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EMR Serverless StarRocks 全面升级：重新定义实时湖仓分析
本文介绍了EMR Serverless StarRocks的发展路径及其架构演进。首先回顾了Serverless Spark在EMR中的发展，并指出2021年9月StarRocks开源后，OLAP引擎迅速向其靠拢。随后，EMR引入StarRocks并推出全托管产品，至2023年8月商业化，已有500家客户使用，覆盖20多个行业。
文章重点阐述了EMR Serverless StarRocks 1.0的存算一体架构，包括健康诊断、SQL调优和物化视图等核心功能。接着分析了存算一体架构的挑战，如湖访问不优雅、资源隔离不足及冷热数据分层困难等。
从数据存储到分析：构建高效开源数据湖仓解决方案
今年开源大数据迈向湖仓一体（Lake House）时代，重点介绍Open Lake解决方案。该方案基于云原生架构，兼容开源生态，提供开箱即用的数据湖仓产品。其核心优势在于统一数据管理和存储，支持实时与批处理分析，打破多计算产品的数据壁垒。通过阿里云的Data Lake Formation和Apache Paimon等技术，用户可高效搭建、管理并分析大规模数据，实现BI和AI融合，满足多样化数据分析需求。
Paimon 1.0: Unified Lake Format for Data + AI
本文整理自阿里云智能开源湖存储负责人李劲松在Flink Forward Asia 2024上海站主论坛的演讲。Apache Paimon于今年3月成为顶级项目，计划发布1.0版本，目标是Unified Lake Format for Data + AI，解决数据处理与AI应用中的关键问题。Paimon结合Flink打造Streaming Lakehouse解决方案，已在阿里巴巴集团及多个行业中广泛应用。来自淘天、抖音和vivo的嘉宾分享了基于Paimon + Flink技术栈的数据湖实时处理与分析实践案例。内容涵盖大数据从业者面临的痛点、Paimon的发展历程及大厂的应用经验。
媒体声音｜专访阿里云数据库周文超博士：AI就绪的智能数据平台设计思路
揭秘阿里云DMS+X一站式Data+AI平台底层构建逻辑
智答引领｜AnalyticDB与通义千问大模型联手打造社区问答新体验
PolarDB开源社区推出基于云原生数据仓库AnalyticDB和通义千问大模型的“PolarDB知识问答助手”，实现一站式全链路RAG能力，大幅提升查询效率和问答准确率。该系统整合静态和动态知识库，提供高效的数据检索与查询服务，支持多种场景下的精准回答，并持续优化用户体验。欢迎加入钉群体验并提出宝贵意见。
一文了解多云原生的现代化实时数仓 SelectDB Cloud
现代多云原生实时数据仓库 SelectDB Cloud，充分利用云原生能力，为客户提供极致性价比、融合统一、简单易用、安全稳定的云上数据分析服务。
跑在文件系统上的数据仓库
传统数据仓库基于封闭的数据库体系，继承了元数据管理和数据约束特性，导致其在处理多样化、实时性数据时面临诸多挑战。封闭性使得数据必须预先加载到数据库中才能进行计算，增加了ETL复杂性和延迟，难以满足现代应用对实时数据和跨源计算的需求。此外，封闭性还限制了数据湖的建设，导致中间表累积、资源浪费和运维困难等问题。
相比之下，基于文件系统的开放数据仓库（如esProc SPL）通过去除这些限制，提供了更高的灵活性和效率。文件存储成本低、管理方便，支持存算分离和跨源计算，适合处理大规模、多样化的数据源。 SPL不仅计算能力强，还能实现高效的文件存储和独创的高性能算法，大幅提升了数据分析的速度和实时性。
OLAP技术：数据分析的修仙秘籍初探
OLAP（联机分析处理）是一种多维数据分析技术，能够从不同角度洞察数据，揭示隐藏的趋势和模式。它最早由Edgar F. Codd在1993年提出，旨在弥补传统OLTP系统的不足，支持复杂的数据分析与决策支持。OLAP操作包括钻取、上卷、切片、切块和旋转等，帮助用户灵活地探索数据。广泛应用于财务报告、市场分析、库存管理和预测分析等领域，是现代商业智能的重要工具。
通义百炼融合AnalyticDB，10分钟创建网站AI助手
本文介绍了如何在百炼平台上创建和配置AI助手，使其能够准确回答公司产品的相关问题。主要步骤包括：开通管理控制台、创建应用并部署示例网站、配置知识库、上传产品介绍数据、创建AnalyticDB PostgreSQL实例、导入知识文件、启用知识检索增强功能，并最终测试AI助手的回答效果。通过这些步骤，AI助手可以从提供通用信息转变为精准回答特定产品问题。实操完成后，还可以释放实例以节省费用。
云端问道10期方案教学
本次分享由阿里云产品经理陈茏久主讲，主题为“通义百炼融合AnalyticDB，10分钟创建网站AI助手”。内容涵盖五大章节：大模型带来的行业变革、向量数据库驱动RAG服务化的探索、方案及优势、典型场景应用案例、方案涉及产品的选型配置简介和最新发布。介绍了大模型在电商、教育、汽车、游戏等行业的应用，以及AnalyticDB在向量数据库和RAG服务中的优势和具体案例。最后预告了ADB即将发布的功能，包括支持通义灵码企业标准版问答和成为析言推荐的NISQL数据分析引擎。
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