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【重磅发布】AllData数据中台核心功能：湖仓一体化平台
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年，专注于数据中台业务，维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务，支持AI大模型应用，助力企业高效利用数据价值。
云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL同一个SQL可以实现向量索引、全文索引GIN、普通索引BTREE混合查询，简化业务实现逻辑、提升查询性能
本文档介绍了如何在AnalyticDB for PostgreSQL中创建表、向量索引及混合检索的实现步骤。主要内容包括：创建`articles`表并设置向量存储格式，创建ANN向量索引，为表增加`username`和`time`列，建立BTREE索引和GIN全文检索索引，并展示了查询结果。参考文档提供了详细的SQL语句和配置说明。
小米基于 Apache Paimon 的流式湖仓实践
本文整理自Flink Forward Asia 2024流式湖仓专场分享，由计算平台软件研发工程师钟宇江主讲。内容涵盖三部分：1）背景介绍，分析当前实时湖仓架构（如Flink + Talos + Iceberg）的痛点，包括高成本、复杂性和存储冗余；2）基于Paimon构建近实时数据湖仓，介绍其LSM存储结构及应用场景，如Partial-Update和Streaming Upsert，显著降低计算和存储成本，简化架构；3）未来展望，探讨Paimon在流计算中的进一步应用及自动化维护服务的建设。
数据无界、湖仓无界，Apache Doris 湖仓一体典型场景实战指南（下篇）
Apache Doris 提出“数据无界”和“湖仓无界”理念，提供高效的数据管理方案。本文聚焦三个典型应用场景：湖仓分析加速、多源联邦分析、湖仓数据处理，深入介绍 Apache Doris 的最佳实践，帮助企业快速响应业务需求，提升数据处理和分析效率
Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文整理自阿里云智能集团苏轩楠老师在Flink Forward Asia 2024论坛的分享，涵盖流式湖仓架构的背景介绍、技术演进和未来发展规划。背景部分介绍了ODS、DWD、DWS三层数据架构及关键组件Flink与Paimon的作用；技术演进讨论了全量与增量数据处理优化、宽表构建及Compaction操作的改进；发展规划则展望了Range Partition、Materialized Table等新功能的应用前景。通过这些优化，系统不仅简化了复杂度，还提升了实时与离线处理的灵活性和效率。
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享，主要涵盖四个方面：鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖，解决了Hudi入湖的痛点，并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外，还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向，包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
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。
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 构建 LakeHouse 湖仓数据平台
美的楼宇科技基于阿里云 EMR Serverless Spark 建设 IoT 数据平台，实现了数据与 AI 技术的有效融合，解决了美的楼宇科技设备数据量庞大且持续增长、数据半结构化、数据价值缺乏深度挖掘的痛点问题。并结合 EMR Serverless StarRocks 搭建了 Lakehouse 平台，最终实现不同场景下整体性能提升50%以上，同时综合成本下降30%。
Flink Materialized Table：构建流批一体 ETL
本文整理自阿里云智能集团 Apache Flink Committer 刘大龙老师在2024FFA流批一体论坛的分享，涵盖三部分内容：数据工程师用户故事、Materialized Table 构建流批一体 ETL 及 Demo。文章通过案例分析传统 Lambda 架构的挑战，介绍了 Materialized Table 如何简化流批处理，提供统一 API 和声明式 ETL，实现高效的数据处理和维护。最后展示了基于 Flink 和 Paimon 的实际演示，帮助用户更好地理解和应用这一技术。
湖仓分析｜浙江霖梓基于 Doris + Paimon 打造实时/离线一体化湖仓架构
浙江霖梓早期基于 Apache Doris 进行整体架构与表结构的重构，并基于湖仓一体和查询加速展开深度探索与实践，打造了 Doris + Paimon 的实时/离线一体化湖仓架构，实现查询提速 30 倍、资源成本节省 67% 等显著成效。
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