简介：本篇内容分享了 MaxCompute 湖仓一体介绍。分享人：孟硕 阿里云 MaxCompute 产品专家
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注释：
本篇内容将通过两个局部来介绍 MaxCompute 湖仓一体。
一、什么是 MaxCompute 湖仓一体
二、湖仓一体胜利案例介绍
一、什么是 MaxCompute 湖仓一体
湖仓一体的整体架构，次要面向数据分析师，数据科学家以及大数据工程师来应用。次要利用的业务有 Machine，非结构化数据分析，Ad-hoc/BI，Reporting 和 Learning 等等。在整体架构中，DataWorks 作为数据对立开发治理的平台，次要负责数据安全，开发 IDE，任务调度和数据资产治理等综合工作，确保平台稳固运行。
如上图所示，在整体架构中，咱们首先将数据湖集群和 MaxCompute 数仓集群的网络买通，而后将存储层的数据买通，确保智能 Cache，冷热分层，存储优化和性能减速。在计算层，我么实现了 DB 级元数据的透视，防止数据孤岛。
DataWorks 对立了各种数据资产，比方 E -MapReduce，CDH HBase，CDH Hive 和 AnalyticDB for 等。岂但能在数据地图中看到全域的数据资产，而且还反对从数据源里抽取元素与信息。
在阿里外部，咱们实现了肯定水平的数据民主化。现如今，阿里团体外部所有的表，员工都可能看到表名称和的元数据信息，以及信息的安全等级。DataWorks 作为中台：能够从列表中反对的数据源采集数据，纳入平台管控。
目前，对立的表级、字段级别数据血统就现有的产品能力，只能局限于繁多引擎外部的跨血统。预计明年可能实现跨引擎的数据血统。
在繁多引擎外部，能够挂载多个 hadoop 集群，实现对立引擎的对接与治理。
DataWorks 作为对立的数据开发平台，可能将 MC 的工作和 hadoop 工作混编在一个流程中。岂但能够对立长期查问入口，发送给不同的引擎。而且能够将不同的引擎作业混合调度。比方数据集成作业，MaxCompute 作业以及 Hive 作业等。
二、湖仓一体胜利案例介绍
某互联网游戏公司的广告算法团队是湖仓一体次要客户，次要利用是机器学习 DW+MC+PAI+EAS 在线模型服务。该团队的自服务水平高、须要一站式的机器学习平台。而 Hadoop 集群有多团队共用，应用集群管控较严，无奈短时间撑持大 workload 的翻新业务。
基于以上需要，咱们通过湖仓一体，将新业务平台与原有数据平台买通，即 PAI on MaxCompute+DataWorks。为客户提供了一站式机器学习，模型开发、模型公布，大规模计算等能力，晋升了团队的工作效率。
数禾公司通过引入 MaxCompute 作为计算引擎的数据中台，岂但让数据湖计算自在流动，而且解决了先前异构计算引擎存储管理，元数据管理和权限治理不同对立的问题。岂但晋升了整体的工作效率，而且升高了运维老本，起到了降本增效的作用。
上图是数禾公司构建的基于 MaxCompute+DLF+EMR 的湖仓一体架构。底层是 OSS 数据湖存储，咱们通过 DLF 构建了元数据管理，数据血统治理，数据权限治理。通过 JindoFS+MC 的形式，实现了数据的冷热分层和本地缓存。咱们联合 MaxCompute 和 EMR，胜利实现了智能数据构建与数据中台治理。
在将来，湖仓对立开发治理平台，可能实现湖仓数据的一站式治理与治理。OSS 的对象存储岂但反对结构化数据，也能反对非机构化数据。整个平台岂但能同步联邦数据源，而且能对立元数据服务和元数据仓库。
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