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手把手带你5分钟搭建企业级AI问答知识库
【8月更文挑战第3天】手把手带你5分钟搭建企业级AI问答知识库
阿里云 Hologres OLAP 解决方案评测
随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的挑战，如何高效地进行数据分析和决策变得尤为重要。阿里云推出的 Hologres OLAP（在线分析处理）解决方案，旨在为用户提供快速、高效的数据分析能力。本文将深入探讨 Hologres OLAP 的特点、优势以及应用场景，并针对方案的技术细节、部署指导、代码示例和数据分析需求进行评测。
阿里云大数据ACA和ACP题库
来源周周的奇妙编程：https://developer.aliyun.com/profile/pmur6hy3nphhs
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阿里云上云解决方案参考，多种技术与行业解决方案助力企业上云
对于初次上云的用户来说，参考一份适合自己行业的解决方案可帮助自己快速上手，并根据方案的内容选择适合自己的云产品进行方案部署。阿里云发布各种解决方案是基于众多客户上云的成功案例萃取而成的最优化企业上云指导，涵盖前端Web和移动应用程序开发、网站搭建、网络组网、数据库、迁云等众多上云项目。本文为大家汇总了一些上云解决方案的详情入口，方便大家快速查询与自己场景相符的解决方案。
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构建 Streaming Lakehouse：使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR 上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
分析性能提升40%，阿里云Hologres流量场景最佳实践
分析性能提升40%，阿里云Hologres流量场景最佳实践
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
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