业提供了强大的数据处理和分析能力。 通过对比分析，我们可以看到不同产品在Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等方面的优势和特点。
34110编辑于 2025-07-28数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与统一数据分析
Serverless计算、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速能力是衡量数据湖解决方案的关键指标。 本文将对腾讯云数据湖计算DLC、Serverless数据湖、云原生数据湖阿里云Data Lake Analytics、AWS Athena、华为云DLI和Databricks Lakehouse进行深度分析和对比 AWS Athena 功能亮点： Serverless交互式查询服务，直接对S3中的数据进行分析。 支持Presto查询引擎，简化SQL查询。 技术实现： 与AWS S3和Glue紧密集成，实现元数据统一管理。 其他功能： 提供数据目录功能，简化数据发现过程。 华为云DLI 功能亮点： Serverless数据湖分析服务，按需付费。 其他功能： 提供统一权限管理和数据目录功能。 Databricks Lakehouse 功能亮点： 提供Serverless计算和统一数据分析平台。
30510编辑于 2025-07-28在统一的分析平台上构建复杂的数据管道
或者怎样去帮助他们采用统一的平台来代替一次性定制解决方案？ 现在他们确实可以使用统一的平台进行协作了。上个月，我们发布了统一数据块平台。 [fvkvz3fn52.png] 这个数据集是产品评论的不同数据文件的集合，对于任何数据科学家或数据分析师都很重要。例如，数据分析师的目的可能是探索数据以检查其存在哪种评级，产品类别或品牌。 [Screen-Shot-2017-09-01-at-11.37.50-AM.png] 下一步是什么 为了真正感受统一分析平台中三个人物角色之间的端到端协作，请在Databricks平台上试用这五款笔记本工具 为数据工程师提供的样品笔记本 ExamplesIngestingData， 总之，我们证明了大数据从业者可以在 Databricks 的统一分析平台中一起工作，创建笔记本，探索数据，训练模型，导出模型 通过 Notebook Workflows API，我们展示了一个统一的体验，而不是定制的一次性解决方案。这些好处是有保证的。
4.3K80发布于 2018-02-02- 来自专栏大数据技术架构
诺亚财富 X Hologres ： 统一OLAP分析引擎，全面打造金融数字化分析平台
为了最大化的降低运维成本，提供高性能的数据服务，做到真正的极速统一，从2021年上半年开始，诺亚数据智能部门开始上云，将自建CDH替换成阿里云统一大数据平台，同时正式引入Hologres，替换核心的Impala OLAP分析部分，提升数据查询效率，全面打造金融数字化分析平台。 查询引擎不统一 ：系统可能有多种查询引擎组成，每一种查询引擎都有自己的DSL,增加了用户的学习成本，同时需要跨多数据源查询也是一种不方便的的事，异构查询引擎也容易形成数据孤岛。 较快 较慢，社区活跃度较低 解决方案 自建CDH迁移上云，Hologres助力统一OLAP分析 经过4个维度的充分考虑和论证，我们决定将自建CDH迁移成阿里云大数据平台。 和实时部分同步到Hologres,然后利用Flink的把神策埋点的Kafka数据清洗同步到Hologres中，同时也通过Hologres的外表把MaxCompute的数据迁移到Hologres中，保证统一
93920编辑于 2022-12-01 - 来自专栏程序员的成长之路
Java项目构建基础：统一结果，统一异常，统一日志
来自：juejin.im/post/5e073980f265da33f8653f2e 统一结果返回 目前的前后端开发大部分数据的传输格式都是json，因此定义一个统一规范的数据格式有利于前后端的交互与 统一结果的一般形式 是否响应成功； 响应状态码； 状态码描述； 响应数据 其他标识符 结果类枚举 前三者可定义结果枚举，如：success，code，message @Getter public enum 第5个属于自定义返回，利用前4者可定义统一返回对象 注意： 外界只可以调用统一返回类的方法，不可以直接创建，因此构造器私有； 内置静态方法，返回对象； 为便于自定义统一结果的信息，建议使用链式编程，将返回对象设类本身 mybatis-plus中R对象的设计 统一异常处理 使用统一返回结果时，还有一种情况，就是程序的保存是由于运行时异常导致的结果，有些异常我们可以无法提前预知，不能正常走到我们return的R对象返回。 因此，我们需要定义一个统一的全局异常来捕获这些信息，并作为一种结果返回控制层 @ControllerAdvice 该注解为统一异常处理的核心 是一种作用于控制层的切面通知（Advice），该注解能够将通用的
97910发布于 2020-03-24 - 来自专栏Java旅途
