此外，我们还将探索数据湖 OLAP 为了构建新的业务交付标准，引擎的组合策略。该策略将数据湖的灵活性与数据湖相结合 OLAP 引擎的高性能为数字仓库提供了更强的数据处理能力，支持了更复杂的分析需求，提高了数据迭代的效率，同时保持了成本效益。通过这些创新，我们致力于推动数字仓库技术的不断进步，为公司的数据分析和决策提供更加坚实的支持。真诚邀请您加入，共同探索数仓和数据湖技术的无限可能性。
小红书数据仓库团队通过一系列创新实践，如 UBT 链路优化查询效率、渠道归因数据架构改造、汉姆拉比数据链路优化、直播准实时链路改进等，证明了数字仓库与数据湖技术的结合不仅可以提高用户体验，还可以大大节省计算和存储资源，确保数据的高质量和一致性。
为了提高直播业务的数据处理能力，我们在数据湖技术的基础上，对直播实时链接进行了全面改造，实现了流量一体化的数据处理架构。该架构不仅成功应用于交易实时数字仓库领域，而且显著提高了直播室入口曝光和点击行为事实清单的数据处理效率。
在当今以数据为核心的商业环境中，企业面临着大量数据处理和分析的挑战。为了克服传统数据仓库在处理速度、灵活性和成本效率方面的局限性，小红树数据仓库团队介绍了这一点 Apache Iceberg 数据湖技术将其与数字仓库架构相结合，释放数据湖在查询性能、实时数据处理和成本效益方面的潜力。
解决这个问题的核心困难在于如何在大数据量和有限的时间内有效地减少跨云传输的文件大小。为了有效减少跨云传输的数据量，我们优化了汉姆拉比数据链，并结合数据湖团队的流量批准工具链采取以下策略：
数据湖作为一种不断发展和可扩展的大数据存储、处理和分析基础设施，允许企业存储任何规模的结构化和非结构化数据。随着云存储（特别是对象存储）技术的逐渐成熟，数据湖的解决方案逐渐接近云本地，数据处理模式从批处理发展到流处理。
这些性能问题严重制约了数据仓库在支持业务决策中的作用。为了应对这些挑战，我们积极探索新的方向，努力总结一些通用、低成本的仓库架构新方案，以满足业务日益多样化的需求，解决上述问题。本文详细记录了我们对数字仓库结构与数据湖技术相结合的深入探索和实践。我们期待着帮助您。欢迎您根据自己的兴趣和相关业务选择阅读。