随着 Flink 在流式计算的应用场景逐渐成熟和流行，如果 Flink 能同时把批量计算的应用场景处理好，就能减少用户在使用 Flink 时开发和维护的成本,并且能够丰富 Flink 的生态。SQL 是批计算中比较常用的工具，所以 Flink 针对于批计算也以 SQL 为主要接口。

目前阿里巴巴搜索的分布式服务一般都是基于Hippo+Carbon来调度的，包括部署、扩缩容、名字服务注册。如下图： ![carbon-hippo.png](https://private-alipayobjects.

本文介绍了基于阿里云Elasticsearch搭建ELK日志系统的基本步骤，并对kibana和ES的日志检索和分析做简要介绍，可作为新手入门指导。

去重逻辑在业务处理中使用广泛，大致可以分两类：DISTINCT去重和FIRST_VALUE主键去重，两者的区别是DISTINCT去重是对整行数据进行去重，比如tt里面数据可能会有重复，我们要去掉重复的数据；FIRST_VALUE是根据主键进行去重，可以看成是一种业务层面的去重，但是真实的业务场景使用也很普遍，比如一个用户有多次点击，业务上只需要取第一条。

MaxCompute（原ODPS）是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用，支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外，也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力，提高广大ODPS开发者的生产力。

  数加大数据直播系列课程主要以基于阿里云数加MaxCompute的企业大数据仓库架构建设思路为主题分享阿里巴巴的大数据是怎么演变以及怎样利用大数据技术构建企业级大数据平台。   本次分享嘉宾是来自阿里云大数据的技术专家祎休   背景与总体思路   数据仓库是一个面向主题的、集成的、非易失的、反映历史变化的数据集合用于支持管理决策。

数据管道别裸奔！聊聊单元、集成、端到端测试的“三层护体”玩法

分布式存储三国杀：对象存储 vs HDFS vs 列式存储，到底该怎么选？

本文围绕 PageAdmin（PA）开源 CMS 展开，聚焦新手二次开发核心：先明确 PHP、MySQL 等环境需求，以 PHPStudy 为例详解安装配置、源码部署、数据库创建及系统安装步骤；再阐述后台登录、基础信息修改、栏目与内容管理、简单模板调整及缓存清理等实操流程，为新手提供清晰易懂的入门指南。

NoETL 指标语义层的引入，将智能问数从“概率游戏”拉回到“工程科学”

本研究基于Python构建外卖配送及数据分析系统，结合Django、Vue和MySQL技术，实现配送路径优化、时效预测与用户行为分析，提升配送效率与服务质量，为平台科学决策提供支持。

别让客人“刷”不到你！本地生活商家必须掌握的GEO四步土办法：画清3公里人群圈、结构化信息让AI秒懂、用顾客原话做内容、每月删旧更新。精准触达AI推荐，把客流引到店门口。（238字）

用数据给婚恋 App 把把脉：让匹配更靠谱、聊天更顺畅、留存更健康

淘宝天猫商品详情API是淘宝开放平台的核心接口，支持通过商品ID获取标题、价格、库存、SKU等全维度信息，采用RESTful设计，实时高效，适用于比价系统、库存监控、智能选品等电商应用开发与数据分析场景。

0.8秒是实时数字人体验的关键阈值，端到端延迟低于此值可实现自然流畅交互。本文解析其技术链路、核心支撑与商业价值，揭示为何这一指标成为数字人从“可用”到“好用”的分水岭。

TakMll（特客猫）是一款多语言环境管理工具，支持PHP、Java、Python等多版本快速切换。通过“tkm”命令实现环境添加、查询、切换与删除，简化开发环境配置流程，提升效率。官网：[https://tkm.youqiong.net/](https://tkm.youqiong.net/)

当情绪也能被“量化”：数据如何悄悄改变心理健康分析与治疗

本研究基于用户评论分析，构建个性化旅游景点推荐系统。融合自然语言处理与情感分析技术，挖掘游客真实偏好，结合Django、Vue.js与MySQL等技术实现系统开发，提升旅游决策效率与体验质量，推动旅游产业智能化发展。

当数据湖遇上数据仓库：不是对立，而是走向“湖仓一体”的未来

本系统基于Java、Vue和Spring Boot技术，构建信贷风险评估的可视化分析与预测平台。融合机器学习模型与数据可视化，实现信贷数据的高效处理、风险精准预测与直观展示，提升金融机构风控能力与决策效率。

EMR Serverless StarRocks 重磅发布全新企业级版本内核 Stella (StarRocks Efficient and Lightening-fast Lakehouse)，完全兼容开源 StarRocks，为用户提供企业级的产品功能、卓越的性能及稳定性保障。

本研究聚焦教育资源共享管理系统，旨在通过Java、Spring Boot、MySQL与Vue技术构建高效平台，促进教育公平，提升教学质量，优化资源配置，推动教育信息化发展。

本系统基于Spring Boot、Vue与MySQL，实现企业考勤自动化管理，集成生物识别与GPS定位，支持多端操作与数据可视化，提升考勤准确性与管理效率，助力企业数字化转型。（239字）

