12月2日，火山引擎在“新云·共未來(lái)”發(fā)布會(huì)上推出兩款數(shù)據(jù)產(chǎn)品——湖倉(cāng)一體分析服務(wù)(Lakehouse Analysis Services)和E-MapReduce服務(wù)，幫助企業(yè)構(gòu)建湖倉(cāng)架構(gòu)的大數(shù)據(jù)平臺(tái)。

　　伴隨著移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、5G、AI、IoT的飛速發(fā)展，企業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)正處于更大規(guī)模和更加多樣的變化趨勢(shì)中。隨著企業(yè)業(yè)務(wù)持續(xù)和規(guī)�；�上云，數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)和應(yīng)用正逐步面向公有云進(jìn)行構(gòu)建或遷移，云上大數(shù)據(jù)分析能力正成為業(yè)務(wù)數(shù)字化、智能化的關(guān)鍵支撐。

　　傳統(tǒng)自建數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，在企業(yè)數(shù)據(jù)體量持續(xù)增長(zhǎng)、業(yè)務(wù)時(shí)效持續(xù)提升的情況下，已經(jīng)很難應(yīng)對(duì)更復(fù)雜、更多樣化的分析場(chǎng)景需求，平臺(tái)擴(kuò)展和數(shù)據(jù)融合面臨重重障礙。另外一方面，盡管Hadoop已成為企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)建設(shè)的主流技術(shù)框架，但企業(yè)在逐步建設(shè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)過(guò)程中也會(huì)面臨這樣的難題——基于開(kāi)源Hadoop無(wú)法有效支撐商用部署和高效開(kāi)發(fā)，建設(shè)和運(yùn)維成本高企。

　　本次火山引擎發(fā)布的兩款產(chǎn)品，均來(lái)自于字節(jié)跳動(dòng)多年來(lái)的技術(shù)實(shí)踐，能為企業(yè)提供高性能、更便捷的大數(shù)據(jù)計(jì)算/存儲(chǔ)引擎服務(wù)，有效解決了大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建門(mén)檻高、運(yùn)維成本高的“雙高”難題。

　　湖倉(cāng)一體分析服務(wù)：Serverless，湖倉(cāng)一體、流批一體

　　火山引擎發(fā)布的湖倉(cāng)一體分析服務(wù)(LakehouseAnalysisServices)是面向湖倉(cāng)一體架構(gòu)的Serverless數(shù)據(jù)處理分析服務(wù)，提供多模分析引擎，完全兼容Spark、Presto、Flink生態(tài)，具備統(tǒng)一SQL接口和智能引擎選擇，增強(qiáng)EB級(jí)數(shù)據(jù)并發(fā)事務(wù)，批流一體分析，彈性計(jì)算、跨源分析等優(yōu)點(diǎn)：

　　統(tǒng)一SQL接口，智能引擎選擇： 一套SQL接口支持Presto、SparkSQL引擎，自動(dòng)選擇引擎，用戶無(wú)需感知不同引擎接口差異

　　EB級(jí)實(shí)時(shí)湖倉(cāng)，增強(qiáng)事務(wù)并發(fā)： 相比開(kāi)源湖倉(cāng)存儲(chǔ)組件Hudi的弱并發(fā)能力，LAS支持EB級(jí)實(shí)時(shí)湖倉(cāng)存儲(chǔ)和百級(jí)以上事務(wù)并發(fā)

　　批流一體分析，極簡(jiǎn)架構(gòu)設(shè)計(jì)： 存儲(chǔ)層提供批流一體存儲(chǔ)格式，一份數(shù)據(jù)寫(xiě)入直接批流模式同時(shí)分析，避免架構(gòu)設(shè)計(jì)復(fù)雜度和數(shù)據(jù)不一致性，使用體驗(yàn)更優(yōu)

　　低門(mén)檻、高可靠、彈性： 開(kāi)箱即用，免平臺(tái)運(yùn)維;Serverless，存算分離，容器調(diào)度，按需計(jì)算，降低數(shù)倉(cāng)建設(shè)成本

　　E-MapReduce服務(wù)：開(kāi)源兼容、安全可靠、更優(yōu)成本、易管易運(yùn)維

　　火山引擎發(fā)布的E-MapReduce服務(wù)作為開(kāi)源Hadoop企業(yè)級(jí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)服務(wù)，集成開(kāi)源生態(tài)主流組件和字節(jié)深度的優(yōu)化。與自建 Hadoop 集群相比，E-MapReduce服務(wù)可以提供更安全可靠、更優(yōu)成本、更易用的云化 Hadoop 服務(wù)：

　　開(kāi)源兼容： 集成Spark、Flink、Hive等主流組件，提供存儲(chǔ)、計(jì)算、挖掘等能力，保持原生的開(kāi)源生態(tài)，支持用戶平滑遷移現(xiàn)有集群。

　　安全可靠： Master 節(jié)點(diǎn)容災(zāi)設(shè)計(jì)，保障大數(shù)據(jù)服務(wù)可用性;支持Kerberos，支持細(xì)粒度數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限，應(yīng)用程序數(shù)據(jù)訪問(wèn)權(quán)限等，支持操作審計(jì);支持將 Hive 元數(shù)據(jù)存放于獨(dú)立RDS，提升元數(shù)據(jù)可靠性。

　　更優(yōu)成本： 分鐘級(jí)別創(chuàng)建和擴(kuò)容集群，支持彈性伸縮，幫助客戶節(jié)省大數(shù)據(jù)平臺(tái)閑時(shí)資源

　　簡(jiǎn)單易用： 提供集群管理、服務(wù)管理、用戶管理、監(jiān)控告警、日志查詢能力，完善服務(wù)監(jiān)控指標(biāo)體系，感知集群組件及任務(wù)的運(yùn)行異常狀況。

　　另外，上述兩款產(chǎn)品還能分別與火山引擎大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理套件(DataLeap)組合，打造從端到端數(shù)據(jù)集成、存儲(chǔ)、開(kāi)發(fā)、治理到分析的全鏈路數(shù)據(jù)能力，比如：湖倉(cāng)一體分析服務(wù)(LakehouseAnalysisServices)與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理套件(DataLeap)結(jié)合，可以為企業(yè)提供一站式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析能力，幫助企業(yè)構(gòu)建云原生實(shí)時(shí)湖倉(cāng)分析平臺(tái)。E-MapReduce服務(wù)與大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)治理套件(DataLeap)結(jié)合，集成端到端數(shù)據(jù)接入、分析、挖掘能力，支持?jǐn)?shù)據(jù)和任務(wù)的快速創(chuàng)建，可以幫助企業(yè)用戶輕松完成企業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)的構(gòu)建和數(shù)據(jù)上云。

　　這兩款產(chǎn)品及其組合運(yùn)用方式，能廣泛適用于泛互聯(lián)網(wǎng)、零售、汽車(chē)/新能源產(chǎn)業(yè)鏈、制造行業(yè)。

　　尤其針對(duì)那些需要新建大數(shù)據(jù)平臺(tái)或想要更換升級(jí)大數(shù)據(jù)技術(shù)棧的企業(yè)，數(shù)據(jù)存量在TB~PB級(jí)規(guī)模的企業(yè)、積極擁抱公有云方案的企業(yè)，這兩款產(chǎn)品及組合方案可以為它們打造更前沿、更高效、更實(shí)用的解決方案。