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6小时前

大数据-141 ClickHouse 副本实战 | ReplicatedMergeTree + ZooKeeper 从 0–1：创建、选举、日志复制、排障

ClickHouse 副本全链路：ZK/Keeper 准备、macros 宏配置、集群 ON CLUSTER 一致建表、写入去重与复制机制、system.* 视图健康检查、...
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1天前

大数据-140 ClickHouse CollapsingMergeTree详解 外部数据源最小闭环HDFS/MySQL/Kafka

ClickHouse 外部数据源引擎的最小可行方案：ENGINE=HDFS、ENGINE=MySQL、ENGINE=Kafka 的 DDL 模板、关键参数与读写链路。示范 ...
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1天前

大数据-139 ClickHouse MergeTree 最佳实践：Replacing 去重、Summing 求和、分区设计与物化视图替代方案

ClickHouse 两大轻聚合引擎 ReplacingMergeTree 与 SummingMergeTree，结合最小可运行示例（MRE）与对照查询，解释为何去重/求和...
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3天前

大数据-138 ClickHouse MergeTree 实战详解｜分区裁剪 × 稀疏主键索引 × marks 标记 × 压缩

ClickHouse MergeTree 的存储与查询路径：列式文件（*.bin）、稀疏主键索引（primary.idx）、标记文件（.mrk/.mrk2）与 index_...
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4天前

大数据-137 ClickHouse MergeTree 实战指南｜分区、稀疏索引与合并机制 存储结构 一级索引 跳数索引

ClickHouse MergeTree 的关键机制：批量写入形成 part、后台合并（Compact/Wide 两种 part 形态）、ORDER BY 即稀疏主索引、i...
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5天前

AI研究-113 DeepSeek-OCR 原理与架构全解｜视觉压缩长文本 SAM-base 16×下采样 CLIP-L 3B-MoE

系统拆解 DeepSeek-OCR 的“上下文光学压缩”思路：将长文本渲染为图片，以视觉 token 取代海量文本 token，显著降低长上下文成本。按数据流解析架构：SA...
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5天前

大数据-136 - ClickHouse 集群 表引擎详解 选型实战：TinyLog/Log/StripeLog/Memory/Merge

梳理 ClickHouse 表引擎：TinyLog、Log、StripeLog、Memory、Merge 的原理、适用与坑点，并给出可复制的最小可运行示例（MRE）...
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6天前

大数据-135 ClickHouse 集群连通性自检 + 数据类型避坑实战｜10 分钟跑通 ON CLUSTER

先完成集群连通性自检：system.clusters 校验 → ON CLUSTER 创建 ReplicatedMergeTree/Distributed，然后研究Clic...
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7天前

DeepSeek-OCR 原理剖析｜上下文光学压缩、Gundam 动态分辨率与并发预期 附代码

拆解 DeepSeek-OCR 的视觉→文本压缩：Tiny/Small/Base/Large 的视觉 token 规模、Gundam 的局部+全局策略，以及 Transfo...
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8天前

大数据-134 ClickHouse 单机+集群节点落地手册 | 安装配置 | systemd 管理 / config.d

官方推荐的 keyring + signed-by 在 Ubuntu 安装 ClickHouse，并用 systemd 启动与自检；提供单机与集群多节点的最小示例。...
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9天前

大数据-133 ClickHouse 概念与基础｜为什么快？列式 + 向量化 + MergeTree 对比

面向“高并发、低延迟 OLAP”场景，本文从工程视角讲清 ClickHouse 的底层优势（列式+压缩+向量化、MergeTree 家族）、适用与不适用边界（OLAP vs...
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10天前

大数据-132 Flink SQL 实战入门 | 3 分钟跑通 Table API + SQL 含 toChangelogStream 新写法

工程视角快速跑通 Flink SQL：提供现代依赖（不再使用 blink 规划器）、最小可运行示例（MRE）、Table API 与 SQL 互操作；输出使用 toChan...
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11天前

大数据-131 Flink CEP 实战 24 小时≥5 次交易 & 10 分钟未支付检测 案例附代码

Flink CEP（Complex Event Processing）复杂事件处理机制，结合实际案例深入讲解其在实时流式计算中的应用原理与实战实现。通过定义事件模式（Pat...
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12天前

大数据-130 - Flink CEP 详解 - 捕获超时事件提取全解析：从原理到完整实战代码教程 恶意登录案例实现

Flink CEP 超时事件提取是流处理中的关键环节，用于在模式匹配过程中捕获超过窗口时间（within）的部分匹配事件。通过 select()、flatSelect() ...
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13天前

大数据-129 - Flink CEP详解：实时流式复杂事件处理（Complex Event Processing）全解析

Flink中专用于复杂事件流实时分析的核心组件，提供完整的模式匹配框架，支持基于事件时间（Event Time）的乱序处理与高性能NFA（非确定性有限自动机）匹配机制。...
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14天前

大数据-128 - Flink 并行度详解：从概念到最佳实践，一文读懂任务并行执行机制 代码示例与性能优化

Flink 中，并行度（Parallelism）是衡量任务并发处理能力的核心参数，决定了每个算子（Operator）可以同时运行的任务数量。合理设置并行度能显著提升作业的吞...
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15天前

大数据-127 - Flink StateBackend详解：Memory、Fs、RocksDB 与 OperatorState 管理机制与重分配原理

Flink ManagedOperatorState用于管理无键（non-keyed）状态，实现算子在故障恢复或扩缩容时的状态一致性。开发者可通过实现Checkpointe...
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16天前

大数据-126 - Flink一文搞懂有状态计算：State Backend 工作原理与性能差异详解 核心原理与作用

状态存储（State Backend）是其实现有状态流计算的核心机制，决定了数据的可靠性、性能与容错性。Flink 提供三种内置存储后端：MemoryStateBacken...
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17天前

大数据-125 - Flink 实时流计算中的动态逻辑更新：广播状态（Broadcast State）全解析

广播状态（Broadcast State）是 Apache Flink 中支持流式应用动态更新逻辑的重要机制，广泛应用于实时风控、用户行为分析、动态规则评估等场景。它允许低...
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18天前

大数据-124 - Flink State：Keyed State、Operator State KeyGroups 工作原理 案例解析

根据是否依赖中间状态，Flink 计算可分为有状态和无状态两种类型：无状态计算（Stateless Computation）如 Map、Filter、FlatMap 等操作...
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