Apache Doris 在菜鸟的大规模湖仓业务场景落地实践
本文介绍了 Apache Doris 在菜鸟的大规模落地的实践经验,菜鸟为什么选择 Doris,以及 Doris 如何在菜鸟从 0 开始,一步步的验证、落地,到如今上万核的规模,服务于各个业务线,Doris 已然成为菜鸟 OLAP 数据分析的最优选型。
数据仓库(06)数仓分层设计
目前主流的数据仓库分层大多为四层,也有五层的架构,这里介绍基本的四层架构。 分别为数据贴源层(ods)、数据仓库明细层(dw)、多维明细层(dws)和数据集市层(dm)。
Flink+Paimon+Hologres,面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
本文介绍了阿里云实时数仓Hologres负责人姜伟华在Flink Forward Asia 2024上的分享,涵盖实时数仓的发展历程、从实时数仓到实时湖仓的演进,以及总结。文章通过三代实时数仓架构的演变,详细解析了Lambda架构、Kafka实时数仓分层+OLAP、Hologres实时数仓分层复用等方案,并探讨了未来从实时数仓到实时湖仓的演进方向。最后,结合实际案例和Demo展示了Hologres + Flink + Paimon在实时湖仓中的应用,帮助用户根据业务需求选择合适的方案。
vivo基于Paimon的湖仓一体落地实践
本文整理自vivo互联网大数据专家徐昱在Flink Forward Asia 2024的分享,基于实际案例探讨了构建现代化数据湖仓的关键决策和技术实践。内容涵盖组件选型、架构设计、离线加速、流批链路统一、消息组件替代、样本拼接、查询提速、元数据监控、数据迁移及未来展望等方面。通过这些探索,展示了如何优化性能、降低成本并提升数据处理效率,为相关领域提供了宝贵的经验和参考。
结合MCP 赋能可视化 OLAP 智能体应用
在数字化转型加速的背景下,企业面临数据利用率低、分析流程复杂等挑战。本文介绍基于阿里云 PolarDB 和百炼大模型的 MCP 协议智能分析方案,通过自然语言实现“对话即分析”,降低数据使用门槛,提升业务决策效率。方案结合云原生数据库与大模型能力,实现从数据查询到可视化分析的端到端自动化,助力企业快速构建智能分析应用。