# 云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版 #
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hive数仓 ods层增量数据导入
根据业务需求，当表数据量超过10万条时采用增量数据导入，否则全量导入。增量导入基于`create_date`和`modify_date`字段进行，并确保时间字段已建立索引以提升查询效率。避免在索引字段上执行函数操作。创建增量表和全量表，并按日期进行分区。首次导入全量数据，后续每日新增或变更数据保存在增量表中，通过全量表与增量表的合并保持数据一致性。
饿了么基于Flink+Paimon+StarRocks的实时湖仓探索
饿了么的实时数仓经历了多个阶段的演进。初期通过实时ETL、报表应用、联动及监控构建基础架构，随后形成了涵盖数据采集、加工和服务的整体数据架构。1.0版本通过日志和Binlog采集数据，但在研发效率和数据一致性方面存在问题。2.0版本通过Dataphin构建流批一体化系统，提升了数据一致性和研发效率，但仍面临新业务适应性等问题。最终，饿了么选择Paimon和StarRocks作为实时湖仓方案，显著降低了存储成本并提高了系统稳定性。未来，将进一步优化带宽瓶颈、小文件问题及权限控制，实现更多场景的应用。
阿里云数据库 SelectDB 多计算集群核心设计要点揭秘与场景应用
在云原生存算分离架构下，多计算集群的实现从技术方案上看似乎并不存在过多难题。但从产品的角度而言，具备成熟易用的多计算集群能力且能运用于用户实际业务场景中，还有较多核心要点需要深度设计
基于 Hologres 搭建轻量 OLAP 分析平台评测报告
【9月更文第6天】开作为互联网手游公司的产品经理和项目经理，数据分析对于我们的业务至关重要。我们一直在寻找高效、可靠的数据分析解决方案，以更好地了解玩家行为、优化游戏体验和提升运营效率。近期，我们体验并部署了《基于 Hologres 搭建轻量 OLAP 分析平台》解决方案，以下是我们对该方案的评测报告。
大数据&AI产品月刊【2024年8月】
大数据& AI 产品技术月刊【2024年8月】，涵盖本月技术速递、产品和功能发布、市场和客户应用实践等内容，帮助您快速了解阿里云大数据& AI 方面最新动态。
阿里云Hologres：一站式轻量级OLAP分析平台的全面评测
在数据驱动决策的今天，企业对高效、灵活的数据分析平台的需求日益增长。阿里云的Hologres，作为一站式实时数仓引擎，提供了强大的OLAP（在线分析处理）分析能力。本文将对Hologres进行深入评测，探讨其在多源集成、性能、易用性以及成本效益方面的表现。
阿里云 Hologres OLAP 解决方案评测
随着大数据时代的到来，企业面临着海量数据的挑战，如何高效地进行数据分析和决策变得尤为重要。阿里云推出的 Hologres OLAP（在线分析处理）解决方案，旨在为用户提供快速、高效的数据分析能力。本文将深入探讨 Hologres OLAP 的特点、优势以及应用场景，并针对方案的技术细节、部署指导、代码示例和数据分析需求进行评测。
基于阿里云Hologres和DataWorks数据集成的方案
基于阿里云Hologres和DataWorks数据集成的方案
评测报告：《基于Hologres搭建轻量OLAP分析平台》
评测报告：《基于Hologres搭建轻量OLAP分析平台》
阿里云 EMR StarRocks 在七猫的应用和实践
本文整理自七猫资深大数据架构师蒋乾老师在 《阿里云 x StarRocks：极速湖仓第二季—上海站》的分享。
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