当前企业数据处理广泛采用 Lambda 架构。Lambda 架构的优点是保证了数据的完整性，但缺点是系统的复杂性较高，需要维护两套系统，并且服务层的复杂合并逻辑可能会导致延迟。为了解决数据的完整性和实时性之间的矛盾，京东零售在数据架构上做出了一系列的革新。

Apache SeaTunnel是一站式数据集成平台，支持离线和实时数据同步，提供了灵活的扩展和高效的并行处理，确保数据一致性。 本文介绍了SeaTunnel的架构设计、核心功能、最佳实践以及如何参与社区共建，帮助用户快速上手并深入了解其强大功能。

为什么很多人会说：科学的尽头是神学？？

湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

Apache Flink PMC（项目管理委员）很高兴地宣布发布 Apache Flink 1.20.0。与往常一样，这是一个充实的版本，包含了广泛的改进和新功能。总共有 142 人为此版本做出了贡献，完成了 13 个 FLIPs、解决了 300 多个问题。感谢各位贡献者的支持！

车联网技术是车辆信息化的核心内容，是互联网、车际网V2X和车内网技术一体化发展的必然结果。今后，随着5G技术在V2X的运用，V2X通信技术能够实现更加安全、高效、便捷的驾驶体验，同时也是未来高度自动驾驶的基础支撑,是汽车产业融入万物互联时代的重要途径。相信车辆全面智能化、网联化已为时不远了。

Docker网络管理涉及从基础配置到高级策略的广泛内容，是构建稳定、可扩展的Docker化应用架构的关键。通过深入理解网络类型、配置自定义网络、优化DNS与服务发现机制、强化网络安全措施，掌握这些技巧，无论是单机环境还是分布式集群，都能确保容器间通信的顺畅与隔离，满足不同应用场景的需求。

随着车联网技术的发展，车联网TSP（Telematics Service Provider）在汽车安全、驾驶行为、智能导航等方面发挥着重要的作用。本文将主要讨论车联网TSP的技术架构方面，包括车联网TSP的组成、通信协议、数据管理等方面的内容。

Docker Compose是Docker官方的开源项目，负责实现对Docker容器集群的快速编排。Compose 是 Docker 公司推出的一个工具软件，可以管理多个 Docker 容器组成一个应用。你需要定义一个 YAML 格式的配置文件docker-compose.yml，写好多个容器之间的调用关系。然后，只要一个命令，就能同时启动/关闭这些容器

随着整个汽车出行领域新四化（电气化、智能化、网联化和共享化）的推进，各个汽车制造厂商正逐步构建以智能驾驶和智能网联为核心的车联网系统。 新一代的车联网系统对于底层消息采集、传输和处理的平台架构提出了更高的要求。

在数据库表设计中，虽然没有固定的20个规定，但可以根据广泛接受的数据库设计原则和最佳实践来总结出一些关键规定。本文是对这些规定的详细解释，并附上正反面例子进行对比说明

手指在滑动整个屏幕时，会影响浏览器的行为，比如滚动和缩放。所以在调用touch事件时，要注意禁止缩放和滚动

Kubernetes（简称k8s）作为云原生技术的核心之一，通过其强大的容器编排能力，极大地简化了分布式应用的部署、扩展和管理。在Kubernetes中，容器的运行和管理离不开底层的容器运行时（Container Runtime），如Docker、containerd、CRI-O等。而crictl作为一个命令行工具，专门用于与这些容器运行时接口（CRI）兼容的容器运行时进行交互，为......

本文主要介绍了自如 MySQL 数据迁移至 Hive 的架构升级演进，原有架构涉及到的组件众多，链路复杂，遇到很多挑战，在使用 StreamPark + Paimon 这套组合方案后有效地解决了数据集成中遇到的困境和挑战，分享了 StreamPark + Paimon 在实际应用中具体的实践方案，以及这套新秀组合方案带来的优势和收益。

HTTPS (HyperText Transfer Protocol Secure) 是一种通过 SSL/TLS 加密保护数据传输安全的 HTTP 协议。HTTPS 的加密机制是保证数据在传输过程中不会被窃取、篡改或冒充的关键。

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随着互联网的普及和发展，数据传输的安全性变得越来越重要。在这个背景下，HTTPS（Hypertext Transfer Protocol Secure）作为一种安全的HTTP协议，逐渐取代了传统的HTTP协议。很多人认为HTTPS的主要优势在于其比HTTP更安全，但HTTPS的强大远不止于此。

湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

湖仓一体（Data Lakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中，Apache Doris 持续加深与数据湖的融合，已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。

数据集成 (Data Integration) 是指将不同来源的数据整合到一个统一的数据库或数据仓库中，以便进行数据分析和处理。数据集成可以帮助我们从不同的数据源中提取有用的信息，并将其整合到一个统一的视图中，从而更好地理解和分析数据。