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- 8月4日打卡，今日学习《DolphinDB节点启动时的流计算自动订阅教程》：本文介绍DolphinDB ，内置的流数据框架支持流数据的发布、订阅、预处理、实时内存计算、复杂指标的滚动窗口计算等，是一个运行高效、使用便捷的流数据处理框架。评论点赞
- 8月3日打卡，今日学习《5小时推开Spark的大门——02.搭建开发环境。》：本文主要介绍了IDEA环境的配置，与一些简单Spark入门的知识，一步一步的搭起来属于自己个性化的环境。评论点赞
- 8月1日打卡，今日学习《SparkSQL 在企业级数仓建设的优势》：本文介绍了企业级数仓构建需求，和企业级架构，主要是数据湖引擎集成，通过多个举例子进一步深入介绍了Spark 完善和开放的生态在未来必然会有更多优秀的服务围绕 Spark 形成强大的优势。评论点赞
- 7月31号打卡，今日学习《DolphinDB节点启动时的流计算自动订阅教程》，本文主要根据一个金融交易实时 Level2 的股票快照数据流计算案例，结合业务逻辑处理代码详细讲述了节点启动时的流计算自动订阅部署步骤。评论点赞
- 7月30日打卡，今日学习《大数据Hadoop之——实时计算流计算引擎Flink（Flink环境部署）》：本文主要从介绍了Flnk的架构，Flink工作原理，到Flink的落地搭建，和一下推荐搭建的模式评论点赞
- 7月29日打卡，今日学习《基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案》：本文介绍互联网产品来说，典型的风控场景的架构 和 如何通过把数据计算和逻辑判断拆分开来并引入Flink到产品中。评论点赞
- 7月28日打卡，今日学习了《Flink实时引擎项目实战》：本文介绍接入流式处理平台（flink），用于实时计算清洗数据给到业务以及系统维护者更方便去使用消息推送平台austin。评论点赞
- 7月27日，今日学习《你需要的不是实时数仓 | 你需要的是一款强大的OLAP数据库(下)》，本文介绍了不同场景的不同选择，如果你的场景是基于HDFS的离线计算任务，那么Hive，Hawq和Imapla就是你的调研目标解决分布式查询问题，有一定的实时性要求，那么Presto和SparkSQL可能更符合你的期望；实时性要求较高，可以通过用户配置的维度+指标进行预计算，可以尝试Kylin和Druid，，，展开评论点赞
- 7月26日打卡，今日学习《火山引擎 A/B 测试的思考与实践》：本文主要介绍了为什么要做A/B测试&火山测试系统架构及最佳实践。通过文章给予的测试数据分析，可以深度体会到做A/B测试的重要度。评论点赞
