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8月1日打卡，今日学习《DolphinDB节点启动时的流计算自动订阅教程》：本教程主要根据一个金融交易实时 Level2 的股票快照数据流计算案例，结合业务逻辑处理代码详细讲述了节点启动时的流计算自动订阅部署步骤，以及在开发部署过程中的常用调试手段，比如使用 writeLog 函数打印代码调试日志、合理使用 go 语句分段解析并执行代码块、观察节点运行日志判断用户启动脚本的执行情况、通过流数据状态信息查询函数确认订阅信息和流计算引擎的定义情况等。目的是为了提高开发人员在使用 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，更好地挖掘 DolphinDB 在复杂实时流计算场景中的价值。
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7月31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）》：本文对Flink的工作原理和核心概念作了详细的讲解，然后又对比了常用的实时计算框架，分析利弊；然后就是Flink的环境部署，最后是将Flink和Spark做了一个对比。
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7月30日打卡，今日学习《基于Flink和规则引擎的实时风控解决方案》：对一个互联网产品来说，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。本文对风控系统以及系统特性进行了一个详细的描述。
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7月29日打卡，今日学习《火山引擎 A/B 测试的思考与实践》：这是由字节跳动团队发表的一篇文章，讲述了我们为什么要做A/B测试，以及讲述了A/B测试系统的实现，讲述内容便于新手理解，是一篇非常好的文章。
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7月28日打卡，今日学习《百度BaikalDB在同程艺龙的成功应用实践剖析》：这是一个非常有意义的例子，主要介绍 BaikalDB在同程艺龙的完整落地实践。文章把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。推荐大家学习。
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7月27日打卡，今日学习《基于代价的慢查询优化建议》：不得不说，这是一篇非常有用的文章。文章指出了慢查询的缺点，进而提出了基于代价的优化器的介绍，而后提出自己的看法，讲解的非常有用，提出了一种全新的思路，推荐大家去看。
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2022年7月26日打卡，今日学习《Spark的Shuffle总结分析》：本文对Shuffle进行了非常详细的介绍，从它的原理开始进一步分析，而后又介绍到它的机制，以及它的参数。文字通俗易懂，便于读者的理解，非常推荐。
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2022年7月25日打卡，今日学习《我们为什么放弃 MongoDB 和 MySQL，选择 TiDB》：在本文中，作者详细的分析了MongoDB、TiDB、Mysql的优缺点，进而说明了自己为什么选择TiDB，给出了自己的见解，给我产生了很大的启发。
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2022年7月24日打卡，今日学习《入门Hbase，看这一篇就够了》：个人认为这是一篇非常非常详细且全面的文章，从多个方面给读者介绍了Hbase，而且所叙述的文字易懂，对于新手很友好，不用怕看不懂。
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