Standalone 仅适用于 DolphinScheduler 的快速体验. 如果你是新手，想要体验 DolphinScheduler 的功能，推荐使用Standalone方式体检。 如果你想体验更完整的功能，或者更大的任务量，推荐使用伪集群部署。如果你是在生产中使用，推荐使用集群部署或者kubernetes。

K8S-Dashboard 是基于网页的 Kubernetes 用户界面, 你可以使用 Dashboard 将容器应用部署到 Kubernetes 集群中，也可以对容器应用排错，还能管理集群资源

这是一篇关于使用 Dinky 操作 Paimon 的教程。包括通过 Docker 快速部署 Dinky、准备 Paimon 依赖、初始化 Paimon 表、注册 Paimon 数据源、查看HDFS Paimon 元数据以及在 S3/OSS/COS/OBS 上使用 Paimon 的方法。

中文，免费，零起点，完整示例，基于最新的Python 3版本。 Python是一种计算机程序设计语言。你可能已经听说过很多种流行的编程语言，比如非常难学的C语言，非常流行的Java语言，适合初学者的Basic语言，适合网页编程的JavaScript语言等等。

Apache Spark是一个强大的大数据处理框架，广泛应用于数据分析、机器学习和实时数据处理等领域。然而，随着数据规模的扩大和作业复杂性的增加，如何有效地监控和诊断Spark作业的资源使用状态变得尤为重要。本文将探讨Spark作业的常用监控工具、任务的资源状态诊断。

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当集群处于以下几种情况时，可参考本文进行问题排查。 BE节点之间的数据不均 单个BE节点上的多个磁盘之间的数据不均 BE节点的上线和下线进度卡死（BE的tablet数量没有变化）

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Docker快速启动dinky

本文介绍了Dinky与K8s集成指南，包括环境准备、服务账号创建、镜像制作、Dockerfile编写、镜像构建推送、Kubernetes集群配置，以及FlinkSQL任务的提交。

本系列文章是 DolphinScheduler 由浅入深的教程，涵盖搭建、二开迭代、核心原理解读、运维和管理等一系列内容。适用于想对 DolphinScheduler了解或想要加深理解的读者。**

大家好，我是来自 58 同城的包磊，于 18 年加入了 58，目前所在部门是 TEG-大数据科学中心-数据 BP 部。主要负责建立整个集团的用户数据体系，涵盖了流量、连接、用户画像等主题数仓的建设。

因为在工作中需要推动Apache DolphinScheduler的升级，经过预研，从1.3.4到3.1.2有的体验了很大的提升，在性能和功能性有了很多的改善，推荐升级。 查看官方的升级文档，可知有提供升级脚本，如果只是跨小版本的更新那么只用执行脚本就好了，但跨多个大版本升级时依然容易出现各种问题，特此总结。

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。

一文搭建零售数据分析“人货场”模型之“人”

扣子（Coze）AI Bot 开发平台，作为一个新兴的 AI 技术工具，旨在为开发者提供一个强大的、易于使用的平台，以便快速构建和部署智能聊天机器人。这个平台的市场定位是服务于那些希望在客户服务、市场营销、数据分析等领域利用人工智能技术的企业或个人开发者。

Hadoop 体系虽然在目前应用非常广泛，但架构繁琐、运维复杂度过高、版本升级困难，且由于部门原因，数据中台需求排期较长，我们急需探索敏捷性开发的数据平台模式。

平安银行五位一体，做零售金融的领先银行，五位一体是由开放银行、AI 银行、远程银行、线下银行、综合化银行协同构建的数据化、智能化的零售客户经营模式，这套模式以数据为基础，AI 为内核，通过画像识别，基于场景数据分析，通过高效组织内部资源，为客户提供精准服务，实现零售转型业务增长的第二曲线。 通过颠覆传统“以产品为中心”模式，真正实现以客户为中心、以 AI 、大数据为驱动，以 KYC/KYP/KYA

今天，跟大家分享一下kafka 的存储机制及如何根据 offset 查找消息的。