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StarRocks + Paimon 在阿里集团 Lakehouse 的探索与实践
阿里集团在推进湖仓一体化建设过程中，依托 StarRocks 强大的 OLAP 查询能力与 Paimon 的高效数据入湖特性，实现了流批一体、存储成本大幅下降、查询性能数倍提升的显著成效：
A+ 业务借助 Paimon 的准实时入湖，显著降低了存储成本，并引入 StarRocks 提升查询性能。升级后，数据时效提前60分钟，开发效率提升50%；JSON列化存储减少50%，查询性能提升最高达10倍；OLAP分析中，非JOIN查询快1倍，JOIN查询快5倍。
饿了么升级为准实时Lakehouse架构后，在时效性仅损失1-5分钟的前提下，实现Flink资源缩减、StarRocks查询性能提升（仅5%
千万级数据秒级响应！碧桂园基于 EMR Serverless StarRocks 升级存算分离架构实践
碧桂园服务通过引入 EMR Serverless StarRocks 存算分离架构，解决了海量数据处理中的资源利用率低、并发能力不足等问题，显著降低了硬件和运维成本。实时查询性能提升8倍，查询出错率减少30倍，集群数据 SLA 达99.99%。此次技术升级不仅优化了用户体验，还结合AI打造了“一看”和“—问”智能场景助力精准决策与风险预测。
使用 Databricks 进行营销效果归因分析的应用实践【Databricks 数据洞察公开课】
本文介绍如何使用Databricks进行广告效果归因分析，完成一站式的部署机器学习，包括数据ETL、数据校验、模型训练/评测/应用等全流程。
面向未来的开源 OLAP 技术架构探讨以及选型实践
本文详细介绍了开源大数据OLAP的演化过程和最佳实践。
EMR Serverless Spark 实践教程 | 通过 Apache Airflow 使用 Livy Operator 提交任务
Apache Airflow 是一个强大的工作流程自动化和调度工具，它允许开发者编排、计划和监控数据管道的执行。EMR Serverless Spark 为处理大规模数据处理任务提供了一个无服务器计算环境。本文为您介绍如何通过 Apache Airflow 的 Livy Operator 实现自动化地向 EMR Serverless Spark 提交任务，以实现任务调度和执行的自动化，帮助您更有效地管理数据处理任务。
重磅发布！阿里云全链路数据湖开发治理解决方案
阿里云重磅发布全链路数据湖解决方案，主要包含开源大数据平台E-MapReduce(EMR) + 一站式大数据数据开发治理平台DataWorks + 数据湖构建DLF + 对象存储OSS等核心产品。
StarRocks X Flink CDC，打造端到端实时链路
作为一款全平台极速 MPP 架构，StarRocks 提供了多种性能优化手段与灵活的建模方式，在预聚合、宽表和星型/雪花等多种模型上，都可以获得极致的性能体验。通过 StarRocks 结合 Flink 构建开源实时数仓的方案，可以同时提供秒级数据同步和极速分析查询的能力。同时，通过 StarRocks 主键模型，也可以更好地支持实时和频繁更新等场景。
关于 Data Lake 的概念、架构与应用场景介绍
本文详细介绍了 Data Lake 的概念、架构与应用场景介绍。
阿里云 JindoFS+OSS 数据上云实战
为了帮助读者能更全面地了解 JindoFS，我们特地编撰了这本电子书。从架构到场景到实操，全方面解读jindoFS。
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