产品特性

按使用量付费

仅按数据扫描量或者资源使用量计费,极大的降低了用户对于数据湖中数据进行查询分析的成本。若对数据进行分区或使用列式压缩格式,可以进一步减少成本,并可获得更好的性能。

多源联合查询

支持云上多种数据设施,包括对象存储、云数据库、云数据仓库等。用户无需额外加载数据,通过统一的数据视图,实现多源数据联合分析。

支持标准 SQL

用户使用标准 SQL 即可开始数据分析,无需理解不同数据设施的数据构造,无需学习新的编程语言。服务开箱即用,操作简单。

资源极致弹性

采用无服务器(Serverless)架构,用户无需关注底层运维,计算资源即用即毁,系统根据算力需求提供秒级伸缩和动态扩容能力。

云端无缝融合

无缝融合腾讯云数据生态,可以直接读取云存储服务数据。同时具备良好的跨平台兼容性,支持各类上层数据应用。

安全可靠

基于腾讯云成熟的 VPC 网络和虚拟机隔离技术,保证租户间网络隔离、资源隔离。通过腾讯云品质的安全加固,实现高可靠的数据的安全。

应用场景

  • 云存储数据在线分析
  • 联合查询分析

用户可直接查询和计算 COS 桶中的数据,无需将数据聚合或加载到数据湖计算 DLC 中。DLC 能够处理非结构化、半结构化和结构化的数据集,格式包括 CSV、JSON、Avro、Parquet、ORC 等。用户也可以将 DLC 集成到数据可视化应用中,生成数据报表,轻松实现数据可视化。

典型场景

历史日志分析

日志数据通常使用文本文件, 或者json格式存储。用户可将日志数据投递至 COS 桶中,利用 DLC 直接读取桶中数据,而无需将数据聚合或加载到 DLC 中。

IoT数据分析

IoT数据通常来自于不同的设备系统,这些数据的格式完全不同。利用 DLC 直接读取和分析原始文件,无需将数据进行ETL处理,快速生成数据报表,轻松实现数据可视化。

常见问题

什么是腾讯云数据湖计算 DLC 服务?

腾讯云数据湖计算 (Data Lake Compute,DLC)提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构(Serverless)设计,用户无需关注底层架构或维护计算资源,使用标准 SQL 即可完成对象存储服务(COS)及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务,用户无需进行传统的数据分层建模,大幅缩减了海量数据分析的准备时间,有效提升了企业数据敏捷度。

数据湖计算 DLC 和云数据仓库的关系与区别是什么?

腾讯云数据湖计算 DLC 的常见场景有哪些?

可以在哪些地域使用腾讯云数据湖计算 DLC 服务?

更多问题请查看 常见问题,也可在 问答社区 中进行提问 。

按照我们的 快速入门,仅需几步简单的操作,即可开始数据湖的分析与计算。