终于有人把数据倾斜讲清楚了
本文深入剖析大数据处理中的“数据倾斜”问题，从现象到本质，结合真实踩坑经历，讲解数据倾斜的成因、典型场景及四步精准定位方法，帮助开发者从根本上理解和解决这一常见难题。
表格存储Tablestore权威指南（持续更新）
表格存储本着提升用户体验的思路，打造《表格存储Tablestore权威指南》。为用户提供可借鉴的开发指导、经典案例。经典案例按照场景应用类型划分，目前提供五类场景：元数据、消息数据、轨迹溯源、科学大数据以及物联网；每个类型下都会提供多种经典场景。
如何解决IoT数据的存储计算的实践案例
物联网数据往往来自于智能设备或者传感器设备，这些设备只要运行中，将持续不断产生设备数据。同时这些数据的使用价值根据场景千差万别，其中时效性对不同场景有很大影响，如何解决好存储和计算是物联网数字化场景的关键问题。
机器学习分布式框架Ray
Ray是UC Berkeley RISELab推出的一个高性能分布式执行框架，它比Spark更具计算优势，部署简单，支持机器学习和深度学习的分布式训练。Ray包括节点（head和worker）、本地调度器、object store、全局调度器（GCS），用于处理各种分布式计算任务。它支持超参数调优（Ray Tune）、梯度下降（Ray SGD）、推理服务（Ray SERVE）等。安装简单，可通过`pip install ray`。使用时，利用`@ray.remote`装饰器将函数转换为分布式任务，通过`.remote`提交并用`ray.get`获取结果。5月更文挑战第15天
Flink + Iceberg 全场景实时数仓的建设实践
Apache Flink 是目前大数据领域非常流行的流批统一的计算引擎，数据湖是顺应云时代发展潮流的新型技术架构，以 Iceberg、Hudi、Delta 为代表的解决方案应运而生，Iceberg 目前支持 Flink 通过 DataStream API /Table API 将数据写入 Iceberg 的表，并提供对 Apache Flink 1.11.x 的集成支持。
