本文主要介绍基于 MaxCompute 的离线近实时一体化新架构如何来支持这些综合的业务场景,提供基于Delta Table的近实时增全量一体的数据存储和计算解决方案。
用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后,发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查,并最终定位根因。
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。
本文介绍PolarDB-X数据库实现了基于标签的访问控制功能,可以在行、列级别对数据访问进行控制,精细化的限制用户对数据的访问和操作,保证了读写数据的安全。下文根据实际应用场景,介绍PolarDB-X的LBAC功能设计以及使用方法。
MaxCompute支持Global Zorder,使得整个表或者分区的数据在全局上能按照指定字段进行ZORDER排序,以便数据能有更好的聚集性。
本文将介绍,PolarDB-X Operator将在事务策略为XA事务或者TSO事务时,如何实现全局一致的任意时间点恢复,提出了基于两次心跳事务的恢复方案。
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。