利用DataWorks构建高效数据管道
【8月更文第25天】本文将详细介绍如何使用阿里云 DataWorks 的数据集成服务来高效地收集、清洗、转换和加载数据。我们将通过实际的代码示例和最佳实践来展示如何快速构建 ETL 流程，并确保数据管道的稳定性和可靠性。
成本最高可降40%！揭秘DataWorks资源组的Serverless进化之路
阿里云DataWorks为数据仓库/数据湖/湖仓一体等解决方案提供智能一站式开发治理平台能力。其中在资源组Serverless化方面，DataWorks实现了重大突破，不仅提高了资源利用率与灵活性，还降低了成本。DataWorks通过升级资源组管理模式，解决了传统资源组存在的复杂计费、资源利用率低等问题。Serverless资源组实现了资源的自动管理和分配，确保任务调度效率，并通过统一资源配额管理实现资源的高效利用和平滑扩缩。此外，容器运行时技术保障了数据和任务的安全隔离。Serverless资源组具备通用性强、付费形式灵活、支持运行中扩缩容等优势，有效提升了用户体验与安全性。
Apache Kafka + 向量数据库 + LLM = 实时 GenAI
生成式AI（GenAI）革新了企业架构，催生新数据集成模式与最佳实践。借助Apache Kafka与Apache Flink，企业能高效处理大规模实时数据，连接各类数据库与分析平台。Kafka作为核心组件，支持GenAI应用如服务台自动化、聊天机器人及内容审核。结合大型语言模型（LLM）、检索增强生成（RAG）与向量数据库，Kafka与Flink共同打造强大数据流处理能力，克服GenAI挑战，如昂贵训练成本、数据时效性与准确性。通过语义搜索与RAG设计模式，确保LLM生成内容可靠无误。
DataWorks产品使用合集之如何实现数据过滤
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
DataWorks产品使用合集之如何恢复误删的表
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
DataWorks产品使用合集之全量分区扫描的限制是什么
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。
DataWorks产品使用合集之如何创建资源及函数
DataWorks作为一站式的数据开发与治理平台，提供了从数据采集、清洗、开发、调度、服务化、质量监控到安全管理的全套解决方案，帮助企业构建高效、规范、安全的大数据处理体系。以下是对DataWorks产品使用合集的概述，涵盖数据处理的各个环节。