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实时数仓Kappa架构：从入门到实战
【11月更文挑战第24天】随着大数据技术的不断发展，企业对实时数据处理和分析的需求日益增长。实时数仓（Real-Time Data Warehouse, RTDW）应运而生，其中Kappa架构作为一种简化的数据处理架构，通过统一的流处理框架，解决了传统Lambda架构中批处理和实时处理的复杂性。本文将深入探讨Kappa架构的历史背景、业务场景、功能点、优缺点、解决的问题以及底层原理，并详细介绍如何使用Java语言快速搭建一套实时数仓。
场景实践 | 基于Flink+Hologres搭建GitHub实时数据分析
基于Flink和Hologres构建的实时数仓方案在数据开发运维体验、成本与收益等方面均表现出色。同时，该产品还具有与其他产品联动组合的可能性，能够为企业提供更全面、更智能的数据处理和分析解决方案。
【实践】基于Hologres+Flink搭建GitHub实时数据查询
本文介绍了如何利用Flink和Hologres构建GitHub公开事件数据的实时数仓，并对接BI工具实现数据实时分析。流程包括创建VPC、Hologres、OSS、Flink实例，配置Hologres内部表，通过Flink实时写入数据至Hologres，查询实时数据，以及清理资源等步骤。
阿里云实时计算Flink版产品体验测评
阿里云实时计算Flink基于Apache Flink构建，提供一站式实时大数据分析平台，支持端到端亚秒级实时数据分析，适用于实时大屏、实时报表、实时ETL和风控监测等场景，具备高性价比、开发效率、运维管理和企业安全等优势。
告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
模块相比传统文件有哪些优势？
AnalyticDB 实时数仓架构解析
AnalyticDB 是阿里云自研的 OLAP 数据库，广泛应用于行为分析、数据报表、金融风控等应用场景，可支持 100 trillion 行记录、10PB 量级的数据规模，亚秒级完成交互式分析查询。本文是对 《 AnalyticDB: Real-time OLAP Database System at Alibaba Cloud 》的学习总结。
告别头文件，编译效率提升 42%！C++ Modules 实战解析 | 干货推荐
本文中，阿里云智能集团开发工程师李泽政以 Alinux 为操作环境，讲解模块相比传统头文件有哪些优势，并通过若干个例子，学习如何组织一个 C++ 模块工程并使用模块封装第三方库或是改造现有的项目。
深度解析：Hologres分布式存储引擎设计原理及其优化策略
【10月更文挑战第9天】在大数据时代，数据的规模和复杂性不断增加，这对数据库系统提出了更高的要求。传统的单机数据库难以应对海量数据处理的需求，而分布式数据库通过水平扩展提供了更好的解决方案。阿里云推出的Hologres是一个实时交互式分析服务，它结合了OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）的优势，能够在大规模数据集上提供低延迟的数据查询能力。本文将深入探讨Hologres分布式存储引擎的设计原理，并介绍一些关键的优化策略。
从零开始构建：使用Hologres打造个性化推荐系统的完整指南
【10月更文挑战第9天】随着互联网技术的发展，个性化推荐系统已经成为许多在线服务不可或缺的一部分。一个好的推荐系统可以显著提高用户体验，增加用户粘性，并最终提升业务的转化率。本指南将详细介绍如何使用阿里云的Hologres数据库来构建一个高效的个性化推荐系统。我们将涵盖从数据准备、模型训练到实时推荐的整个流程。
加速数据分析：阿里云Hologres在实时数仓中的应用实践
【10月更文挑战第9天】随着大数据技术的发展，企业对于数据处理和分析的需求日益增长。特别是在面对海量数据时，如何快速、准确地进行数据查询和分析成为了关键问题。阿里云Hologres作为一个高性能的实时交互式分析服务，为解决这些问题提供了强大的支持。本文将深入探讨Hologres的特点及其在实时数仓中的应用，并通过具体的代码示例来展示其实际应用。
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