Java 语言基础概念与常识之主要特点解析
Java是一种广泛应用于企业级开发、移动应用（如Android）、大数据处理及云计算等领域的编程语言。其核心特点包括跨平台性（一次编写，到处运行）、面向对象设计、自动垃圾回收、多线程支持和高性能表现。Java通过JVM实现跨平台，具备强大的健壮性和安全性，同时拥有丰富的标准库与活跃的开发者社区。本文深入解析Java的技术优势及其在电商系统、大数据处理和云计算中的实际应用，并提供相关面试资料供学习参考。
构建AI时代的大数据基础设施-MaxCompute多模态数据处理最佳实践
本文介绍了大数据与AI一体化架构的演进及其实现方法，重点探讨了Data+AI开发全生命周期的关键步骤。文章分析了大模型开发中的典型挑战，如数据管理混乱、开发效率低下和运维管理困难，并提出了解决方案。同时，详细描述了MaxCompute在构建AI时代数据基础设施中的作用，包括其强大的计算能力、调度能力和易用性特点。此外，还展示了MaxCompute在多模态数据处理中的应用实践以及具体客户案例，最后提供了体验MaxFrame解决方案的方式。
流批一体向量化引擎Flex
本文整理自蚂蚁集团技术专家刘勇在Flink Forward Asia 2024上的分享，聚焦流批一体向量化引擎的背景、架构及未来规划。内容涵盖向量化计算的基础原理（如SIMD指令）、现有技术现状，以及蚂蚁在Flink 1.18中引入的C++开发向量化计算实践。通过Flex引擎（基于Velox构建），实现比原生执行引擎更高的吞吐量和更低的成本。文章还详细介绍了功能性优化、正确性验证、易用性和稳定性建设，并展示了线上作业性能提升的具体数据（平均提升75%，最佳达14倍）。最后展望了未来规划，包括全新数据转换层、与Paimon结合及支持更多算子和SIMD函数。
Apache Spark详解
Apache Spark 是一个开源、分布式计算引擎，专为大规模数据处理设计。它以高速、易用和通用为核心目标。通过内存计算、DAG 执行引擎和惰性求值等特性，大幅提升数据处理效率。其核心组件包括 Spark Core、Spark SQL、Spark Streaming、MLlib 和 GraphX，支持批处理、实时流处理、机器学习和图计算。Spark 提供统一编程模型，支持多语言（Scala/Java/Python/R），并拥有强大的 Catalyst 优化器和类型安全的 Dataset API，广泛应用于大数据分析和处理场景。
《深度探秘：Java构建Spark MLlib与TensorFlow Serving混合推理流水线》
本文探讨了如何结合Apache Spark MLlib、TensorFlow Serving和Java构建混合推理流水线。Spark MLlib利用分布式计算高效处理大规模数据，完成模型训练；TensorFlow Serving专注于模型部署，提供稳定高效的推理服务；Java则以其稳健性协调两者，实现高性能与扩展性。文章分析了环境搭建、模型训练与集成、输入输出处理及性能优化等关键环节，并讨论了兼容性与性能瓶颈等挑战。这一架构在医疗、金融等领域具有广阔应用前景，展现了强大的技术潜力。