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时序数据库的竞争已从单纯的“性能比拼”演变为生态、场景贴合度、全生命周期成本的综合较量。Apache IoTDB 在 IoT 与工业大数据赛道凭借原生分布式、树形建模、高压缩、边缘-云一体等差异化优势，为企业提供了一个能贯穿设备端到云端再到分析层的统一数据平台。面对未来十年的数据洪流，选择一款既能承载当下业务，又能随技术演进平滑扩展的时序数据库，是构建数据驱动型企业的关键一步。IoTDB 已经在这条路上迈出了坚实的步伐，也为程序员与架构师提供了广阔的发挥空间。官网介绍。
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- 羑悻的小杀马特.
- 昨天
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随着5G、物联网与工业互联网的深度融合，时序数据正以爆炸式速度增长——工业传感器的高频采集、智能电网的实时监测、车联网的动态反馈，每天都在产生PB级时序数据。据统计，2025年国内企业时序数据产生量同比增长超60%，这类数据具备的“三高两低”特性（高吞吐、高并发、高时序性、低价值密度、低查询复杂度），对数据库系统提出了严苛挑战。选择一款适配业务场景的时序数据库，直接决定了企业数据存储效率、分析成本与业务响应速度。本文将从大数据视角出发，拆解时序数据库选型的核心逻辑，通过对比国内外主流产品，深度解析Apach
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- 鸽芷咕
- 昨天
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本文介绍基于Java+Flink构建实时电商交易风控系统的实战经验。系统采用分层架构设计，包含数据采集层、实时计算层、规则引擎层、数据存储层和应用服务层，实现毫秒级风险识别与拦截。核心组件包括Flink 1.17处理交易数据流、Drools规则引擎动态匹配风险规则、Redis缓存热点数据等。文章详细提供了开发环境配置清单和Maven依赖说明，确保系统具备低延迟(≤200ms)、高吞吐(10万TPS)和高可用性(99.99%)特性。该方案已通过生产环境验证，可有效应对恶意刷单、盗刷支付等电商交易风险。
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- 青云交
- 昨天
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（6）运行产生业务数据的脚本，向mysql数据库中注入数据，并且观察kafka消费者中消费到的数据。（8）运行Datax采集工具，将HDFS上指定的数据内容到Mysql数。（9）启动FineBI报表工具，将mysql数据库中的数据进行展示\。(若内存太小，无法启动)（解决方法：停掉所有的集群，只启动这个）（7）启动flume数据采集通道，将数据从kafka集群上的。（3）启动kafka集群，并且开启kafka消费者消费。（4）启动efak对kafka集群的监控平台。#添加拦截器的配置对数据进行处理。
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- 心止水j
- 17小时前
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持久化消息与非持久化消息的落盘策略，队列索引 rabbit_queue_index（.idx 段文件、segment_entry_count、索引驻留内存成本），以及 rabbit_msg_store（msg_store_persistent / msg_store_transient）的 .rdq 追加写、file_size_limit、ETS 位置映射。重点解释 queue_index_embed_msgs_below 如何决定“小消息进索引/大消息进 store”，以及垃圾回收（garbage
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- 武子康
- 昨天
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Flink CDC 实战：从原理到踩坑全记录 摘要：本文基于Flink 1.17和Flink CDC 2.4，详细介绍如何构建实时数据同步应用。Flink CDC凭借极简架构、全增量一体化读取和无锁算法优势，成为主流数据同步方案。文章首先对比传统方案与Flink CDC的区别，重点讲解环境准备中MySQL的binlog配置要点，并通过Docker快速搭建测试环境。实战部分包含DataStream API实现，特别指出本地运行必须引入flink-connector-base依赖的"坑点"，
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- Jerry Lau
- 昨天
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2025年数字经济浪潮下，企业数字化转型面临"慢、重、贵"的传统开发模式挑战。领码SPARK融合平台创新性地采用iPaaS+aPaaS双引擎架构，提出"aPaaS八链三字诀"价值体系：创建易（搭积木）、投入省（善复用）、安全固（御无形）、交付捷（快迭代）、体验优（境随心）、运维顺（智监控）、扩展强（可伸缩）、治理明（溯源头）。平台融合AI、区块链等技术，通过"道法术器势"方法论重塑应用开发生命周期，为企业提供兼具理论深度与实践价值的数字化转型方案，
