​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

一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归

一.噪声数据噪声数据（NoisyData）就是无意义的数据，这个词通常作为损坏数据的同义词使用。1.分箱：通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑2.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。3.聚类:将类似的值聚集为簇A4.其他:如数据归约、离散化和概念分层1.1分箱通过考察数据的“近邻”（周围的值）来光滑有序数据的值。局部光滑。划分：等频、等宽光滑：用箱均值、用箱中位数、用箱边界（去替换箱中的每个数据）箱中的最大和最小值被视为箱边界。箱中的每一个值都被最近的边界值替换。1.2分箱法光滑数据1.3噪声数据1.回归：用一个函数（回归函数）拟合数据来光滑数据。线性回归