# 开源大数据平台 E-MapReduce #
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StarRocks+Paimon 落地阿里日志采集：万亿级实时数据秒级查询
A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台，致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环，助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战，平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案，实现高吞吐写入与秒级查询，优化存储成本与扩展性，提升日志分析效率。
立马耀：通过阿里云 Serverless Spark 和 Milvus 构建高效向量检索系统，驱动个性化推荐业务
蝉妈妈旗下蝉选通过迁移到阿里云 Serverless Spark 及 Milvus，解决传统架构性能瓶颈与运维复杂性问题。新方案实现离线任务耗时减少40%、失败率降80%，Milvus 向量检索成本降低75%，支持更大规模数据处理，查询响应提速。
鹰角网络：EMR Serverless Spark 在《明日方舟》游戏业务的应用
鹰角网络为应对游戏业务高频活动带来的数据潮汐、资源弹性及稳定性需求，采用阿里云 EMR Serverless Spark 替代原有架构。迁移后实现研发效率提升，支持业务快速发展、计算效率提升，增强SLA保障，稳定性提升，降低运维成本，并支撑全球化数据架构部署。
千万级数据秒级响应！碧桂园基于 EMR Serverless StarRocks 升级存算分离架构实践
碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构，解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题，显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍，查询出错率减少30倍，集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验，还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。
百观科技基于阿里云 EMR 的数据湖实践分享
百观科技为应对海量复杂数据处理的算力与成本挑战，基于阿里云 EMR 构建数据湖。EMR 依托高可用的 OSS 存储、开箱即用的 Hadoop/Spark/Iceberg 等开源技术生态及弹性调度，实现数据接入、清洗、聚合与分析全流程。通过 DLF 与 Iceberg 的优化、阶梯式弹性调度（资源利用率提升至70%）及倚天 ARM 机型搭配 EMR Trino 方案，兼顾性能与成本，支撑数据分析需求，降低算力成本。
StarRocks + Paimon 在阿里集团 Lakehouse 的探索与实践
阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效：
A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。
饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%
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%。
阿里云 EMR Serverless Spark 在微财机器学习场景下的应用
面对机器学习场景下的训练瓶颈，微财选择基于阿里云 EMR Serverless Spark 建立数据平台。通过 EMR Serverless Spark，微财突破了单机训练使用的数据规模瓶颈，大幅提升了训练效率，解决了存算分离架构下 Shuffle 稳定性和性能困扰，为智能风控等业务提供了强有力的技术支撑。
阿里云 EMR 发布托管弹性伸缩功能，支持自动调整集群大小，最高降本60%
阿里云开源大数据平台 E-MapReduce 重磅推出托管弹性伸缩功能，基于 EMR 托管弹性伸缩功能，您可以指定集群的最小和最大计算限制，EMR 会持续对与集群上运行的工作负载相关的关键指标进行采样，自动调整集群大小，以获得最佳性能和资源利用率。
关于商品详情 API 接口 JSON 格式返回数据解析的示例
本文介绍商品详情API接口返回的JSON数据解析。最外层为`product`对象，包含商品基本信息（如id、name、price）、分类信息（category）、图片（images）、属性（attributes）、用户评价（reviews）、库存（stock）和卖家信息（seller）。每个字段详细描述了商品的不同方面，帮助开发者准确提取和展示数据。具体结构和字段含义需结合实际业务需求和API文档理解。
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