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
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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
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华为的数据湖治理方案挺适合做大规模数据治理的场景。基于它家的DGC 平台，你能搞定从数据接入、权限管理到模型沉淀这套流程，基本全打通，蛮省事的。尤其适合企业搞数据中台、数字化转型那一类的。
一站式的数据运营平台，支持实时接入、离线迁移还有第三方工具对接，像你手上数据源比较杂、格式不统一，这套挺能兜住。支持40 多种异构数据源，你用 MySQL、Hive、Kafka 甚至 Oracle 的，接入都没问题。
还有一块比较打动我的是模型资产沉淀，能复用行业知识库。比如做金融风控、制造预测的场景，一键导入导出模型模板，方便，能把之前一个月的建模活儿压缩到一天以内，开发节奏能快不少。
安全治理也做得比较
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