【阿里云云原生专栏】云原生下的数据湖建设：阿里云MaxCompute与DataWorks解决方案
【5月更文挑战第26天】在数字化时代，数据成为企业创新的关键。阿里云MaxCompute和DataWorks提供了一种构建高效、可扩展数据湖的解决方案。数据湖允许存储和分析大量多格式数据，具备高灵活性和扩展性。MaxCompute是PB级数据仓库服务，擅长结构化数据处理；DataWorks则是一站式大数据协同平台，支持数据集成、ETL和治理。通过DataWorks收集数据，MaxCompute存储和处理，企业可以实现高效的数据分析和挖掘，从而提升业务洞察和竞争力。
一些MaxCompute日常优化案例分享
MaxCompute优化是一个多样而又重要的过程，优化过程需要能够深入理解ODPS的工作原理和内部机制，本文总结了以下几个日常优化案例，最终优化手段可能非常简单，但其中的分析过程较为重要，希望对大家有所启发。
实时计算 Flink版产品使用合集之进行实时处理时，是否需要将所有数据导入到Hologres
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStreamAPI、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
实时计算 Flink版产品使用合集之maxcompute更新写入如何解决
实时计算Flink版作为一种强大的流处理和批处理统一的计算框架，广泛应用于各种需要实时数据处理和分析的场景。实时计算Flink版通常结合SQL接口、DataStream API、以及与上下游数据源和存储系统的丰富连接器，提供了一套全面的解决方案，以应对各种实时计算需求。其低延迟、高吞吐、容错性强的特点，使其成为众多企业和组织实时数据处理首选的技术平台。以下是实时计算Flink版的一些典型使用合集。
服务接入步骤导览
该文档介绍了阿里云推荐系统实例的启动和操作流程，包括快速启动和历史数据启动两种方式，并强调启动后需在控制台生效数据。还涉及推送数据的准备、数据规范、SDK使用以及创建场景管理。此外，详细说明了如何获取推荐结果、体验测试、切流验证和效果对比的步骤，提供了相关视频教程和文档链接以供参考。在正式使用时需注意各种操作细节和效果验证方法。
准备工作
本文档介绍了阿里云智能推荐服务的使用流程，包括数据准备、行为埋点逻辑核对和数据上传方案。内容涉及不同行业的数据规范，如内容、电商和新闻行业，以及测试数据的获取。数据上传分为启动数据和实时数据两步，提供了全服务端SDK和友盟+服务端SDK等多种上传方案。此外，还介绍了通过历史数据启动实例的方法。建议用户根据自身行业和数据情况选择合适的方案。