在大数据处理领域，Lambda 架构是使用非常广泛的一种架构。Lambda 架构将数据处理分成单独的两条链路，一条是离线计算链路，通常由 Hive 作为离线计算链路的存储，另外一条是实时链路，通常由流存储，如 Kafka 作为实时链路的存储。

SeaTunnel Engine 的Master服务和Worker服务分离，每个服务单独一个进程。Master节点只负责作业调度，RESTful API，任务提交等，Imap数据只存储在Master节点中。Worker节点只负责任务的执行，不参与选举成为Master，也不存储Imap数据。

第三方服务或实体通过合法和非侵入性的手段，对特定目标（个人、组织、系统等）进行信息搜集和分析的过程。这种信息收集不涉及直接与目标交互或对其系统进行探测，而是通过公开可用的资源和数据来获取信息。

故障自愈系统通过智能化和自动化技术，显著提升了故障处理的及时性、智能化和可分析性，从而将被动响应转变为主动预防。

在过去的两年中，我协助eBay云计算架构师做eBay云计算部门系统架构设计审核会议的组织协调工作，于是萌生了用我们日常工作中实际的架构设计讨论来深入理解社区 Kubernetes Design Principle 的想法。文中例子来源于真实的设计迭代， 我仅是做了汇总。借此机会感谢所有为云计算系统设计做出贡献的同事， 向你们学习才让我这些年对Kubernetes的设计理念有了进一步的理解。

我把eBay 云计算部门的效率看成三个层面，第一层是代码开发的效率(包含持续集成持续发布), 第二层是架构效率，第三层是产品效率。这一篇博客主要讨论第二层架构效率。这件事情的缘起是一些架构讨论悬而不决，三年多前有一天我找到云计算部门的总架构师讨论一个设计困惑，他突然问我说许健你看过 Kubernetes 的设计原则吗？

新版本的Spark拥有更好的性能和稳定性，对于用户来说，如果长期停留在低版本的Spark，不仅会浪费集群资源，还会进一步加大平台管理团队的工作量。如果进行Spark大版本升级，考虑到版本间可能由于计算行为不一致而导致的数据质量问题，用户就要投入大量的精力去对比重要的job在不同版本下的数据质量，加大了版本升级的困难度。

Kafka 以其高吞吐量和低延迟的数据传输能力而闻名，作为一个分布式流处理平台，广泛应用于大数据、实时流处理等领域。许多大型企业和开源项目都建立在Kafka之上，在互联网公司、金融行业、物联网（IoT）等多个领域都有广泛应用

Apache Celeborn（Incubating）[1] [2] 是阿里云开源的大数据计算引擎通用 Remote Shuffle Service，旨在提升 Shuffle 的性能/稳定性/弹性，目前已广泛运行在包含阿里在内的多家企业，每天服务着生产环境数十P的 Shuffle 数据，可稳定支撑单 Shuffle 超 600T 的大作业。

随着大数据技术的迅猛发展，数据湖作为新兴的数据管理范式应运而生。在此基础上，通过简化架构、优化数据流程、引入创新技术等方式，降低企业数字化转型中的 TCO（总体拥有成本）成为可能。多点 DMALL 作为零售科技领域的先行者，我们持续探索和实践前沿技术，旨在提升数据处理效率，实现数据管理的标准化和自动化。通过这些努力，我们逐步构建了一个更高效、更具成本效益的大数据生态系统，赋能企业决策和生产运营。

数据安全：105个必备词汇定义解读！

在现代 IT 运维中，容器化技术的普及使得 Docker 成为服务器管理的重要工具之一。然而，在实际生产环境中，服务器因各种原因（如定期维护、意外断电或升级操作系统）重启后，如何让 Docker 容器自动恢复运行成为一个关键问题。本文将详细介绍如何确保 Docker 容器在服务器重启后自动重启，包括相关原理、配置方法以及一些常见的注意事项。

见过几千行代码的 controller吗？我见过。 见过全是 try catch 的 controller 吗，我见过。 见过全是字段校验的 controller 吗，我见过。 见过全是业务代码的 controller 吗？不好意思，我们公司很多业务写在 controller 的。 看见这些我真的血压高。

随着网络攻击的日益复杂，漏洞管理已经成为保障信息安全和保护企业资产的核心环节。漏洞管理工具能够有效地帮助企业及时发现、评估、修复系统中的安全漏洞，从而降低数据泄露、网络攻击等风险。漏洞管理不仅仅是一个技术层面的任务，它涉及到企业的各项安全操作，包括资产发现、漏洞扫描、补丁管理、以及合规性检查等。

让我们一起揭开统计信息的神秘面纱，看看这个默默无闻的"幕后英雄"如何让你的查询性能起飞！

Apache Flink 社区非常高兴地宣布，Flink CDC 3.2 系列的第一个稳定性修复版本 3.2.1 已经正式发布。

早期，同程旅行的数仓体系基于 Hive 来实现离线数据分析，在满足用户实时需求方面存在不足。为了解决这一问题，我们引入了 Apache Kudu 组件，将 ODS 层的数据同时写入 Hive 和 Kudu。由于 Kudu 不支持流式读取，我们通过 Spark 读取Kudu进行下游处理，以 10 分钟或 1 小时为周期调度任务，将处理后的数据写回 Kudu 表。

网上关于大模型的文章也很多，但是都不太容易看懂。小枣君今天试着写一篇，争取做到通俗易懂。

今天来分享 6 个只有中国人才懂的前端工具库，这些工具在特定场景下非常有用！

Hadoop3.4或者 hive4在jdk17运行报错 module java.base does not “opens java.net“ to unnamed module @305fd85d