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深度解析:腾讯 BiFang 如何借助 Apache Pulsar 引领湖流一体新潮流

在大数据领域,腾讯的湖流一体存储引擎 BiFang 基于 Pulsar 构建,融合了消息队列与数据湖的能力,实现了流批数据处理入口统一,还具备全增量查询、实时可见等优势,为大数据处理带来全新体验。 Apache Pulsar 是构建高效大数据解决方案的核心基础之一,能助力企业更好地应对大数据挑战,实现数据价值最大化。 毕方 BiFang x Apache Pulsar- BiFang 联合 Pulsar 为湖流一体带来新体验 - BiFang,中文为毕方,中国古神话中的神鸟,象征着变革和能量,隐喻湖流一体存储引擎的先进和可靠。 在大数据领域,流计算和数据湖是两个核心组件,各自具有独特的功能和优势,流计算聚焦实时数据流处理, 数据湖专注海量数据存储分析。随着数据量的增长和实时分析需求的增加,将流计算与数据湖相结合的需求日益凸显,行业希望通过整合流计算与数据湖技术,逐步形成湖流一体技术范式。 腾讯天穹大数据去年发布了湖流一体的雏形系统------BSS 流批一体存储,该方案基于天穹 Pulsar 实现了消息队列和数据湖使用同一份数据,统一流和湖的客户端,支持数据秒级写入和查询,完成和 In...

2-5 倍性能提升,30% 成本降低,阿里云 SelectDB 存算分离架构助力波司登集团实现降本增效

波司登集团作为全球领先的羽绒服公司,每年的销售旺季集中在四个月间,需高效把握业务机遇以实现高营收。为满足集团销售旺季的实时数据分析需求,同时降低淡季数据分析成本,波司登决定升级大数据架构,采用阿里云数据库 SelectDB 版升级数仓,基于阿里云 SelectDB 云原生存算分离架构,实现了资源隔离与弹性扩缩容,并取得了查询性能提升 2-5 倍、总体成本降低 30% 以上、效率提升 30% 的可观收益。 业务需求 波司登集团自 1976 年创立以来,专注羽绒服制造领域已有 48 年,产品畅销全球 72 个国家。2021 年,波司登羽绒服销售规模达到全球领先,并且在 2023 年实现全年营收 232.14 亿元,同比增长 38.4%。近年来,波司登集团通过数据驱动的精细化运营,成功从"羽绒服专家"转型为"多品类功能性服饰巨头",其数据分析业务覆盖门店运营、电商平台、用户运营等多个环节。 门店运营:波司登门店规模目前已超过 3500 家,运营注重精细化及高效化**。门店数据分析服务须具备高并发与低延迟能力**,以应对节假日、新品发布、促销及寒潮期间的销售高峰期,实时监控库存与销售数据,快速...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。