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Kafka如何保证消息不被重复消费？
Kafka如何保证消息不被重复消费，这是生产环境经常面临的问题，也是大厂重点考察内容，下面我就全面来详解Kafka如何保证消息不被重复消费
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9 张图带你理解 Kafka 中高水位 ＨＷ
Kafka 高水位（简称 HW）是 Kafka 中非常重要的一个概念，今天来聊一聊 HW。
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Doris 的点查询优化功能，实测结果吓你一跳
一般对于数据库来说，如果你查询的条件走了索引，且符合条件的目标数据量很小的话，那么这个查询效率就会非常高。 至于说在已经利用了索引的基础上，还能玩出什么花来，Doris 宣称，它可以通过额外的一些设置，进一步实现查询加速。
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Kafka可视化工具最全详解(4大常见可视工具)
Kafka是非常重要的消息中间件，也是大型架构必备技能，今天详解4大Kafka可视化工具
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如何高效管理和监控 Elasticsearch 别名及索引？
通过本文，我们了解了如何使用不同的方法在 Elasticsearch 中列出别名和索引。 无论是用于日常管理还是自动化监控，这些方法都能帮助我们更好地掌控 Elasticsearch 集群的状态。
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Doris 跟 Clickhouse，选谁？
估计很多做数据库选型的同学们，都纠结过这个问题。 那些 Doris 阵营的同学，一定会告诉你：选 Doris，我们是多么多么牛逼，吧啦吧啦之类。 而那些偏爱 Clickhouse(下称CK) 的同学，也一定会告诉你：选 CK 吧，我们快，吧啦吧啦之类。 如果这两个声音同时出现，你会听谁的？是不是就懵逼了。
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Kafka如何实现每秒百万级高并发写入?
Kafka可以做到每秒百万级的超高并发写入，为什么"Kafka可以做到如此快"，下面我就重点讲解Kafka高性能背后的4大核心原因
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Spark 的这两个算子，值得你深入研究一下
估计现在大部分同学在用 Spark 的时候，都用的是它的 SQL API，其中的算子应该就用的很少了。
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6 幅图，通透理解 Elasticsearch 的六大顶级核心应用场景
Elasticsearch 以其强大且多功能的搜索能力而广受欢迎。 但在介绍 Elasticsearch 应用场景的时候，之前我也写过几篇，总感觉字多图少，对于初学者或者数据库、技术栈选型的企业用户并不直观、友好。 Elasticsearch Top5典型应用场景 Elasticsearch， 你值得拥有！—— 云栖大会 Elasticsearch 场景化应用全景回顾 有没有一个场景一幅图生动的介绍 Elasticsearch 最核心、最顶级的场景呢？ 费尽周折，我们终于看到了这幅图。
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流批一体技术简介
本文由阿里云 Flink 团队苏轩楠老师撰写，旨在向 Flink 用户整体介绍 Flink 流批一体的技术和挑战。内容主要分为以下三个部分： 流批一体技术简介 面临的挑战 总结
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面对2千万的json，Clickhouse的表现有点扑街
与此同时呢，好奇心驱使，我又基于同样的需求，在 Clickhouse(下称CK) 身上做了同样的测试，这不测不知道，一测才发现，CK 在外部数据源导入这块的表现，跟 Doris 相比，着实有点让人失望。 那么这篇文章，咱就来看看，一个2千万的 json 数据，是怎么经历“九九八十一难”，给倒腾到 CK 库里面的。
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Doris 的 variant 对比 CK 的 json，谁更优？
那么这一次，咱就用 Doris 的 variant type 针对同一份需求数据，对比 CK 的 json type，看在功能的使用上，两者的差异如何。
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Elasticsearch 8.X 最新学习路线图——一图在手，进阶跟我走！
在大数据时代，Elasticsearch 作为一款强大的搜索和分析引擎，被广泛应用于各种场景。无论是实时日志分析、全文搜索还是复杂数据的实时处理，Elasticsearch 都能胜任。
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用 Doris Manager 升级 Doris 集群，好用不？
那这一次，我决定换一种更省事的升级方式，用上次我部署过的 Doris Manager，虽然部署之后就几乎没有用过，但希望在这次集群升级中，能发挥出它的价值。 下面，是记录我用 Doris Manager 将 Doris 集群从2.0.2升级到2.1.2的完整过程。
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Clickhouse 的 variant 类型，不能干啥？
从功能介绍来说，无论是 CK 还是 Doris，它们的目标都是在解决，对于一个「值类型不确定」的列，怎么样用一种比较合理的方式，把它作为一个数据库字段，给存储起来，以便后续的检索。
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Elasticsearch 电商场景：明明有这个关键词，但是搜不出来，怎么办？
本文是基于实战问题的思路探讨。要说明的是：Ngram 的本质是空间换时间，可能会导致写入的延时以及存储的成倍增长，选型一定要慎重。只有高精准检索要求的场景才考虑 Ngram 分词。 普通业务场景实际是容许一些数据明明存在但就是无法召回的情况的，现在主流搜索引擎Google、Bing、baidu等都肯定无法召回全部数据的。所以，还得结合业务场景进行探讨。
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Kafka最全详解(6大架构原理图解)
Kafka是非常重要的消息中间件，是构建高并发的基石，也是大厂重点考察内容，下面我就全面来详解Kafka
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Kafka最全详解(6大架构原理图解)
Kafka是非常重要的消息中间件，是构建高并发的基石，也是大厂重点考察内容，下面我就全面来详解Kafka
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Flink CDC 3.0.1，这次能雄起不？
那么今天这篇文章，咱就针对上次测试CDC 3.0.0时，遇到的3大槽点进行一一验证。 槽点1：不能以 on yarn 的集群方式运行； 槽点2：说好的可以兼容 Flink 1.15，但实测不行； 槽点3：用本地模式运行时，只能同步历史数据，增量变化数据感知不到。
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Elasticsearch 存储 json，天然的舒适区
如果说前两篇文章，分别用 Clickhouse(下称CK) 跟 Doris 来处理 schema-free 的 json 数据，从实测的情况来看，多少有点赶鸭子上架的味道。
