一文讲透数据仓库、数据湖、数据海的区别
接触过数据工作的朋友，是不是经常遇到这样的情况—— 业务部门急着要数据报表，IT团队却说数据还没准备好？ 各个系统的数据互相矛盾，根本不知道哪个才是准确的？ 看着海量数据却不知道如何利用，只能眼睁睁看着它们成为负担？ 这些问题的根源，往往在于企业没有建立起清晰的数据架构体系。 要想解决这些问题，关键是要建立起数据仓库、数据湖和数据海。但很多人一直分不清它们的区别，导致在技术选型时犹豫不决....
如何通过Spark SQL读写RDS PostgreSQL数据
云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版支持提交Spark SQL作业，您可以通过View方式访问自建PostgreSQL数据库或云数据库 RDS PostgreSQL 版数据库。本文以RDS for PostgreSQL为例，介绍如何通过Spark SQL读写RDS for PostgreSQL数据。
Flink最佳实践
本文主要介绍实时计算 Flink 版在读取数据和写入数据的最佳实践，确保可以高效地读写云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版的数据。
如何使用SQLAlchemy将DataFrame数据导入AnalyticDB for MySQL
本文主要介绍如何使用SQLAlchemy将Python DataFrame的数据导入至AnalyticDB for MySQL。
如何使用OSS Foreign Table访问Iceberg数据
本文介绍如何在云原生数据仓库 AnalyticDB PostgreSQL 版中，通过OSS FDW（Foreign Data Wrapper）访问Apache Iceberg数据。
如何将数据库表的数据写入图中
图分析引擎常用于分析网络拓扑、设备连接或故障传播路径，也可以用来捕捉用户与物品之间的复杂关联，识别异常行为（如行为链路、资金流转）等。本文介绍如何将AnalyticDB for PostgreSQL数据库表的数据写入图分析引擎中。
数据仓库、数据整合、ETL、ELT和EII之间的区别？
在数据仓库领域里，的一个重要概念就是数据整合（data intergration）。数据整合它就是把不同数据库中的数据整合到一起，对外提供统一的数据视图。 数据整合最典型的案例就是整合存货数据和订单数据。数据整合的另一个案例就是把各个部门的客户关系管理系统中的客户信息整合到公司客户关系管理系统中。 数据整合是一个比ETL更加广泛的概念，ETL是指从一个或多个数据源抽...
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