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。

2023-04-23
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慢SQL是如何拖垮数据库的

本文结合一个实际故障案例出发,分析慢SQL是如何打垮数据库并引发故障的。

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基于Hologres向量计算与大模型免费定制专属聊天机器人

本文为您介绍如何基于Hologres向量计算能力,结合大模型的阅读理解和信息整合能力,对该垂直行业的问题提供更贴切的回答,即费、快速定制专属聊天机器人。

2024-05-15
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PolarDB-X Operator 基于两次心跳事务的指定时间点恢复方案介绍

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。

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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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2024-05-15
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走进RDS之MySQL内存分配与管理(中)

MySQL内存分配与管理总体上分为上中下三篇介绍,本篇为中篇,主要介绍 InnoDB 的内存构成和使用,代码版本主要基于8.0.25。

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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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2024-05-15
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充分发挥 SQL 能力

MaxCompute(ODPS)SQL 发展到今天已经颇为成熟,作为一种 SQL 方言,可以高效地应用在各种数据处理场景。本文尝试独辟蹊径,强调通过灵活的、发散性的数据处理思维,就可以用最基础的语法,解决复杂的数据场景。

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2024-05-15
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Hologres RoaringBitmap在Lazada选品平台的最佳实践

Lazada选品平台包含全网商家、商品的圈选,通过Hologres RoaringBitmap能力帮助业务突破选品池20w大小限制,6000+选品池调度完成由12h下降至1h,单个选品池调度时间由90s下降至2s。

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