版本区分（持续完善~） 2.动态分区 3.经验值推荐（持续完善~） 4.版本管理 5.在线分享 6.根据JSON数据样例生成字段信息 7.Mysql DDL -》 Doris DDL 转换（new~new~new~）

Flink SQL Connector生成工具支持根据不同数据源和连接方式可视化生成Flink SQL，目前支持的数据源类型有：Doris、MySQL、Kafka，支持的连接方式有JDBC、CDC。

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杀疯了，七款 IntelliJ IDEA 智能AI编码工具插件，都是编程利器！

通义灵码，是阿里云出品的一款基于通义大模型的智能编码辅助工具，提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等能力，并针对阿里云的云服务使用场景调优，助力开发者高效、流畅的编码。

地铁短文

在处理大量空间数据时，如何高效地判断一个点是否在一个地理围栏内是一个常见的需求。传统的方法是使用点和多边形之间的关系算法，但是当数据量大时，这种方法的性能会变得很低。为了解决这个问题，可以使用 R 树索引来加速判断。

Flink入门系列2 map flatmap算子使用

Data lake这个术语由Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)提出，他对数据湖的解释是： 把你以前在磁带上拥有的东西倒入到数据湖，然后开始探索该数据。重要的只把需要的数据倒入到Hadoop;如果你想结合来自数据湖的信息和客户关系管理系统（CRM）里面的信息，我们就进行连接，只有需要时才执行这番数据结合。

本文将从数据分析的发展历程和面临的问题，引出为什么需要通过指标去解决这些问题，并分享滴普科技指标中台的核心能力以及技术实践。 全文目录： 1. 现代数据分析的趋势及现状 2. 通过指标实现敏捷高效数据分析 3. 指标中台核心能力及技术实践 4. 结语 5. Q&A

指标平台，这个概念现在很火，小伙伴让来讲下，本文就来说说这个概念，以及这个概念在目前一些 BI 体系下，可以怎么结合。

数据资产治理是大数据应用中的重要一环。有效的数据治理可以降本增效，提升数据利用效率。数据治理还需要平台化工具来辅助。本文将介绍滴滴出行在大数据资产治理方面的实践。 今天的介绍会围绕下面五方面展开： 1. 滴滴大数据资产管理平台 2. Hadoop 治理实践 3. ES 治理实践 4. 未来规划 5. 问答环节

本文将介绍理想汽车在 Flink on K8s 的数据集成落地实践。 分享分为四个部分： 1. 理想数据集成的发展与现状 2. 数据集成的落地实践 3. 数据集成云原生的落地实践 4. 未来规划

本次分享将围绕以下四个方面展开： 1. 蚂蚁实时数仓架构 2. 实时数据质量保障 3. 流批一体应用 4. 数据湖落地展望

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导读：随着业务在金融、保险和商城领域的不断扩展，众安保险建设 CDP 平台以提供自动化营销数据支持。早期 CDP 平台依赖于 Spark + Impala + Hbase + Nebula 复杂的技术组合，这不仅导致数据分析形成数据孤岛，还带来高昂的管理及维护成本。为解决该问题，众安保险引入 Apache Doris，替换了早期复杂的技术组合，不仅降低了系统的复杂性，打破了数据孤岛，更提升了数据处

基于apache-doris-2.0.5版本进行集群部署

实时大数据分析是企业决策的关键，可以让企业获得实时反馈，及时调整策略。Apache Flink 流计算加上 OLAP 系统的组合可以让部分数据实时流动、实时更新、实时查询可见。但是，维护流批两套架构带来的成本、流批割裂、数据封闭等问题，还有大量离线数据无法迁移到实时分析的链路中。

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数据分析平台一直是大数据应用最基础、最核心的应用之一。相比于原有的传统BI软件和数据库提供分析能力有很多局限，例如：数据处理效率低，大数据处理能力不足以及无法和线上数据商业化应用推荐和服务打通等。iData作为游戏大数据分析系统，在服务腾讯海量的游戏产品过程中，经过多年的迭代和实践，形成iDataCharts大数据可视化和iDataEngin大数据分析引擎为核心能力的大数据分析系统。

1.什么是数据湖 2.数据湖的基本特征 3.数据湖基本架构

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总而言之，这一讲话的很多理念，从优先经济发展的决心，到进一步开放市场和欢迎跨国企业继续在华投资，特别是关于高质量增长和可持续发展，与梅赛德斯-奔驰的理念不谋而合。我们将会进一步在中国加大投入，在华发展，与华共进。

对动力电池状态进行精准评估，从而更好地了解电池当前的状态。动力电池实时状态分析的应用场景非常广泛，涉及到电动汽车的研发、生产、使用、维护等各个环节，是电动汽车发展的重要支撑技术之一。

DolphinScheduler使用需知，常见使用问题及高危操作合集

新零售，就是以消费者体验为中心的数据驱动的泛零售形态，依托大数据技术，使得零售商获得大量用户的精准数据，驱动“人”、“货”、“场”三者关系的重构。在《让人、货、场重构的新零售是什么？》这篇文章中，我们已经简单的给大家说明了什么叫做“人”、“货”、“场”三者关系的重构，今天我们就来讨论讨论，大数据在新零售领域中的作用。

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持续更新~，纯干货分享！纯干货分享！纯干货分享！大数据技术已经深刻影响了各行各业，包括企业、政府、医疗、金融、科学研究等领域。通过对海量数据的挖掘和运用，人们可以更好地了解市场趋势、客户需求、产品性能等信息，从而做出更明智的决策。

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设备数据是非常宝贵的资源。这些数据中蕴含了设备的运行状态、性能表现、使用情况等关键信息，对于设备生产商和设备使用者来说，深入地分析和挖掘这些数据，可以带来许多实际的益处。对于设备生产商来说，分析设备运行数据可以帮助他们了解设备的真实表现和存在的问题。对于设备使用者来说，通过分析数据，使用者可以了解到设备的运行状态、性能变化和潜在的故障风险，从而及时采取相应的维护措施。