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- 领码科技
- 昨天
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摘要： Claude Code Skills 是Anthropic推出的功能扩展机制，通过加载标准化"技能包"使AI能自动执行特定任务。Skills包含指令和资源文件，支持个人、项目及插件三种部署方式，具有自主激活特性——用户只需自然语言描述需求，Claude会自动匹配并调用对应Skill。其核心应用包括代码规范审查、提交信息生成、单元测试编写等场景。每个Skill通过SKILL.md文件定义触发条件，用户可通过调试模式或直接询问确认Skill激活状态。官方提供200+预置Skills，
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- 晨启AI
- 昨天
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在实际的开发环境中，解决数据倾斜的第一步往往是要判断是否真的发生了数据倾斜，如果没有发生而急于使用倾斜调优，不仅浪费资源同时还很可能陷入到“药不对症”问题久久不能解决的循环中。同时在实际环境中，即便发生了数据倾斜，引起倾斜的原因也可能是多种多样的，本文的数据倾斜解决思路针对不同的情况有不同的方法，但实际解决问题的过程中可以灵活组合使用。
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- m0_59739011
- 前天
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是指在数据仓库中用于存储“编码-描述”映射关系的标准化参考表。字段说明code_type编码类型（如：性别、订单状态）code_value编码值（如：M, F, 1, 0）对应的人类可读描述（如：男、女）数据来源系统生效时间失效时间（支持历史变更）is_active当前是否有效description: 男性Code Reference 虽然看似简单，却是构建高质量、可持续演进的大数据数仓的重要基石。✅ 提升数据一致性与可读性✅ 降低 ETL 复杂度与维护成本✅ 支持灵活的业务变化与历史追溯。
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- 写代码的【黑咖啡】
- 16小时前
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数据有哪些字段？类型是否正确？哪些字段为空？空值率是多少？字段的取值范围、唯一值数量、频率分布是怎样的？是否存在异常值、非法格式或业务规则违反？不同表之间是否存在关联关系（主外键）？Data Profiling 就是“给数据做体检”。✅尽早做：在数据接入之初就要开展 profiling✅持续做：不是一次性任务，而是常态化运营✅自动化做：集成到 DevOps 流程中，减少人工干预✅可视化做：让结果易于理解和传播✅闭环管理：发现问题 → 下发工单 → 跟踪修复 → 验证效果。
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- 写代码的【黑咖啡】
- 14小时前
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本文探讨了企业级ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）应用从日志收集工具向工程体系的演进路径。提出了"一个中心思想、三个关键阶段和六个核心实施要点"的最佳实践框架，强调日志治理应是持续迭代的工程过程。重点包括：统一日志格式规范、渐进式改造遗留系统、优化索引存储策略、构建高可用架构、建立智能告警机制，以及将日志分析延伸至业务决策支持。文章还分析了ELK架构向EFK（Elasticsearch、Flink、Kibana）演进的技术趋势，并建议采用分阶段实施策略，
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- 管理大亨
- 17小时前
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在分布式系统的世界里，数据可靠性与系统性能之间的平衡一直是工程师们面临的核心挑战。Apache Kafka作为分布式流处理平台的佼佼者，其背后的ISR（In-Sync Replicas）机制正是解决这一挑战的关键所在。本文将带领读者深入探索Kafka ISR机制的理论基础、实现细节与实践应用，揭示它如何在保证数据可靠性的同时最大化系统性能。我们将从分布式系统的根本挑战出发，一步步解析ISR的工作原理、与其他副本机制的区别、在各种故障场景下的行为，以及如何在生产环境中优化配置以应对不同业务需求。
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- 程序员光剑
- 昨天
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