本文系统梳理了大数据领域的三大工作方向（数据开发、平台开发、基础架构）及核心技术栈，涵盖数据仓库、实时计算、数据治理等关键知识点，重点推荐掌握HBase、Flink、Kafka等加★技术。同时提出分布式系统的学习方法论，强调从组件、存储、计算、通信四个维度理解框架设计。

本文从稳定、可信、丰富、透明四个维度探讨如何基于大数据平台构建新一代数据仓库，强调通过维度/实体关系建模、星型/雪花模型结合、三层扁平化架构（基础层-中间层-集市层）实现高效数据处理。数据架构需整合结构化/半结构化/非结构化数据，通过服务化输出统计、分析及标签服务。关键点包括虚拟节点应用、强制分区设计和数据全流程治理（质量监控+生命周期管理），最终形成高容错、低成本、强时效的数据体系。

在数据爆炸式增长、合规高压常态化和业务敏捷性需求的背景下，传统数据治理模式已无法应对现代企业的挑战。DeepSeek驱动的AI数据治理通过数据智能发现、治理规则库的自我进化、质量监控规则模式变化和持续运营服务化能力提升，重新定义了数据治理规则。DeepSeek+数据治理模式融合了人工智能技术，从数据源接入、数据存储、数据清洗、数据分类到数据利用，全面提升数据治理效率和价值。

Apache Ambari 的监控系统 AMS 在大数据集群管理中逐渐暴露出诸多问题，包括单机 HBase 的存储瓶颈、运维管理复杂、性能下降、自定义监控困难、数据查询受限、用户体验不佳以及生态隔离等。随着技术债务的积累和现代监控技术的成熟，EDP 决定彻底重构 AMS，以应对不断增长的监控需求和运维挑战。

滴滴技术初识系列介绍滴滴交易市场的技术特点与挑战。包括交易市场的本质和网络效应、滴滴交易市场的技术特点、机制设计、决策智能、运筹学、强化学习和因果推断等技术领域的探讨。旨在帮助读者了解滴滴技术背后的原理和应用。

本文介绍了Iceberg表格式的概念，包括其特性如隐藏分区、模式演化等，数据类型和存储结构。同时探讨了表版本说明和Table format的核心特性和元数据组成。通过Table format，可以实现结构自由、读写自由、流批同源和引擎平权等功能。

基于Flink实时计算程序，处理用户行为数据计算商品点击量，包括分组、窗口划分、增量聚合和排序等步骤。

本文深入探讨了博主亲身参与并实践的四代数据同步技术方案。文章不仅追溯了每一代方案的诞生背景，还详尽阐述了它们的设计细节和实施过程。从2020年起步的第一代方案，该方案依托于强大的Spark框架，到最新的第四代方案，该方案采用了先进的CDC（Change Data Capture）技术，每一代方案都在实际应用场景中得到了充分的测试和验证。

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