让我们回顾一下为何 Kubernetes (K8s) 能够裨益四方。

都说互联网大厂员工卷。但现在，他们有了最强劲的对手——那就是新能源汽车员工。作为目前最炙手可热的行业，身处在内的每个人，都是“内卷之王”！ 以前，车企（特别是德系）要40-50个月才能出一款新车。但现在，中国新能源平均20个月就能搞定新品这其中要完成各种硬件测试+软件适配 速度只能说可！怕！

在大数据处理领域，Apache Flink 以其独特的流批一体架构，为开发者提供了强大的实时数据处理能力。然而，在选择 Flink 作业的执行模式时，开发者们普遍的经验是：流模式适用于对实时性要求较高的场景，如实时日志监控、在线欺诈检测等。这些场景要求系统能够持续处理不断产生的数据流，并在尽可能短的延迟时间内生成结果。而批模式则更适用于对大量历史数据进行统一处理，......

大部分数据开发工程师基于Apache SeaTunnel的二次开发，可能做的就是任务提交，任务的一些监控，还有在任务没有跑起来之前，我们可能需要预先知道跑起来之后的可能一些结果。

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下面是Flink读取Kafka数据的代码，其中就有五种读取offset的方式，并配置相应的介绍。

这些规范和案例有助于设计安全性高、性能优越、用户友好的API接口，提高系统稳定性和用户体验。

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在数据库管理和开发中，SQL查询的优化是提高应用性能和响应速度的关键。以下是十条高级SQL语句优化的建议，包括优化的原理、具体建议及SQL例子

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对于大数据集群来说，监控功能是非常必要的，通过日志判断故障低效，我们需要完整的指标来帮我们管理Kafka集群。本文讨论Kafka的监控以及一些常用的第三方监控工具。

​ 数据质量监控（DQC）是最近很火的一个话题,也是数据治理中最重要的一环。有一句话说得好。数据质量未必是数据治理中最重要的一部分,但是数据质量可能是让数据治理工作全部崩盘的第一步

大家好，我是独孤风。元数据管理平台层出不穷，但目前主流的还是Atlas、Datahub、Openmetadata三家，那么我们该如何选择呢？ 本文就带大家对比一下。要了解元数据管理平台，先要从架构说起。