云原生数据湖分析（简称DLA）是新一代大数据解决方案，采取计算与存储完全分离的架构，支持数据库（RDS\PolarDB\NoSQL）与消息实时归档建仓，提供弹性的Spark与Presto，满足在线交互式查询、流处理、批处理、机器学习等诉求，也是传统Hadoop方案上云的有竞争力的解决方案。DLA的方案架构图如下所示：
DLA提供扫描量版本与CU版本的计费模式，其中扫描量版本支持Presto引擎，CU版本支持Presto与Spark引擎，具体请参见扫描量版本与CU版本的差异。
DLA支持的数据源
DLA支持的数据源矩阵，具体请参见数据源与功能的矩阵。
| 数据源 | Serverless Presto | Serverless Spark |
|---|---|---|
| OSS | 支持 | 支持 |
| RDS | 支持 | 支持 |
| PolarDB | 支持 | 支持 |
| Lindorm | 待支持 | 支持 |
| Hbase | 待支持 | 支持 |
| MongoDB | 支持 | 待支持 |
| Tablestore | 支持 | 支持 |
| AnalyticDB MySQL 2.0 | 支持 | 支持 |
| AnalyticDB MySQL 3.0 | 支持 | 支持 |
| AnalyticDB PostgreSQL | 支持 | 支持 |
| MaxCompute | 支持 | 支持 |
| Elasticsearch | 支持 | 支持 |
| Cassandra | 支持 | 支持 |
| Kudu | 支持 | 支持 |
| ECS自建Druid数据库数据 | 支持 | 支持 |
何时使用DLA
DLA主要围绕数据湖存储OSS提供一站式的云原生数据湖分析与计算方案，如果您有如下的痛点可以使用DLA：
- 寻求一站式的数据湖解决方案，从数据高效入湖、数据的ETL、机器学习、交互式分析。DLA提供了数据湖构建、Presto&Spark引擎。
- 寻求安全的数据处理解决方案。DLA所有的库表及存储的数据都有一整套安全的方案，避免数据被误用。
- 寻求低成本的数据处理方案。DLA方案是完全Serverless的解决方案，是阿里云提供的云原生的数据处理方案。
- 从之前Hadoop体系过渡到数据湖方案。DLA提供与Hadoop体系兼容的过渡方案。
为什么同时支持Serverless Presto与Serverless Spark？
DLA Serverless Presto是在开源Apache Presto基础上研发，完全由内存完成计算工作，具备高性能、交互式的分析体验，秒级可返回；DLA Serverless Spark是在开源Apache Spark基础上研发，兼容Apache Spark所有的API。
以下场景推荐您使用DLA Serverless Spark：
- 需要自定义Code，SQL很难表达的，例如编写Java、Scala、Python或者SQL带条件的。
- 需要大规模的清洗，例如1天清洗OSS 1 TB~1 PB的数据。
- 需要算法支持，DLA Spark支持完整的Spark算法库。
- 需要支持Streaming。
