发酵黄油
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8月14日打卡，今日学习《字节跳动10万节点HDFS集群多机房架构演进之路》：本文回答了数据如何合理地在多个机房之间存放以便能通过其他机房的资源进行快速扩容，系统如何满足核心业务机房级别的容灾需求。
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8月13日打卡，今日学习《Presto在字节跳动的内部实践与优化》：本文重点介绍了字节跳动OLAP数据引擎平台Presto部署情况，以及在Ad-hoc查询分析场景、BI可视化分析场景、近实时场景的查询分析下的优化与实践。
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8月12日打卡，今日学习《Spark的Shuffle总结分析》：本文重点介绍了Spark中的shuffle，HashShuffle机制，Sort shuffle。
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8月11日打卡，今日学习《5小时推开Spark的大门》：这篇文章重点介绍了如何安装Spark，如何搭建Scala环境，在IDEA集成Scala插件。
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8月10日打卡，今日学习《SparkSQL 在企业级数仓建设的优势》：这篇文章介绍了SparkSQL是如何支撑企业级数仓，以及字节跳动EMR产品在SparkSQL的数据湖引擎集成、服务器、多租户、事务支持的优势。
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8月6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）》：这篇文章介绍了Flink的工作原理、核心概念，并对比了常用的实时计算框架，最后介绍了Flink在Yarn上如何部署以及注意事项。
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8月4日打卡，今日学习《基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案》：由于在典型风控场景中，事前预警和事中控制的实现方案最好，因此本文介绍了基于Flink和规则引擎的事前事中风控解决方案。
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8月3日打卡，今日学习《Flink实时引擎项目实战》：这篇文章介绍了如何接入流式处理平台（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。
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8月2日打卡，今日学习《DolphinDB节点启动时的流计算自动订阅教程》：这篇文章主要解决基于 DolphinDB 流数据处理框架完成业务代码开发后，如何部署节点启动时的流计算自动订阅问题。
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8月1号打卡，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)》：这篇文章选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，能为做技术选型和未来架构升级提供一些帮助。
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