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。
阿里云表格存储Tablestore对接使用完全指南：从入门到实战
本文提供了一份完整的阿里云表格存储Tablestore对接使用指南。Tablestore是阿里云自研的Serverless化NoSQL多模型数据库服务，提供宽表、时序、消息三种数据模型。文章首先介绍Tablestore的产品定位与核心优势，然后详细说明开通服务、创建实例、获取访问凭证等准备工作。接着深入讲解Java、Python、Node.js、Go四种主流语言的SDK安装与客户端初始化，并给出数据表创建、单行与批量读写、条件更新与删除等核心操作的完整代码示例。高级功能部分重点介绍多元索引的创建与使用、通道服务实现数据实时消费、时序模型处理物联网数据，以及全局二级索引与局部事务等特性。最后阐述
专访｜GEO落地工程师罗长才：解析GEO与低时延通信、算网基础设施的协同赋能逻辑
本专访聚焦地理空间优化（GEO）技术的工程落地，深度解析其如何作为算网空间一体化的底层调度中枢，赋能低时延网络、5G/5G-A、6G、边缘计算与算力网络。资深工程师罗长才系统拆解GEO在空间测距、节点调度、流量闭环、时空协同等核心环节的技术机理与现实挑战，强调“位置驱动决策”替代传统“位置标注”，为元宇宙等沉浸式业务提供可落地的空间智能底座。（239字）
阿里云检索分析服务Elasticsearch版对接使用全攻略
本文系统梳理了阿里云检索分析服务Elasticsearch版的完整对接使用流程。从实例创建与网络配置入手，详解了索引映射设计、IK中文分词器配置、多种客户端接入方式（Java High Level REST Client、Python、Go等），以及数据写入、复杂DSL查询构建、Kibana可视化分析等核心操作。深入介绍了analytic-search查询加速插件、向量检索插件aliyun-knn、索引生命周期管理（ILM）冷热数据分离等高级特性。在安全管控方面，阐述了X-Pack RBAC角色权限体系与RAM子账号授权的最佳实践。全文结合大量代码示例，帮助开发者快速掌握阿里云Elastics
阿里云Kafka一键入湖技术详解：Iceberg+OSS Table Bucket落地方案
阿里云消息队列Kafka版推出原生消息入湖能力，该功能依托Apache Iceberg与OSS Table Bucket深度集成，无需额外部署Spark、Flink、Kafka Connect等ETL计算集群，仅通过控制台简单配置，就能将Topic内实时数据流直接写入数据湖，构建“实时流处理+湖仓一体分析”端到端链路。该功能开启公测，后续将正式商业化落地，彻底解决传统流式入湖架构多集群、多任务、高运维的痛点，重构企业实时数据流转模式。
阿里云数据湖构建DLF完整对接指南：从元数据管理到多引擎集成实践
本文系统介绍了阿里云数据湖构建（DLF）的核心功能与对接使用方法。DLF作为全托管统一元数据管理平台，提供了元数据管理、权限控制、数据入湖、存储优化等核心能力。文章详细阐述了DLF的架构设计、Catalog/数据库/表的三层元数据模型，以及如何与EMR、Flink、MaxCompute、Hologres、DataWorks等主流计算引擎无缝对接。重点涵盖：DLF服务开通与角色授权、Catalog创建与配置、EMR集群切换DLF元数据的具体配置步骤、Flink通过DLF Catalog实现数据入湖的完整流程与代码示例、DataWorks数据集成同步至DLF的配置方法、MaxCompute湖仓一体
