分库分表与到底要不要用自增ID?
抛开具体业务需求和场景谈论技术方案，无异于纸上谈兵。没有哪一项技术或解决方案有绝对的好坏、优劣之分。都是相对意义上的区分，否则这些项技术或方案是怎么产生的？一定也是为了解决某类具体场景的问题而产生的，在彼时彼刻都可谓 “先进”技术。
markdown 替代品 asciidoc 介绍
AsciiDoc，它的设计初衷就是为了解决写书规模的问题，并且是 O’Reilly 的在线出版平台 Atlas 的推荐语言。经过一番学习，我觉得 Asciidoc 确实很适合电子书制作。
AsciiDoc 相比 Markdown 支持更多的格式，包括而不限于：
• 文档属性，设置作者、版本信息等。
• 语法高亮。
• 表格。
• Include 功能，将大文档拆分几个文件。
• 自定义块语法，可扩展性。
数据治理方案技术调研 Atlas VS Datahub VS Amundsen
数据治理意义重大，传统的数据治理采用文档的形式进行管理，已经无法满足大数据下的数据治理需要。而适合于Hadoop大数据生态体系的数据治理就非常的重要了。
大数据下的数据治理作为很多企业的一个巨大的难题，能找到的数据的解决方案并不多，但是好在近几年，很多公司已经进行了尝试并开源了出来，本文将详细分析这些数据发现平台，在国外已经有了十几种的实现方案。
数据治理之元数据管理的利器——Atlas入门宝典（一）
随着数字化转型的工作推进，数据治理的工作已经被越来越多的公司提上了日程。作为Hadoop生态最紧密的元数据管理与发现工具，Atlas在其中扮演着重要的位置。但是其官方文档不是很丰富，也不够详细。所以整理了这份文档供大家学习使用。
