Hive 之 UDF 运用（包会的）
Hive的UDF允许用户自定义数据处理函数，扩展其功能。`reflect()`函数通过Java反射调用JDK中的方法，如静态或实例方法。例如，调用`MathUtils.addNumbers()`进行加法运算。要创建自定义UDF，可以继承`GenericUDF`，实现`initialize`、`evaluate`和`getDisplayString`方法。在`initialize`中检查参数类型，在`evaluate`中执行业务逻辑。最后，打包项目成JAR，上传到HDFS，并在Hive中注册以供使用。
快手：从 Clickhouse 到 Apache Doris，实现湖仓分离向湖仓一体架构升级
快手 OLAP 系统为内外多个场景提供数据服务，每天承载近 10 亿的查询请求。原有湖仓分离架构，由离线数据湖和实时数仓组成，面临存储冗余、资源抢占、治理复杂、查询调优难等问题。通过引入 Apache Doris 湖仓一体能力，替换了 Clickhouse ，升级为湖仓一体架构，并结合 Doris 的物化视图改写能力和自动物化服务，实现高性能的数据查询以及灵活的数据治理。
MaxCompute SQL与Hive对比分析及使用注意事项
一个使用过Hadoop的Hive框架的大数据开发工程师，往往基本掌握了阿里云的大数据计算服务MaxCompute的90%。本次分享主要通过详细对比MaxCompute和Hive各个方面的异同及开发使用的注意事项，方便用户来开发使用MaxCompute，实现从Hive秒速迁移到MaxCompute。
Flink SQL 实战：双流 join 场景应用
大家都知道在使用 SQL 进行数据分析的过程中，join 是经常要使用的操作。在离线场景中，join 的数据集是有边界的，可以缓存数据有边界的数据集进行查询，有Nested Loop/Hash Join/Sort Merge Join 等多表 join；而在实时场景中，join 两侧的数据都是无边界的数据流，所以缓存数据集对长时间 job 来说，存储和查询压力很大。如何从容应对各种流式场景？