阿里云数据湖构建（Data Lake Formation，简称DLF）是一款全托管的数据湖管理服务，提供统一的元数据、权限和存储管理能力，并支持与阿里云大数据计算引擎对接。
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我的目标 |
建议阅读 |
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首次开通并使用DLF |
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创建和管理Catalog、数据库或表 |
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为用户或角色配置数据权限 |
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使用计算引擎访问DLF |
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优化湖表文件和存储 |
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管理和检索多模态数据 |
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通过API或CLI管理DLF |
说明
如果您是第一次使用DLF，建议先完成授权和开通，再按照快速入门完成首个任务。
核心能力
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统一元数据与存储
大数据计算引擎共享一套湖上元数据和存储，且数据可在环湖产品间流动。
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统一权限管理
大数据计算引擎共享一套湖表权限配置，实现一次配置，多处生效。
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存储优化
提供小文件合并、过期快照清理、分区整理及废弃文件清理等优化策略，提升存储效率。
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多模态数据管理与检索
支持管理包含图片、向量和文档等内容的多模态数据，并通过数据探查进行以图搜图、全文检索和可视化探查。
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计算引擎对接
支持阿里云流批计算引擎访问和使用DLF管理的数据。
产品架构
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元数据管理：管理Catalog、数据库、表及其相关元数据。
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权限管理：管理Catalog、数据库和表等不同粒度的数据权限。
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存储优化：管理小文件合并、过期快照清理、过期分区清理和废弃文件清理等湖表优化策略。
应用场景
Lakehouse场景
DLF统一管理湖上元数据、存储和权限，支持计算引擎访问历史数据、实时数据及多种类型的数据，并支持在权限控制下共享数据。
传统大数据场景
DLF支持离线分析、实时分析、机器学习和日志分析等场景，并通过统一的元数据和存储管理简化数据湖的构建与治理。
下一步
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如果您想要 |
下一步 |
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了解使用成本 |
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开始使用DLF |
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快速体验多模态检索 |
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参考端到端实施方案 |