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8月12日打卡，今天学习《入门Hbase，看这一篇就够了》：对Hbase的特性有了大致的了解，对其框架及其细化也有了进一步的认识，对其中的设计要点也进行了充分的学习。
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8月10日打卡，今天学习《带你入坑大数据（一） --- HDFS基础概念篇》：对Hadoop架构有了更深的理解，HDFS的三大组件对其运行起到的作用。并了解了心跳机制与负载平衡。
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8月9日打卡，今天学习《字节跳动10万节点HDFS集群多机房架构演进之路》：学习了社区版本的架构与字节版架构的区别。容灾设计与旁路系统也让我学习到了很多。
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8月8日，今天学习《Presto在字节跳动的内部实践与优化》：对于Presto 集群稳定性和性能提升，在查询分析场景的优化，以及BI可视化分析场景的应用。
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8月7日打卡，今天学习《Spark的Shuffle总结分析》：了解到Hash shuffle的机制，以及Sort shuffle的基本原理， bypass模式的sortShuffle的原理更加清晰。
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8月6日打卡，今天学习《5小时推开Spark的大门——02.搭建开发环境》：介绍了Spark的安装，目录，以及如何启动。对其中的shell进行了部分解读，还对IDEA集成Scala插件进行了初步的介绍，让我学习到了很多小技巧。
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8月6日打卡，今天学习《5小时推开Spark的大门——02.搭建开发环境》：介绍了Spark的安装，目录，以及如何启动。对其中的shell进行了部分解读，还对IDEA集成Scala插件进行了初步的介绍，让我学习到了很多小技巧。
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8月5日打卡，今天学习《SparkSQL 在企业级数仓建设的优势》：对企业级数仓构建有了初步了解，SparkSQL对企业级数仓建设主要有生态环境、开放、 部署、性能、易于开发、安全这几个特点。
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8月4日打卡，今天学习《DolphinDB节点启动时的流计算自动订阅教程》：熟悉了DolphinDB 系统的启动流程，了解其节点及参数的相关设置，并且提高DolphinDB 内置的流数据框架开发流计算业务场景时的开发效率、降低开发难度，同时降低开发完毕的流计算业务代码的自动化部署和运维难度。
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8月3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）》：对Fink计算引擎有了新的认识，对其中的Time、Window、Trigger等核心有了初步的了解，使我对Hadoop的应用场景更加清晰。
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8月2日打卡，今天学习《基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案》：对Flink的框架与系统进行了详细的分析，深刻了解到Flink流式计算框架的魅力。
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8月1日打卡，今日学习《Flink实时引擎项目实战》：对流式处理平台有了更深的认识，FLINK的基本操作及原理有所了解。
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7月31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》OLAP在数据量、性能、和灵活性的平衡至关重要。
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7月30日打卡，今天学习《火山引擎 A/B 测试的思考与实践》：对A/B 测试系统实现以及参数的传递过程有所了解，也让我对测试有了更深的认识。
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