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8月13日打卡，今天学习《DolphinDB节点启动时的流计算自动订阅教程》，文章介绍解决基于 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12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Flink的api和部署的问题。
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8月11日打卡 今日学习《基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案》，文章介绍一种实时风控解决方案。典型的风控场景包括：注册风控、登陆风控、交易风控、活动风控等，而风控的最佳效果是防患于未然，所以事前事中和事后三种实现方案中，又以事前预警和事中控制最好。
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8月10日打卡，今天学习了《Flink实时引擎项目实战》，文章介绍了接入流式处理平台（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。
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8月8日打卡。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)》。本文介选取了几个最常用的OLAP开源数据引擎进行分析，希望给正在做技术选型和未来架构升级提供一些帮助。
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8月5日打卡，今日学习《火山引擎 A/B 测试的思考与实践》，这篇文章主要为大家介绍了为什么要做 A/B 测试、火山引擎 A/B 测试系统架构及最佳实践。
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8月4日打卡，今日学习《我们为什么放弃 MongoDB 和 MySQL，选择 TiDB》。文章阐述了伴鱼技术团队数据库选型的过程，这并不是 MySQL、MongoDB 和 TiDB 之间直接的比较，只能说明 TiDB 更适合伴鱼的业务场景和技术规划，另外由于 TiDB 是非常新的数据库技术，所以这也能体现出伴鱼技术团队对新技术的态度、技术后发优势的理解、成本与效率的衡权和技术生态与红利的思考。
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8月4日打卡，今日学习《百度BaikalDB在同程艺龙的成功应用实践剖析》：本文把BaikalDB总结为六个核心特性，分别是《BaikalDB高可用与HTAP特性实践》、《BaikalDB 高性能与扩展性实践》、《BaikalDB 低成本的思考》。
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8月2日打卡，今日学习了《基于代价的慢查询优化建议》。本文介绍了利用数据库的代价优化器来优化慢查询，并给出索引建议，评估跟踪建议质量，运营治理慢查询。
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