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AnalyticDB for PostgreSQL 实时数据仓库上手指南

AnalyticDB for PostgreSQL 提供企业级数据仓库云服务,基于开源Greenplum构建,采用MPP架构,支持1000+节点PB级数据的实时分析。

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阿里云在线数据仓库服务 AnalyticDB for PostgreSQL 典型场景解析

云数据库AnalyticDB for PostgreSQL(原HybridDB forPostgreSQL)是一种大规模并行处理(MPP)数据仓库服务,可提供海量数据在线分析服务。 AnalyticDB for PostgreSQL基于PostgreSQL内核构建,兼容ANSI SQL 2003,兼容PostgreSQL/Oracle数据库生态,支持行存储和列存储模式。

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DTCC 2019 | 海量数据毫秒级分析的背后——《阿里超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》

在DTCC 2019大会上,阿里云智能数据库产品事业部研究员林亮进行了题为《超大规模实时数仓架构挑战与实践解析》的分享,数据分析领域目前正在朝着在线化方向演进,数据业务在海量数据实时写入、高并发分析、稳定性、灵活性上挑战巨大。

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阿里云PB级实时数仓建设

摘要 如今,数据和分析对于企业来说是不可或缺的。很多企业的数据工程师、数据分析师和开发人员都希望将数据仓库迁移到云上,以提高性能和降低成本。本文讨论了实现实时数据仓库的必要性和实时数据模型,介绍了基于AnalyticDB构建阿里云实时数据仓库解决方案的方法和优势。

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观点 | 云原生时代来袭 下一代云数据库技术将走向何方?

全面云化的时代已经到来,面对一系列的新技术和挑战,数据库市场将面临怎样的变革?作为云服务提供商,如何帮助更多的企业级用户把握“云”潮,提供最高效、最具价值的数据库解决方案? 日前,在阿里云峰会·北京站的数据库专场上,阿里巴巴集团副总裁、达摩院首席数据库科学家、阿⾥云智能事业群数据库产品事业部总负责⼈李飞飞针对下一代云原生数据库的技术与挑战进行了精彩分享。

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如何在阿里云上使用Data Lake Analytics分析Table Store数据

数据湖(Data Lake)是时下大数据行业热门的概念:https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析,可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程,实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析,从而极大的节省成本和提升用户体验。

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邀您共赴数据库学术顶会ICDE 2019——阿里云专场 零距离接触达摩院数据库“最强大脑”

当学术大家遇到技术大拿,会碰撞出怎样的火花?为进一步加深产学研学术交流,阿里云将于ICDE 2019大会期间(4月9日)举办以“云时代的数据库”为主题的技术专场(Workshop)

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德哥PG系列课程直播(第12讲):PostgreSQL 物联网最佳实践

知识点 知识点:时序数据特性,SCHEMAless设计思路,递归调用,规则,流式计算,滑窗聚合 学习资料 1、时序数据合并场景加速分析和实现 - 复合索引,窗口分组查询加速,变态递归加速背景: 在很多场景中,都会有数据合并的需求。

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回首2018 | 分析型数据库AnalyticDB: 不忘初心 砥砺前行

2018年,对AnalyticDB来说注定是非同凡响的一年,在架构演进、稳定性、生态建设以及兼容性上均取得了长足的进步

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【apache flink forward china 2018】中国一线公司上万台Flink机器应运

【apache flink forward china 2018】 ).阿里巴巴,腾讯,美团,爱奇艺,字节跳动(抖音,头条),等一线公司上万台flink机器应用 ).一线公司已升级大数据计算引擎Flink ).

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BI为什么不是商业“智能”?

真正的智能是使机器能够在一定程度上模拟人类的心智,而不是一些更加规模化或自动化的数据处理流程。

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Apache Kylin在美团数十亿数据OLAP场景下的实践

本文根据2016年4月北京Apache Kylin Meetup上的分享讲稿整理,略有删节。 美团各业务线存在大量的OLAP分析场景,需要基于Hadoop数十亿级别的数据进行分析,直接响应分析师和城市BD等数千人的交互式访问请求,对OLAP服务的扩展性、稳定性、数据精确性和性能均有很高要求。

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Druid:实时处理时序数据的OLAP数据库

大数据分析和Druid 大数据一直是近年的热点话题,随着数据量的急速增长,数据处理的规模也从GB 级别增长到TB 级别,很多图像应用领域已经开始处理PB 级别的数据分析。

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