武子康

使用 TAILDIR Source 监控多个目录（start/event），通过 filegroups headers 为不同来源打上 logtype；再配合自定义 Interceptor 从日志正文

Flume 1.9.0 在离线数仓（日志采集→HDFS）场景的工程化优化：从 Source→Channel→Sink 全链路给出 batchSize、Memory/File Channel 的 cap

离线数仓建设，给出“日志采集→落地→分层→指标”的工程化路径。会员以设备唯一标识（Android IMEI / iOS OpenUDID）为口径，输出新增会员、活跃会员（DAU/WAU/MAU）与留存

离线数据仓库（离线数仓）总体架构设计与落地方法：框架选型对比 Apache 社区版与第三方发行版（CDH/HDP/FusionInsight），梳理数据采集（DataX/Flume/Sqoop/Log

业务拆分（前台/运营后台/商家后台）→数据来源（启动/点击日志、下单/支付/退款等交易数据）→数据埋点（页面统计/操作统计、需求—采集—上报—清洗加工—入仓—分析—展示）→指标体系（准确/可解释/结构

离线数仓建模实践，系统梳理事实表（Fact Table）与维度表（Dimension Table）的核心概念、事实类型（可加/半可加/不可加）与粒度（交易/快照/累积快照）对查询性能与可分析性的决定性

（Offline Data Warehouse）在企业落地时最常见的两类问题：数据集市扩张导致的数据孤岛、以及数仓分层边界不清导致的重复计算与口径混乱，给出可执行的工程化拆解。你会看到数据集市

2026 年工程实践，梳理数据仓库（数仓）的核心概念与落地关注点：从企业数据孤岛出发，解释数据仓库的四大特征——面向主题（Subject Oriented）、集成（Integrated）、相对稳定

2026 年仍在使用 CentOS/RHEL 系（含兼容发行版）的运维/开发，给出 Grafana 11.3.0（grafana-enterprise-11.3.0-1.x86_64.rpm）