Flink CDC 在货拉拉的落地与实践
陈政羽在Apache Asia Community Over Code 2024上分享了《货拉拉在Flink CDC生产实践落地》。文章介绍了货拉拉业务背景、技术选型及其在实时数据采集中的挑战与解决方案，详细阐述了Flink CDC的技术优势及在稳定性、兼容性等方面的应用成果。通过实际案例展示了Flink CDC在提升数据采集效率、降低延迟等方面的显著成效，并展望了未来发展方向。
为何我建议你学会Queue集合
面试官：你说说Queue集合都有什么常用类？JDK源码对Queue集合是这么解释的，大家看看。专为在处理之前保存元素而设计的集合。南哥是这么理解的，List集合用于存储常用元素、Map集合用于存储具有映射关系的元素、Set集合用于存储唯一性的元素。Queue集合呢？所有的数据结构都是为了解决业务问题而生，而Queue集合这种数据结构能够存储具有先后时间关系的元素，很适用于在业务高峰期，需要缓存当前任务的业务场景。像Kafka、RabbitMQ、RocketMQ都是队列任务这种思想。
实时数据处理的终极武器：Databricks与Confluent联手打造数据采集与分析的全新篇章！
【9月更文挑战第3天】本文介绍如何结合Databricks与Confluent实现高效实时数据处理。Databricks基于Apache Spark提供简便的大数据处理方式，Confluent则以Kafka为核心，助力实时数据传输。文章详细阐述了利用Kafka进行数据采集，通过Delta Lake存储并导入数据，最终在Databricks上完成数据分析的全流程，展示了一套完整的实时数据处理方案。
Python里for循环要遍历的数据很多很大怎么办？
遇到大数据量问题时，重要的是确定最优解决方案，这取决于数据的来源、性质以及所需的处理方式。分析数据传输、存储与处理的瓶颈是提升性能的关键。通过结合上述的技巧和方法，可以在内存和性能方面找到合适的平衡点来处理大规模数据集。
"Kafka快速上手：从环境搭建到Java Producer与Consumer实战，轻松掌握分布式流处理平台"
【9月更文挑战第2天】Apache Kafka作为分布式流处理平台的领头羊，凭借其高吞吐量、可扩展性和容错性，在大数据处理、实时日志收集及消息队列领域表现卓越。初学者需掌握Kafka基本概念与操作。Kafka的核心组件包括Producer（生产者）、Broker（服务器）和Consumer（消费者）。Producer发送消息到Topic，Broker负责存储与转发，Consumer则读取这些消息。首先确保已安装Java和Kafka，并启动服务。接着可通过命令行创建Topic，并使用提供的Java API实现Producer发送消息和Consumer读取消息的功能。
Hologres 在大数据实时处理中的应用
【9月更文第1天】随着大数据技术的发展，实时数据处理成为企业获取竞争优势的关键。传统的批处理框架虽然在处理大量历史数据时表现出色，但在应对实时数据流时却显得力不从心。阿里云的 Hologres 是一款全托管、实时的交互式分析服务，它不仅支持 SQL 查询，还能够与 Kafka、MaxCompute 等多种数据源无缝对接，非常适合于实时数据处理和分析。
Hologres 数据导入与导出的最佳实践
【9月更文第1天】Hologres 是一款高性能的实时数仓服务，旨在提供快速的数据分析能力。无论是从外部数据源导入数据还是将数据导出至其他系统，都需要确保过程既高效又可靠。本文将详细介绍如何有效地导入数据到 Hologres 中，以及如何从 Hologres 导出数据。