Kafka 为什么要抛弃 Zookeeper？
本文探讨了Kafka为何逐步淘汰ZooKeeper。长久以来，ZooKeeper作为Kafka的核心组件，负责集群管理和协调任务。然而，随着Kafka的发展，ZooKeeper带来的复杂性增加、性能瓶颈及一致性问题日益凸显。为解决这些问题，Kafka引入了KRaft，这是一种基于Raft算法的内置元数据管理方案，不仅简化了部署流程，还提升了系统的一致性和扩展性。本文详细分析了这一转变背后的原因及其带来的优势，并展望了Kafka未来的发展方向。
DataWorks不是Excel，它是一个数据集成和数据管理平台
【10月更文挑战第5天】本文通过一家电商平台的案例，详细介绍了阿里云DataWorks在数据处理全流程中的应用。从多源数据采集、清洗加工到分析可视化，DataWorks提供了强大的一站式解决方案，显著提升了数据分析效率和质量。通过具体SQL示例，展示了如何构建高效的数据处理流程，突显了DataWorks相较于传统工具如Excel的优势，为企业决策提供了有力支持。
表格增强生成TAG登场：解锁AI自然语言与数据库的完美结合
【10月更文挑战第4天】表格增强生成（TAG）范式解锁了AI自然语言处理与数据库的深度融合，旨在让用户通过自然语言便捷地查询和管理数据。TAG结合了语言模型的强大推理能力和数据库系统的高效计算能力，通过查询合成、执行及答案生成三步完成复杂查询。相较于传统Text2SQL和RAG方法，TAG在准确性上显著提升，但其应用仍面临技术门槛和数据质量等挑战。[论文地址:](https://arxiv.org/pdf/2408.14717)