Flink是一个流处理框架，一个Flink-Job由多个Task/算子构成，逻辑层面构成一个链条，同时Flink支持并行操作，每一个并行度可以理解为一个数据管道称之为SubTask。

本文将重点介绍如何利用物化视图进行查询改写。文章将全面介绍物化视图的基本原理、关键特性、应用案例、使用场景、代码细节以及主流大数据产品的物化视图改写能力对比。

介绍 Kafka Streams 的原理架构，常见配置以及在监控场景的应用。作者：来自 vivo 互联网服务器团队- Pang Haiyun

Apache Hudi 1.0.0 是 Apache Hudi 的一个重要里程碑版本。此版本包含重要的格式更改和令人兴奋的新功能。

本节主要总结了单机模式下使用 seatunel完成官方示例程序，初步体会使用，其实使用起来还是很简单的，模式同我之前介绍的 DataX如出一辙，可喜的是它有自己的 web页面可以配置， 因此后面我将分享下如何在页面中进行配置同步任务，最后时间允许的情况下，分析起优秀的源码设计思路，千里之行始于足下，要持续学习，持续成长，然后持续分享，再会～。

Apache SeaTunnel 是啥？ 下一代高性能、分布式、海量数据集成框架。 支持上百个数据源、传输速度快、准确率高，丰富易扩展的连接器和插件化的连接器设计，能够更轻松的运行复杂的集成。 是一个分布式、高性能的数据集成平台，用于数据迁移和实时流处理任务。

摘要：文章主要介绍了 Flink 2.0 - preview1 版本。其发布于 2024 年 10 月 23 日，是自 1.0 以来首个重大更新。此版本虽为预览版，不建议用于生产环境，但可让用户提前体验新功能并为社区提供反馈。

交通路况团队主要负责AMAP（高德地图）轨迹收容和实时计算，不仅承担了实时路况的计算和发布，而且利用海量用户轨迹，陆续推出红绿倒计时和V2X（道路预警）等重磅功能，作为海量数据实时计算的基础链路，自然少不了对消息中间件的使用，一直以来我们都是集团MQ团队的重要客户，随着业务的快速发展，数据规模和计算频次进一步提升，MQ成本急剧增加，替换更加合适的消息中间件成为了必然。

AI Coding 可能是今年 AI 领域最热，最快找到 PMF 和商业化落地的赛道了。Github Copilot、Cursor、Bolt、Windsurf以及最近刚刚收费的Devin，诸多产品都实现了ARR 收入的高速增长。「海外独角兽」的这篇赛道全景图的分析，从投资角度详细梳理了目前AI Coding 赛道的代表性产品、竞争壁垒、以及之后发展的方向等，值得细读。授权转载，文章结构略有调整。

两年前，我们对 SQLite 进行了分叉。我们非常喜欢 SQLite 的嵌入式特性，但同时我们也渴望探索一种更加开放的开发模式。 在这样的背景下，libSQL 应运而生，作为一个开放的贡献项目，我们诚挚邀请社区成员加入我们，共同构建这个项目。

微信 Gauss 团队致力于提供业界领先的推荐工程技术服务，我们将持续跟进、推动关键领域的技术进步，与业界同仁一道，为提升用户价值而不懈努力。

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。