1、云计算时代的数据处理需要高效的调度平台，腾讯大数据的分布式任务调度平台-US正是这样一款关键工具。在DataFun五周年直播中，马朋勃和曹红姣将分享US的深度解析，涉及系统简介、挑战与解决方案，以及实际运营效果和未来规划。
2、Hadoop，作为Apache软件基金会的开源项目，主要以Java语言实现，它的核心目标是支持大规模数据的分布式处理。狭义上，Hadoop指的是Hadoop分布式文件系统（HDFS）、资源管理和任务调度框架（YARN），以及分布式计算框架（MapReduce）。通过这些组件，用户可以简便地在集群中并行处理海量数据。
3、区块链（Blockchain）是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。所谓共识机制是区块链系统中实现不同节点之间建立信任、获取权益的数学算法。 区块链是比特币的底层技术，像一个数据库账本，记载所有的交易记录。这项技术也因其安全、便捷的特性逐渐得到了银行与金融业的关注。
4、随着大数据组件在Kubernetes上的部署日益成熟，包括文件存储系统、NoSQL数据库、数据查询分析、计算框架等组件，均有对应项目支持部署。腾讯内部多个部门已成功实施大数据容器化实践，证明了其可行性和优势。
5、Volcano v0关键特性介绍弹性作业调度 新增弹性作业调度，配合Volcano Job或Pytorch Job实现AI训练任务、大数据分析加速，结合云上的Spot instance实现成本缩减。弹性作业允许Job副本数在[min， max]范围内弹性伸缩，调度器优先为minAvailable Pod分配资源，保障每个应用的最小资源需求优先满足。
1、业界趋向于湖仓一体，旨在结合数据湖的灵活性和数据仓库的高效性。这种架构通常将热数据（高查询频率）放在优化过的数据仓库中，冷数据则存放在数据湖以降低成本。通过远程访问和弹性计算，保证查询性能不受影响。
2、业界湖仓一体的出现，旨在简化架构，降低成本，提高效率。其基本模式是将热数据（频繁查询）存放在高效计算的仓库，冷数据存放在成本更低的数据湖中，通过数据仓库访问湖中的数据。如阿里云的MaxCompute+Hologres、华为云湖仓一体等都是实例。
3、实验架构改造。实验数据入湖，架构改造基于主流公有云，采用湖仓一体、存算分离架构，选用StarRocks作为OLAP引擎，满足数据合规和多租户接入。在腾讯云引入TBDS，海外公有云引入Databricks，提供数据入湖通道。湖上建仓，需要通用的OLAP引擎支持湖仓一体生态，同时具备本地存储+计算能力。
4、湖仓一体技术的引入，不仅解决了数据冗余、时效性差、数据一致性问题和运维难度大等传统架构的问题，还为大数据分析提供了更加高效、灵活和统一的数据处理平台，为企业的数据分析工作提供了有力的支持。
腾讯 tbds 全称为腾讯大数据解决方案，是腾讯公司为企业提供的数据解决方案之一。它集成了数十种常用的大数据处理和分析技术，如 Hadoop、Spark、Storm 等，为企业提供海量数据存储和分析服务，帮助企业快速实现数据挖掘和分析。
什么是腾讯大数据处理套件TBDS？TBDS是基于腾讯多年海量数据处理经验，集实时/离线场景高性能分析引擎、数据开发以及数据治理功能于一体的大数据平台，其核心包含TBDS大数据基础平台、多集群多租户管控平台，数据接入，数据开发，数据治理，机器学习，智能运营平台等。
ABetterChoice是一款全新的SaaS产品，它将腾讯内部积累的优秀实验能力进行抽象，并基于海外合规、多云环境适配等复杂要求，进行改造，以满足海外用户需求的先进实验产品。ABetterChoice通过StarRocks实现了计算引擎的统一，使实验计算层规范化，计算SQL统一化，提升了整体应用服务的可复用性。
1、腾讯大数据处理套件TBDS的创新和核心优势，TBDS通过乐高架构，融合多个组件系统，构建开箱即用的大数据平台，提供拖拽式的可视化数据开发IDE及机器学习平台，可支持用户自定义功能，具有非常好的产品扩展性。为客户的大数据集成、存储、计算环节提供完整而稳定的企业级解决方案。