MPP 架构与 Hadoop 架构技术选型指南
MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。
Lindorm：基于多模数据服务的一站式智能检索基础设施
Lindorm 是阿里云推出的一款基于多模数据服务的一站式智能检索基础设施，专为AI时代设计。它融合了全文检索、向量搜索和AI推理能力，支持结构化、半结构化及非结构化数据的高效处理。Lindorm 提供统一API接口，具备高弹性、低成本和易用性，帮助开发者快速构建和迭代智能搜索应用，适用于大规模智能搜索场景。此外，Lindorm 支持分布式存储与计算引擎，优化了资源管理和运维效率，极大降低了开发复杂度，助力企业实现智能化转型。
云原生数据仓库AnalyticDB：深度智能化的数据分析洞察
云原生数据仓库AnalyticDB（ADB）是一款深度智能化的数据分析工具，支持大规模数据处理与实时分析。其架构演进包括存算分离、弹性伸缩及性能优化，提供zero-ETL和APS等数据融合功能。ADB通过多层隔离保障负载安全，托管Spark性能提升7倍，并引入AI预测能力。案例中，易点天下借助ADB优化广告营销业务，实现了30%的任务耗时降低和20%的成本节省，展示了云原生数据库对出海企业的数字化赋能。
DataWorks 产品评测与最佳实践探索！
DataWorks 是阿里巴巴推出的一站式智能大数据开发治理平台，内置15年实践经验，集成多种大数据与AI服务。本文通过实际使用角度，探讨其优势、潜力及改进建议。评测涵盖用户画像分析、数据治理、功能表现等方面，适合数字化转型企业参考。