特性：
- 数据获取、准备和发现
- 元数据管理、数据治理
- 高级安全特性
定位：
企业级数据湖管理平台
基于 Spark 和 NiFi 的开源框架
Kylo 数据湖管理平台调研总结
相关推荐
数据湖与数据管理：单平台方案的优势
数据湖与数据管理：单平台方案的优势
数据仓库和数据湖，不再是二选一的难题。
算法与数据结构
18
2024-05-12
ByteLake基于Apache Hudi的实时数据湖平台
ByteLake 是字节跳动基于Apache Hudi构建的实时数据湖平台，专门大规模数据的存储和需求。它通过采用 Hudi 的增量能力，保证了数据的高效写入与更新，同时支持实时查询，适合高频、低延迟的数据流。如果你需要构建一个高效、可靠的数据湖，ByteLake 绝对是值得一试的方案。通过与Flink、Kafka等技术的配合，它能满足各种大数据场景的需求，起来挺得心应手。对于实时数据，ByteLake 的表现可以说是蛮不错的，简化了多复杂操作，减少了维护成本。如果你正在做数据湖的搭建，ByteLake 会是一个不错的选择。想了解更多相关的技术？可以看看以下几个资源：1. 使用SparkHud
算法与数据结构
0
2025-06-14
Salesforce.com平台数据库详细调研报告
这份报告是导师委托编写的，深入分析Salesforce.com平台的数据库特性，重点关注其SaaS和多租户模式。
Oracle
13
2024-08-29
数据质量管理和性能量化的技术调研
对数据质量管理和性能量化进行了深入探讨，为相关领域的专业人士提供实用信息和洞见。
Hadoop
10
2024-07-13
数据数据湖湖商商务务智能智能应用应用分析
数据湖在商务智能里，可真是个效率神器。它能存结构化、非结构化甚至半结构化的数据，像是你日常用的客户资料、社交评论、还有外部 API 抓来的数据，全都能往里丢。最妙的是，不用非得提前设定格式，想咋存咋存，灵活性真高。
德勤的做法就挺值得参考，他们搞了一个云服务能力框架，啥都有：云迁移、ERP、CRM……还有云平台设计和业务咨询服务。你要是正考虑搞大数据架构，完全可以借鉴他们的全链路思路，效率提升还挺的。
数据湖的技术架构也不复杂。数据从各种渠道来，像用Sqoop抽结构化数据、MapReduce批、PIG做数据清洗，扔到HDFS里。要查数据？用HCatalog。要跑？上PIG和Hive就行，响应也
算法与数据结构
0
2025-06-15
使用Spark处理Hudi数据湖
在Apache Hudi数据湖中使用Spark进行数据摄取、处理和查询。
spark
14
2024-04-30
Phonix性能调研分析
Phonix 在小数据量的过滤查询时，表现挺不错的，能在 10 毫秒内完成。你如果需要从大量数据中筛选少量数据，它的响应快，像实时监控这种场景用它完全没问题。不过，涉及到复杂的聚合操作或者是 Group BY 时，性能就有点拖后腿了，执行这种操作时，计算消耗大，响应时间自然就变长了。如果你做的是实时数据聚合，Phonix 不太适合。不过，若是针对大数据量的分页查询，Phonix 还是蛮合适的，支持 SQL 分页，能把大量数据得比较顺畅。，如果你主要做过滤查询或者大数据分页，Phonix 适合，但聚合需求高的话，得另谋高招。
Hbase
0
2025-06-11
微服务架构调研与实践
微服务架构的调研与实践内容还挺硬核的，适合正在从单体系统转型的团队。文章一上来就把微服务的由头和优势讲得明明白白，比如为什么大厂都爱用、怎么单体系统扩展难、维护成本高的问题。服务之间的通信方式说得也细，像是REST、RPC、消息队列这些选型，适配不同场景的优劣都到位，蛮有参考价值。比如你需要异步、消息可靠，就可以考虑AMQP这种方式。API Gateway那段也不错，讲了用Kong做流量入口，怎么做认证、缓存、日志这些常规操作，还提到在项目里自建网关再配合 Kong 做路由的玩法。嗯，挺贴地气的讲法，适合实际开发中用。而且内容后面还挂了几个挺实用的案例链接，有和Spring Boot、Node
Hadoop
0
2025-06-16
学生数据管理平台
学生数据管理系统，涵盖学生操作的数据库和资源管理系统。随着技术的进步，这一平台为学校提供了高效管理学生信息的工具。
MySQL
16
2024-07-16