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DataWorks操作报错合集之执行读取任务时遇到报错：“ERROR: failed to acquire resources on one or more segments”，该怎么解决
DataWorks是阿里云提供的一站式大数据开发与治理平台，支持数据集成、数据开发、数据服务、数据质量管理、数据安全管理等全流程数据处理。在使用DataWorks过程中，可能会遇到各种操作报错。以下是一些常见的报错情况及其可能的原因和解决方法。
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实时数仓Hologres构建环境问题之Dockerfile描述如何解决
在制品构建时明确依赖版本可避免因版本变动引起的构建差异，确保一致性与可预测性。通过Dockerfile指定确切版本的依赖与环境，能够跨平台重现相同的构建环境。为保证构建脚本一致性，应采用与业务代码解耦的构建脚本，并严格控制环境变量。构建准确性和速度都很重要，但通常准确性优先，确保制品质量稳定可靠。
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。
Hologres+Paimon构建一体化实时湖仓
Hologres 3.0全新升级，面向未来的一体化实时湖仓。它支持多种Table Format，提供湖仓存储、多模式计算、分析服务和Data+AI一体的能力。Hologres与Paimon结合，实现统一元数据管理、极速查询性能、增量消费及ETL功能。Dynamic Table支持流式、增量和全量三种刷新模式，满足不同业务需求，实现一份数据、一份SQL、一份计算的多模式刷新。该架构适用于高时效性要求的场景，也可用于成本敏感的数据共享场景。
Hologres诊断与优化快速入门
本文由赵红梅（Hologres PD）撰写，分享如何利用诊断与调优工具提升SQL和数据库异常的全方位诊断能力，增强实例稳定性。内容涵盖五个部分：事前通过监控指标实时监控；事中通过活跃日志发现并处理问题；事后通过慢Query日志与Query洞察诊断性能瓶颈；成本治理借助表管理工具优化资源；以及利用诊断工具实现长期稳定性治理。具体包括CPU、内存、I/O等监控指标设置，慢Query优化，错Query治理，SQL诊断报告生成，表Meta问题修复及表索引诊断报告的应用，全面覆盖实例监控、问题定位、性能优化和成本控制等方面。
破界·融合·进化：解码DataWorks与Hologres的湖仓一体实践
基于阿里云DataWorks与实时数仓Hologres，提供统一的大数据开发治理平台与全链路实时分析能力。DataWorks支持多行业数据集成与管理，Hologres实现海量数据的实时写入与高性能查询分析，二者深度融合，助力企业构建高效、实时的数据驱动决策体系，加速数字化升级。
从 Storm 到 Flink，汽车之家基于 Flink 的实时 SQL 平台设计思路与实践
汽车之家的实时 SQL 平台设计思路与实践，主要从架构及设计思路、基于 Flink SQL 平台的实时数仓的实践及使用案例、后续规划。
一遇到复杂分析查询就卡顿？MySQL分析实例了解一下
随着企业数据爆发式增长，MySQL分析查询卡顿问题越来越多，用户时效性不能保证，精细化运营诉求不能满足。如何能无缝对接业务库，实现毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索，MySQL分析实例给出完美解决方案。
Hologres在阿里搜索推荐实时数据场景下即席多维分析的最佳实践
阿里巴巴搜索推荐作为淘系核心流量入口，数据量大，对接的业务场景繁多，且需求变化快，同时对数据的实时性和准确性要求都很高。本文旨在分享如何通过Hologres的性能优势实现数据输出的交互式、个性化、高扩展性和即席多维分析。
Hologres产品介绍与技术揭秘
近年来，随着数据实时化的诉求加剧，催生了一系列的实时数仓架构，Lambda架构也应运而生，但是随着场景的复杂度和业务多维需求，Lambda架构的痛点也越来越明显。HSAP的理念则是服务分析一体化，在本文中，来自阿里巴巴的资深技术专家将会深度剖析HSAP技术实现Hologres的设计原理，解读其产品典型场景。
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