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在大数据和数据科学的新时代，企业拥有一个与业务流程保持一致的集中式数据架构至关重要，该架构可以随着业务增长而扩展，并随着技术进步而发展。一个成功的数据架构可以清晰地展示数据的各个方面，从而使数据科学家、数据分析师、业务人员能够高效地处理可信赖的数据并解决复杂的业务问题。它还使组织能够通过利用新兴技术快速应对新的商业机会，并通过管理整个企业的复杂数据和信息交付来提高运营效率。

当我们在搜索引擎搜索 DevOps 的时候，会出现很多其他的名词，例如，Agile（敏捷开发），Scrum，Lean，Kanban 等等。无形之中增加了我们的学习难度。

我们都知道，消息从生产端到消费端消费要经过3个步骤： 生产端发送消息到RabbitMQ； RabbitMQ发送消息到消费端； 消费端消费这条消息；

在当今复杂的分布式系统中，追踪用户请求的执行过程变得越来越重要。为了获得全面的系统可见性和更高效的故障排查能力，我们在Flipkart采用了分布式实体追踪的解决方案。本文将介绍我们的实施策略，以及如何使用结构化日志和集中式日志服务来生成和分析跟踪数据，从而提升系统的可靠性和性能。

如何完成新手项目经理的角色转换呢？

如果你看过《星际穿越》，应该对这一幕印象深刻，女儿墨菲所处的房间，按照时间分为了无数个三维空间实体。三维空间加时间组合成四维空间，即时空。 时间轴对于人事核心系统，就像四维时空中的时间，是类似生命周期的概念。了解HR工作的同事应该知道，员工在企业的生命周期，从招聘、offer、实习、入职、转正、晋升、调动、离职、重复雇佣，有一套复杂的生命周期，并且组织本身也是在随时间发展的。 员工、部门、职位等组织结构的发展和变化情况，均需要按照时间顺序准确记录，需要追溯到任意历史一天或未来一天展示当时的数据，并在某个时间做对应的调整。这个被人事系统高度依赖的时间维度，就是时间轴。

目前 Java 的最新稳定版是 JDK 20，但这是个过渡版，JDK21就是 LTS 版的了，也快要发布了，在今年9月份（也就是2023年9月）就要正式发布了。 但是，猜都不用猜，你肯定还在用 Java 8 吧！

通过抽象和组合，我们可以编写出更加简洁、易于理解和稳定的代码。类似于金字塔的建筑过程，我们总是可以在一层抽象之上再叠加一层，从而达到自己的目的。但是在日常的开发工作中，我们如何进行实践呢？本文将以笔者在Akka项目中的一段社区贡献作为引子分享笔者的一点心得。

在现实业务的压力和技术理想的感召下，带着模糊的地图，百度沧海·存储 CFS 和 TafDB 两个技术团队启程进入无人区，寻找解开「千亿文件的情况下，文件存储系统依然保持高性能」难题的钥匙。

如题：请不要将数据中台做成BI！ 笔者在为企业做数据中台设计规划时，经常有客户这样叮嘱。话里话外都是对“数据中台”满满的期待和对“BI”的内心的失望！ 为什么会这样呢？BI作为IT界“颜值担当”，那可是一直是一项叱咤风云的数据应用技术。曾几何时，为了一张报表、一个大屏，有多少企业都愿意为其“豪掷千金”！为什么现在很多企业又都对其失去了兴趣了呢？ 今天我们一起聊聊这个话题！欢迎留言区谈谈您的观点。

本文从Java的泛型开始，研究反射针对泛型的扩展，类型擦除的影响。然后通过生成匿名类实例的小技巧，获得了泛型的运行时类型的技巧。

Kafka中的实时数据是以Topic的概念进行分类存储，而Topic的数据是有一定时效性的，比如保存24小时、36小时、48小时等。而在定位一些实时数据的Case时，如果没有对实时数据进行历史归档，在排查问题时，没有日志追述，会很难定位是哪个环节的问题。

已有研究数据报道：99%的企业数字化转型以失败告终，84%的数字化转型项目未能达预期。

本篇文章类似一个菜谱，比较零碎的记录一些组件设计的内容，作者分别按照 1~5 星 区分其重要性。

负载均衡无处不在，无路是分布式，还是中间件，还是微服务，都需要涉及到负载均衡，本篇就接着分享负载均衡

将传统数据仓库大规模连接到高级分析需要数据编织，而不仅仅是数据可用性

我们所在的效能团队，对这个需求最原始的来源是在一次“小项目”的评审中，增长的业务同学提出来的，目的在于保障前端页面稳定性的同时减少大量测试人力的回归成本。 页面稳定性提升，之前迭代遇见过一些C端的线上问题，比如页面白屏、页面报错等不同类型的问题，严重影响了用户体验，需要针对这一专项进行优化，提高用户体验。 回归投入成本大，H5页面巡检在用户稳定性提升上具有较大意义，在每个迭代大概有近十万个页面需要巡检（比如双旦、情人节等大促活动期间则更多）。

今天分享一下Redis布隆过滤器的原理和应用场景，解决缓存穿透，实现快速入门，丰富个人简历，提高面试level，给自己增加一点谈资，秒变面试小达人，BAT不是梦。

谈到分布式架构就不得不谈到相关的分布式一致性协议，比如：Pasox、Raft等分布式一致性协议，本篇就来谈谈目前主流的Raft协议

恒星标注平台是58为助力算法模型孵化以及各业务线数据标注需求，自研的数据标注SaaS平台，平台包含任务中心、数据管理、配置中心、标注中心等产品功能模块。平台建设目标聚焦于GUI工作台易用性、标注质量以及标注提效。目前平台已支持24种标注方式，支撑集团各业务产生500余万标注样本数据。本文从标注视角出发，根据58恒星标注平台从零到一的建设经历，试图对数据标注的平台化建设提供一些见解。