本文介绍了使用Flink、EMR Serverless Spark和Paimon构建流批一体数据湖分析的完整流程，包括数据写入、交互查询及Compact操作。
本文演示了使用实时计算Flink版和EMR Serverless Spark构建Paimon数据湖分析流程。该流程包括将数据写入OSS、进行交互式查询以及执行离线数据Compact操作。EMR Serverless Spark完全兼容Paimon，通过内置的DLF元数据与其他云产品（例如，实时计算Flink版）实现元数据互通，形成完整的流批一体化解决方案。它支持灵活的任务运行方式和参数配置，满足实...
使用物化视图加速数据湖查询
StarRocks提供了开箱即用的数据湖查询功能，非常适用于对湖中的数据进行探查式查询分析。通过使用异步物化视图，您可以为数据湖中的报表和应用实现更高的并发，以及更好的性能。本文为您介绍如何使用StarRocks的异步物化视图来优化数据湖中的查询性能。
MySQL整库离线同步到OSS数据湖
数据集成目前支持将AnalyticDB for MySQL 3.0、MySQL、Oracle、PolarDB、PostgreSQL等源头的数据整库离线同步至OSS。本文以MySQL为源端，OSS为目标端场景为例，为您介绍如何将MySQL整个数据库的数据离线同步到OSS数据湖。
LogHub（SLS）单表实时同步至OSS-HDFS数据湖
数据集成目前支持将Kafka、LogHub等源头的数据单表实时同步至OSS。本文以LogHub（SLS）为源端、OSS-HDFS为目标端场景为例，为您介绍如何把SLS的单个Logstore数据实时同步到OSS-HDFS数据湖。
数据湖——大数据存储的新思维，如何打破传统束缚？
数据湖——大数据存储的新思维，如何打破传统束缚？ 在数字化时代，我们每天都在创造海量数据，如何存储、管理和利用这些数据成为企业面临的重要挑战。传统的数据仓库模式虽结构清晰，但面对非结构化数据、实时数据流和海量增长的存储需求时，显得捉襟见肘。这时候，数据湖（Data Lake...
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用 在大数据时代，数据湖技术以其灵活性和成本效益成为了企业存储和分析大规模异构数据的首选。Hadoop和Spark作为数据湖技术中的两个核心组件，它们在大数据处理中的协同作用至关重要。本文将探讨Hadoop与Spark的最佳实践，以及如何在实际应用中发挥它们的协同效应。 Hadoop...
数据湖技术：Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用
随着大数据技术的不断发展，数据湖作为一种集中式存储和处理海量数据的架构，越来越受到企业的青睐。Hadoop和Spark作为数据湖技术的两大核心组件，在大数据处理中发挥着不可替代的作用。本文将通过最佳实践的形式，详细探讨Hadoop与Spark在大数据处理中的协同作用，并提供具体的示例代码。 Hadoop，作为一个...
掌握Spring事务管理，打造无缝数据交互——实用技巧大公开！
标题：Spring框架中的事务管理：基础知识与高级技巧 在企业级应用开发中，确保数据一致性和完整性至关重要。Spring框架提供了一套完善的事务管理机制，帮助开发者轻松实现这一目标。本文将深入探讨Spring框架中的事务管理，从基础知识到高级技巧，为读者呈现全方位的解析。 事务是一组操作的集合，被视...
Delta Lake革新浪潮：EMR中的数据湖守护者，如何重塑大数据生态？
Delta Lake，一个开源的大数据处理框架，以其独特的数据版本控制和ACID事务特性，在大数据领域迅速崛起。在阿里云EMR（E-MapReduce）平台上，Delta Lake扮演了一个至关重要的角色，它为EMR用户提供了一种更高效、更可靠的数据处理方式。 Delta Lake的核心优势在于其对...
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