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2025年08月

• 08.03 15:51:11
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  大数据之路：阿里巴巴大数据实践——元数据与计算管理

  本内容系统讲解了大数据体系中的元数据管理与计算优化。元数据部分涵盖技术、业务与管理元数据的分类及平台工具，并介绍血缘捕获、智能推荐与冷热分级等技术创新。元数据应用于数据标签、门户管理与建模分析。计算管理方面，深入探讨资源调度失衡、数据倾斜、小文件及长尾任务等问题，提出HBO与CBO优化策略及任务治理方案，全面提升资源利用率与任务执行效率。
• 08.03 13:24:10
  发表了文章 2025-08-03 13:24:10

  大数据之路：阿里巴巴大数据实践——事实表设计

  事实表是数据仓库核心，用于记录可度量的业务事件，支持高性能查询与低成本存储。主要包含事务事实表（记录原子事件）、周期快照表（捕获状态）和累积快照表（追踪流程）。设计需遵循粒度统一、事实可加性、一致性等原则，提升扩展性与分析效率。
• 08.02 17:57:54
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  大数据之路：阿里巴巴大数据实践——OneData数据中台体系

  OneData是阿里巴巴内部实现数据整合与管理的方法体系与工具，旨在解决指标混乱、数据孤岛等问题。通过规范定义、模型设计与工具平台三层架构，实现数据标准化与高效开发，提升数据质量与应用效率。

  

2025年07月

• 07.27 16:45:38
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  大数据之路：阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述

  数据建模解决数据冗余、资源浪费、一致性缺失及开发低效等核心问题，通过分层设计提升性能10~100倍，优化存储与计算成本，保障数据质量并提升开发效率。相比关系数据库，数据仓库采用维度建模与列式存储，支持高效分析。阿里巴巴采用Kimball模型与分层架构，实现OLAP场景下的高性能计算与实时离线一体化。
• 07.26 13:54:41
  发表了文章 2025-07-26 13:54:41

  大数据之路：阿里巴巴大数据实践——实时技术与数据服务

  实时技术通过流式架构实现数据的实时采集、处理与存储，支持高并发、低延迟的数据服务。架构涵盖数据分层、多流关联，结合Flink、Kafka等技术实现高效流计算。数据服务提供统一接口，支持SQL查询、数据推送与定时任务，保障数据实时性与可靠性。
• 07.20 15:03:12
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  大数据之路：阿里巴巴大数据实践——离线数据开发

  该平台提供一站式大数据开发与治理服务，涵盖数据存储计算、任务调度、质量监控及安全管控。基于MaxCompute实现海量数据处理，结合D2与DataWorks进行任务开发与运维，通过SQLSCAN与DQC保障代码质量与数据准确性。任务调度系统支持定时、周期、手动运行等多种模式，确保高效稳定的数据生产流程。

  
• 07.19 16:32:39
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  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。
• 07.12 17:08:35
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  Apache Iceberg数据湖高级特性及性能调优

  性能调优涵盖索引优化、排序策略与元数据管理。通过布隆过滤器、位图索引等提升查询效率，结合文件内/间排序优化I/O与压缩，辅以Z-Order实现多维数据聚集。同时，合理配置元数据缓存与清单合并，加速查询规划。适用于点查、全表扫描及高并发写入场景，显著提升系统性能与资源利用率。
• 07.06 15:41:32
  发表了文章 2025-07-06 15:41:32

  Apache Iceberg数据湖基础

  Apache Iceberg 是新一代数据湖表格式，旨在解决传统数据湖（如 Hive）在事务性、并发控制和元数据管理上的不足。它支持 Spark、Flink、Trino 等多种计算引擎，提供 ACID 事务、模式演化、分区演化等核心特性，具备良好的云存储兼容性和高性能查询能力，适用于大规模结构化数据分析场景。
• 07.05 17:14:44
  发表了文章 2025-07-05 17:14:44

