四、云原生数据湖最佳实践最佳实践，以DLA为例子 。DLA致力于帮助客户构建低成本、简单易用、弹性的数据平台，比传统Hadoop至少节约50%的成本 。其中DLA Meta支持云上15+种数据数据源（OSS、HDFS、DB、DW）的统一视图，引入多租户、元数据发现，追求边际成本为0，免费提供使用 。DLA Lakehouse基于Apache Hudi实现，主要目标是提供高效的湖仓，支持CDC及消息的增量写入，目前这块在加紧产品化中 。DLA Serverless Presto是基于Apache PrestoDB研发的，主要是做联邦交互式查询与轻量级ETL 。DLA支持Spark主要是为在湖上做大规模的ETL，并支持流计算、机器学习；比传统自建Spark有着300%的性价比提升，从ECS自建Spark或者Hive批处理迁移到DLA Spark可以节约50%的成本 。基于DLA的一体化数据处理方案，可以支持BI报表、数据大屏、数据挖掘、机器学习、IOT分析、数据科学等多种业务场景 。
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