海量数据实时分析引擎 Apache Flink

当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知,将会对业务产生影响,从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术,却无法及时感知,跟不上竞争对手的节奏,总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候,海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果,决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。

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Apache Paimon 在同程旅行的探索实践

本文主要介绍 Apache Paimon 在同程旅行的生产落地实践经验。

2023-03-21
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Hologres技术揭秘,JSON半结构化数据的极致分析性能

本文将会揭秘Hologres JSONB半结构化数据的技术原理,实现JSON半结构数据的极致分析性能。

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2023-03-09
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数据湖存储的安全写入之道

本文以 Hadoop 社区中的 S3A Connector 的实现为切入,分析了数据湖写入路径的安全性。

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如何有效降低产品级内存数据库快照尾延迟

本文讲解内存键值对数据库在使用 fork 拍摄快照时引起的请求尾延迟激增问题如何解决的实践方案。

2023-02-28
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应用场景系列之(1),流量管理下的熔断场景

本文主要介绍深入理解熔断器在不同场景下的行为。

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2023-02-22
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Flink CDC+Kafka 加速业务实时化

阿里巴巴开发工程师,Apache Flink Committer 任庆盛,在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。

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2023-02-21
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如何在Anolis OS上轻松使用 Kata 安全容器

本篇文章我们将详细介绍怎么轻松在 Anolis OS 上使用 Kata Containers 安全容器

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FlinkSQL 的行级权限解决方案及源码

FlinkSQL的行级权限解决方案及源码,支持面向用户级别的行级数据访问控制,即特定用户只能访问授权过的行,隐藏未授权的行数据。此方案是实时领域Flink的解决方案,类似离线数仓Hive中Ranger Row-level Filter方案。

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