Apache Flink 流批融合技术介绍
本文源自阿里云高级研发工程师周云峰在Apache Asia Community OverCode 2024的分享，内容涵盖从“流批一体”到“流批融合”的演进、技术解决方案及社区进展。流批一体已在API、算子和引擎层面实现统一，但用户仍需手动配置作业模式。流批融合旨在通过动态调整优化策略，自动适应不同场景需求。文章详细介绍了如何通过量化指标（如isProcessingBacklog和isInsertOnly）实现这一目标，并展示了针对不同场景的具体优化措施。此外，还概述了社区当前进展及未来规划，包括将优化方案推向Flink社区、动态调整算子流程结构等。
体验《基于hologres搭建轻量OLAP分析平台》解决方案并进行部署
《基于HoloGres搭建轻量OLAP分析平台》解决方案详尽介绍了HoloGres基础、OLAP原理及平台架构设计等内容。涵盖数据模型设计、加载流程、查询优化及安全性能考虑等多方面，适合有一定背景知识的读者深入理解和实践。然而，对于初学者而言，可能需要更多概念解释。方案在数据迁移、高级查询优化及安全配置等方面提供了指导，但仍需注意潜在的环境兼容性、配置错误及性能瓶颈等问题。通过参考官方文档和社区资源，用户可以解决常见问题并根据实际需求进行调整优化，以实现高效的数据分析。
手把手体验Hologres的OLAP数据分析
本方案基于阿里云实时数仓Hologres与DataWorks数据集成，实现数据库RDS到Hologres的实时同步，充分发挥Hologres强大的查询分析能力，提供一站式高性能OLAP数据分析。Hologres支持标准SQL，无缝对接主流BI工具，适用于多种场景。方案包括创建VPC、开通Hologres、开通DataWorks、创建公网NAT、建立Hologres表、实时同步数据、OLAP分析及资源清理等步骤，为轻量级OLAP分析平台搭建奠定基础。
