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iLogtail 2.0 重大升级，端上支持 SPL
日志数据格式可能是多样且复杂的，iLogtail 插件配置模式已经可以很好的支持复杂数据的处理。iLogtail2.0 又带来了 SPL 语法的重大支持，在日志处理场景下，可以通过多级管道对数据进行交互式、递进式的探索和处理，从配置交互和性能上，都有比较大的提升和优化。iLogtail2.0 已经在逐步灰度中，欢迎大家体验和使用。
如何在Dataphin中构建Flink+Paimon流式湖仓方案
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化，尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同，湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体，不仅提升了数据访问速度和处理效率，还简化了数据管理流程，降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析，从而快速决策。paimon是国内开源的，也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
阿里云 EMR 基于 Paimon 和 Hudi 构建 Streaming Lakehouse
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
倚天使用|YODA倚天应用迁移神器，让跨架构应用迁移变得简单高效
YODA(Yitian Optimal Development Assistant，倚天应用迁移工具)旨在帮助用户更加高效、便捷地实现跨平台、跨结构下的应用迁移，大幅度缩短客户在新平台上端到端性能验证所需的人力和时间，使得客户更加专注于应用本身算法的优化，协同客户实现降本增效。
海量数据实时分析引擎 Apache Flink
当系统出现大量或者重大的错误却不被人感知，将会对业务产生影响，从而导致资产损失。当竞争对手实施了新战术，却无法及时感知，跟不上竞争对手的节奏，总是追着对方尾巴走。当要做决策的时候，海量的业务数据增长却无法实时看到聚合结果，决策总是凭借过往经验或者过时的数据分析之上。
DataphinV3.14全新升级：数据研发突破全域覆盖，资产治理更加灵活可控
DataphinV3.14支持传统数据库调用，带来全新高效研发体验，及时全面的数据保护、自定义监控和审批让数据治理更灵活自由。