MPP 架构与 Hadoop 架构技术选型指南
MPP架构与Hadoop架构是处理海量数据的两大选择。MPP通过大规模并行处理实现快速查询响应，适用于企业级数据仓库和OLAP应用；Hadoop则以分布式存储和计算为核心，擅长处理非结构化数据和大数据分析。两者各有优劣，MPP适合结构化数据和高性能需求场景，而Hadoop在扩展性和容错性上表现更佳。选择时需综合考虑业务需求、预算和技术能力。
Doris 架构原理及核心特性详解
Doris 是百度内部孵化的OLAP项目，现已开源并广泛应用。它采用MPP架构、向量化执行引擎和列存储技术，提供高性能、易用性和实时数据处理能力。系统由FE（管理节点）和BE（计算与存储节点）组成，支持水平扩展和高可用性。Doris 适用于海量数据分析，尤其在电商、游戏等行业表现出色，但资源消耗较大，复杂查询优化有局限性，生态集成度有待提高。
Druid、ClickHouse、Doris、StarRocks 的区别与分析
本文对比了 Druid、ClickHouse、Doris 和 StarRocks 四款大数据分析引擎。它们均为 OLAP 引擎，采用列式存储和分布式架构，适用于海量数据分析。Druid 擅长实时分析与高并发查询；ClickHouse 以超高性能著称，适合复杂查询；Doris 提供易用的 SQL 接口，性能均衡；StarRocks 则以其极速查询和实时更新能力脱颖而出。各引擎在数据模型、查询性能、数据更新和存储方面存在差异，适用于不同的业务场景。选择时需根据具体需求综合考虑。
Druid 架构原理及核心特性详解
Druid 是一个分布式、支持实时多维OLAP分析的列式存储数据处理系统，适用于高速实时数据读取和灵活的多维数据分析。它通过Segment、Datasource等元数据概念管理数据，并依赖Zookeeper、Hadoop和Kafka等组件实现高可用性和扩展性。Druid采用列式存储、并行计算和预计算等技术优化查询性能，支持离线和实时数据分析。尽管其存储成本较高且查询语言功能有限，但在大数据实时分析领域表现出色。
StarRocks 原理详解：探索高效 OLAP 的奥秘
StarRocks 是一款高性能分析型数据仓库，采用向量化、MPP架构、CBO等技术，实现多维、实时、高并发的数据分析。它支持从各类数据源高效导入数据，兼容MySQL协议，并具备水平扩展、高可用等特性，广泛应用于实时数仓、OLAP报表等场景。StarRocks 解决了传统数仓在查询性能、数据导入、扩展性和灵活性等方面的挑战，助力企业实现数据驱动的决策。其分布式架构和智能物化视图等功能显著提升了查询效率，适用于大数据生态中的各种复杂需求。
Pandas数据应用：库存管理
本文介绍Pandas在库存管理中的应用，涵盖数据读取、清洗、查询及常见报错的解决方法。通过具体代码示例，讲解如何处理多样数据来源、格式不一致、缺失值和重复数据等问题，并解决KeyError、ValueError等常见错误，帮助提高库存管理效率和准确性。
供应链场景使用ClickHouse最佳实践
在供应链管理中，ClickHouse凭借其高性能查询、高压缩比和实时数据处理能力，能够显著提升数据处理和分析的效率。通过合理的数据建模、优化实践和性能调优，可以充分发挥ClickHouse的优势，为供应链管理提供强有力的支持。
提升数据科学工作流效率的10个Jupyter Notebook高级特性
Jupyter Notebooks 是数据科学家和Python开发人员的核心工具，提供代码执行、文本编辑和数据可视化的无缝整合。本文介绍其高级功能，如Magic命令优化代码执行、IpyWidgets增强交互性、自动重载模块更新、内联文档系统、可折叠标题、nbconvert多格式转换、变量监控、JupyterLab集成开发环境、终端集成和调试系统等，助您提升工作效率并充分发挥Jupyter的潜力。