  Spark SQL架构及高级用法

  Spark SQL基于Catalyst优化器与Tungsten引擎，提供高效的数据处理能力。其架构涵盖SQL解析、逻辑计划优化、物理计划生成及分布式执行，支持复杂数据类型、窗口函数与多样化聚合操作，结合自适应查询与代码生成技术，实现高性能大数据分析。

2025年06月

• 06.14 18:53:55
  发表了文章 2025-06-14 18:53:55

  Trino权威指南

  Trino（原Presto SQL）是一款开源分布式SQL查询引擎，专为大数据联邦查询设计。它支持秒级查询PB级数据，可无缝对接Hive、MySQL、Kafka等20+异构数据源。其核心特性包括高速查询、弹性扩展和低成本使用，适合交互式分析与BI场景。Trino采用无共享架构，通过列式内存格式和动态代码生成优化性能，并提供丰富的连接器实现计算存储分离，最大化下推优化以提升效率。
• 06.14 14:54:28
  发表了文章 2025-06-14 14:54:28

  Spark RDD 及性能调优

  RDD（弹性分布式数据集）是Spark的核心抽象，支持容错和并行计算。其架构包括分区、计算函数、依赖关系、分区器及优先位置等关键组件。操作分为转换（Transformations）与行动（Actions），提供丰富的API支持复杂数据处理。 执行模型涵盖用户代码到分布式执行的全流程，通过DAG调度优化任务划分与资源分配。内存管理机制动态调整存储与执行内存，提升资源利用率。 性能调优涉及资源配置、执行引擎优化及数据处理策略。Catalyst优化逻辑计划，Tungsten提高运行效率，而合理分区与缓解数据倾斜可显著改善性能。这些特性共同确保Spark在大规模数据处理中的高效表现。
• 06.08 17:14:05
  发表了文章 2025-06-08 17:14:05

  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。
• 06.07 16:23:49
  发表了文章 2025-06-07 16:23:49

  深入浅出Docker

  Docker是一种基于容器技术的开源平台，用于自动化应用的部署、扩展和管理。其核心组件包括镜像（Image）、容器（Container）和仓库（Registry）。镜像是静态只读模板，采用分层存储结构；容器是镜像的运行实例，通过Linux Namespace和Cgroups实现隔离与资源限制；仓库用于集中存储和分发镜像。Docker支持数据持久化（Volumes）、多种网络配置（如Bridge、Host、Overlay等）以及高效的操作命令，帮助企业实现快速开发、测试和部署流程。

2025年05月

• 05.25 18:34:56
  发表了文章 2025-05-25 18:34:56

  分布式消息中间件设计与实现

  本文深入探讨了消息中间件的核心功能实现与高并发、高可用设计。在生产者设计中，涵盖消息构造、序列化、路由策略及可靠性保障（如ACK机制）。消费者部分分析了拉取/推送模式、分区分配与消息确认机制。同时，Broker作为核心组件，负责消息路由、存储和投递，并通过索引技术实现快速检索。 高并发设计方面，重点讨论了文件存储（顺序写入、分段存储）、日志结构存储及负载均衡策略（如哈希分区、轮询分区）。为确保高可用性，文章详细解析了主从复制、故障转移机制以及同城/异地多活容灾方案。
• 05.24 14:30:43
  发表了文章 2025-05-24 14:30:43

  分布式消息中间件基础

  消息中间件是一种基于异步消息传递的分布式系统通信工具，核心功能包括消息传输、存储、路由与投递，能够实现系统解耦、异步处理和流量削峰。其主要组件包括生产者、消费者、Broker、主题/队列等，支持点对点和发布-订阅两种消息模型。主流中间件如Kafka（高吞吐）、RabbitMQ（灵活路由）、RocketMQ（事务支持）各有特色，适用于不同场景。此外，中间件还涉及多种协议（AMQP、MQTT等）、可靠性传输机制（持久化、确认机制）、顺序性与重复性问题解决以及事务支持（两阶段提交、本地消息表等）。选择中间件需根据业务需求权衡性能、功能和运维成本。
• 05.18 19:54:06
  发表了文章 2025-05-18 19:54:06

