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【序列晋升】28 云原生时代的消息驱动架构 Spring Cloud Stream的未来可能性目录一、Spring Cloud Stream是什么？二、诞生背景与设计动机2.1 微服务架构的挑战2.2 Spring生态的发展

【序列晋升】29 Spring Cloud Task 微服务架构下的轻量级任务调度框架Spring Cloud Task作为微服务架构中的轻量级任务调度框架，为开发人员提供了一种构建短生命周期微服务任务的便捷方式。它允许开发者快速创建、执行和管理一次性任务或短期批处理作业，任务执行完成后自动关闭以释放系统资源，避免了传统长期运行微服务的资源浪费问题。本文将深入解析Spring Cloud Task的定义、背景、架构设计、核心组件、关键特性、使用方法以及在微服务场景下的实际应用，帮助技术开发人员更好地理解和应用这一框架。

【Big Data】Apache Kafka 分布式流处理平台的实时处理实践与洞察目录一、Apache Kafka是什么二、Kafka的诞生背景三、Kafka的架构设计四、Kafka解决的技术问题

【Big Data】云原生与AI时代的存储基石 Apache Ozone 的技术演进路径目录一、Apache Ozone是什么？二、Ozone的诞生背景三、Ozone的架构设计1. 分层架构设计

【序列晋升】25 Spring Cloud Open Service Broker 如何为云原生「服务市集」架桥铺路？Spring Cloud Open Service Broker（SCOSB）是一个基于Spring Boot的框架，用于构建实现Open Service Broker API（OSBAPI）的应用程序。它允许开发者将服务快速集成到支持OSBAPI的云平台（如Cloud Foundry、Kubernetes和OpenShift）中，使这些平台能够统一管理和编排第三方服务。作为Spring Cloud生态的一部分，SCOSB通过简化服务代理的实现，降低了云原生服务集成的门槛，为微服务架构提供了强大的服务治理

【Big Data】AI赋能的ClickHouse 2.0：从JIT编译到LLM查询优化，下一代OLAP引擎进化路径目录1. 什么是ClickHouse？2. 诞生背景与发展历程3. 架构设计解析3.1 存储引擎：MergeTree家族

晴天彩虹雨

统一调度与编排：构建自动化数据驱动平台在现代大数据平台架构中，统一调度与编排不仅是数据处理自动化的“神经中枢”，更是实现数据资产高效流转与数据治理闭环的核心能力。随着数据规模增长、处理链路复杂化、数据时效性要求提高，传统“孤岛式调度”方式已难以为继，亟需构建统一、智能、可观测的调度编排体系。

详细了解HDFS完全分布式集群搭建HDFS的Shell操作HDFS的块的概念HDFS的工作机制HDFS的读写流程完全分布式集群搭建

数据库中DDL、DML、DCL的区别是什么？在数据库的使用过程中，SQL（结构化查询语言）常常被用来执行不同的操作，主要分为三类：DDL（数据定义语言）、DML（数据操纵语言）、DCL（数据控制语言）。这三类语言的作用各不相同，在数据库的管理和操作中有着各自独特的职责。本文将深入分析这三类语言的区别与应用。

智慧城市智慧调度系统的架构与关键技术研究智慧城市建设是当今城市发展的重要趋势，智慧调度系统作为其核心组成部分，对于提升城市运行效率、优化资源配置起着关键作用。本文深入剖析智慧城市智慧调度系统的架构组成，详细阐述其所涉及的关键技术，旨在为智慧城市的高效建设与发展提供理论支持与技术参考。通过对系统架构的分层解析以及对各项关键技术的深入探讨，明确了智慧调度系统在智慧城市中的重要地位与作用，同时也为相关领域的研究与实践提供了有益的借鉴。

StarRocks vs Doris：深度剖析与选型分析在大数据技术蓬勃发展的当下，企业对于高效的数据分析工具的需求日益增长。StarRocks 和 Doris 作为两款优秀的 MPP（大规模并行处理）数据库，在数据仓库和数据分析领域备受关注。本文将从多个维度对 StarRocks 和 Doris 进行深度剖析，旨在为企业技术选型提供全面、客观的参考依据。

晴天彩虹雨

Hive & Presto SQL 查询优化指南在大数据处理领域，Hive 和 Presto 是两种常见的 SQL 查询引擎，分别适用于批量处理（Hive）和交互式查询（Presto）。然而，在使用它们时，SQL 查询可能会遇到性能瓶颈，例如查询慢、资源消耗高等问题。本文将介绍 Hive 和 Presto 查询的常见问题，并提供优化方案。

不羁的fang少年

elasticsearch学习Elasticsearch:分布式，RESTful风格的搜索和分析。REST：资源状态转换，路径是对资源的定位，方法是对资源的操作。GET，POST，PUT，DELETE，HEAD，get和head无论对资源操作多少次都不会改变资源的状态（都是对资源的获取，不同在于head返回体没有内容）。 get，put，delete，head都是幂等性的。

Flink 中的滚动策略（Rolling Policy）在 Apache Flink 中，滚动策略（Rolling Policy）是针对日志（或数据流）文件输出的一种管理策略，它决定了在日志文件的大小、时间或其他条件满足特定标准时，如何“滚动”生成新的日志文件。滚动策略常用于处理较大的数据流文件，避免单个文件过大导致存储和处理困难。

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以 Serverless 低成本的⽅式快速在亚马逊云科技上部署 DeepSeek2025年春节，最令人瞩目的无疑是DeepSeek的惊艳亮相，它以颠覆性的创新迅速席卷全球，成为街谈巷议的热点。无论是在地铁车厢里，还是公司茶水间，DeepSeek都成了人们津津乐道的话题。社交平台上，网友们争相分享与DeepSeek的“互动瞬间”，从探讨未来科技趋势到交流生活小窍门，仿佛一切问题都能通过DeepSeek找到答案。

数据中台是什么？：架构演进、业务整合、方向演进在数字化转型的大背景下，企业面临数据孤岛、信息冗余与决策滞后的问题。数据中台作为整合企业数据资产、支持业务协同与敏捷决策的全新架构理念，逐渐受到业内广泛关注。本文旨在系统性地探讨数据中台的来龙去脉，从概念定义、架构要素到业务场景，全面剖析其价值与挑战，并提供企业实践中的前瞻性建议。

数据分析系列--④RapidMiner进行关联分析(案例)一、核心概念1.1项集（Itemset）1.2规则（Rule）1.3支持度（Support）1.3.1 支持度的定义

在 Ubuntu22.04 上安装 SplunkELK感觉太麻烦了，换个日志收集工具Splunk 是一种 IT 工具，可帮助在任何设备上收集日志、分析、可视化、审计和创建报告。简单来说，它将“机器生成的数据转换为人类可读的数据”。它支持从虚拟机、网络设备、防火墙、基于 Unix 和基于 Windows 的设备读取大部分输出格式。

Flink 应用《Big Data 流处理框架 Flink》有介绍开源的分布式流处理框架 Apache Flink 基本特点。Flink 应用是指使用 Apache Flink 编写并运行的数据处理程序，Flink 应用主要用于处理大规模的数据流，执行复杂的数据转换、聚合和分析任务。

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HTML应用指南：利用GET请求获取星巴克门店数据本篇文章，我们将探究GET请求的实际应用，我们使用Python的requests库通过GET请求抓取星巴克门店信息。星巴克作为全球知名的咖啡连锁品牌，其门店分布广泛，获取这些门店的信息对于数据分析、市场研究以及商业决策都具有重要意义。我们将以获取全国的星巴克门店为例，详细讲解请求的构建、数据的提取和保存。