大数据之路：阿里巴巴大数据实践——日志采集与数据同步
本资料全面介绍大数据处理技术架构，涵盖数据采集、同步、计算与服务全流程。内容包括Web/App端日志采集方案、数据同步工具DataX与TimeTunnel、离线与实时数仓架构、OneData方法论及元数据管理等核心内容，适用于构建企业级数据平台体系。
试了一圈 ETL 工具后，这几款真心够用了！
ETL（数据抽取、转换、加载）是整合企业分散数据的关键技术。本文介绍了四种常用ETL工具：FineDataLink（功能全面、可视化操作）、Kettle（开源免费、灵活易用）、DataX（高效同步、适合大数据搬运）、Airflow（流程调度、任务管理），并分析了各自适用场景，助力企业根据自身需求选择合适工具，提升数据处理效率。
2025年，租赁企业如何借瓴羊Data x AI实现弯道超车？
在新一代技术浪潮下，数据智能正深刻重塑租赁行业。阿里云瓴羊联合得宸科技推出大模型解决方案，助力租赁企业实现智能化转型。通过融合通义千问与专业数据库，方案覆盖经营分析、风险识别等9大场景，推动业务全流程重构，构建以数据驱动和智能引领的增长引擎，赋能行业高质量发展。
vector与list的简单介绍
vector是表示大小可以变化的数组的序列容器。就像数组一样，vector对其元素使用连续的存储位置，这意味着也可以使用指向其元素的常规指针上的偏移量来访问其元素，并且与数组中的元素一样高效。但与数组不同的是，它们的大小可以动态变化，它们的存储由容器自动处理。在内部，vector使用动态分配的数组来存储其元素。当插入新元素时，可能需要重新分配此数组才能增大大小，这意味着分配一个新数组并将所有元素移动到该数组。