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天翼雲開發者社區 - 五項能力斬獲滿分！天翼云云WAF獲IDC權威認可！

近日，國際數據公司（IDC）發佈《協同大模型防火牆能力的中國WAAP廠商技術能力評估，2025》報告，圍繞Web安全、Bot管理、威脅情報等核心現代應用防護需求，對廠商的產品技術與服務能力展開全面考察。天翼云云WAF產品在評估中表現突出，“Web安全、Bot管理、威脅情報、應用層DDoS攻擊防禦、行業應用”五大核心維度獲得滿分，綜合評分遠超該領域平均水平，強勢躋身行業前列。 v 本次能力評估評測維

企業信息化

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ApacheFlink - Flink 智能調優：從人工運維到自動化的實踐之路

作者：黃睿阿里雲智能集團產品專家 本文基於阿里雲Flink平台的實際實踐經驗整理，希望能為廣大流計算從業者提供有價值的參考。 引言 在流計算領域，ApacheFlink作為業界領先的流處理引擎，為眾多企業提供了強大的實時數據處理能力。然而，隨着業務規模的不斷擴大和數據量的持續增長，如何確保Flink作業能夠長期穩定運行，同時實現資源的高效利用，成為了每個技術團隊都必須面對的核心挑戰。 根據前期用户

大數據 , flink , 實時計算

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泊浮目 - 以防你不知道大佬認為寫好註釋有多重要

本文在綠泡泡“狗哥瑣話”首發於2024.12.27 -關注不走丟。 最近看到一篇好文章，是6年前redis之父寫的，雖然過了這麼久，但是這些內容並沒有過氣。 標題《Writing system software: code comments》，鏈接是：http://antirez.com/news/124?continueFlag=372abd242aeafb5bbf6f... 這篇文討論了代碼中

redis , 註釋 , 代碼規範

u_15459354 頭像

ApacheSeaTunnel - （四）收官篇！從分層架構到數據湖倉架構系列：數據服務層和數據應用層及湖倉技術趨勢小結

《新興數據湖倉設計與實踐手冊·從分層架構到數據湖倉架構設計（2025 年）》 系列文章將聚焦從數據倉庫分層到數據湖倉架構的設計與實踐。手冊將闡述數據倉庫分層的核心價值、常見分層類型，詳解分層下的 ETL 架構及數據轉換環節，介紹數據倉庫分層對應的技術架構，並以貼源層（ODS）、數據倉庫層（DW）、數據服務層（DWS）為例，深入剖析數湖倉分層設計，最後探討數據倉庫技術趨勢並進行小結。

spark , WhaleStudio , 大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 白鯨開源

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不語 - kibana如何漢化

kibana如何漢化問題 首先kiban是有i18n國際化的配置的，文件在：安裝路徑\kibana-7.6.1-windows-x86_64\x-pack下有個.i18nrc.json文件，裏面表明支持中文 中文的文件在：安裝路徑\kibana-7.6.1-windows-x86_64\x-pack\plugins\translations\translations中有個zh-CN.json文件，

es7 , 大數據 , JAVA , 程序員 , 前端

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kamier - 【Hadoop】HDFS架構解析

一、HDFS簡介 HDFS（Hadoop Distributed File System）是一個分佈式文件系統，它的主要設計目標是為了解決‌存儲和處理大規模數據的挑戰‌，尤其針對‌低成本硬件集羣‌和‌高吞吐量批處理‌場景。其有以下幾個主要特性： 跨平台（底層由Java開發，天然支持跨平台部署） 高容錯（數據冗餘存儲，數據塊默認有3個副本） 高吞吐（並行讀取或寫入多個數據塊，且是順序讀寫，流

hdfs , 大數據 , hadoop

u_16099247 頭像

墨韻流香 - 2019 亞馬遜關鍵詞優化規則A9算法的九個關鍵要素

當搜索規則的重構遇上流量分配的洗牌，亞馬遜賣家正面臨新一輪的生存考驗 2025年10月，亞馬遜搜索機制迎來重大調整，兩大核心變化正在重塑平台的流量分配邏輯，關鍵詞權重體系的重新洗牌與"多變體自然位"現象的出現，標誌着亞馬遜搜索算法進入新的發展階段，對於數百萬賣家而言，這既是一場嚴峻的挑戰，也是重新思考運營策略的契機。 關鍵詞權重重構：標題的王

