[帮助文档] 数据查询DQL和数据操作DML的架构设计核心要点
为了方便用户操作Transactional Table 2.0,MaxCompute计算引擎对SQL全套的数据查询DQL语法和数据操作DML语法进行了支持,并且SQL引擎内核模块包括Compiler、Optimizer、Runtime等都做了专门适配开发以支持相关功能和优化。本文为您介绍数据查询DQ...
[帮助文档] MaxCompute近实时增全量一体化架构介绍
面对当前日益复杂且对数据时效性要求极高的近实时业务场景,MaxCompute基于Transaction Table2.0推出了集大规模存储、高效批量处理和近实时能力于一体的近实时增量一体化架构。本文为您介绍该架构的工作原理及其优势。
[帮助文档] 高并发近实时增量写入场景的架构设计的基本概念
数据流入Transactional Table 2.0主要存在近实时增量写入和批量写入两种场景,本文为您介绍高并发近实时增量写入场景的架构设计。
[帮助文档] 什么是TransactionTable2.0,有哪些基本概念
Transaction Table2.0的增量存储和处理架构的特殊设计主要集中在五个模块:数据接入、计算引擎、数据优化服务、元数据管理、数据文件组织,其他部分与MaxCompute通用的架构一致。本文为您介绍Transaction Table2.0的核心架构要点。
[帮助文档] EMRServerlessStarRocks产品架构介绍
本文为您介绍EMR Serverless StarRocks的架构。
Tablestore + Blink 的Lambda plus 大数据架构的图是什么样的?
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5分钟迅速搭建云上Lambda大数据分析架构
作者:朱晓然,Tablestore存储服务技术专家 背景Spark 中国社区联合阿里云 EMR 技术交流群,Tablestore 技术交流群举办了一场联合技术直播。直播的话题是“海量结构化数据的实时计算和处理”,主要介绍基于 Tablestore 的数据变更实时捕获订阅能力,实现云上Lambda 架...
5分钟迅速搭建云上Lambda大数据分析架构
背景 Spark 中国社区联合阿里云 EMR 技术交流群,Tablestore 技术交流群举办了一场联合技术直播。直播的话题是“海量结构化数据的实时计算和处理”,主要介绍基于 Tablestore 的数据变更实时捕获订阅能力,实现云上Lambda 架构的轻量化实现。在直播中有一个demo环节,本篇文...
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