实时数仓 Hologres

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【HBase入门与实战】一文搞懂HBase!
该文档介绍了HBase,一种高吞吐量的NoSQL数据库,适合处理大规模数据。HBase具备快速读写、列式存储和天然支持集群部署的特点,常用于高并发场景。NoSQL与关系型数据库的主要区别在于数据模型、查询语言和可伸缩性。HBase的物理架构包括Client、Zookeeper、HMaster和RegionServer,其中RegionServer管理数据存储。HBase的读写流程利用MemStore和Bloom Filter提高效率。此外,文档还提到了HBase的应用,如时间序列数据、消息传递和内容服务。
实时数仓和离线数仓还分不清楚?看完就懂了
本文通俗易懂地解析了实时数仓与离线数仓的核心区别,涵盖定义、特点、技术架构与应用场景,助你快速掌握两者差异,理解数据处理的“快慢之道”。
Hologres揭秘:深度解析高效率分布式查询引擎
从阿里集团诞生到云上商业化,随着业务的发展和技术的演进,Hologres也在持续不断优化核心技术竞争力,为了让大家更加了解Hologres,我们计划持续推出Hologers底层技术原理揭秘系列,从高性能存储引擎到高效率查询引擎,高吞吐写入到高QPS查询等,全方位解读Hologers,请大家持续关注!
什么是实时数仓?实时数仓又有哪些应用场景?
实时数仓是一种能实现秒级数据更新和分析的系统,适用于电商、金融、物流等需要快速响应的场景。相比传统数仓,它具备更高的时效性和并发处理能力,能够帮助企业及时捕捉业务动态,提升决策效率。本文详细解析了其实现架构与核心特点,并结合实际案例说明其应用价值。
飞书深诺基于Flink+Hudi+Hologres的实时数据湖建设实践
通过对各个业务线实时需求的调研了解到,当前实时数据处理场景是各个业务线基于Java服务独自处理的。各个业务线实时能力不能复用且存在计算资源的扩展性问题,而且实时处理的时效已不能满足业务需求。鉴于当前大数据团队数据架构主要解决离线场景,无法承接更多实时业务,因此我们需要重新设计整合,从架构合理性,复用性以及开发运维成本出发,建设一套通用的大数据实时数仓链路。本次实时数仓建设将以游戏运营业务为典型场景进行方案设计,综合业务时效性、资源成本和数仓开发运维成本等考虑,我们最终决定基于Flink + Hudi + Hologres来构建阿里云云原生实时湖仓,并在此文中探讨实时数据架构的具体落地实践。
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。
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