產品運營 , 大數據 , 跨境電商 , 後端開發 , 電商 , 人工智能 , Python

u_15879876 頭像

Aloudata - Data Agent 精選推薦，推動人人都是分析師願景落地

摘要 在數據量爆炸式增長與業務決策實時性要求提升的雙重驅動下，Data Agent（數據智能體）正從輔助工具向企業核心數據分析中樞演進。其通過融合大模型能力與數據管理和分析技術，為企業提供“對話即分析”、“自動找根因”、“一鍵生成報告”等智能化數據分析服務，推動“人人都是分析師”的願景落地。 前言：當數據分析遇上 AI，Data Agent

大數據 , data , 數據倉庫 , 數據分析 , 智能問數 , chatbi

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饕餮大數據 - 【Ambari開啓Kerberos】- Atlas啓動 - Solr權限異常

一、問題背景 Atlas 啓動報錯通常分兩階段： HBase 無權限（上文已有説明）； Solr 401 Unauthorized（本篇重點）。 二、錯誤日誌分析 Atlas 啓動失敗時控制枱輸出如下堆棧信息： .springframework.beans.factory.support.

大數據 , yyds乾貨盤點 , Kerberos , 運維 , 開源 , Css , 前端開發 , HTML , Ambari

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數據集成與治理 - 從數據管理的角度，理解數據治理的內容

一説到“數據治理”，很多人都會説：不就是讓數據更好用嗎？我都聽煩了。 但問題不在於“懂不懂”，而是“會不會用”。就比如數據部門經常會出現的情況—— 銷售和財務報出的業績數據對不上；月底報表總要花大量時間手工核對；想分析客户行為，卻發現基礎信息殘缺不全？ 這些正是數據缺乏有效治理和管理的直接體現。 數據治理不是空談，而是解決這些痛點的系統性方法，它的核心，正是數據管理。今天我就從數據管理的角度，來跟

數據管理 , 大數據 , 教程 , 知識

u_15844731 頭像

阿森CTO - 內聯函數和auto關鍵推導和指針空值

@TOC 📝內聯函數 內聯函數是一種編譯器優化技術,它可以將函數的代碼直接插入到函數調用的地方,而不是通過函數調用的方式。這樣可以減少函數調用的開銷,提高程序的執行效率。 舉個例子，當你在一個項目中，想要頻繁調用一個Add函數 int Add(int x, int y) { return x + y; } 當你調用一千次

數組 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , 數據倉庫 , 編譯器 , 內聯函數

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軟件部長 - 【JVS更新日誌】低代碼、APS排產、物聯網、企業計劃11.12更新説明！

項目介紹 JVS是企業級數字化服務構建的基礎腳手架，主要解決企業信息化項目交付難、實施效率低、開發成本高的問題，採用微服務+配置化的方式，提供了低代碼+數據分析+物聯網的核心能力產品，並構建了協同辦公、企業常用的管理工具等，所有的應用與能力採用模塊化構建，按需開箱使用。 更新日誌 一、低代碼快速開發套件 當前版本：v2.4.X 更新時間：2025.11.12 在線demo：https:

前端框架 , 物聯網 , 低代碼 , 私有化部署 , 低代碼開發平台

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KPaaS集成擴展平台 - 數據治理：多系統中數據孤立的困境與突破

當今，企業IT系統的數量和複雜度呈指數級增長。CRM、ERP、HRM、SCM、財務系統、電商平台……每個業務單元都在構建或引入最適合自身需求的應用系統。這種“百花齊放”的局面固然提升了局部效率，卻也悄然埋下了一個隱患：數據孤島。 同一個客户，在銷售系統裏叫“A公司”，在合同系統裏是“Alpha Co.”，到了財務系統又變成了“甲方A”；同一款產品，在庫存系統中的編碼為P10

