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Flink CDC+Kafka 加速业务实时化
阿里巴巴开发工程师，Apache Flink Committer 任庆盛，在 9 月 24 日 Apache Flink Meetup 的分享。
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。
森马基于MaxCompute+Hologres+DataWorks构建数据中台
本次案例主要分享森马集团面对多年自建的多套数仓产品体系，通过阿里云MaxCompute+Hologres+DataWorks统一数仓平台，保障数据生产稳定性与数据质量，减少ETL链路及计算时间，每年数仓整体费用从300多万降到180万。
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。
分布式锁实现原理与最佳实践
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
如何在Dataphin中构建Flink+Paimon流式湖仓方案
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化，尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同，湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体，不仅提升了数据访问速度和处理效率，还简化了数据管理流程，降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析，从而快速决策。paimon是国内开源的，也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
设计与构建 FinOps 流程、团队、体系与目标
企业 FinOps 实施不是一蹴而就的项目，如果您正在推进企业云原生 FinOps 落地，除了选择合适的技术手段，企业内部的流程和体系建设也尤为重要。
