# 实时数仓 Hologres #
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Apache Doris 实时数据仓库的构建与技术选型方案
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一站式实时数仓Hologres整体能力介绍—2024实时数仓Hologres公开课 01
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Flink CDC 2.0 正式发布，详解核心改进
Flink CDC 2.0.0 版本于 8 月 10 日正式发布，点击了解详情～
构建 Streaming Lakehouse：使用 Paimon 和 Hudi 的性能对比
Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文将在阿里云EMR 上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，然后分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
数据仓库的深度探索与实时数仓应用案例解析
大数据技术的发展，使得数据仓库能够支持大量和复杂数据类型（如文本、图像、视频、音频等）。数据湖作为一种新的数据存储架构，强调原始数据的全面保留和灵活访问，与数据仓库形成互补，共同支持企业的数据分析需求。
大数据&AI实战派 第2期
《大数据&AI实战派》系列电子书由阿里云开发者社区与阿里灵杰共同打造，覆盖数据计算、数据分析、数据湖/湖仓一体、机器学习等多个领域，解读各技术领域基础原理，剖析行业实践案例，培养大数据开发者从“生产-采集-存储-分析-开发-治理-价值体现”的技术能力。
基于阿里云PAI平台搭建知识库检索增强的大模型对话系统
基于原始的阿里云计算平台产技文档，搭建一套基于大模型检索增强答疑机器人。本方案已在阿里云线上多个场景落地，将覆盖阿里云官方答疑群聊、研发答疑机器人、钉钉技术服务助手等。线上工单拦截率提升10+%，答疑采纳率70+%，显著提升答疑效率。
曹操出行基于Hologres+Flink的实时数仓建设
曹操出行实时计算负责人-林震对于曹操出行基于Hologres+Flink的实时数仓建设进行演讲
AnalyticDB for MySQL：AI时代实时数据分析的最佳选择
阿里云云原生数据仓库AnalyticDB MySQL（ADB-M)与被OpenAI收购的实时分析数据库Rockset对比，两者在架构设计上有诸多相似点，例如存算分离、实时写入等，但ADB-M在多个方面展现出了更为成熟和先进的特性。ADB-M支持更丰富的弹性能力、强一致实时数据读写、全面的索引类型、高吞吐写入、完备的DML和Online DDL操作、智能的数据生命周期管理。在向量检索与分析上，ADB-M提供更高检索精度。ADB-M设计原理包括分布式表、基于Raft协议的同步层、支持DML和DDL的引擎层、高性能低成本的持久化层，这些共同确保了ADB-M在AI时代作为实时数据仓库的高性能与高性价比
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