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数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
阿里云PB级实时数仓建设
摘要
如今，数据和分析对于企业来说是不可或缺的。很多企业的数据工程师、数据分析师和开发人员都希望将数据仓库迁移到云上，以提高性能和降低成本。本文讨论了实现实时数据仓库的必要性和实时数据模型，介绍了基于AnalyticDB构建阿里云实时数据仓库解决方案的方法和优势。
分析型数据库+数据传输，构建企业级实时数仓
传统的离线数据仓库，将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL 和其它建模后产出报表等应用。离线数据仓库一般采用每日或每几个小时进行一次计算的方式，计算和数据的实时性均较差，业务人员无法根据自己的即时性需要获取几分钟之前的实时数据。
从 Storm 到 Flink，汽车之家基于 Flink 的实时 SQL 平台设计思路与实践
汽车之家的实时 SQL 平台设计思路与实践，主要从架构及设计思路、基于 Flink SQL 平台的实时数仓的实践及使用案例、后续规划。
基于 Flink 的实时数仓生产实践
数据仓库的建设是“数据智能”必不可少的一环，也是大规模数据应用中必然面临的挑战。在智能商业中，数据的结果代表了用户反馈、获取数据的及时性尤为重要。快速获取数据反馈能够帮助公司更快地做出决策，更好地进行产品迭代，实时数仓在这一过程中起到了不可替代的作用。
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数据运营时代，如何基于AnalyticDB构建企业实时数仓？
万事万物每时每刻都在产生大量的数据，数据无处不在，如何降低企业大数据的建设门槛，使得大数据分析成为一种人人都可以获得的普惠能力呢？在本文中，阿里云高级算法专家缪长风（刘林豆）就为大家分享了如何基于AnalyticDB构建企业实时数仓。
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数据仓库介绍与实时数仓案例 | 6月11号云栖夜读
在本刊开篇文章中，讲述了：数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
DTCC 2019 | 海量数据毫秒级分析的背后——《阿里超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》
在DTCC 2019大会上，阿里云智能数据库产品事业部研究员林亮进行了题为《超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》的分享，数据分析领域目前正在朝着在线化方向演进，数据业务在海量数据实时写入、高并发分析、稳定性、灵活性上挑战巨大。
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阿里云PB级实时数仓AnalyticDB通用解决方案解析
大数据上云特惠活动系列直播，阿里巴巴技术部悦畅对PB级实时数仓AnalyticDB通用解决方案进行解析。分析型数据库（AnalyticDB）是由阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线分析（Realtime OLAP）云计算服务，可以在毫秒级针对千亿级数据进行及时的多维分析透视和业务探索。
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聚水潭是如何基于AnalyticDB for PostgreSQL 构筑海量实时数仓平台的
本文介绍国内领先电商SaaS服务商聚水潭，基于阿里云AnalyticDB for PostgreSQL构筑海量实时数据仓库平台，服务33万商家。
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