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4月前
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如何在Dataphin中构建Flink+Paimon流式湖仓方案
当前大数据处理工业界非常重要的一个大趋势是一体化,尤其是湖仓一体架构。与过去分散的数据仓库和数据湖不同,湖仓一体架构通过将数据存储和处理融为一体,不仅提升了数据访问速度和处理效率,还简化了数据管理流程,降低了资源成本。企业可以更轻松地实现数据治理和分析,从而快速决策。paimon是国内开源的,也是最年轻的成员。 本文主要演示如何在 Dataphin 产品中构建 Flink+Paimon 的流式湖仓方案。
深入分析 Flink SQL 工作机制
本文首先会介绍推动这些优化背后的思考,展示统一的架构如何更好地处理流式和批式查询,其次将深入剖析 Flink SQL 的编译及优化过程。
Flink JDBC Connector:Flink 与数据库集成最佳实践
Flink 1.11 引入了 CDC,在此基础上, JDBC Connector 也发生比较大的变化,本文由 Apache Flink Contributor,阿里巴巴高级开发工程师徐榜江(雪尽)分享,主要介绍 Flink 1.11 JDBC Connector 的最佳实践。
基于 Flink SQL CDC 的实时数据同步方案
Flink 1.11 引入了 Flink SQL CDC,CDC 能给我们数据和业务间能带来什么变化?本文由 Apache Flink PMC,阿里巴巴技术专家伍翀 (云邪)分享,内容将从传统的数据同步方案,基于 Flink CDC 同步的解决方案以及更多的应用场景和 CDC 未来开发规划等方面进行介绍和演示。
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