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阿里云:Kafka × Table Bucket告别ETL入湖
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AI 摘要
阿里云消息团队:AI时代企业需兼顾实时与历史的数据底座,传统ETL入湖问题多。Kafka × Table Bucket方案可收敛通用入湖能力,降低复杂度,目前在ApsaraMQ for Kafka × OSS Tables上邀测。
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AI 时代,实时入湖正在告别 ETL:从 Kafka 到 Iceberg 的架构减法
在AI驱动的数据应用场景中,企业需同时支撑实时消费、历史沉淀与多引擎复用的数据底座。传统依赖外部ETL作业的流数据入湖方式有诸多问题,本文探讨‘零ETL’趋势,分析Kafka × Table Bucket方案如何降低复杂度。

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