Apache Paimon 和 Apache Hudi 作为数据湖存储格式，有着高吞吐的写入和低延迟的查询性能，是构建数据湖的常用组件。本文在阿里云EMR上，针对数据实时入湖场景，对 Paimon 和 Hudi 的性能进行比对，并分别以 Paimon 和 Hudi 作为统一存储搭建准实时数仓。
本文主要介绍通过KMS密钥管理服务产生的密钥对敏感的AK等数据进行加密之后可以有效解决泄漏带来的安全风险问题，其次通过KMS凭据托管的能力直接将MSE的主AK进行有效管理，保障全链路无AK的业务体验，真正做到安全、可控。
本文展示了 Dubbo3 triple 协议是如何简化从协议规范与实现上简化开发测试、入口流量接入成本的，同时提供高性能通信、面向接口的易用性编码。
目前市面上大数据查询分析引擎层出不穷，但在业务使用过程中，大多含有性能瓶颈的SQL，主要集中在数据倾斜与数据膨胀问题中。本文结合业界对大数据SQL的使用与优化，尝试给出相对系统性的解决方案。
在单体的应用开发场景中涉及并发同步时，大家往往采用Synchronized（同步）或同一个JVM内Lock机制来解决多线程间的同步问题。而在分布式集群工作的开发场景中，就需要一种更加高级的锁机制来处理跨机器的进程之间的数据同步问题，这种跨机器的锁就是分布式锁。接下来本文将为大家分享分布式锁的最佳实践。
实时数据大屏是实时计算的重要应用场景之一，广泛应用在电商业务中，用于实时监控和分析电商平台的运营情况。通过大屏展示实时的销售额、订单量、用户活跃度、商品热度等数据指标，帮助业务人员随时了解业务的实时状态，快速发现问题和机会。同时，通过数据可视化和趋势分析，大屏也提供了决策支持和优化运营的功能，帮助业务人员做出及时的决策和调整策略，优化电商业务的运营效果。 下面以电商业务为背景，介绍如何构建经典实时数仓，实现实时数据从业务库到ODS层、DWD层、DWS层全链路流转，基于Dataphin和Quick BI实现实时数据大屏。
你的useMemo真正为你的项目带来了多少性能上的优化？由于useMemo和useCallback类似，所以本文全文会在大部分地方以useMemo为例，部分例子使用useCallback帮助大家更好的理解两个hooks。
