Lake Search：ES x Paimon 让湖上多模态数据可搜可用
当图片、视频、文本和向量在 Paimon 中增长到 PB 级，传统“同步到湖外再建索引”的方式，会让搜索面临数据就绪慢、第二份事实数据成本高和版本治理复杂等问题。本文介绍阿里云 Elasticsearch 9.4 Search Lake 如何直接挂载与 Paimon 表版本关联的 Global Index，在不复制事实数据的前提下提供 BM25、kNN、结构化过滤、排序与聚合能力，并结合多模态样本湖场景拆解方案架构、Demo 及性能与成本取舍。
关键词：Search Lake、Apache Paimon、Elasticsearch 9.4、Global Index、OpenLake、多模态检索
阿里云数据总线DataHub深度对接实战指南：从入门到生产级管道构建
本文提供了一份关于阿里云数据总线DataHub的完整对接使用指南。DataHub是阿里云自研的全托管流式数据处理平台，核心定位为实时数据管道枢纽。文章从基础概念入手，详细解析了Project、Topic、Shard、Connector四大核心组件的功能与协作关系，并梳理了对接前的账号权限、网络Endpoint选择等准备工作。随后通过控制台操作演示了Project与Topic的创建流程，并深入讲解了Java与Python SDK的生产者与消费者实现，包含完整的代码示例。在数据同步方面，文章阐述了DataConnector如何将数据实时投递至MaxCompute、OSS、RDS等下游服务，并给出了
AutoMQ x 阿里云 OSS Tables：基于 Iceberg 构建流表一体的实时入湖
实时数据入湖效率影响分析时效。传统Kafka→Flink→Iceberg链路需维护同步任务与表优化，成本高、运维重。AutoMQ x OSS Tables新方案实现Kafka Topic自动物化为Iceberg表，并在OSS侧提供托管Catalog与自动化Compaction，端到端简化架构，零额外计算负担，支持Schema演进与CDC Upsert，大幅提升实时入湖可靠性与效率。（239字）
【赵渝强老师】Hadoop HDFS的回收站和快照
本文详解HDFS两大核心高级功能：回收站（支持文件误删恢复，需配置fs.trash.interval启用）与快照（目录级时间点镜像，用于备份、测试及灾难恢复）。涵盖配置方法、操作命令及典型应用场景。
阿里云账号：计算型/通用型/内存型价格与场景区别
本文深度解析阿里云ECS三大主力实例：计算型（1:2）、通用型（1:4）、内存型（1:8）的硬件配比、适用场景与性价比逻辑。通过真实业务案例、价格测算与三步决策法，助企业告别“乱选配置”，精准匹配CPU与内存需求，避免资源浪费，实现降本增效。
阿里云智能决策平台对接使用完全指南：从架构解析到生产级集成实战
本文系统性地阐述了阿里云智能决策平台的完整对接与使用流程。首先剖析了平台的总体架构与核心决策引擎，指出该平台并非单一产品，而是整合了DataWorks、Quick BI、PAI、决策引擎、百炼大模型等多个核心产品的全链路决策智能体系。随后分模块详解了DataWorks数据开发治理平台的工作空间创建、数据源配置与数据集成JSON脚本示例；Quick BI智能数据分析与可视化工具的报表嵌入与OpenAPI自动化管理；PAI人工智能平台的模型训练、部署与EAS在线服务调用；决策引擎风险决策平台的事件接入、策略配置与API调用；以及百炼大模型平台的数据源对接、模型训练与智能体应用开发。文章提供了完整的
阿里云MaxCompute海量数据离线分析完全指南：从架构原理到性能调优
本文系统性地剖析了阿里云MaxCompute作为企业级EB级数据仓库解决方案在海量数据离线分析场景中的完整技术体系。文章从MaxCompute的Serverless架构与存算分离设计理念切入，深入解析了Pangu分布式文件系统、AliORC列式存储、伏羲调度框架等核心组件的工作原理。在开发实践层面，详细讲解了DDL/DML/DQL操作、分区表设计、MapReduce编程、UDF自定义函数开发以及PyODPS数据科学计算等关键技术。针对数据同步场景，阐述了DataWorks数据集成中离线同步的策略选择与分区优化方案。在性能调优方面，重点介绍了小表广播、动态分区裁剪、Hash Clustering
阿里云大数据 AI 产品月刊-2026年6月
阿里云大数据& AI 产品技术月刊【2026 年 6 月】，涵盖 6 月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
