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DMS Airflow 是基于 Apache Airflow 构建的企业级数据工作流编排平台，通过深度集成阿里云 DMS（Data Management Service）系统的各项能力，为数据团队提供了强大的工作流调度、监控和管理能力。本文将从 Airflow 的高级编排能力、DMS 集成的特殊能力，以及 DMS Airflow 的使用示例三个方面，全面介绍 DMS Airflow 的技术架构与实践应用。

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1月20日，上海见

FileTxnSnapLog是ZooKeeper中用于管理事务日志和快照的核心类，封装TxnLog与SnapShot，实现数据持久化。通过restore和save方法，支持从快照和日志中恢复及保存内存数据库DataTree，保障数据一致性。

本课程深入讲解微服务核心组件XXL-JOB任务调度原理，涵盖其架构、分布式任务处理、幂等性设计及MySQL存储引擎、索引机制、SQL优化与分库分表策略，全面提升系统性能与可靠性。

本文深入分析ZooKeeper的Watcher机制核心类与源码实现，涵盖Watcher接口、Event枚举（KeeperState、EventType）、WatchedEvent事件封装、ClientWatchManager及ZKWatchManager的管理逻辑，重点解析事件触发与Watcher通知机制，帮助理解ZooKeeper分布式协调中的状态监听与回调原理。

本文从源码角度解析Zookeeper的序列化机制，重点分析`org.zookeeper.jute`包中的核心接口：`InputArchive`、`OutputArchive`、`Index`和`Record`，并通过实例演示其在数据读写中的应用。

本文深入分析ZooKeeper持久化核心类FileTxnLog源码，涵盖事务日志结构、文件格式及关键操作。重点解析append、commit、truncate等方法，揭示日志追加、校验、提交与截断机制，结合TxnLog接口与迭代器实现，全面理解ZooKeeper数据持久化原理。（238字）

图示展示了人工智能发展的三个阶段：感知智能、认知智能与生成智能。从语音识别、图像识别，到自然语言理解、知识推理，再到内容生成、创作辅助，AI正逐步深入人类生产与生活各领域，推动技术革新与产业变革。

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报表要求的数据格式总是千奇百怪？其实用SQL就能让数据轻松“变形”。想把多行内容（比如各科成绩）合并成一行里的多列，可以用经典的CASE WHEN，或者在11g以上版本里用更简洁的PIVOT。反过来，把宽表拆成多行，也有UNION ALL和更方便的UNPIVOT。学会这些，再配合UNION、INTERSECT等集合运算，数据就能随心所欲地展示了。

拿到手的数据不总是规规矩矩的？Oracle内置了超多实用函数，可以直接在SQL里“加工”数据。无论是大小写转换、截取字符串，还是日期的加减、数字的四舍五入，都有对应的函数。特别推荐用NVL来优雅地处理空值，以及用CASE语句实现复杂的判断逻辑，能让你的查询既强大又省事。

PostgreSQL逻辑复制扩展pglogical2安装及使用详解

想把分散在多个表里的数据拼起来看？核心就靠JOIN（连接）和子查询。可以用INNER JOIN找到两边都匹配的记录，或用OUTER JOIN查看单边也存在的数据。一个非常强大的技巧，是把一个查询结果当成临时表来用，能让复杂的统计分析变得清晰。再结合新版本里简洁的分页语法，跨表取数和展示就得心应手了。

本文介绍如何利用Dify、云原生数据仓库AnalyticDB PostgreSQL版的Supabase及大语言模型（LLM）构建AI客服系统，实现售后咨询、订单查询等自动化处理，提升响应效率与客户满意度。

1688商家正面临流量下滑的严峻挑战，平台转型、算法升级与外部竞争加剧使传统运营模式难以为继。面对困境，主动求变才是出路：通过内容化转型、直播短视频、数据驱动和私域沉淀等新策略，提升数字化能力与客户价值。唯有创新升级，才能穿越周期，赢得未来。

金仓数据库（KingbaseES）是基于PostgreSQL开发的国产关系型数据库，具有自主知识产权。其体系结构涵盖逻辑存储、物理存储、进程与内存管理，支持高可靠性与性能优化，广泛应用于关键信息基础设施领域。

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这篇文章讨论了一个金融级实时Tick数据项目的失败与修复。项目最初使用Celery、Kafka和Redis，但因缺乏重试、幂等和安全策略导致问题。文章提出了四个关键改进方向，修复后的系统满足了金融级要求，总结了五点教训。

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本文深入讲解数据库事务隔离级别与锁机制，涵盖ACID特性、并发问题（脏读、不可重复读、幻读）、四种隔离级别对比及MVCC原理，分析表锁、行锁、间隙锁、临键锁等机制，并结合实例演示死锁处理与优化策略，帮助理解数据库并发控制核心原理。

阿里云AnalyticDB团队近期在VLDB 2025上发表了关于增量计算的最新研究成果——论文《Streaming View: An Efficient Data Processing Engine for Modern Real-time Data Warehouse of Alibaba Cloud》。本文将对该工作进行简要介绍。

在评估数据库性能时，如何同时衡量“算得快”和“算得省”一直是工程师关注的核心问题。