前言本文隶属于专栏《大数据技术体系》，该专栏为笔者原创，引用请注明来源，不足和错误之处请在评论区帮忙指出，谢谢！本专栏目录结构和参考文献请见大数据技术体系背景数据湖非常有用和方便，让我们分析数据湖的需求和使用。关于数据湖请参考我的博客——什么是数据湖？为什么需要数据湖？Hadoop系统和数据湖经常一起被提及。数据加载到Hadoop分布式文件系统（HDFS），并在基于分布式处理架构的部署中存储在Hadoop集群的许多计算机节点上。然而，数据湖越来越多地使用云对象存储服务而不是Hadoop构建。一些NoSQL数据库也被用作数据湖的平台。关于NoSQL请参考我的博客——NoSQL是什么？包含结构化、

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解锁x-pack白金限制x-pack只给了30天的试用，可能我们摸清楚Elasticsearch怎么用就不止30天了。所以我们还是主动延长一下x-pack的使用期。接下来我们演示在8.0.1版本下延长x-pack的试用期限。获取elastic的源码首先先去elastic的github仓库获取源码，我们需要以下两个文件：elasticsearch-8.0.1\x-pack\plugin\core\src\main\java\org\elasticsearch\license\LicenseVerifier.javaelasticsearch-8.0.1\x-pack\plugin\core\sr

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​虽然Databricks的工程师反复强调性能测试来自第三方Databeans，并且他们没有主动要求Databeans做这项测试，但如果全程看完delta2.0发布会，会发现在delta2.0即将开放的keyfeature中，特别列出了Iceberg到Delta的转换功能，并且官方着重讲到了Adobe从Iceberg迁移到Delta2.0的实践，这就难免让人浮想联翩了。过去两年，我们团队在新型数据湖技术的研究、探索和实践上投入了大量精力，虽然我们主要投入的方向是Iceberg，但delta2.0的开源，以及Databricks自身对Iceberg的重视，更加坚定了我们对数据湖，湖仓一体这个方向

​虽然Databricks的工程师反复强调性能测试来自第三方Databeans，并且他们没有主动要求Databeans做这项测试，但如果全程看完delta2.0发布会，会发现在delta2.0即将开放的keyfeature中，特别列出了Iceberg到Delta的转换功能，并且官方着重讲到了Adobe从Iceberg迁移到Delta2.0的实践，这就难免让人浮想联翩了。过去两年，我们团队在新型数据湖技术的研究、探索和实践上投入了大量精力，虽然我们主要投入的方向是Iceberg，但delta2.0的开源，以及Databricks自身对Iceberg的重视，更加坚定了我们对数据湖，湖仓一体这个方向