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。

Calcite SqlNode toSqlString方法源码解析

Apache Calcite解析 DDL 语句

Calcite SqlParser config介绍

Calcite SQL 方言转换

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。

探讨从入门到精通的全过程，解析关键技能、挑战与成长策略，助力数据分析师实现职业跃迁。

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

精品数据分析案例之直播电商GMV分析

一文讲清楚电商平台用户评价分析

一文讲清楚商品分析之返货品画像分析怎么做

小白也能看懂的零售数据分析“人货场”模型之“场”

手把手带你搭建零售数据分析“人货场”模型之“货”

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。

大家好，我是独孤风，从本周开始，争取每周为大家带来一个优秀的开源项目推荐。 开源项目不仅促进了技术的发展和普及，还为全球范围内的开发者和用户社区建立了一个共享知识、协作和创新的平台。站在巨人的肩膀上才能看的更远，我们平时也应该多多关注开源项目，不仅学习其丰富的知识，也要找机会为开源事业做出自己的贡献。

服务器被容器build缓存空间占满空间处理方法