就像我们会定期打理房子以保持最佳状态一样，维护 Apache Hudi 表对一个运转良好的数据湖仓至关重要。正如房子需要定期整理、清理与重置，才能保持通透易找，表也必须周期性地审视与组织，才能保持高效

湖仓系统必须能够在分布式存储之上、面对复杂且常常不可预测的变更模式时，仍然同时保持写入效率与查询性能，去管理 PB 级数据集。这类系统运行规模巨大，需要同时支持分析型与事务型混合负载。为满足这些要求，

构建稳健的数据架构是数据管理中最具挑战性的环节之一。 从数据采集、转换、分发到最终消费，整条处理流程会因多种因素而显著不同：包括治理方式、所用工具、组织的风险画像、规模与成熟度、用例需求，以及性能、灵

在第 1 章中，我们回顾了 Spark 与 Delta Lake 的演进，并引介了 Medallion 架构。这一设计模式帮助在现代湖仓（lakehouse）中以逻辑方式组织数据：通过 Bronze

Hive 是如何组织和优化数据分布的？ 本文将系统梳理 Hive 在数据物理组织和查询优化层面上，与分布键相似的机制，并结合一个基金申赎分析系统的实战案例，说明如何逐步优化 Hive 查询性能。

在你已经搭建好数据平台基础之后——无论是 Microsoft Fabric 还是 Azure Databricks——就可以开始构建 Bronze 层了。Bronze 层是所有原始数据（raw dat

2021 年，当 Nexa Boutique（下称 Nexa）的数据架构师在为公司评估数据治理战略时，Databricks 发布了 Unity Catalog。这是一套原生于 Databricks 平

引言（Introduction） 人工智能（AI）与机器学习（ML）的迅猛发展为企业利用数据驱动洞察创造了新机遇。但把 AI 融入既有企业工作流常常面临重大挑战：基础设施复杂度高、数据安全顾虑多、且需

在面向客户的岗位上，一个好处是能出差、去不同的城市。如果你和 Karthik 一样，喜欢旅行、住舒适的酒店，那么想象一下：去一座新城市开会，住进一家设施现代的酒店。从订房到退房，中间都有哪些步骤？ 第

在第 5 章中，我们基于 Oceanic Airlines 的参考架构，探讨了 Medallion 架构中 Bronze 层的基础设计与搭建。我们审视了部署与配置，并通过大量代码片段与示例加深理解。你

引言 在过去十年里，个人、企业与机构产生的数据量激增，这给“超大规模数据”的管理带来了挑战。产生海量数据的企业需要为正在生成的数据寻找合适的管理方案，还要识别数据的访问模式，区分“高频访问数据”和“低

引言（Introduction） 在深入探讨 Cortex 的生成式 AI（Generative AI）能力之前，先了解其原生机器学习（ML）函数是有价值的，这将为理解平台的高级分析能力打下坚实基础。

在企业推进数据民主化的进程中，智能问数被寄予厚望——业务人员只需用自然语言提问，Agent 便能自动返回准确、可解释的数据洞察。

随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。

引言（Introduction） 本章将介绍 Snowflake 生态中的人工智能（AI）与机器学习（ML）。内容涵盖核心 AI 概念、AI 与生成式 AI（Generative AI）的影响与工作原

引言（Introduction） 本章将深入解析实时（real-time）模式，并让读者熟悉如何用该模式构建解决方案。内容涵盖实时模式可解决的用例；同时讨论如何使用开源技术设计实时系统，并通过示例应用

01 社区影响力 AutoMQ GitHub Star 正式突破 7,000！🌟 为什么越来越多的企业和开发者选择 AutoMQ？ **100% Kafka API 兼容：**平滑迁移，无供应商锁定，

很多人在软件开发中经常会分不清 SDK 与 API ，今天就来浅谈一下两者之间的区别。 直白地说，SDK 包含了 API ，是一套完整的，能完成更多功能的工具包，无论你想获取什么样的信息，

SeaTunnel & SeaTunnel Web部署 我这边已经配置成功就没有那些不成功的截图了，可以参考一下几点逐步确认： 1. 确认下`$SEATUNNEL_HOME/lib`目录下有没有`d