# 实时数仓 Hologres #
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2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台DataWorks建设实践
阿里巴巴一直将数据作为自己的核心资产与能力之一，从最早的淘宝、天猫等电商业务，到后续的优酷、高德、菜鸟等板块，DataWorks、MaxCompute、Hologres等产品用一套技术体系来支持不同业务的发展与创新，为企业带来整体的“数据繁荣”。
数据繁荣为我们带来了红利，同时也带动了各类数据治理需求的井喷，特别是降本等需求的不断出现，阿里云DataWorks团队将13年的产品建设经验整理成最佳实践，从数据生产规范性治理、数据生产稳定性治理、数据生产质量治理、数据应用提效治理、数据安全管控治理、数据成本治理、数据治理组织架构及文化建设等7个方面为大家揭秘数据治理平台建设实践
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从Lambda架构到Kappa架构再到？浅谈未来数仓架构设计~
Linked大佬Jay Kreps曾发表过一篇博客，简单阐述了他对数据仓库架构设计的一些想法。从Lambda架构的缺点到提出基于实时数据流的Kappa架构。本文将在Kappa架构基础上，进一步谈数仓架构设计。
现代实时数仓和重要性已经越来越高，离线数仓积累的历史数据又很难被抛弃。采用新型的数仓架构，融合实时数仓和离线数仓的优点是一个值得讨论的话题。本文结合ECS的设计模式，探讨了如何设计了一套全新的混合数仓架构。
十大行业经典案例！Apache Flink 的 40 个最佳实践
如今，Apache Flink 行业应用几何？在降本增效的需求驱动下，企业如何实现数据与算力价值最大化？本文整理了 Flink 社区近一年的社区案例，并按照行业进行分类，供大家参考！
Apache Flink 流批融合技术介绍
本文源自阿里云高级研发工程师周云峰在Apache Asia Community OverCode 2024的分享，内容涵盖从“流批一体”到“流批融合”的演进、技术解决方案及社区进展。流批一体已在API、算子和引擎层面实现统一，但用户仍需手动配置作业模式。流批融合旨在通过动态调整优化策略，自动适应不同场景需求。文章详细介绍了如何通过量化指标（如isProcessingBacklog和isInsertOnly）实现这一目标，并展示了针对不同场景的具体优化措施。此外，还概述了社区当前进展及未来规划，包括将优化方案推向Flink社区、动态调整算子流程结构等。
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