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BigLake

BigLake 是一个存储引擎,为分析和 AI 引擎提供统一界面,以安全、受治理且高效的方式查询多格式、多云和多模态数据。构建单一副本 AI 湖仓一体,旨在减少对自定义数据基础架构的管理和需求。

  • 持续创新,包括最新研究 BigQuery 演变为多云湖仓一体(将在 2024 年 SIGMOD 活动上展示)。

  • 部署 Google 推荐的解决方案,将数据湖和数据仓库统一起来,用于存储、处理和分析结构化数据与非结构化数据

  • 利用分析和 AI 技术存储结构化和非结构化数据和查询的单个副本

  • 针对分布式数据实现精细的访问权限控制和多云治理

  • 为您的开放格式湖仓一体提供自动化数据管理服务,为您提供全代管式体验

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

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)。

多计算分析

维护一份结构化和非结构化数据副本,使其可在 Google Cloud 和开源引擎(包括 BigQueryVertex AIDataflow、Spark、Presto、Trino 和 Hive)上通过 BigLake 连接器统一访问。在一个地方集中管理安全政策,并通过连接器内置的 API 接口在所有查询引擎中一致地执行政策。

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。

专为人工智能 (AI) 而打造

借助对象表,您可以为受治理的 AI 工作负载使用多模态数据。使用 BigQuery SQL 及其 Vertex AI 集成轻松构建 AI 用例。

基于开放格式构建

支持开放表和文件格式,包括 Parquet、Avro、ORC、CSV、JSON。API 通过 Apache Arrow 为多个计算引擎提供服务。表格格式通过清单原生支持 Apache Iceberg、Delta 和 Hudi。

bol.com 的徽标
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

Google Cloud Basics

BigLake 简介

介绍 BigLake 的概念以及它如何简化分析体验。
Quickstart

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。
Quickstart

查询 BigLake 表中的 Cloud Storage 数据

了解如何查询存储在 Cloud Storage BigLake 表中的数据。

没有看到您需要的内容?

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。

4.使用元数据缓存对象表BigLake Metastore 加快查询速度会产生额外费用。

示例:*每月可使用 BigQuery 免费处理 1 TB 数据。

更进一步

获享 $300 赠金以及 20 多种提供“始终免费”用量的产品,开始在 Google Cloud 上构建项目。

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