阿里云 Hologres+Paimon 湖仓一体解决方案
导读随着系统架构的演进,#数据湖仓 选择面临着存储层体系不统一(全湖/全仓/湖仓一体)、计算层性能成本难平衡,以及多系统管理效率低、稳定性差等问题。阿里云 Hologres+Paimon 湖仓一体解决方案,通过#统一数据平台构建#实时湖仓架构,实现一份数据、一
导读随着系统架构的演进,#数据湖仓 选择面临着存储层体系不统一(全湖/全仓/湖仓一体)、计算层性能成本难平衡,以及多系统管理效率低、稳定性差等问题。阿里云 Hologres+Paimon 湖仓一体解决方案,通过#统一数据平台构建#实时湖仓架构,实现一份数据、一
导读随着数据规模的不断增长和业务复杂性的提升,传统数据架构在时效性、成本和灵活性方面的局限性日益凸显。为应对这一挑战,湖仓一体架构应运而生,成为大数据领域的关键技术方向之一。本文介绍了淘天集团客户运营部在数据湖架构落地中的实践经验与成果。内容涵盖客运业务的核心
回溯至 2022-2023 年间,数据湖尚属前沿技术概念;而时至 2025 年,历经行业的快速迭代与实践沉淀,数据湖已完成从技术创新到主流应用的蜕变。当前,无论是大型企业集团还是初创型企业,均在积极推进数据湖的落地应用,只是各公司的落地进程存在差异,部分头部企
导读随着大数据的不断发展,数据体量越来越大,为了更好地支持内部湖仓一体的使用场景,虎牙基于 Iceberg + Paimon 构建了实时湖仓架构。本文将对这一架构设计和实践过程中的痛点及优化进行介绍。
与 Flink 一起进行实时分析:Apache Paimon 在需要摄取和处理实时数据流的场景中表现出色。这使其非常适合像点击流分析、物联网数据处理和金融交易分析等场景。