阿里云PB级实时数仓建设
摘要
如今，数据和分析对于企业来说是不可或缺的。很多企业的数据工程师、数据分析师和开发人员都希望将数据仓库迁移到云上，以提高性能和降低成本。本文讨论了实现实时数据仓库的必要性和实时数据模型，介绍了基于AnalyticDB构建阿里云实时数据仓库解决方案的方法和优势。
分析型数据库+数据传输，构建企业级实时数仓
传统的离线数据仓库，将业务数据集中进行存储后，以固定的计算逻辑定时进行ETL 和其它建模后产出报表等应用。离线数据仓库一般采用每日或每几个小时进行一次计算的方式，计算和数据的实时性均较差，业务人员无法根据自己的即时性需要获取几分钟之前的实时数据。
日均百亿级日志处理：微博基于 Flink 的实时计算平台建设
传统基于 Hadoop 生态的离线数据存储计算方案已在业界形成统一的默契，但受制于离线计算的时效性制约，越来越多的数据应用场景已从离线转为实时。微博广告实时数据平台以此为背景进行设计与构建，目前该系统已支持日均处理日志数量超过百亿，接入产品线、业务日志类型若干。
用Flink取代Spark Streaming！知乎实时数仓架构演进
- 实时数仓 1.0 版本，主题：ETL 逻辑实时化，技术方案：Spark Streaming。
- 实时数仓 2.0 版本，主题：数据分层，指标计算实时化，技术方案：Flink Streaming。
- 实时数仓未来展望：Streaming SQL 平台化，元信息管理系统化，结果验收自动化。
实时计算在贝壳的实践
本文由贝壳找房的资深工程师刘力云将带来Apache Flink技术在贝壳找房业务中的应用，通过企业开发的实时计算平台案例的分享帮助用户了解Apache Flink的技术特性与应用场景。
2万字揭秘阿里巴巴数据治理平台DataWorks建设实践
阿里巴巴一直将数据作为自己的核心资产与能力之一，从最早的淘宝、天猫等电商业务，到后续的优酷、高德、菜鸟等板块，DataWorks、MaxCompute、Hologres等产品用一套技术体系来支持不同业务的发展与创新，为企业带来整体的“数据繁荣”。
数据繁荣为我们带来了红利，同时也带动了各类数据治理需求的井喷，特别是降本等需求的不断出现，阿里云DataWorks团队将13年的产品建设经验整理成最佳实践，从数据生产规范性治理、数据生产稳定性治理、数据生产质量治理、数据应用提效治理、数据安全管控治理、数据成本治理、数据治理组织架构及文化建设等7个方面为大家揭秘数据治理平台建设实践
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介
数据仓库是一个面向主题的（Subject Oriented）、集成的（Integrate）、相对稳定的（Non-Volatile）、反映历史变化（Time Variant）的数据集合，用于支持管理决策。
