淘天集团基于 Fluss、Paimon 与 StarRocks 构建湖流一体数据链路
针对淘天集团秒级分析需求，构建基于Fluss、Paimon与StarRocks的湖流一体架构。Flusss承载秒级实时数据，Paimon沉淀分钟及历史数据，StarRocks通过Union Read统一查询，实现数据自动同步与口径一致。相比传统Kafka+Flink链路，新方案消除实时孤岛，降低80以上消费成本，提升50%开发效率。阿里云EMR Serverless StarRocks通过Native读取等增强，进一步简化运维，实现低成本、高性能的秒级实时OLAP分析。
EMR Serverless Spark AI Function 的双维降本实践
EMR Serverless Spark AI Function 已在智驾、具身智能等行业广泛落地。随着数据规模增长，如何控制由模型推理与Spark计算资源构成的双重成本愈发关键。本文深入解析并发控制等执行机制，并重点介绍两大降本手段：一是通过感知AI Function的查询优化减少模型调用量；二是利用Batch File异步批量推理降低单价并释放等待期资源。两者适用场景各异且可叠加使用，助力企业实现高效降本。
基于 StarRocks提效多模态工单标注与舆情研判的实践
针对消费金融多模态数据（语音、图片、文本）处理难、风险识别滞后及系统割裂痛点，方案基于阿里云 EMR Serverless StarRocks，利用 AI Function实现“推理即查询”。通过标准SQL直接在库内调用大模型，完成OSS文件映射、VLM/ASR识别、情感意图打标、向量生成及内外舆情交叉印证。该方案将非结构化数据转化为可计算资产，实现全量工单自动质检与实时高危预警。相比传统链路，显著降低工程复杂度与成本，提升合规效率，确保数据不出库，为金融风控提供高效、安全的多模态闭环解决方案。
EMR Serverless Spark PB级文本语义去重4倍加速的技术方案解读
针对大模型语料清洗中文本去重面临的性能瓶颈，某企业迁移至阿里云emr serverless spark后实现突破。新方案通过minhash-lsh内置函数将算法下沉引擎层，减少40%代码量；结合fusion engine向量化加速与shuffle优化，消除python udf跨进程开销并解决数据倾斜问题。实测去重性能提升4倍，任务耗时从天级降至小时级，且实现零shuffle失败与免运维。该实践验证了serverless架构在pb级数据预处理中的高效性与稳定性，显著加速模型迭代并降低计算成本。
StarRocks x Fluss x Paimon 湖流一体方案：构建秒级响应、湖流一体的实时数据引擎
StarRocks x Fluss x Paimon 湖流一体方案通过将 Apache Fluss（面向分析场景的实时流存储）与 Apache Paimon（高性能湖格式表）深度融合，以 StarRocks 作为统一查询入口，构建了一套具备秒级新鲜度、十倍成本降低、一份数据一次查询的全新实时数据引擎。本文将介绍该方案的核心架构、技术优势、查询模式以及在阿里云 EMR Serverless StarRocks 上的产品化落地。
