数据湖的提出距今已经有了几年时间了，特别是在当今时代中，基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。

为了确保你组织的大数据计划保持正轨，你需要消除以下10种常见的误解,下面，让我们一起来看。

由于企业数据可见性的增强和数据安全团队的要求，数据集市团队面临的挑战是确保某些客户属性被识别和“处理”。要求技术提供商演示对潜在敏感数据的自动识别和操作，以此来解决这个问题。

在这篇文章中，专家想澄清数据池是什么，组织是否会考虑使用数据湖，以及他们使用数据湖所面临的挑战，并概述了一些支持数据湖软件工具的发展。

1. Hive Catalog(创建表、加载表、重命名表、删除表) pom.xml添加依赖如下： <dependency> <groupId>org.apache.hadoop</groupId> <artifactId>hadoop-common</artifactId> <version>3.3.1</version

目录 0. 相关文章链接 1. 环境准备和数据准备 2. Maven依赖 3. 核心代码 0. 相关文章链接 数据湖 文章汇总 1. 环境准备和数据准备 对Hudi的环境准备和数据准备，可以参考博主的另一篇博文，这里就不多描述了，博文连接：数据湖之Hudi（9）：使用Spark向Hudi中插入数据 2. Maven依赖 在另一篇博文中有Maven依赖，但在这里还是补充一下 <repositories> <repository>

为防止用户无法访问并治理数据湖，全球大数据分析和营销应用服务供应商Teradata天睿公司宣布，推出数据湖管理解决方案Teradata Loom® 2.5。Teradata Loom帮助更多用户更轻松地查找、访问并分析数据湖中的数据，并可帮助客户获得全新商业洞察力，和用户现有分析生态系统高效整合，带来更高的工作效率。

Spark SQL 使用 Delta Lake 读者交流群已经开通了，有需要的可以私信进入读者交流群 前面我们介绍过了 Delta Lake可以解决我们数据更新和小文件合并的问题，我们知道数据湖三驾马车的特性如下： Iceberg 的设计初衷更倾向于定义一个标准、开放且通用的数据组织格式，同时屏蔽底层数据存储格式上的差异，向上提供统一的操作 API，使得不同的引擎可以通过其提供的 API 接入； Hudi 的设计初衷更像是为了解决流式数据的快速落地，并能够通过 upsert

Spark SQL Shell 版 使用Delta Lake 读者交流群已经开通了，有需要的可以私信进入读者交流群 前面我们学了项目工程中使用Delta Lake，但是很多时候我们在学习和实验阶段，都喜欢使用Spark shell ，所以这一节我们介绍一下如何在Spark shell 中使用Delta Lake。 开始之前，我们还是强调一下版本的问题，虽然我们上次我们说过了半本的问题，但是还是有人来问，下面是版本的兼容性问题。 Delta Lake version

数据湖常常被厂商说成是应对大数据挑战的一种手段，它其实有助于你搞清楚针对你的数据提出的新问题，但前提是你得有相应技能。换句话说，别头脑发热将数据湖用于数据仓库

文章目录 项目背景和架构介绍 一、​​​​​​​项目背景介绍

为了消除 Databricks 竞争对手的疑虑，Databricks 周二表示，它正在开源所有 Delta Lake API，作为 Delta Lake 2.0 版本的一部分。该公司还宣布将把 Delta Lake 的所有增强功能贡献给 Linux 基金会。