# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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【亲测有用】数据中台数仓查询中心能力演示
杭州奥零数据科技有限公司成立于2023年，专注于数据中台业务，维护开源项目AllData并提供商业版解决方案。AllData提供数据集成、存储、开发、治理及BI展示等一站式服务，支持AI大模型应用，助力企业高效利用数据价值。
无缝集成 MySQL，解锁秒级 OLAP 分析性能极限，完成任务可领取三合一数据线！
通过 AnalyticDB MySQL 版、DMS、DTS 和 RDS MySQL 版协同工作，解决大规模业务数据统计难题，参与活动完成任务即可领取三合一数据线（限量200个），还有机会抽取蓝牙音箱大奖！
vivo基于Paimon的湖仓一体落地实践
本文整理自vivo互联网大数据专家徐昱在Flink Forward Asia 2024的分享，基于实际案例探讨了构建现代化数据湖仓的关键决策和技术实践。内容涵盖组件选型、架构设计、离线加速、流批链路统一、消息组件替代、样本拼接、查询提速、元数据监控、数据迁移及未来展望等方面。通过这些探索，展示了如何优化性能、降低成本并提升数据处理效率，为相关领域提供了宝贵的经验和参考。
小红书湖仓架构的跃迁之路
小红书研发工程师李鹏霖（丁典）在StarRocks年度峰会上分享了如何通过结合StarRocks和Iceberg实现极速湖仓分析架构。新架构使P90查询性能提升了3倍，查询响应时间稳定在10秒以内，存储空间减少了一半。RedBI自助分析平台支持灵活、快速的即席查询，优化了排序键和Join操作，引入DataCache功能显著提升查询性能。未来将探索近实时湖仓分析架构，进一步优化处理能力。
从湖仓分离到湖仓一体，四川航空基于 SelectDB 的多源数据联邦分析实践
川航选择引入 SelectDB 建设湖仓一体大数据分析引擎，取得了数据导入效率提升 3-6 倍，查询分析性能提升 10-18 倍、实时性提升至 5 秒内等收益。
基于云服务器的数仓搭建-hive/spark安装
本文介绍了在本地安装和配置MySQL、Hive及Spark的过程。主要内容包括：
- **MySQL本地安装**：详细描述了内存占用情况及安装步骤，涉及安装脚本的编写与执行，以及连接MySQL的方法。
- **Hive安装**：涵盖了从上传压缩包到配置环境变量的全过程，并解释了如何将Hive元数据存储配置到MySQL中。
- **Hive与Spark集成**：说明了如何安装Spark并将其与Hive集成，确保Hive任务由Spark执行，同时解决了依赖冲突问题。
- **常见问题及解决方法**：列举了安装过程中可能遇到的问题及其解决方案，如内存配置不足、节点间通信问题等。
基于云服务器的数仓搭建-服务器配置
本文介绍了购置并配置三台云服务器的详细步骤。使用FinalShell连接服务器，并安装了必要的工具如epel-release、net-tools和vim。关闭防火墙后，在/opt目录下创建module和software文件夹，卸载默认JDK并修改主机名。添加环境变量路径/home/alpfree/bin，编写集群分发脚本xsync实现文件同步，配置无密登录，安装并分发JDK。参考资料来自海波老师的电商数仓课程。
基于云服务器的数仓搭建-集群安装
本文介绍了大数据集群的安装与配置，涵盖Hadoop、Zookeeper、Kafka和Flume等组件。主要内容包括：
1. **数据模拟**
2. **Hadoop安装部署**：详细描述了HDFS和YARN的配置，包括NameNode、ResourceManager的内存分配及集群启动脚本。
3. **Zookeeper安装**：解压、配置`zoo.cfg`文件，并创建myid文件
4. **Kafka安装**：设置Kafka环境变量、配置`server.properties`
5. **Flume安装**：配置Flume采集日志到Kafka，编写启动脚本进行测试。
湖仓实时化升级 ：Uniflow 构建流批一体实时湖仓
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Flink+Paimon+Hologres，面向未来的一体化实时湖仓平台架构设计
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