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数据湖 VS 数据仓库之争?阿里提出大数据架构新概念:湖仓一体

随着近几年数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论就一直不断。有人说数据湖是下一代大数据平台,各大云厂商也在纷纷的提出自己的数据湖解决方案,一些云数仓产品也增加了和数据湖联动的特性。但是数据仓库和数据湖的区别到底是什么,是技术路线之争?是数据管理方式之争?二者是水火不容还是其实可以和谐共存,甚至互为补充?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,深度参与阿里巴巴大数据/数据中台领域建设,将从历史的角度对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,来阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体,并就基于阿里云MaxCompute/EMR DataLake的湖仓一体方案做一介绍。

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SpringCloud 应用在 Kubernetes 上的最佳实践 —— 高可用(弹性伸缩)

关于如何用好弹性伸缩,一直是用户非常关心的问题,本文尝试围绕这个话题,给出一些相关的思考和优化实践。有两种实现弹性伸缩方法,一种是“垂直弹性”,即“Scale Up”,另一种是“水平弹性”,也就是“Scale Out”。

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Sentinel-Go 集成 Nacos 实现外部动态数据源

2020年,Sentinel 推出 Go 原生版本Sentinel-Golang,在云原生领域继续突破。本文将从实际出发 结合案例说明 在Sentinel-Golang中如何集成Nacos,使其做为外部动态数据源,将流控规则存储在nacos中,并且实现动态实时更新规则。

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