Flink SQL 详解:流批一体处理的强大工具
Flink SQL 是 Apache Flink 提供的 SQL 引擎，支持流批一体处理，统一操作流数据与批数据，具备高性能、低延迟、丰富数据源支持及标准 SQL 兼容性，适用于实时与离线数据分析。
痛点：数据量太大怎么办？用API分页查询+增量解决
在处理大数据量API同步时，采用分页查询与增量更新策略可有效避免性能瓶颈与服务限流，提升同步效率与稳定性。本文详解四种分页方式（页码、游标、时间戳、ID分页）与三种增量机制（时间戳、版本号、日志订阅），并提供组合策略与优化技巧，助你高效完成数据同步。
消息中间件篇
本内容总结了RabbitMQ与Kafka在消息队列中的常见问题及解决方案，涵盖消息不丢失、不重复消费、顺序性、高可用、性能优化等方面，适用于面试或技术选型参考。
搞大数据集成，这些基本原理你得先清楚！
企业在进行大数据集成时，常因忽视对数据本质的统一认知，导致集成失败。本文指出，大数据集成不仅是技术问题，更需明确数据本体论，建立企业级“数据通用语言”，包括核心数据对象、唯一标识及关系定义。只有在业务语义一致的基础上，结合技术实施，才能打破数据孤岛，实现数据价值。
Kafka为何这么快？企业级Kafka该怎么部署？
Kafka凭借其高吞吐、低延迟和横向扩展能力，成为现代实时数据处理的核心组件。其“快”源于顺序写盘、零拷贝、批量处理和无锁设计等架构优化。本文深入解析Kafka的高效机制，并探讨企业在实际应用中的架构设计、安全管理与平台化治理策略，助力构建稳定高效的数据流平台。
淘天AB实验分析平台Fluss落地实践：更适合实时OLAP的消息队列
淘天集团数据开发团队基于Fluss构建新一代实时数仓，解决数据消费冗余、探查困难及大State运维难题。Fluss融合列存与实时更新能力，支持列裁剪、KV点查、Delta Join及湖流一体，显著降低IO与计算资源消耗，提升作业稳定性与数据探查效率。已在淘天AB实验平台落地，覆盖搜索、推荐等核心业务，通过618大促验证，实现千万级流量、秒级延迟，资源消耗降低30%，State缩减超100TB。未来将持续深化湖仓架构，拓展AI场景应用。