阿里云MaxCompute是快速、全托管的EB级数据仓库解决方案，适用于离线计算场景。它由计算与存储层、逻辑层、接入层和客户端四部分组成，支持多种计算任务的统一调度与管理。

A+流量分析平台是阿里集团统一的全域流量数据分析平台，致力于通过埋点、采集、计算构建流量数据闭环，助力业务提升流量转化。面对万亿级日志数据带来的写入与查询挑战，平台采用Flink+Paimon+StarRocks技术方案，实现高吞吐写入与秒级查询，优化存储成本与扩展性，提升日志分析效率。

1995年，Sun Microsystems发布Java语言，推动现代多媒体应用发展。凭借“一次编写，到处运行”的优势，Java迅速成为主流编程语言。New Relic最新发布的《2023年Java生态系统现状》报告显示，Java 11以超56%的使用率稳居榜首，Java 8仍占近33%。尽管Oracle每半年更新一次Java版本，但开发者更倾向使用长期支持（LTS）版本。Java 17的采用率在过去一年增长430%，潜力巨大。此外，Amazon已成为最受欢迎的JDK供应商，市场份额达31%。容器化应用也已成为主流，70%的Java应用来自容器。

WebAssembly与Java集成实操指南 本文基于2024年最新工具链（GraalVM、TeaVM、Wasmtime），提供两种Java与Wasm结合的实践方案： Java调用Wasm模块：通过Rust编写高性能加密算法并编译为Wasm，在Java中利用Wasmtime运行时进行调用，实现6.7倍的性能提升。重点演示了Wasm内存模型操作和指针传递机制。 Java编译为Wasm：使用TeaVM将Java科学计算代码编译为Wasm模块，供浏览器前端直接调用。包含完整的Maven配置和前端调用示例，特别适合

本文介绍了如何结合阿里云 Milvus 向量数据库与低代码 AI 平台 Dify，快速构建企业级检索增强生成（RAG）应用。通过该方案，可有效解决大语言模型的知识局限与“幻觉”问题，提升 AI 应用的回答准确性与可靠性。

导演、编剧、特效师都要失业？生成式AI正在悄悄重塑影视工业

本内容介绍了Java项目的典型分层架构，涵盖开放接口层、终端显示层、Web层、Service层、Manager层、Mapper层及常用辅助层次，如实体层、DTO层、VO层等。通过合理划分各层职责，结合Spring Boot等框架，实现系统的高内聚、低耦合，提升可维护性与扩展性，适用于微服务与MVC架构设计。

在金融风控场景中，模型迭代速度与线上稳定性之间的平衡是一大挑战。传统硬编码方式存在耦合度高、控制粒度粗、缺乏审计等问题，导致误拦截损失显著。本文介绍了基于 OpenFeature 的解决方案，通过动态配置、细粒度控制和多语言支持实现高效特征管理，并结合灰度发布、熔断机制和安全审计提升系统稳定性与发布安全性。实战数据显示，该方案显著缩短上线周期、降低故障率并提升模型覆盖率，具备高可用性和可扩展性，适用于复杂风控环境下的策略迭代需求。

本文深入探讨金融支付风控领域中的欺诈检测问题，针对样本不平衡的核心痛点，提出一种基于动态密度SMOTE算法的改进方案，并结合优化后的XGBoost模型实现高性能检测。相比传统方法，本文方案在IEEE-CIS数据集上显著提升Recall（达0.85）和AUC-PR（达0.72），同时控制推理时延在合理范围。文章还详细解析特征工程体系、在线推理优化及动态阈值调整机制，并展望联邦学习与图神经网络等未来方向，为实际业务应用提供全面指导。

1688商品列表数据接口用于获取1688平台商品信息，支持关键词、价格区间、销量范围及类目等条件筛选，返回标题、价格、销量等基本信息。接口采用HTTP/GET或POST请求，响应格式为JSON或XML。主要功能包括商品信息获取、筛选与排序、分页查询及店铺商品获取。调用时需构造参数（如app_key、sign等），并处理返回数据。常用参数有搜索关键词(q)、页码(page)、每页数量(pageSize)、价格区间(priceStart/priceEnd)和类目ID(categoryId)。适用于商家数据分析与运营优化。

拍立淘图片搜索接口支持开发者通过上传图片或提供图片URL，在淘宝、天猫平台搜索相似商品，适用于商品识别、比价等场景。接口采用POST（上传图片）或GET（图片URL）请求方式，返回JSON格式数据，包含商品ID、标题、价格、卖家信息、销量及图片URL等详情，参数可指定搜索关键词、类目、结果数量等，默认返回20条。

本教程详细介绍了 OpenFold 的环境搭建、代码部署、依赖安装、数据集准备及推理测试全流程。首先通过 Anaconda 创建 Python3.9 环境并配置相关库，接着克隆 OpenFold 代码仓库并安装必要依赖（如 PyTorch、dllogger、hhsuite 等）。随后准备 PDB 数据集与模型参数，调整脚本路径以适配运行环境。最后执行推理脚本完成测试，并针对常见报错提供了解决方案，例如更新 NumPy、SciPy 或调整 GPU 配置等，确保流程顺利运行。