实时数仓 Hologres

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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!
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。
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!
基于实时深度学习的推荐系统架构设计和技术演进
整理自 5 月 29 日 阿里云开发者大会,秦江杰和刘童璇的分享,内容包括实时推荐系统的原理以及什么是实时推荐系统、整体系统的架构及如何在阿里云上面实现,以及关于深度学习的细节介绍
构建 Streaming Lakehouse:使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式,有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能,是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR 上,针对数据实时入湖场景,对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对,然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
实时数仓Hologres V3.1版本发布,Serverless型实例从零开始构建OLAP系统
Hologres推出Serverless型实例,支持按需计费、无需独享资源,适合新业务探索分析。高性能查询内表及MaxCompute/OSS外表,弹性扩展至512CU,性能媲美主流开源产品。新增Dynamic Table升级、直读架构优化及ChatBI解决方案,助力高效数据分析。
基于DataWorks搭建新零售数据中台
文章作者:许日(欢伯),在2016年盒马早期的时候,转到盒马事业部作为在线数据平台的研发负责人,现任阿里云计算平台DataWorks建模引擎团队负责人。 文章简介:本篇文章向大家分享新零售企业如何基于DataWorks搭建数据中台,从商业模式及业务的设计,到数据中台的架构设计与产品选型,再到数据中台搭建的最佳实践,最后利用数据中台去反哺业务,辅助人工与智能的决策。 内容贡献:李启平(首义),盒马从初创至今的数据研发负责人,有非常资深的数仓及数据中台建设的经验,原阿里巴巴国际业务数仓负责人。
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。
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