入门指导
入门路径按角色组织——数据工程师、数据分析师、平台管理员。按你的角色选择对应路径，一般 30 分钟内可以跑通第一个场景。
我是数据工程师，要搭建数据管道
目标：把数据接进来，跑通 ODS → DWD → ADS 加工链路
- Lakehouse 快速入门体验 — 30 分钟跑通核心功能，建议先做这一步
- 连接到 Lakehouse — 选择适合你的方式：
- JDBC 驱动 — ETL 工具、Java 应用、BI 工具对接
- 命令行工具CZ-CLI — 面向命令行和 AI Agent 的操作工具，由Agent直接操作Lakehouse
- SQLAlchemy — Python 脚本和数据处理
- 基于工作空间进行团队协作 — 工作空间隔离、用户管理、环境搭建
- 将数据导入 Lakehouse 的完整指南 — 覆盖文件、数据库、Kafka、SDK 等多种接入方式
- Copy 命令快速使用入门 — 用 COPY INTO 从对象存储批量导入
- 通过多表实时同步和动态表实现 CDC 及数据处理 — 端到端 CDC 数据处理流程
我是数据分析师，要做查询和报表
目标：连上数据，跑 SQL，用 AI 辅助分析
- Lakehouse 快速入门体验 — 30 分钟跑通核心功能
- 连接到 Lakehouse — 选择适合你的方式：
- 如何快速运行一条 SQL — 5 分钟在 Studio 里跑第一条查询
- Lakehouse Data Analytics Agent (DataGPT) 快速导览 — 用自然语言提问，AI 自动生成 SQL
- 通过 TPC-H 样例数据体验引擎性能 — 用标准测试数据集感受查询性能
我是平台管理员，要配置团队环境
目标：开账号、分权限、搭环境
- 快速新增和管理用户 — 创建用户、分配角色
- 快速新建和使用工作空间 — 工作空间隔离与配置
- 快速管理工作空间下的用户 — 工作空间级权限管理
- 使用工作空间构建数据开发环境 — 为团队搭建完整的数据开发环境
按功能快速上手
| 我想做的事 | 入口 |
|---|---|
| 快速体验产品核心功能 | Lakehouse 快速入门体验 |
| 了解 Studio 界面布局 | Lakehouse Studio 快速导览 |
| 连接 JDBC / 客户端工具 | 如何连接到 Lakehouse — JDBC · 命令行 · MySQL 协议 · SQLAlchemy |
| 搭建团队数据开发环境 | 基于工作空间进行团队协作 |
| 上传本地 CSV 文件 | 快速上传导入本地数据 |
| 创建定时同步任务 | 快速创建同步任务导入数据 |
| 配置 ETL 调度流程 | 快速配置编排和周期调度 ETL 流程 |
| 配置数据质量规则 | 快速配置和使用数据质量规则 |
| 配置监控告警 | 快速配置和使用监控告警规则 |
| 体验引擎性能（TPC-H） | 通过 TPC-H 样例数据体验引擎性能 |
| 编写复杂业务分析 SQL | SQL 使用指南 — 覆盖漏斗、留存、会话、归因、层级查询等场景 |
| 用 AI 对话分析数据 | DataGPT 快速导览 |
| 从阿里云数据湖接入数据 | 将数据从阿里云数据湖摄取到云器 Lakehouse |
| 从 Oracle 实时同步数据 | 通过 Bluepipe 实现 Oracle 到 Lakehouse 的实时同步 |
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