官方博客-第29页-阿里云开发者社区

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    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。

  • 2023-05-10
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    Hologres+大模型初探,让ChatGPT回答商家问题

    本文介绍基于Hologres+ChatGPT提供智能客服服务的实践。

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  • 2023-06-15
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    大数据SQL数据倾斜与数据膨胀的优化与经验总结

    目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷,但在业务使用过程中,大多含有性能瓶颈的SQL,主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化,尝试给出相对系统性的解决方案。

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  • 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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  • 2024-02-18
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    Higress × OpenKruiseGame 游戏网关最佳实践

    本文将演示 Higress 如何无缝对接 OKG 游戏服,并为其带来的优秀特性。

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  • 2024-05-15
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    深度剖析 RocketMQ 5.0,架构解析:云原生架构如何支撑多元化场景?

    了解 RocketMQ 5.0 的核心概念和架构概览;然后我们会从集群角度出发,从宏观视角学习 RocketMQ 的管控链路、数据链路、客户端和服务端如何交互;学习 RocketMQ 如何实现数据的存储,数据的高可用,如何利用云原生存储进一步提升竞争力。

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  • 2024-05-15
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    云效AppStack+阿里云MSE实现应用服务全链路灰度

    在应用开发测试验证通过后、进行生产发布前,为了降低新版本发布带来的风险,期望能够先部署到灰度环境,用小部分业务流量进行全链路灰度验证,验证通过后再全量发布生产。本文主要介绍如何通过阿里云MSE 微服务引擎和云效应用交付平台AppStack 实现灰度发布。

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  • 2024-05-15
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    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

    RocketMQ 流存储解析:面向流场景的关键特性与典型案例

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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。

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