Spark SQL练习2-电商用户行为分析
“**商城”电商平台需基于用户行为数据开展深度分析：一是计算用户活跃度趋势（含活跃天数、变化率及四类用户分层）；二是构建RFM价值分层模型，量化R/F/M得分并划分高价值、潜力等四类用户；三是识别流失风险用户，分析其浏览时长变化与偏好品类。支撑精细化运营与精准营销。
PySpark入门教程（非常详细）从零基础入门到精通
本教程聚焦Spark Core核心原理，基于3.5.8版本，用Python详解RDD五大特性（分区、计算函数、依赖关系、分区器、首选位置）、容错机制、Shuffle、DAG调度及共享变量等，并通过WordCount实战演示。
诗悦游戏基于DLF与EMR StarRocks降本38%
诗悦网络（2014年成立）是千人规模的研运一体手游公司，代表作有《长安幻想》《永夜降临》等。为支撑PB级开放世界新游《望月》，其原半托管StarRocks数据平台面临高成本、难运维、稳定性差等痛点。阿里云以Serverless StarRocks+DLF Paimon数据湖方案实现存算分离、多租户隔离与全托管运维，总成本降38%，查询性能提升40%+，RPO=0，全面赋能实时/近实时/离线场景。
数仓-湖仓-湖流，人力家基于阿里云OpenLake架构演进与思考
人力家资深数据工程师石玉阳（Thorne），Flink-CDC Contributor，分享其公司湖仓一体实践：以Paimon为数据基座、StarRocks为OLAP引擎、Flink+Fluss实现湖流融合，打通离线/实时/增量计算，支持多模态与DATA+AI演进，构建开放、统一、可持续的大数据架构。（239字）
