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Flink如何优化？需要注意哪些方面？
【10月更文挑战第10天】Flink如何优化？需要注意哪些方面？
Spark和Flink的区别是什么？如何选择？都应用在哪些行业？
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加速数据分析：阿里云Hologres在实时数仓中的应用实践
【10月更文挑战第9天】随着大数据技术的发展，企业对于数据处理和分析的需求日益增长。特别是在面对海量数据时，如何快速、准确地进行数据查询和分析成为了关键问题。阿里云Hologres作为一个高性能的实时交互式分析服务，为解决这些问题提供了强大的支持。本文将深入探讨Hologres的特点及其在实时数仓中的应用，并通过具体的代码示例来展示其实际应用。
分布式锁服务深度解析：以Apache Flink的Checkpointing机制为例
【10月更文挑战第7天】在分布式系统中，多个进程或节点可能需要同时访问和操作共享资源。为了确保数据的一致性和系统的稳定性，我们需要一种机制来协调这些进程或节点的访问，避免并发冲突和竞态条件。分布式锁服务正是为此而生的一种解决方案。它通过在网络环境中实现锁机制，确保同一时间只有一个进程或节点能够访问和操作共享资源。
百问求答第四期-回答问题即有机会拿冬季取暖器
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阿里云EMR StarRocks X Paimon创建 Streaming Lakehouse
本文介绍了阿里云EMR StarRocks在数据湖分析领域的应用，涵盖StarRocks的数据湖能力、如何构建基于Paimon的实时湖仓、StarRocks与Paimon的最新进展及未来规划。文章强调了StarRocks在极速统一、简单易用方面的优势，以及在数据湖分析加速、湖仓分层建模、冷热融合及全链路ETL等场景的应用。
大数据平台的毕业设计02：Spark与实时计算
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我的程序员之路03：我和大数据
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