Flink基于Paimon的实时湖仓解决方案的演进
本文整理自阿里云智能集团苏轩楠老师在Flink Forward Asia 2024论坛的分享,涵盖流式湖仓架构的背景介绍、技术演进和未来发展规划。背景部分介绍了ODS、DWD、DWS三层数据架构及关键组件Flink与Paimon的作用;技术演进讨论了全量与增量数据处理优化、宽表构建及Compaction操作的改进;发展规划则展望了Range Partition、Materialized Table等新功能的应用前景。通过这些优化,系统不仅简化了复杂度,还提升了实时与离线处理的灵活性和效率。
鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
本文整理自鹰角网络大数据开发工程师朱正军在Flink Forward Asia 2024上的分享,主要涵盖四个方面:鹰角数据平台架构、数据湖选型、湖仓一体建设及未来展望。文章详细介绍了鹰角如何构建基于Paimon的数据湖,解决了Hudi入湖的痛点,并通过Trino引擎和Ranger权限管理实现高效的数据查询与管控。此外,还探讨了湖仓一体平台的落地效果及未来技术发展方向,包括Trino与Paimon的集成增强、StarRocks的应用以及Paimon全面替换Hive的计划。
STAR: 利用时空注意力机制和动态频率损失的视频超分辨率增强框架
STAR提出了一种创新的视频超分辨率解决方案,基于文本到视频(T2V)扩散模型架构,解决现有模型过度平滑和时间一致性不足的问题。通过引入局部信息增强模块(LIEM)和动态频率(DF)损失函数,STAR有效提升了空间细节重建能力和保真度。实验表明,STAR在合成数据集和真实场景数据集上均优于现有最先进的方法,展现出优秀的细节重建、时间和空间一致性。
AllData数据中台核心菜单十三:数据湖平台
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。
Deepseek解读 | UE像素流送与实时云渲染技术的差别
为了实现UE引擎开发的3D/XR程序推流,开发者通常使用像素流送(Pixel Streaming)技术。它通过WebRTC协议将服务器端渲染的画面传输到客户端,适用于短时、少并发场景。然而,在项目落地阶段,其局限性显现,实时云渲染方案成为更好的选择。Deepseek分析表明,实时云渲染具备高性能分布式渲染、低延迟传输、多平台支持等优势,特别适合高复杂度场景和大规模应用。Paraverse平行云的LarkXR产品,作为领先的实时云渲染解决方案,提供高质量、低延迟的渲染体验,支持多种3D引擎和XR内容格式,具备弹性扩展和成本优化等特点,广泛应用于元宇宙、虚拟仿真等领域。
Flink Materialized Table:构建流批一体 ETL
本文整理自阿里云智能集团 Apache Flink Committer 刘大龙老师在2024FFA流批一体论坛的分享,涵盖三部分内容:数据工程师用户故事、Materialized Table 构建流批一体 ETL 及 Demo。文章通过案例分析传统 Lambda 架构的挑战,介绍了 Materialized Table 如何简化流批处理,提供统一 API 和声明式 ETL,实现高效的数据处理和维护。最后展示了基于 Flink 和 Paimon 的实际演示,帮助用户更好地理解和应用这一技术。