据统计，在信息化时代的今天，人们一天所接触到的信息量，是古人一辈子所能接收到的信息量的总和。当今社会中除了信息量“多”以外，人们对信息处理的“效率”和“速度”的要求也越来越高。譬如，对于很多企业决策者来说，在当前的经济形势下需要尽一切可能降本增效。过去每周看看经营报表的习惯，现在慢慢转变为利用实时可视化的方式来随时分析企业当前的经营状况。

这几天把跨年搞的和人生分水岭似的🤪 2023年的你有什么不一样了吗？ 是不是还和去年一样的造型？ 新姿（知）势（识），学起来 腾讯云开发者社区带着干货来了 腾讯云×尚硅谷大数据研究院强强联手 重磅推出新年第一弹 腾讯云EMR数仓教程发布 腾讯云开发者社区“公开课”直达： https://mc.tencent.com/JLIcWlY0 扫码加入“腾讯云大数据EMR交流群” 免费获取全套教程 群内提供腾讯云官方大数据团队导师全程指导及技术交流 本教程由腾讯云官方与尚硅谷大数据研究院联合推出，分为实时

某游戏公司开发了个游戏APP，该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容，玩家在线娱乐，产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端：

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本文根据汪磊在【第十三届中国数据库技术大会（DTCC2022）】线上演讲内容整理而成。

一、概述 Apache Flink是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。 同样地，ClickHouse是OLAP在线分析领域的一颗冉冉新星，它拥有极其出众的查询性能，以及丰富的分析函数，可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤，人无完人，每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标，接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来，取长补短，最终实现“效率翻倍，快乐加倍”的梦想。 二

作者：董伟柯——腾讯云大数据产品中心高级工程师 概述 Apache Flink 是流式计算处理领域的领跑者。它凭借易用、高吞吐、低延迟、丰富的算子和原生状态支持等优势，多方位领先同领域的开源竞品。 同样地，ClickHouse 是 OLAP 在线分析领域的一颗冉冉新星，它拥有极其出众的查询性能，以及丰富的分析函数，可以助力分析师灵活而迅速地挖掘海量数据的价值。 然而金无足赤，人无完人，每个组件都有自己擅长和不擅长的方面。为了实现构造高性能实时数仓的目标，接下来的文章会介绍如何将它们巧妙地结合起来，取长补

作者：龙逸尘，腾讯 CSIG 高级工程师 腾讯云原生实时数仓建设实践 实时数仓面临的挑战 实时数仓被广泛应用于腾讯各大业务，涉及的平台众多，从统计信息中可以看出，集群规模庞大，数据量极大。 复杂的使用场景和超大的数据量，导致我们在实时数仓的建设与使用过程中遇到许多挑战。 时效性 数仓使用者对时效性有非常强烈的诉求：希望查询响应更快，看板更新更及时，指标开发更快完成。因为时效性越高，数据价值也就越高。如何保障数仓的时效性是首要难题。 架构复杂度 如何在保障时效性的同时，降低架构复杂度以减少开发和维护成本，

ByteHouse云数仓版是字节跳动数据平台团队在复用开源 ClickHouse runtime 的基础上，基于云原生架构重构设计，并新增和优化了大量功能。在字节内部，ByteHouse被广泛用于各类实时分析领域，最大的一个集群规模大于2400节点，管理的总数据量超过700PB。本分享将介绍ByteHouse云原生版的整体架构，并重点介绍ByteHouse在查询上的优化（如优化器、MPP执行模式、调度优化等）和对MySQL生态的完善（基于社区MaterializedMySQL功能），最后结合实际应用案例总结优化的效果。

数仓建设是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务，其中数仓建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。

vivo 实时计算平台是 vivo 实时团队基于 Apache Flink 计算引擎自研的覆盖实时流数据接入、开发、部署、运维和运营全流程的一站式数据建设与治理平台。

2019-2021 人人都提数据中台，张口就说业务数据化、数据业务化，数据驱动业务，甚至数据重塑业务；如今大家又与时俱进开始侃侃而谈数据化转型。在我们讨论数据化转型、数据中台、数据云时候都离不开一个稳定可持续迭代的数据底座。这里数据底座包括离线数仓、实时数仓、数据湖。数仓（包括离线数仓、实时数仓、数据湖）就是这个数据底座。