文章 2024-08-22 来自:开发者社区

实时数仓Hologres发展问题之提升数据分析效率如何解决

问题一:实时数仓的开发为何越来越倾向于敏捷化? 实时数仓的开发为何越来越倾向于敏捷化? 参考回答: 实时数仓的开发越来越倾向于敏捷化,是为了适应分析场景的灵活多变。传统数仓开发方法虽带来语义层抽象和数据复用,但增加了调度依赖,降低了数据时效性和分析敏捷性。实时数仓需驱动业务决策实时化,提供更多上下文信息,因此敏捷化开发成为趋势。 关于...

文章 2024-07-28 来自:开发者社区

深度解析阿里云EMR Serverless StarRocks在OLAP数据分析中的应用场景

在当今数字化转型的浪潮中,企业对实时、高效的数据分析能力需求日益迫切。OLAP(在线分析处理)作为数据分析领域的核心工具,正逐渐成为企业决策支持系统的关键组成部分。阿里云EMR Serverless StarRocks作为一款集高性能、易用性、灵活性于一身的全托管OLAP分析引擎,凭借其独特的优势在众多数据分析产品中脱颖而出。...

问答 2024-07-24 来自:开发者社区

实时数仓的敏捷化开发方式如何提升数据分析效率?

实时数仓的敏捷化开发方式如何提升数据分析效率?

文章 2024-07-09 来自:开发者社区

阿里云 EMR Serverless StarRocks OLAP 数据分析场景解析

内容导读 : 主题:EMR StarRocks 线上公开课第3期 - EMR Serverless StarRocks OLAP 数据分析场景解析 讲师:周康(榆舟),阿里云高级技术专家&开源大数据OLAP引擎团队负责人、StarRocks TSC Member   内容框架: StarRocks 背景介绍 ...

阿里云 EMR Serverless StarRocks OLAP 数据分析场景解析
问答 2024-06-12 来自:开发者社区

如今有一些数据库厂商尝试在 OLAP 的场景中加入 AI 辅助进行数据分析,具体有哪些模式?

AI 的高速发展影响着各行各业,如今也有一些数据库厂商尝试在 OLAP 的场景中加入 AI 辅助进行数据分析,具体有哪些模式?

文章 2024-05-28 来自:开发者社区

性能30%↑|阿里云AnalyticDB*AMD EPYC,数据分析步入Next Level

1. 概述 阿里云瑶池旗下的云原生数仓AnalyticDB for PostgreSQL与AMD新一代硬件深度优化,结合全自研计算引擎及行列混合存储实现性能升级,综合性能提升30%。结合丰富的企业级能力帮助企业构建离在线一体、流批一体综合数据分析平台,采用同一引擎即可满足离线批处理、流式加工,交互式分析三种场景,在开发运维、时效性及成本上具备更高的性价比。 2. 性能优...

性能30%↑|阿里云AnalyticDB*AMD EPYC,数据分析步入Next Level
文章 2024-05-28 来自:开发者社区

性能30%↑|阿里云AnalyticDB X AMD EPYC,数据分析步入Next Level

1、概述 阿里云原生数仓 AnalyticDB for PostgreSQL 与 AMD 新一代硬件深度优化,结合全自研计算引擎及行列混合存储实现性能升级,综合性能提升30%。结合丰富的企业级能力帮助企业构建离在线一体、流批一体综合数据分析平台,采用同一引擎即可满足离线批处理、流式加工,交互式分析三种场景,在开发运维、时效性及成本上具备更高的性价比。 2、性能优化路径 2...

性能30%↑|阿里云AnalyticDB X AMD EPYC,数据分析步入Next Level
阿里云文档 2023-12-30

如何通过PowerBI连接AnalyticDBMySQL版集群并进行实时数据分析_云原生数据仓库AnalyticDB MySQL版(AnalyticDB for MySQL)

本文介绍如何通过Power BI连接AnalyticDB MySQL版集群并进行实时数据分析。

阿里云文档 2023-11-21

如何新建指标协助数据分析和聚合

指标可以协助您在数据分析和质量检测的过程中对数据进行聚合。本文介绍如何新建指标。

文章 2023-10-12 来自:开发者社区

轻松驾驭Hive数仓,数据分析从未如此简单!

1 前言先通过SparkSession read API从分布式文件系统创建DataFrame然后,创建临时表并使用SQL或直接使用DataFrame APII,进行数据转换、过滤、聚合等操作最后,再用SparkSession的write API把计算结果写回分布式文件系统直接与文件系统交互,仅是Spark SQL数据应用常见case之一。...

轻松驾驭Hive数仓,数据分析从未如此简单!

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