  Nginx配置与命令

  Nginx 是一款高性能的 HTTP 和反向代理服务器，其配置文件灵活且功能强大。本文介绍了 Nginx 配置的基础结构和常用指令，包括全局块、Events 块、HTTP 块及 Server 块的配置方法，以及静态资源服务、反向代理、负载均衡、HTTPS 和 URL 重写等功能实现。此外，还提供了常用的 Nginx 命令操作，如启动、停止、重载配置和日志管理等，帮助用户高效管理和优化服务器性能。
• 05.17 19:46:13
  发表了文章 2025-05-17 19:46:13

  Redis设计与实现——Redis命令参考与高级特性

  Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据类型（字符串、列表、哈希、集合等）和多种高级功能。本文档涵盖 Redis 的核心命令分类，包括数据类型操作、事务与脚本、持久化、集群管理、系统监控等。特别介绍了事务的原子性特性、Lua 脚本的执行方式及优势、排序机制、发布订阅模型以及慢查询日志和监视器工具的使用方法。适用于开发者快速掌握 Redis 常用命令及其应用场景，优化系统性能与可靠性。
• 05.17 14:39:44
  发表了文章 2025-05-17 14:39:44

  Redis设计与实现——分布式Redis

  Redis Sentinel 和 Cluster 是 Redis 高可用与分布式架构的核心组件。Sentinel 提供主从故障检测与自动切换，通过主观/客观下线判断及 Raft 算法选举领导者完成故障转移，但存在数据一致性和复杂度问题。Cluster 支持数据分片和水平扩展，基于哈希槽分配数据，具备自动故障转移和节点发现机制，适合大规模高并发场景。复制机制包括全量同步和部分同步，通过复制积压缓冲区优化同步效率，但仍面临延迟和资源消耗挑战。两者各有优劣，需根据业务需求选择合适方案。
• 05.11 14:37:53
  发表了文章 2025-05-11 14:37:53

  Redis设计与实现——单机Redis实现

  Redis 是一个高性能的键值存储系统，支持丰富的数据结构（字符串、列表、哈希等）。其核心由键空间、过期字典和阻塞/监控键组成，通过惰性删除与定期删除策略管理过期数据。持久化方面，Redis 提供 RDB 快照和 AOF 日志两种机制，分别适用于快速恢复和高数据安全性场景。RDB 以二进制格式保存数据库快照，AOF 则记录写操作命令并支持重写优化文件大小。 此外，Redis 支持多数据库切换、内存淘汰策略（如 LRU）、慢查询日志等功能，满足不同业务需求。在生产环境中，推荐结合 RDB 和 AOF 的混合持久化方式，兼顾性能与数据安全。
• 05.11 11:39:56
  发表了文章 2025-05-11 11:39:56

  Redis设计与实现——数据结构与对象

  Redis 是一个高性能的键值存储系统，其数据结构设计精妙且高效。主要包括以下几种核心数据结构：SDS、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表。此外，Redis 对象通过类型和编码方式动态转换，优化内存使用，并支持引用计数、共享对象和淘汰策略（如 LRU/LFU）。这些特性共同确保 Redis 在性能与灵活性之间的平衡。
• 05.04 16:59:46
  发表了文章 2025-05-04 16:59:46

  Spring MVC设计与实现

  DispatcherServlet 是 Spring MVC 的核心组件，负责请求的分发与处理。其初始化阶段包括加载 WebApplicationContext、配置策略组件（如 HandlerMapping、HandlerAdapter、ViewResolver 等）。请求处理时，通过 HandlerMapping 匹配处理器，HandlerAdapter 执行具体逻辑，并由 ViewResolver 完成视图解析与渲染。此外，参数绑定、数据转换及异常处理机制确保了灵活且强大的请求处理能力。
• 05.02 15:03:41
  发表了文章 2025-05-02 15:03:41

