2024-05-15
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阿里云 EMR 基于 Paimon 和 Hudi 构建 Streaming Lakehouse

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,并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。

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2024-05-15
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Java 22 新增利器: 使用 Java Stream Gather 优雅地处理流中的状态

本文中我们分析了 什么 是 “流”,对比了 Java 上几种常见的 “流”库,引入和详细介绍了 Java 22 中的 Stream Gather API 。同时也简单分享了利用虚拟线程 如何简化 Stream map Concurrent操作符的实现。希望抛砖引玉和大家分享新的特性,共同进步。同时也希望大家都可以升级到新版本的 JDK,更好的赋能业务。

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Flink+Paimon+Hologres 构建实时湖仓数据分析

本文整理自阿里云高级专家喻良,在 Flink Forward Asia 2023 主会场的分享。

2024-05-15
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阿里妈妈展示广告引擎新探索:迈向全局最优算力分配

在绿色计算的大背景下,算力分配将朝着更加高效和智能的方向持续演进。本文将介绍阿里妈妈展示广告引擎在全局视角下优化算力分配的新探索,让在线引擎像变形金刚一样灵活强悍。算力在提倡节能减排,降本增效,追求绿色技术的大趋势下,充分利用好算力资源,尤其是在阿里妈妈展示广告引擎这种使用近百万core机器资源的业...

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突破大表瓶颈|小鹏汽车使用PolarDB实现百亿级表高频更新和实时分析

PolarDB已经成为小鹏汽车应对TB级别大表标注、分析查询的"利器"。

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OSS数据源一站式RAG最佳实践

本文介绍了如何使用OpenSearch LLM智能问答版通过OSS数据源一站式构建RAG系统。

2023-08-09
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PolarDB-X 针对跑批场景的思考和实践

金融行业和运营商系统,业务除了在线联机查询外,同时有离线跑批处理,跑批场景比较注重吞吐量,同时基于数据库场景有一定的使用惯性,比如直连MySQL分库分表的存储节点做本地化跑批、以及基于Oracle/DB2等数据库做ETL的数据清洗跑批等。

2024-05-15
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PolarDB-X最佳实践系列(三):如何实现高效的分页查询

分页查询是数据库中常见的操作。本文将介绍,如何在数据库中(无论是单机还是分布式)高效的进行翻页操作。

2024-05-15
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PolarDB-X最佳实践:如何设计一张订单表

本文主要内容是如何使用全局索引与CO_HASH分区算法(CO_HASH),实现高效的多维度查询。

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