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湖仓一体大数据平台
综上所述，通过扩展数据湖核心组件、元数据统一管理以及打通数仓与数据湖的互访等关键步骤，企业可以将传统数据仓库升级为湖仓一体架构，构建实时大数据平台。若需进一步全面转向数据湖架构，则需制定完善的迁移规划并借助专业技术支持与服务。
湖仓一体是一种大数据架构理念，旨在结合数据湖和数据仓库的优势，以满足现代企业对海量、多元化数据处理的复杂需求。以下是对湖仓一体的详细理解：数据湖与数据仓库的基本概念 数据湖：数据湖是一种集中式存储和处理大量原始数据的平台，支持多种数据类型（如结构化、半结构化和非结构化数据）。
湖仓一体（Lakehouse）是数据技术的一次重大变革，由Databricks的Michael Armbrust等人在2021年首次提出。湖仓一体架构结合了数据湖和数据仓库的优点，旨在提供一个统一的数据平台，既能处理大规模的非结构化数据，又能提供结构化数据的查询和分析能力。
湖仓一体是一种将数据湖和数据仓库优势融合在一起的架构模式。以下是关于湖仓一体的详细理解： 定义与背景 定义：湖仓一体是指将数据湖和数据仓库的功能和特点相结合，形成一个统一的、高效的、可扩展的数据存储和处理平台。
金融行业湖仓一体架构及数据平台的技术演进主要包括以下几个方面：架构的演变：单一数据仓库阶段：早期金融行业主要依赖单一的数据仓库来存储和处理数据。大数据Hadoop平台阶段：随着数据量的增长，金融行业开始采用Hadoop等大数据技术平台来处理海量数据。
贾扬清确实在2020云栖大会上发布了阿里云「湖仓一体」解决方案，这标志着下一代大数据计算平台的到来。具体来说：发布背景与团队：在2020云栖大会上，阿里云推出了这一由达摩院数据库首席科学家李飞飞和阿里云计算平台高级研究员贾扬清共同打造的解决方案。
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