  Spring AOP实现原理

  本内容主要介绍了Spring AOP的核心概念、实现机制及代理生成流程。涵盖切面（Aspect）、连接点（Join Point）、通知（Advice）、切点（Pointcut）等关键概念，解析了JDK动态代理与CGLIB代理的原理及对比，并深入探讨了通知执行链路和责任链模式的应用。同时，详细分析了AspectJ注解驱动的AOP解析过程，包括切面识别、切点表达式匹配及通知适配为Advice的机制，帮助理解Spring AOP的工作原理与实现细节。
• 05.01 21:55:43
  发表了文章 2025-05-01 21:55:43

  Spring IoC容器的设计与实现

  Spring 是一个功能强大且模块化的 Java 开发框架，其核心架构围绕 IoC 容器、AOP、数据访问与集成、Web 层支持等展开。其中，`BeanFactory` 和 `ApplicationContext` 是 Spring 容器的核心组件，分别定位为基础容器和高级容器，前者提供轻量级的 Bean 管理，后者扩展了事件发布、国际化等功能。

2025年04月

• 04.26 15:29:15
  发表了文章 2025-04-26 15:29:15

  ClickHouse查询执行与优化

  本文详细介绍了SQL语法扩展、执行计划分析及优化策略，涵盖特殊函数与子句（如`WITH`、`ANY JOIN`）、聚合函数扩展（如`uniqCombined`、`quantileTDigest`）以及执行计划优化技巧。同时深入解析了ClickHouse的索引原理，包括主键索引和跳数索引的工作机制与优化方法。针对查询优化，文章提供了过滤条件下推、分布式查询优化和数据预聚合等策略，并探讨了资源管理与并发控制的核心参数（如`max_memory_usage`、`max_threads`）及队列优先级调度机制，助力高效使用ClickHouse。
• 04.20 18:38:54
  发表了文章 2025-04-20 18:38:54

  ClickHouse核心架构设计

  本文深入解析了列式存储、数据压缩、向量化执行引擎、分布式计算模型及MergeTree引擎的底层原理。首先对比列式与行式存储，阐述列式存储在减少I/O、高效压缩及向量化处理方面的优势；接着分析常用压缩算法（如LZ4、ZSTD）及其优化策略。随后探讨向量化执行引擎的工作机制，包括数据块结构、SIMD指令加速及零拷贝技术，显著提升OLAP查询性能。分布式计算部分详解分片与副本机制，确保高可用与扩展性。最后聚焦MergeTree引擎，涵盖数据写入、合并、主键索引、跳数索引及分区管理等核心功能，并提供最佳实践建议。
• 04.20 18:01:49
  发表了文章 2025-04-20 18:01:49

  ClickHouse简介

  ClickHouse是一款专注于OLAP（联机分析处理）的列式存储数据库，以其极致的查询性能、高压缩率和实时分析能力著称。它通过列式存储、向量化查询引擎及分布式架构，满足大规模数据复杂聚合需求，适用于实时日志分析、用户行为分析等场景。然而，ClickHouse不支持事务（ACID），JOIN性能较弱，且对单行更新/删除效率低，不适合OLTP场景。其丰富的表引擎（如MergeTree系列）和数据类型（如LowCardinality优化类型）为不同业务需求提供了灵活支持。
• 04.20 15:42:15
  发表了文章 2025-04-20 15:42:15

  数据中台架构与技术体系

  本文介绍了数据中台的整体架构设计，涵盖数据采集、存储、计算、服务及治理等多个层面。在数据采集层，通过实时与离线方式整合多类型数据源；存储层采用分层策略，包括原始层、清洗层、服务层和归档层，满足不同访问频率需求；计算层提供批处理、流处理、交互式分析和AI计算能力，支持多样化业务场景。数据服务层封装数据为标准化API，实现灵活调用，同时强调数据治理与安全，确保元数据管理、质量监控、权限控制及加密措施到位，助力企业构建高效、合规的数据管理体系。