Java项目构建基础：统一结果，统一异常，统一日志
在开发过程中，在开发过程中，为了提升开发效率，提升代码规范，我们会将返回结果，异常以及日志进行统一封装处理，接下来我们一起来看看如何实现。 统一结果返回 目前的前后端开发大部分数据的传输格式都是json，因此定义一个统一规范的数据格式有利于前后端的交互与UI的展示。 第5个属于自定义返回，利用前4者可定义统一返回对象 注意： 外接只可以调用统一返回类的方法，不可以直接创建，影刺构造器私有； 内置静态方法，返回对象； 为便于自定义统一结果的信息，建议使用链式编程，将返回对象设类本身 mybatis-plus中R对象的设计 统一异常处理 使用统一返回结果时，还有一种情况，就是程序的保存是由于运行时异常导致的结果，有些异常我们可以无法提前预知，不能正常走到我们return的R对象返回。 因此，我们需要定义一个统一的全局异常来捕获这些信息，并作为一种结果返回控制层 @ControllerAdvice 该注解为统一异常处理的核心 是一种作用于控制层的切面通知（Advice），该注解能够将通用的
86320编辑于 2022-06-08 - 来自专栏CSDN技术头条
数据分析：创建统一的公有基因组数据平台
这一规定设立于2007年，它的取消无疑为科研工作者存储和分析基因组信息提供了便利。 云计算服务通过按需付费模式提供海量的存储和计算资源。 这样全球数以千计的科研人员就不用浪费自己的时间和金钱将数据转移到自己熟悉的云平台，只要从这个统一的数据平台进行存储和分析就可以了。 分析完成之后只需要为计算分析的一小段时间付费。科研人员之间也可以更好地进行分工合作，在虚拟机上就能轻松地分享数据和计算方法。以前要花上几个月的基因组数据分析现在可能只需要几天或者几周。 比如提供了有价值数据的基因生物学家可以获得云计算平台的分析时间作为奖励。计算机科学家如果提供了可以提高分析效率的程序，也可以在别人运行它的程序时得到一定的回报。 经过一段时间这便会形成一个良性循环。 NIH下属的国立癌症研究所已经开展了几个在云平台进行基因组学数据的共享和分析的实验项目。 神经学和流行病学这样的学科与基因组学一样面临着数据方面的问题。
1.1K60发布于 2018-02-09 - 来自专栏业余草
超赞，项目封装：统一结果，统一异常，统一日志
统一结果返回 目前的前后端开发大部分数据的传输格式都是json，因此定义一个统一规范的数据格式有利于前后端的交互与UI的展示。 统一结果的一般形式 是否响应成功； 响应状态码； 状态码描述； 响应数据 其他标识符 结果类枚举 前三者可定义结果枚举，如：success，code，message。 第5个属于自定义返回，利用前4者可定义统一返回对象 注意： 外界只可以调用统一返回类的方法，不可以直接创建，因此构造器私有； 内置静态方法，返回对象； 为便于自定义统一结果的信息，建议使用链式编程，将返回对象设类本身 mybatis-plus中R对象的设计 统一异常处理 使用统一返回结果时，还有一种情况，就是程序的保存是由于运行时异常导致的结果，有些异常我们可以无法提前预知，不能正常走到我们return的R对象返回。 因此，我们需要定义一个统一的全局异常来捕获这些信息，并作为一种结果返回控制层 @ControllerAdvice 该注解为统一异常处理的核心 是一种作用于控制层的切面通知（Advice），该注解能够将通用的
2.1K30发布于 2020-06-24 数据湖技术深度分析：Serverless、多引擎查询与统一数据分析的融合
本文将对数据湖、数据湖计算、Serverless 计算、大数据分析、数据湖管理以及统一数据分析进行深度分析和对比，特别关注Serverless、多引擎查询（Spark/Presto/Flink）、统一元数据 腾讯云数据湖计算DLC^1 提供了Serverless SQL分析能力，用户可以轻松运行SQL查询而无需管理底层资源。 统一元数据 统一元数据管理是数据湖的关键特性，它允许跨不同数据源的数据发现和理解。腾讯云数据湖计算DLC^1 提供了统一的元数据管理，简化了数据治理。 AWS Athena^2 通过Glue Catalog实现了元数据的统一管理。 统一权限 统一权限管理确保了数据湖中数据的安全性和合规性。 结论 通过对比分析，我们可以看到不同数据湖产品在Serverless计算、多引擎查询、统一元数据、统一权限、湖仓一体、数据目录、弹性伸缩和数据加速等方面各有优势。
33110编辑于 2025-07-28- 来自专栏学习
＜SpringBoot 统一功能处理（拦截器+统一返回结果+统一异常处理）＞
本篇文章讲解 1.拦截器 2.统一数据返回格式 3.统一异常处理的操作 一、拦截器 前言 上一篇文章讲解了图书管理系统，我们没有实现强制登录功能。 我们可以想到。 当中的方法执行完毕后， 再回过来执行postHandle()这个方法以及afterCompletion()方法，执行完毕之后，最终给浏览器响应数据. 1.4DispatcherServlet 源码分析 二、统一数据返回格式 2.1定义数据返回格式 1.首先我们写一个Result类，用来当做返回结果 比如在博客系统中，我们就可以定义这样的一个类 /** * 统一返回结果 * 我们先设定返回的结果 三、统一异常处理 3.1自定义ErrorHandler类加上@ResponseBody@ControllerAdvice注解 统一异常处理。 参考统一返回结果那个result代码。
