【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。
基于OpenLake的Flink+Paimon+EMR StarRocks流式湖仓分析
阿里云OpenLake解决方案建立在开放可控的OpenLake湖仓之上，提供大数据搜索与AI一体化服务。通过元数据管理平台DLF管理结构化、半结构化和非结构化数据，提供湖仓数据表和文件的安全访问及IO加速，并支持大数据、搜索和AI多引擎对接。本文为您介绍以Flink作为Openlake方案的核心计算引擎，通过流式数据湖仓Paimon（使用DLF 2.0存储）和EMR StarRocks搭建流式湖仓。
Structured Streaming和Flink实时计算框架的对比
本文对比了Structured Streaming和Flink两大流处理框架。Structured Streaming基于Spark SQL，具有良好的可扩展性和容错性，支持多种数据源和输出格式。Flink则以低延迟、高吞吐和一致性著称，适合毫秒级的流处理任务。文章详细分析了两者在编程模型、窗口操作、写入模式、时间语义、API和库、状态管理和生态系统等方面的优劣势。
大数据实时计算产品的对比测评：实时计算Flink版 VS 自建Flink集群
本文介绍了实时计算Flink版与自建Flink集群的对比，涵盖部署成本、性能表现、易用性和企业级能力等方面。实时计算Flink版作为全托管服务，显著降低了运维成本，提供了强大的集成能力和弹性扩展，特别适合中小型团队和业务波动大的场景。文中还提出了改进建议，并探讨了与其他产品的联动可能性。总结指出，实时计算Flink版在简化运维、降低成本和提升易用性方面表现出色，是大数据实时计算的优选方案。