主數據管理 , 大數據 , yyds乾貨盤點 , MDM , 數據倉庫 , 數據一致性 , 數據治理 , 數據集成與應用集成

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SelectDB技術團隊 - SelectDB 多計算集羣核心設計要點揭秘與場景應用

需求起源 SelectDB 設計多計算集羣架構初衷主要源於兩類典型的使用場景： 寫入與讀取隔離：傳統數倉架構中，數據的寫入和讀取在同一個計算集羣，當遇到業務寫入高峯期或突增的寫入壓力時，容易因資源相互搶佔影響查詢服務的性能和穩定性。如果能引入多個計算集羣，通過獨立的計算集羣分別進行寫入、讀取操作，即使在寫入壓力非常高時，也可放心執行計算任務，無需擔心影響到服務的穩定性。 在線業務和離線業務隔

大數據 , 數據倉庫 , 數據庫 , 雲原生 , 集羣

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StarRocks - 實戰｜StarRocks 通過 JDBC Catalog 訪問 MongoDB 的數據

方案介紹 本文檔介紹如何通過 StarRocks 的 JDBC Catalog 功能，結合 MongoDB BI Connector，將 MongoDB 數據便捷接入 StarRocks，實現數據打通和 SQL 查詢分析，以下是整體流程圖。 前提條件 StarRocks 環境：版本 ≥ 3.0，支持 JDBC Catalog 功能。 MongoDB BI Connector：已安裝並運行，

jdbc , mongodb , 數據庫 , starrocks , 數據分析

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阿里雲大數據AI技術 - 基於 Hologres 構建智能駕駛圖像高性能分析系統

隨着人工智能技術的深入發展，企業對數據的利用已不再侷限於傳統的結構化數據分析。越來越多的行業開始依賴多模態數據進行智能決策，涵蓋商品推薦、駕駛行為分析、金融風控、教育個性化等多個場景。這些場景普遍具備一個共同特徵：數據形態多樣、分析需求複雜、檢索方式多元。Hologres 4.0的整體架構圍繞“多模態分析檢索 all-in-one”設計，實現“一份數據、一份計算、多模分析”的一站

多模態分析 , 人工智能 , 數據分析 , SQL , Hologres

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代碼匠心 - 從零開始學Flink：事件驅動

在實時計算領域，很多業務邏輯天然適合“事件驅動”模式：當事件到達時觸發處理、在某個時間點觸發補償或彙總、根據狀態變化發出告警等。Apache Flink 為此提供了強大的 ProcessFunction 家族（KeyedProcessFunction、CoProcessFunction、BroadcastProcessFunction 等），它們在算子層面同時具備“事件處理 + 定時器 + 狀態”

大數據 , 事件驅動 , JAVA , flink , 數據處理

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事辯天下 - 數據驅動人力資源新生態：從“人才星球”啓航到“數紐中心”揭牌

數據要素正以前所未有的力量重塑產業格局，人力資源領域率先迎來關鍵突破。在短短兩天內，一場圍繞“數據驅動”的系列重磅活動在上海舉行，從民間生態的盛大啓航到官方平台的權威賦能，清晰勾勒出人力資源產業轉型升級的未來路徑，標誌着行業正式邁入“星聯數紐”的新紀元。 11月12日：生態聚變，“人才星球”啓航共創產業新生態 系列活動的序幕，於11月12日在上海張江V

大數據 , 數據 , 數據倉庫 , 解決方案 , 數據驅動

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雲掣科技 - 開源大數據集羣部署（二十）Trino部署

作者：櫰木 1 解壓trino的包到opt目錄 cd /root/bigdata tar -xzvf trino-server-389.tar.gz -C /opt/ ln -s /opt/trino-server-389 /opt/trino 2 創建trino用户，並配置專屬jdk11 useradd trino su – trino chown -R trino:hadoop /opt/tr

大數據 , 雲原生 , 集羣