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。
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。
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。
TiDB,金融级开源NewSQL
本文介绍了国内自研且开源的NewSQL数据库TiDB,它具备分布式强一致性事务、水平扩展、高可用等特性,几乎满足了对数据库的所有需求,堪称数据库中的“六边形战士”。文章回顾了数据库技术的发展历程,从人工管理阶段到文件系统阶段,再到现代的数据库系统阶段。最后,文章总结了TiDB的前景和挑战,指出虽然部署成本较高,但在特定行业和业务领域中具有巨大潜力。