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。

数据安全：105个必备词汇定义解读！

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

💡 JuiceFS 是一款高性能、云原生分布式文件系统，拥有企业版与社区版两个版本。 企业版：面向海量文件、高性能应用场景，如 AI 模型训练、大数据平台分布式计算、高性能计算。 企业可采用云服务版或者本地部署。社区版：面向通用场景，易于维护和使用，方便定制化，适合热衷参与开源社区建设的团队。在 Apache 2.0 协议下发布，目前有约 10.8K GitHub 星标 。

跨境电商数据分析常常面临着数据的海量增长、多平台运营的复杂性、以及跨国交易的多变性等问题。这也导致从事跨境电商的朋友在分析数据时饱受困扰。但其实只要明确了思路，选对了工具，也可以实现高效的跨境电商数据分析。下面老李就结合我个人的从业经验，为大家系统说明一下跨境电商分析的思路和步骤。

Fluss 项目是由阿里云智能 Flink 团队研发的一款面向流分析的下一代流存储，旨在解决流存储在分析方面长期存在的挑战。Fluss 的项目定位是为 Apache Flink 提供实时流存储底座，进一步提升 Flink 实时流计算的能力。因此，Fluss 的名字源自“FLink Unified Streaming Storage” 的首字母缩写。

Apache Celeborn 是一个统一的大数据中间服务，致力于提高不同MapReduce引擎的效率和弹性。为了Spark on Kubernetes的弹性以及解决External Shuffle Service的灵活性和稳定性不足，eBay引入 Celeborn 作为Remote Shuffle Service。本文介绍了eBay基于最新 RESTful API 进行自动化管理Celeborn

StarRocks 社区的年度盛会——StarRocks Summit Asia 2024 将于 12 月 7 日在北京隆重登场！ StarRocks 社区作为连接用户、平台方、业务方、技术爱好者与学术人员的开放平台，始终致力于打造标准化的行业解决方案，让每一位参与者都能在实践中汲取经验，在交流中碰撞创新。

在软件开发领域，代码仓库的管理方式对项目的效率和协作有着重要影响。 随着项目结构的日益复杂和开发挑战的不断增长，传统的单一代码库（Monolith）在应对多项目、多库和多服务的情况下显得力不从心，正是在这个背景下，Monorepo（微服务大仓）和Multirepo（微服务多仓）的概念应运而生。

如果说互联网的目标就是连接一切，那么推荐系统的作用就是建立更加有效率的连接，推荐系统可以更有效率的连接用户与内容和服务，节约了大量的时间和成本。 如果把推荐系统简单拆开来看，推荐系统主要是由数据、算法、架构三个方面组成。

随着 Apache Doris 项目的火热，很多想尝鲜或者试用的小伙伴都希望通过 Docker 来快速拉起一个功能测试或者开发的集群，但由于一些变更原因，Doris On Docker 这一块的内容还未来得及调整完，所以为了让更多的小伙伴不卡在快速使用的路上，特此出一版教程给大家快速拉起试用。

Apache Flink 社区正在积极准备 Flink 2.0，这是自 Flink 1.0 发布 8 年以来的首次大版本发布。作为一个重要的里程碑，Flink 2.0 将引入许多激动人心的功能和改进，以及一些不兼容的破坏性变更。为了促进用户和上下游项目（例如，连接器）尽早适配这些变更，提前尝试这些令人兴奋的新功能同时收集反馈，我们现在提供了 Flink 2.0 的预览版本。

大数据引擎的中间数据有两个来源: Shuffle 和 Spill，其中最重要的是 Shuffle，据统计有超过 15%的资源消耗在 Shuffle。