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腾讯云数据湖计算（Data Lake Compute，DLC）提供了敏捷高效的数据湖分析与计算服务。该服务采用无服务器架构（Serverless）设计，用户无需关注底层架构或维护计算资源，使用标准 SQL 即可完成对象存储服务（COS）及其他云端数据设施的联合分析计算。借助该服务，用户无需进行传统的数据分层建模，大幅缩减了海量数据分析的准备时间，有效提升了企业数据敏捷度。

按查询量付费
用户仅需要按照数据扫描量计费，极大的降低了用户对于数据湖中数据进行查询分析的成本。若对数据进行分区或转换为列式压缩格式，可以进一步减少成本，并可获得更好的性能。

多源联合查询
数据湖计算支持云上多种数据设施，包括对象存储、云数据库、云数据仓库等。用户无需额外加载数据，通过统一的数据视图，实现多源数据联合分析。

支持标准 SQL
用户使用标准 SQL 即可开始数据分析，无需理解不同数据设施的数据构造，无需学习新的编程语言。服务开箱即用，操作简单。

资源极致弹性
数据湖计算采用无服务器架构（Serverless）提供服务，用户无需关注系统架构和维护资源实例，计算资源即用即毁，系统根据算力需求提供秒级伸缩和动态扩容能力。

云端无缝融合
数据湖计算无缝融合腾讯云数据生态，可以直接读取云存储服务数据。同时具备良好的跨平台兼容性，支持各类上层数据应用。

安全可靠
基于腾讯云成熟的 VPC 网络和虚拟机隔离技术，保证租户间网络隔离、资源隔离。通过腾讯云品质的安全加固，实现高可用的服务和数据的安全。

云存储数据在线分析
用户可直接查询和计算 COS 桶中的数据，而无需将数据聚合或加载到数据湖计算中。数据湖计算能够处理非结构化、半结构化和结构化的数据集，格式包括 CSV、JSON、Avro、Parquet、ORC 等。可以将数据湖计算集成到数据可视化应用中，生成数据报表，轻松实现数据可视化。

联合查询分析
数据湖计算支持对多源异构数据进行联合查询分析，包括对象存储、云数据库、大数据服务等。用户通过统一的数据视图，使用标准的 SQL 即可实现多源数据联合查询分析。无需依赖数据工程团队进行传统数据分层建模的 ETL 操作，也无需加载数据。