MaxCompute 近实时增全量处理一体化新架构和使用场景介绍
内容提要
本文介绍了基于MaxCompute的离线近实时一体化新架构，提供了数据湖的大存储能力、海量数据高效批处理能力和延时敏感的近实时链路需求。通过整合开源数据处理引擎和数据湖，MaxCompute实现了离线&近实时数仓一体化架构，具有较低的成本、高吞吐、低延时和良好的用户体验。
关键要点
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介绍了基于MaxCompute的离线近实时一体化新架构。
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新架构支持大存储能力、高效批处理和近实时链路需求。
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MaxCompute实现了离线与近实时数仓一体化架构，具有低成本、高吞吐、低延时和良好用户体验。
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当前数据处理场景复杂，用户对近实时和增量处理链路需求增加。
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传统方案存在时效性差、成本高等问题，推动新架构的开发。
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新架构整合了开源数据处理引擎和数据湖，解决了Lambda架构的缺陷。
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新架构支持主键表、Upsert实时写入、Time travel查询等核心能力。
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TT2表格式支持多种数据读写场景，简化了建表操作。
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数据治理优化自动处理小文件和冗余记录，提升存储和计算效率。
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支持分钟级近实时Upsert写入，降低了数据处理延时。
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增量查询和Time travel查询功能提升了数据处理灵活性。
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MaxCompute提供全套SQL语法支持，便于用户操作。
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新架构具备低成本、高性价比和高效集成等优势。
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用户可开箱即用，无需额外接入成本，创建TT2表即可使用。
延伸问答
MaxCompute的新架构有哪些主要特点？
MaxCompute的新架构支持大存储能力、高效批处理和近实时链路需求，具有低成本、高吞吐、低延时和良好的用户体验。
新架构如何解决传统数据处理方案的问题？
新架构通过整合开源数据处理引擎和数据湖，解决了传统方案的时效性差、成本高等问题，避免了Lambda架构的缺陷。
TT2表格式支持哪些数据处理场景？
TT2表格式支持主键表、Upsert实时写入、Time travel查询等多种数据读写场景，简化了建表操作。
MaxCompute的新架构如何优化数据治理？
新架构通过自动处理小文件和冗余记录，提升存储和计算效率，确保数据治理的优化。
如何使用MaxCompute进行分钟级近实时数据写入？
用户可以通过Flink Connector工具，将数据实时写入TT2表，确保数据在5-10分钟内可见，满足近实时需求。
MaxCompute的新架构在成本和性能上有什么优势？
新架构在低成本、功能、性能、稳定性和集成等方面具备独特亮点，提供高性价比的解决方案。
