BigLake
BigLake 是一种统一数据仓库和数据湖的存储引擎，它支持 BigQuery 和开源框架（如 Spark），以通过精细的访问权限控制来访问数据。BigLake 可提高多云存储空间和 Apache Iceberg 等开放格式的查询性能。
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跨数据仓库和数据湖存储具有统一特征的数据的单个副本。
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针对分布式数据实现精细的访问权限控制和多云治理。
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与开源分析工具和开放数据格式无缝集成。
优势
自由选择
无论在何处存储以及如何存储，您都能获得对分布式数据的分析，同时还可以针对数据的单个副本选择出色的分析工具（开源工具或云原生工具）。
安全可靠、性能强大的数据湖
可对 Apache Spark、Presto 和 Trino 等开源引擎以及 Parquet 等开放格式进行精细的访问权限控制。基于 BigQuery 支持的数据湖进行高性能查询。
大规模统一治理和管理
与 Dataplex 集成，支持大规模管理，包括逻辑数据整理、集中式政策和元数据管理、质量和生命周期管理，以实现分布式数据的一致性。
主要特性
主要特性
精细的安全控制
BigLake 不需要向最终用户授予文件级访问权限。将表、行、列级安全政策应用于对象存储表（与现有 BigQuery 表类似）。
多云治理
探索所有 BigLake 表，包括在 Data Catalog 中通过 Amazon S3 和 Azure 数据湖第 2 代定义的表。配置精细的访问权限控制，并在使用 BigQuery Omni 进行查询时跨云强制执行。
性能提升
凭借成熟的 BigQuery 基础架构在 Google Cloud、AWS 和 Azure 上的数据湖表中实现行业领先的性能。
基于开放格式构建
访问热门的开放数据格式，包括 Parquet、Avro、ORC、CSV、JSON。API 通过 Apache Arrow 为多个计算引擎提供服务。
“作为一家快速发展的电子商务公司，我们的数据增长迅速。BigLake 让我们能够实现对视图的访问权限控制，同时为用户提供统一的界面并保持较低的数据存储费用，从而发掘数据湖的价值。这使得我们的用户可以更快地分析我们的数据集。”
文档
文档
BigLake 简介
介绍 BigLake 的概念以及它如何简化分析体验。
BigLake 使用入门
了解如何创建和管理 BigLake 表，以及使用连接器通过 BigQuery 或其他开源引擎查询 BigLake 表。
价格
价格
BigLake 的价格基于 BigLake 表查询，包括：
1. BigQuery 价格适用于对 Google Cloud Storage 上定义的 BigLake 表的查询。
2. BigQuery Omni 价格适用于对 Amazon S3 和 Azure 数据湖第 2 代上定义的 BigLake 表的查询。
3.使用 BigLake 连接器从开源引擎查询：BigLake 连接器使用 BigQuery Storage API，并适用相应的价格 - 按读取字节数和出站流量结算。
示例：*每月可使用 BigQuery 免费处理 1 TB 数据。