全链路数据治理-全域数据集成
DataWorks全链路数据治理包含智能数据建模、全域数据集成、高效数据开发、主动数据治理、全面数据安全、快速分析服务六大产品能力，覆盖数据的全生命周期。本篇全域数据集成向开发者介绍通过DataWorks数据集成在多表多表、多表到单表、单表到单表等场景下，进行实时或离线同步的技术选型与核心能力，并以MaxCompute与Hologres引擎为例，演示云上数据同步操作步骤最佳实践。
Apache Paimon统一大数据湖存储底座
Apache Paimon，始于Flink Table Store，发展为独立的Apache顶级项目，专注流式数据湖存储。它提供统一存储底座，支持流、批、OLAP，优化了CDC入湖、流式链路构建和极速OLAP查询。Paimon社区快速增长，集成Flink、Spark等计算引擎，阿里巴巴在内部广泛应用，旨在打造统一湖存储，打通Serverless Flink、MaxCompute等，欢迎大家扫码参与体验阿里云上的 Flink+Paimon 的流批一体服务。
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
神秘的“阿里星”是一群怎么样的人
有一群人虽然是应届毕业生，但手里项目不少，经验不浅，出身名校，未来可期。属于经常出现在新闻里的“别人家的孩子”遥远而神秘。为了消除这种神秘，我们采访了一位理工科学霸。当时他加入阿里的时候，就拿到了阿里的“最强offer”—— “阿里星”。他就是阿里云数据库技术专家谢小龙。
数仓建模—宽表的设计
其实宽表是数仓里面非常重要的一块，前面我们介绍过了维度表事实表，今天我们介绍一下宽表，前面我们说过了数仓是分层的，这是技术进步和时代变化相结合的产物，数仓的分层式为了更好地管理数仓以及更加高效地进行数据开发。宽表主要出现在dwd 层和报表层，当然有的人说dws 层也有，宽表，从字面意义上讲就是字段比较多的数据库表，通常情况下是将很多相关的数据包括维度表、实时、已有的指标或者是dws/dwd 表关联在一起形成的一张数据表。由于把不同的内容都放在同一张表存储，宽表已经不符合范式设计的模型设计规范而且数仓里面也不强调范式设计，随之带来的就是数据的大量冗余，与之相对应的好处就是查询性能的提高与便捷
Hologres 入门：实时分析数据库的新选择
【9月更文第1天】在大数据和实时计算领域，数据仓库和分析型数据库的需求日益增长。随着业务对数据实时性要求的提高，传统的批处理架构已经难以满足现代应用的需求。阿里云推出的 Hologres 就是为了解决这个问题而生的一款实时分析数据库。本文将带你深入了解 Hologres 的基本概念、优势，并通过示例代码展示如何使用 Hologres 进行数据处理。