OLAP、性能优化与降本案例——性能竞赛进入成本阶段
＋ 关注此主题，在为你查看最近 7 天内最新的 3 条
该文对比 Apache Spark 与 Apache Flink，认为多数团队应选 Spark：它用同一引擎覆盖批处理 ETL、SQL 分析、机器学习与流处理，Real-Time Mode 将流式端到端延迟降到毫秒级。Flink 是流原生引擎，适合专门的事件处理场景，但选它通常意味着要在 Spark 之外再运行一套引擎。文章指出延迟差距已不再是添加 Flink 的主要理由，真正的问题是要构建、运维和治理多少套引擎，并从引擎定位、延迟、批处理、语言、状态处理、复杂事件处理、ML/AI、湖仓集成等维度逐项对比。
Google Cloud 宣布 BigQuery 导出到 AlloyDB 正式可用（GA），数据工程团队只需一条声明式 SQL 语句即可把数据从 BigQuery 导出到 AlloyDB，不再需要复杂的 ETL 中间件。文章以巴西电力公司 Copel 为例：其智能电表遥测数据先汇入 BigQuery 的分析层，再回写 AlloyDB 支撑低延迟客服看板、移动应用和计费系统；原先用 Airflow DAG 加 GCS 上零散 CSV 文件再加临时表的多阶段架构，存在中断风险和性能瓶颈。
AWS官方博客讨论如何为Apache Iceberg表选择流式摄入路径，以构建低延迟数据湖，支撑AI Agent、运营看板和实时分析。文章指出，降低摄入延迟的关键在于选对写入路径，而这需要在运维与技术需求之间做权衡，包括基础设施管理成本和写入方式等。文中对比了不同方案的取舍逻辑。
精选长期内容，最多 3 篇
按发布时间倒序