1.7K10编辑于 2024-11-21 - 来自专栏随手写个文章
大数据架构系列：Amazon 大数据统一分析（分享）
#2 选择最佳性价比，专门构建分析服务图片评论：有好多框架和产品，每个解决特定场景的问题。#3 数据自由流动图片评论：冷热查询。图片评论：跨源查询。图片评论：跨源物化视图。 #4 人人都是数据分析师图片评论：大家都参与进来，才有钱赚。#5 数据治理图片评论：功能太复杂了，要专门做一套治理平台。
35040编辑于 2022-12-08 数据湖技术深度分析：Serverless 计算、多引擎查询与统一数据分析的融合
多引擎查询（Spark/Presto/Flink）： DLC集成了多种大数据处理引擎，包括Spark、Presto和Flink，满足不同数据分析需求。 统一元数据： 提供统一的元数据管理，简化数据治理和访问。 统一权限： 通过腾讯云的身份与访问管理（IAM）实现统一权限控制。 湖仓一体： 支持数据湖与数据仓库的无缝融合，实现数据的统一管理和分析。 同时，支持数据湖AI，可以进行音视图文等非结构化数据的智能化分析。 技术实现与其他功能： 华为云DLI在数据处理和分析上提供了多样化的解决方案，但可能在Serverless计算和数据加速能力上与腾讯云DLC存在差异。 湖仓一体： Databricks Lakehouse的设计核心就是湖仓一体，提供统一的数据管理和分析平台。 数据目录： 提供数据目录服务，支持数据发现和搜索。
34010编辑于 2025-07-28- 来自专栏Java架构师进阶
springboot 统一异常处理（包含统一数据校验）
1、统一异常处理的优势 在开发中，我们是否遇到过如下两种奇葩现象： （1）只要没有成功，不管什么原因，前端界面给出提示：服务端错误/异常。 微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：787707172，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。 那么异常统一处理有什么好处呢？ 提高用户体验； 业务逻辑和异常处理逻辑解耦； 对异常进行分类统一处理，减少冗余代码； 便于代码风格统一，并且更优雅（比如参数校验的时候，得写很多if else，并且不同的人写法不一致）； 2、统一异常处理的实现 微服务、Spring，MyBatis，Netty源码分析的朋友可以加我的Java高级交流：787707172，群里有阿里大牛直播讲解技术，以及Java大型互联网技术的视频免费分享给大家。
1.3K41发布于 2019-04-09 - 来自专栏DataLink数据中台
打造 Flink + StarRocks+ Dinky 的极速统一分析平台
摘要：本文介绍了打造 Flink + StarRocks + Dinky 的极速统一分析平台经验分享。 随着公司业务的快速发展，为满足业务团队实时报表统计和决策分析，我司选择基于 Apache Flink + Starocks + Dinky 构建的极速统一分析平台。 二、技术架构 目前采用 Lambda 架构，实现实时数据和离线数据相结合，统一数据到 Starrocks 做进一步的数据分析。 统一数据分析平台 Dinky 提供了 Flink 上的批处理和流计算能力，以及外部数据库查询与操作的能力，使得我们的开发效率进一步提升。 外部表统一分析 Starocks 除自身的几种数据模型外，还提供了对外部数据源的支持，如 Mysql、Hive、ElasticSearch、Hudi 等。
5.1K31编辑于 2023-02-26 - 来自专栏大数据-BigData
欢聚集团 × StarRocks: 灵活、统一、极速的数据分析新范式
本文主要和大家分享，我们如何基于 StarRocks 构建了灵活、极速、统一的全新 OLAP 分析平台。 总体架构分层上，可以分为数据集成、存储、计算、分析、应用。OLAP 系统是分析层的核心引擎，支撑自助 AdHoc 分析、多维分析数据服务、BI 报表、标签画像等分析场景。 目前我们内部整合了 OLAP 系统，下线了 ClickHouse，统一使用 StarRocks 作为解决方案，已经在实时查询、报表分析、监控等业务场景中大力推广，支撑了数百 TB 数据，数十个业务方，数百万查询量 数据应用系统，目前已经和 BI 分析系统、自助分析系统打通，使用 MySQL JDBC 的方式接入。 业务系统，目前提供 API 和 MySQL JDBC 两种方式给业务系统直接查询。 和社区共建，共同优化资源隔离，进一步推动使用 StarRocks 统一 OLAP。
1.2K10编辑于 2022-09-02
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号