# 实时计算 Flink版 #
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docker环境安装kafka/Flink/clickhouse镜像
通过上述步骤和示例，您可以系统地了解如何使用Docker Compose安装和配置Kafka、Flink和ClickHouse，并进行基本的验证操作。希望这些内容对您的学习和工作有所帮助。
从 ClickHouse 到 Apache Doris：在网易云音乐日增万亿日志数据场景下的落地
日志数据已成为企业洞察系统状态、监控网络安全及分析业务动态的宝贵资源。网易云音乐引入 Apache Doris 作为日志库新方案，替换了 ClickHouse。解决了 ClickHouse 运维复杂、不支持倒排索引的问题。目前已经稳定运行 3 个季度，规模达到 50 台服务器， 倒排索引将全文检索性能提升7倍，2PB 数据，每天新增日志量超过万亿条，峰值写入吞吐 6GB/s 。
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。
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。
轻松搞定，数据开发与分析也能如此简单方便！
DataWorks 是一站式智能大数据开发治理平台，支持阿里云多种大数据和AI计算服务。本次实验将引导您使用Data Studio中的Notebook开发环境，创建个人开发实例，连接MaxCompute等资源进行SQL开发，并体验Python数据分析及DataWorks Copilot智能助手功能。实验涵盖Notebook新建、多引擎SQL开发、交互式分析及智能数据探索，帮助用户快速上手DataWorks的智能化数据开发与管理功能。
【SQL技术】不同数据库引擎 SQL 优化方案剖析
不同数据库系统（MySQL、PostgreSQL、Doris、Hive）的SQL优化策略。存储引擎特点、SQL执行流程及常见操作（如条件查询、排序、聚合函数）的优化方法。针对各数据库，索引使用、分区裁剪、谓词下推等技术，并提供了具体的SQL示例。通用的SQL调优技巧，如避免使用`COUNT(DISTINCT)`、减少小文件问题、慎重使用`SELECT *`等。通过合理选择和应用这些优化策略，可以显著提升数据库查询性能和系统稳定性。
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