阿里云文档 2025-04-21

如何快速构建一个从Kafka到Hologres的数据同步作业

本文为您介绍如何通过实时计算控制台快速构建从Kafka到Hologres的数据同步作业,实现日志数据的实时入仓部署。

阿里云文档 2025-01-24

快速构建数据库实时入仓作业

实时计算Flink版提供了丰富强大的数据实时入仓能力。通过Flink的全增量自动切换、元信息自动发现、表结构变更自动同步和整库同步等功能,简化了数据实时入仓的链路,使得实时数据同步更加高效便捷。本文介绍如何快速构建一个从MySQL到Hologres的数据同步作业。

阿里云文档 2025-01-21

物化表,物化表快速入门

本文将基于物化表,带您快速体验如何构建流批一体的湖仓分析处理链路,以及通过修改物化表新鲜度,完成由批到流的切换,实现数据的实时更新。

阿里云文档 2024-10-29

基于TairSearch构建实时股票K线指标服务

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文章 2024-05-16 来自:开发者社区

实时计算 Flink版产品使用合集之构建实时数据仓库时,如何操作在几分钟内一直变化的表

问题一:Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据,有没有什么配置,在拉取的时候不解压缩呢? Flink消费kafka数据时会自动解压缩数据,有没有什么配置,在拉取的时候不解压缩呢? 参考回答: Apache Flink 在从 Apache Kafka 消费数据时,确实会自动解压缩数据。这是因为 Flink 的 FlinkKafkaConsumer...

文章 2022-02-17 来自:开发者社区

OPPO数据中台之基石:基于Flink SQL构建实数据仓库

作者 | 张俊 本文整理自 2019 年 4 月 13 日在深圳举行的 Flink Meetup 会议,分享嘉宾张俊,目前担任 OPPO 大数据平台研发负责人,也是 Apache Flink contributor。本文主要内容如下: OPPO 实时数仓的演进思路; 基于 Flink SQL 的扩展工作; 构建实时数仓的应用案例; 未来工作的思考和展望。 一.OPPO 实时数仓的演进思路 1...

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