云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版

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湖仓实时化升级 :Uniflow 构建流批一体实时湖仓
本文整理自阿里云产品经理李昊哲在Flink Forward Asia 2024流批一体专场的分享,涵盖实时湖仓发展趋势、基于Flink搭建流批一体实时湖仓及Materialized Table优化三方面。首先探讨了实时湖仓的发展趋势和背景,特别是阿里云在该领域的领导地位。接着介绍了Uniflow解决方案,通过Flink CDC、Paimon存储等技术实现低成本、高性能的流批一体处理。最后,重点讲解了Materialized Table如何简化用户操作,提升数据查询和补数体验,助力企业高效应对不同业务需求。
实时数仓和离线数仓还分不清楚?看完就懂了
本文通俗易懂地解析了实时数仓与离线数仓的核心区别,涵盖定义、特点、技术架构与应用场景,助你快速掌握两者差异,理解数据处理的“快慢之道”。
流批一体技术简介
本文由阿里云 Flink 团队苏轩楠老师撰写,旨在向 Flink 用户整体介绍 Flink 流批一体的技术和挑战。
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9月前
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来自: 数据库
数据无界、湖仓无界, Apache Doris 湖仓一体解决方案全面解读(上篇)
湖仓一体架构融合了数据湖的低成本、高扩展性,以及数据仓库的高性能、强数据治理能力,高效应对大数据时代的挑战。为助力企业实现湖仓一体的建设,Apache Doris 提出了数据无界和湖仓无界核心理念,并结合自身特性,助力企业加速从 0 到 1 构建湖仓体系,降低转型过程中的风险和成本。本文将对湖仓一体演进及 Apache Doris 湖仓一体方案进行介绍。
大数据上云存算分离演进思考与探讨-2022
当前大数据上云与存算分离的技术趋势越来越成为行业标准与发展方向。作为大数据商业化的践行者,从存算分离的演进/定义/价值/架构应用/实践/对比等多个维度来分析与探讨其发展历程与组成体系。为大数据存算分离技术整体发展添砖加瓦。
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