关键词：
眼看着金三银四越来越近，对于广大打工人而言，往往是几家欢喜几家愁。
目标达成、愿望实现的自然满心欢喜，比如顺利进阶大厂，如愿升职加薪。
也有人浑浑噩噩、停滞不前，在时代的发展面前负隅顽抗，固步自封，难免落得无限怅惘，徘徊不前，徒然荒废了时光。
不少人总习惯于把失意归罪于运气，殊不知成人之间的差距在于思维模型和认知力。
对于技术人而言，能够取得多大的进步和成就往往取决于你的思维高度和技术视野。
更何况技术领域的内卷闻名业界，各大头部大厂在云建设方面更是争先恐后、竞争激烈，毕竟对于未来这片蓝海谁不想分到更大的蛋糕呢？
对于大数据领域，数据湖无疑是最受青睐的发展方向。
不管是自建开源Hadoop数据湖体系、还是选择云上托管以及更为前沿的云原生数据湖，这对于广大技术人而言，企业落地新一轮数智化转型的过程是个极为重要的机遇期。
能否实现弯道超车，取决于你能否升级自己的思维，夯实提升自己的技术水平和实战能力，能否正确把握住未来的发展脉搏，从而拥抱机遇，趁势而上。
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01
数据湖凭什么深受大厂青睐？
首先，什么是数据湖？
简单来说，数据湖是一个无所不容、无所不包的集中式存储库。
数据湖技术能够帮助企业实现全量数据的单一存储，并且通常存储的是原始格式的对象块或者文件。
不管是传统数仓承载的结构化数据还是半结构化数据、非结构化数据、二进制数据等任意类型的数据，数据湖都可以轻松实现采集、存储和分析。
“原汁原味”地存储数据对企业更加全面地抓取、分析和应用数据，创造更大的数据价值提供重要的基础支撑。
第二，数据湖凭什么成为大数据领域的下一个风口？
随着数智化时代的到来，传统数仓架构已经无法满足海量数据的存储和分析需求：
只能存储和分析结构化的数据，不支持半结构、非结构化数据
所有的数据必须经过ETL清洗过滤，无法存储原始数据
离线数仓表变动工程大，实时数仓无法存储海量实时数据
历史回溯效率低，离线和实时数据的计算接口难以统一
而数据湖不仅可以完美解决传统数仓的各大痛点，而且还打破了长久存在的“数据孤岛”，大大优化了数据生态。
不同于传统数仓的写时建表方式，数据湖采用的是读取型Schema，能够根据业务需求灵活建表，大大提升了敏捷性和精准度。
数据湖允许企业内部多种职能——数据科学家、数据开发人员和业务分析师等通过各自选择的分析工具和框架来访问数据，无须移动数据，这就大大节省了定义数据结构、Schema和转换的时间，这就让跨领域、跨平台、跨媒介的数据分析得以轻松实现。
快照秒回的“时空旅行”功能加持数据湖能够更敏捷地提供全量和全生命周期的数据分析结果和数据预测分析服务，灵活高效支撑企业各种决策的制定，真正助力企业实现降本增效，落地实现数智化转型发展。
通过数据湖技术可以实现“敏捷”地统一存储和统一分析，能够最大程度地解决大数据的痛点问题。
第三，数据湖凭什么深受大厂青睐？
数据湖一经问世，头部云技术厂商纷纷推出解决方案，更是深受大厂青睐：NEIFLIX、阿里、腾讯、字节跳动、苹果、顺丰、AWS、快手、多点等多家企业争相部署使用数据湖技术，并推出数据湖相关的云服务。
根据Aberdeen的一项调查显示，实施数据湖技术的组织比同类公司在有机收入增长方面高出9%，数据分析的商业价值充分彰显。
前段时间，字节也推出了基于“湖仓一体”的Byte Lake，进一步优化迭代数据湖技术。
对于有志于实现自我提升的技术人而言，就要弄清楚：数据湖究竟是怎样的一种先进理念？具体到落地执行，企业的数据湖究竟该如何建设？有哪些数据湖技术框架可用？怎样助力大数据中台升级？数据湖与现有技术怎样才能实现更好的融合？
现如今，广大技术人对数据湖技术还处于一知半解的阶段，“知其然而不知其所以然”。抓住机遇，抢占先机，跟随名师大咖，学会打造企业自己的数据湖技术！《数据湖核心技术落地实践》这门课程首次深度使用数据湖理念整合大数据技术，深度揭秘数据湖技术的总架构体系、核心技术设计和运行全流程的机理，全面剖析企业级真实落地数据湖的应用实践，带你全方位深度搞定数据湖技术。
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02
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03
适合谁学？
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如果你是一名：
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05
你将收获
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