在这方面，我们的工程师可能会想出很多方法，比如开发定期调度的数据优化平台，或者使用数据 layout 优化工作直接扔给用户，谁知道，原始数据库和数字仓库内部极其复杂的数据合并和优化规则到业务平台，这基本上是不可能做好的，特别是当你想使用新的数据湖 format 统一实时和离线数仓，数据优化规则可能需要翻天覆地的变化。
总之，数据湖仓库结构代表了第二代数据湖的创新和优势。结合数据湖和数据仓库的特点，提供统一的数据平台，既满足了数据仓库的需求，又具有数据湖的灵活性和可扩展性。数据湖仓库架构通过使用Delta等新文件格式，提供了更高效的数据操作和更好的性能。这种创新的结构将为组织的数据管理和分析带来更大的便利和价值。回搜狐多看看
由于数据湖和传统的自动化表操作和维护 Hive 表格不同，数据湖支持行级别和列级别的更新，因此会产生各种删除文件和小文件。同时，数据湖还支持实时写入，这将导致更多的小文件和删除文件。如果不及时整理这些文件，直接查询的效果会很差。为了解决这个问题，我们使用了异步合并和读时合并 MOR 等技术来提高性能。在后台，我们必须确保这些工作得到很好的处理。
为了获得准确、清晰的业务洞察力，请从企业内部尽可能多的存储位置提取数据。企业使用的数据越干净，准备的数据就越可靠。这些解决方案包括数据湖和数据仓库，但也包括谷歌表格和其他应用程序。
最终目标是通过合作开放，建设“政府数据超级湖”，通过“数据河”连接各种“小数据湖”（不限于政府数据），建设不同的“政府水利工程”，确保数据的传输和安全。
数据虚拟化引擎本质上是通过物理引擎在数据湖上形成的逻辑数字仓库。通过数据虚拟化引擎实现整个数据资产管理，然后生成SQL。然而，我们目前看到的案例相对较少。一些大型银行正在进行POC和相关尝试，但目前还没有通过。然而，我们认为，数据虚拟化引擎将是未来解决业务探索问题的更好方向。
为满足用户在不同场景下对数据湖的不同需求，Amoro 支持多种表格式，并建立统一的管理能力。目前支持的表格式包括：
在此之前，红旗致力于开放数据中心平台。而互联网制造商则相反，拆除了中间平台。这是因为所有的数字资源都集中在中间平台上，发现资源效率下降，所以它开始分散中间平台——拆除数据中间平台、业务中间平台、金融中间平台等细分架构。
3、负责银行数据仓库平台、Hadoop大数据平台、数据中心平台、智能应用的框架设计和系统结构优化，讨论、制定和审核技术方案，确保项目技术方案的合理性和完整性；
事实上，中间平台承担统一的技术架构、产品支持系统和数据共享平台，“扁平化”整个指挥系统，支持上下类别复杂的业务形式。也就是说，后台和营销前台都依赖于新建立的数据中心平台的支持。