所以这篇，我想用“走心、接地气”的方式聊聊大数据管道测试的三板斧：单元测试、集成测试、端到端测试。咱别整那些“一看就头昏”的学术名词，把它们变成能落地的策略。

大语言模型（LLMs）在复杂推理任务中，通过思路链（CoT）提示取得了显著的性能。然而，传统的CoT依赖于用自然语言明确表达的推理步骤，这不仅降低了效率，还限制...

大家好，我是 Echo_Wish。今天不聊那些高屋建瓴的框架宣传，我们来点接地气的——数据分区策略怎么做才有效？分区裁剪怎么让查询跑得飞？

在现代业务环境中，“表太多” 已成为数据库同步领域越来越普遍的现象。一个成熟的业务背后，数据库中经常有几千张甚至上万张表。在这种规模下，一旦某张表未被同步，下游...

兄弟们，今天咱不聊玄学、不说情怀，咱聊点让工程师半夜惊醒、老板天天催命的硬需求——数据流水线的事务与一致性，尤其是 Exactly-Once（“只处理一次”）怎...

我们继续来聊 Flink 容错相关的内容。前面在介绍 Checkpoint 和 Savepoint 时提到了 State 的稳定存储，那究竟如何存储以及存储在什...

从“碎片感知”到“一图统览”，从“人工搬运”到“自动流转”——某河流域数字孪生建设的底层突破

说句实在话，这几年我看过太多团队“上了 Flink”，但真正把 Flink 用对的，并不多。

现在我们已经了解了 Flink 的状态如何定义和使用，那 Flink 是如何做容错的呢？今天我们一起来了解一下。

qData 数据中台商业版指标平台通过原子指标计算模型，将指标的定义、计算、验证和存储纳入统一体系。本文将围绕该原子指标计算方案，介绍其在真实项目中的落地方式。

Flink 被广泛应用的原因，除了我们前面提到的对时间以及窗口的应用之外，另一点就是它强大的容错机制，以及对 Exactly Once 的支持。

我见过太多项目，一上来就聊 Flink 多强、Spark 多牛、ClickHouse 多快，结果一上线：

很多团队现在的数据链路，看起来挺“现代化”：Kafka、Flink、Spark、数仓、BI，一个不落。但你要真扒开一看，底层还是在干一件事——每天定时全量拉表。

前面我们已经了解了 Flink 几个核心概念，分别是时间、Watermark 已经窗口。今天我们来一起了解下 Flink 是怎么进行多个流的 Join 的。

Echo，Delta、Iceberg、Hudi，我到底该用哪个？ 现在不用是不是就“落后”了？

在实时信贷审批场景中，风控系统需要在极短的时间内（通常 < 200ms）做出决策。如果一个申请人当前存在信贷逾期或属于欺诈团伙成员，系统必须立即“熔断”流程，直...