实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一,广泛应用在电商业务中,用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标,帮助业务人员随时了解业务的实时状态,快速发现问题和机会。同时,通过数据可视化和趋势分析,大屏也提供了决策支持和优化运营的功能,帮助业务人员做出及时的决策和调整策略,优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景,介绍如何构建经典实时数仓,实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转,基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
本文基于 2023 云栖大会上关于 Koordinator 分享的实录,介绍小红书通过规模化落地混部技术来大幅提升集群资源效能,降低业务资源成本。
YODA(Yitian Optimal Development Assistant,倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移,大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间,使得客户更加专注于应用本身算法的优化,协同客户实现降本增效。
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。
本文是[全景剖析容器网络数据链路]第六部分部分,主要介绍ASM Istio模式下,数据面链路的转转发链路。
在前面的文章 路在脚下, 从BTree 到Polar Index中提到, 我们已经将InnoDB 里面Btree 替换成Blink Tree, 高并发压力下, 在标准的TPCC 场景中最高能够有239%的性能提升, 然后我们对InnoDB 的file space模块也进行了优化, 在分配新pag...