在启动Jupyter Notebook时自动执行一段代码？

二 如何管理与构建数据湖?

数据湖中数据难以管理主要体现在两个方面：

已经在数据湖存储OSS上面的数据如何高效的构建元数据。

非OSS数据如何高效的入湖建仓。

数据湖管理相关的主要功能包括元数据管理、元数据发现、数据库入湖建仓、实时数据入湖。接下来重点介绍“海量文件元数据自动构建技术”和“入湖建仓数据管理技术”两个关键技术。

1 海量文件元数据自动构建技术

当以OSS作为数据湖存储，存储的数据文件具有以下几个特性：

• 格式丰富：包括CSV、Text、JSON、Parquet、Orc、Avro、hudi、Delta Lake等格式，其中CSV、Text又包含多种自定义的分隔符等。
• 文件数在百万级别：OSS的扩展性及性价比较好，用户存储在OSS的文件会是百万级别。
• 文件动态上传：存储在OSS上面数据文件具有动态持续上传的特性，新的文件如何快速增量修改元数据。

为了高效的为OSS上面的海量数据构建元数据，阿里云DLA提出并实现了“海量文件元数据自动构建技术”。具体技术如下图所示，核心解决了：万表万分区识别、增量感知更新元数据两个问题。
 

在云上也已经有数千家企业使用数据湖服务满足数据应用，如友盟+ 的U-DOP数据开放平台根据友盟+多年沉淀的大数据领域经验，形成了以APP、WEB、小程序、广告营销、社会化分享和推送为基础的多端主题数据的采集和处理能力，为客户形成规范化的多端数据资产。尤其是利用了数据湖的弹性能力，应对了双十一峰值期间DAU暴涨的业务变化，例如，通过实施分析搜索关键词的变化，改变首页广告推荐信息，对活跃用户和下单用户分不同渠道的分析梳理，及时调整优惠策略，以吸引更多的客户新购及复购等。

数据库与大数据一体化趋势在加强，传统的数据库使用者与DBA，也可以使用及维护大数据系统，一体化解决大数据的问题。具体在DLA体现在数据库的数据无缝与大数据结合，比如DLA提供的一键入湖建仓的功能;DLA Serverless SQL兼容MySQL协议及部分语法。

DLA Serverless产品形态，开发者只需要使用平台接口即可，如使用DLA SQL的JDBC接口提交SQL，使用DLA Spark的OpenAPI提交Spark作业。开发者只需要关注业务逻辑本身，不需要关心平台的复杂逻辑。原来使用开源组件遇到的很多痛点都可以迎刃而解：

入门门槛高

Hadoop生态往往需要多个组件同时使用，比如Yarn、HDFS、Spark、Hive、Kerberos、Zookeeper等等。开发者需要了解所有组件，因为开发过程中这些组件往往都会接触到。

开发维护困难

开发者在开发过程中会遇到各个组件带来的使用问题，开发者需要了解所有这些组件以应对这些问题。这些加重了开发者的使用负担。

稳定性难以保障

开源组件本身都必须经过细致的调参并加上合适的硬件资源配置，才能良好运行，并且需要修复不少BUG，出现问题没有兜底。

缺乏适应云的性能优化

云上的OSS、PolarDB等组件都是云原生的组件，开源组件对这部分的改造适应不足，没有充分挖掘出更高的性能。

DLA从数据湖管理(帮助客户高效管理构建数据湖)，Serverless Spark(提供高性价比的大规模计算)，Serverless SQL(提供高性价比的在线交互式分析)三个方面帮助客户挖掘数据价值。整体架构如下所示。接下来，本文将从这三个方面，分别讲述相关技术挑战以及解决方案。

（编辑：常州站长网）

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