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Apache Doris Python UDF：让 SQL 直接调用 Python 生态，支撑 Agent 时代复杂业务逻辑随着 AI 应用和实时分析场景深入，进入数据平台的不再只是结构化业务表。日志、JSON、文本内容、行为事件、模型推理结果等半结构化和非结构化数据，正在成为实时分析的常见对象。

ApacheSeaTunnel

当多表数据涌入，Apache SeaTunnel 如何巧妙化解主键冲突？点亮Star！https://github.com/apache/seatunnel来源 | 数仓生态圈

大大大大晴天

Hudi Metadata Table 与 Hive Sync (HMS)怎么选？在很多Hudi的读写使用场景中，我们都会将Hudi的元数据同步给HMS进行Hive/Hudi元数据统一存储管理，以至于很多人混淆Hudi Metadata Table 与 Hive Sync (HMS)的概念与关系，认为保留一个就行。

手可摘星辰777

一次线上FlinkCDC异常排查复盘任务架构： MySQL (Master/Slave) -> FlinkCDC (3.3.0) -> Flink TaskManager -> Paimon (On HDFS)

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Hudi技术内幕：Metadata Table原理与实践Hudi 的 Metadata Table（元数据表）是 Hudi 0.11 版本引入、并在 1.x 版本中逐步成熟的核心基建。它通过将文件列表、列统计信息、布隆过滤器等元数据以 Hudi MOR 表的形式进行本地化管理，从根本上消除了对云存储（如 S3、HDFS）list files操作的高频依赖，显著提升了查询规划（Query Planning）速度和写入效率。

大大大大晴天

Hudi技术内幕：深入解析Index索引机制Apache Hudi 的核心竞争力之一在于对数据的高效 Upsert（更新/插入）能力，而 Index（索引）正是支撑这一能力的关键，索引的本质使命是：在写入时快速定位一条记录是否已存在，以及存在于哪个文件中，从而避免全表扫描。

阿里云大数据AI技术

Flink Forward Asia 2026 深圳启幕：Agentic Streaming for AI，开启实时智能新范式6 月 26 日，由 Apache 软件基金会（Apache Software Foundation）官方授权，阿里云主办的社区年度技术盛会 Flink Forward Asia （FFA）2026在深圳正式拉开帷幕。本届大会以"实时数据，智能未来"为主题，吸引了来自全球的开发者、数据工程师、AI 从业者及行业领袖齐聚鹏城，共同见证实时计算技术迈入 AI Native 新纪元的关键时刻。

阶跃星辰基于 SelectDB 构建 PB 级 Agent 可观测平台导读：在 SelectDB AI 产品发布会上，阶跃星辰可观测性专家 Ric 分享了 Agent 不确定性带来的可观测性挑战，为什么选择 SelectDB 作为 Agent 可观测平台 StepTrace 的数据底座，获得 Agent Trace 实时写入、全文检索、成本和延迟分析等方面的优势，并在 SWE-Agent 代码评测与智能座舱两个真实场景中落地。

大大大大晴天

Hudi技术内幕：RecordPayload到RecordMergerHudi 作为数据湖领域的核心组件，其 Record Payload 机制是实现数据增量处理、去重合并的关键抽象，它定义了当新旧记录发生冲突时，如何决定最终保留哪条数据、如何合并字段。

秒级弹性、最高降本 70%：SelectDB Serverless 如何重塑云数仓资源效率过去十年，数仓从"上云"走向"云原生"。然而在资源管理层面，一个根本性矛盾依然存在：业务负载具有波动性，而资源规格通常只能依据峰值提前锁定。

MapReduce框架原理解析一：InputFormat在大数据处理的宏大叙事中，MapReduce 无疑是那个开启了时代篇章的经典模型。它将复杂的并行计算抽象为“Map（映射）”和“Reduce（归约）”两个核心阶段，让开发者能够专注于业务逻辑本身，而无需深陷于分布式系统的复杂性泥潭。然而，一个 MapReduce 作业的成功启动，并非始于 Mapper 的第一行代码，而是源于对输入数据的精准规划与读取。这正是 InputFormat 大显身威的舞台。

MapReduce框架原理解析三：OutputFormat在 MapReduce 框架中，数据如何被写入到文件系统，是由 OutputFormat 组件决定的。它是 MapReduce 数据处理流水线的最后一环，负责将 Reduce 阶段（或 Map 阶段，如果没有 Reduce）产生的结果数据，按照指定的格式和路径写入到HDFS或其他存储系统中。

MapReduce框架原理解析二：Shuffle在 MapReduce 的宏大叙事中，如果说 Map 是“分”的智慧，Reduce 是“合”的艺术，那么连接这两者的 Shuffle 过程，就是那根穿针引线的“金线”。

大大大大晴天

Hudi技术内幕：Key Generation原理与实践Key Generation（键生成）是 Apache Hudi 数据湖表的核心机制之一，它决定了每条记录如何被唯一标识（Record Key）以及如何被路由到正确的分区（Partition Path）。这一机制直接影响着数据的去重、更新、索引效率以及查询性能，本文将系统性地介绍 Hudi 中 Key Generation 的工作机制、各类型 KeyGenerator 以及生产实践。

从埋点需求到规则资产：Hermes Agent 重构得物数仓工作流在埋点和指标需求里，最消耗数据承接方的往往是把分散的信息重新拼起来：需求文档里的动作到底要不要采集，历史上有没有类似点位，指标口径有没有被下游使用，新增字段要改哪几层表，发布前又该由谁确认。我们选择Hermes Agent而不是OpenClaw是因为它具备持续在线、持久记忆和技能沉淀能力。对数据团队来说，下面几个原生能力正好对准了这类流程痛点：

AI驱动数仓建设的Harness工程实践——本体建模、知识分层与上下文工程NC65，5312张表，179个模块。字段名长这样：cinvoicecustid、fstatusflag、nsummny。你让Claude Code来建DWD层，它连哪张表存销售额都找不到。

金刚石散热越强，管路越先见顶最近朋友圈被刷屏了——台积电选了金刚石，英伟达也跟进，标题清一色写着「金刚石替代液冷」。我看完的第一反应是：写这标题的人，大概没算过一道乘法。

ES和Logstash日志链路系统上线后遭遇切片爆炸（解决）日志链路系统无法查到新的日志，检查logstash：根据以上报错信息现有logstash配置：pipelines.yml、pipeline.conf、sql.conf

短视频矩阵系统专业公司在流量红利见顶、获客成本高企的当下，短视频矩阵系统已成为企业实现规模化获客的核心基础设施。然而，市面上的服务商多如牛毛，从头部大厂到垂直新锐，产品功能与落地效果参差不齐。本文将从技术实力、场景落地效率、成本控制与安全风控四个维度，对当前主流的几家专业公司进行深度对比，为企业选型提供一份客观参考。

AI工具 | 爆火开源项目Odysseus AI 工作台：从项目介绍、部署情况及其使用等多方位分析指南（含详细步骤）2026年5月31日，全球拥有超过1.1亿YouTube订阅者的顶流博主 PewDiePie（Felix Kjellberg）在 GitHub 上悄然开源了一个项目。没有发布会、没有营销稿，README 只有一句话：“Odysseus is a self-hosted workspace with powerful local tools”。