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至于 Paimon 跟 Spark 之间配合的默契程度如何，咱们今天就给它“跑起来”，看看实际效果如何？ 还是老规矩，咱通过 Spark structured streaming 实时读取 kafka 数据，然后以流方式写入 Paimon 表来进行测试。

在 Elasticsearch 中，Fingerprint（指纹）通常指的是一种机制，用于为数据生成一个唯一的标识符或指纹。这个指纹是基于数据内容的一个哈希值，可用于识别和区分数据项。

当然，这可能跟 Hudi 与 Spark 的关系更为亲密有关，下次有机会，咱再用 Spark 测试一次看看(期待真正的反转)。 那么对于本次测试的结论，你怎么看？

虽然发布故障有点出其不意，但是团队在处理上还算体面妥当； 所以，魔幻的职场不重要，重要的是有魔幻的队友。

使用 Elasticsearch 自动生成的ID不仅有助于提升性能，还能确保数据的一致性和唯一性，同时简化系统的设计和维护。这些优点使得在大多数情况下，使用系统生成的ID成为了一个更明智的选择。

无论你的应用是金融交易、监控、日志记录还是其他领域，这些建议和最佳实践都将帮助你更好地处理 Kafka 消息延迟和时序性的挑战，确保数据的可靠性和一致性。

对于使用批处理工作流的数据团队来说，要满足当今的实时需求并不容易。为什么呢？因为批处理工作流，从数据传递和处理到分析，涉及很多等待。

本文目录： 一. 实时计算初期 二. 实时数仓建设 三. Lambda架构的实时数仓 四. Kappa架构的实时数仓 五. 流批结合的实时数仓

在生产使用中，Elasticsearch 除了精确匹配的要求，也会有模糊查询的场景。

本文深入探讨了Kafka事务性消息的关键概念、应用场景、优势、配置、使用以及最佳实践。在总结中，让我们再次强调一些关键要点，并展望Kafka事务性消息的未来。

前面文章聊过了 streampark，这不，应广大网友邀请，这次咱再来看看 Dinky (之前也叫 Dink)，同样是另一款号称流式计算的开发管理平台。

本文基于最新的 Hadoop 3.3.6 的版本编写，带大家通过单机版充分了解 Apache Hadoop 的使用。本文更强调实践，实践是大数据学习的重要环节，也能在实践中对该技术有更深的理解，所以一些理论知识建议大家多阅读相关的书籍

看完find命令的 7 种用法后，开始提到的面试题现在好像很容易解决了。你现在可以直接写下它的答案并将其解释清楚吗？

设计数据湖或中央数据仓库是许多大型组织的主要职能，这些组织每天处理数百万笔交易，并对这些交易进行进一步的报告、预测或机器学习项目分析。

集群配置为：8 个 node 节点，16 核 32G，索引 4 分片 1 副本。应用程序的查询逻辑是按经纬度排序后找前 200 条文档。

设计数据湖或中央数据仓库是许多大型组织的主要职能，这些组织每天处理数百万笔交易，并对这些交易进行进一步的报告、预测或机器学习项目分析。 为了将所有来自源系统（我们称之为“上游”）到其他业务应用（所谓“下游”）的数据点整合在一起，已经成为数据智能或商业智能团队的一个不同的工程奇迹。在完成所有这些练习和从上游到下游的紧密依赖后，管理数据变得越来越难以通过所有数据管道进行检查。

介绍对比使用Elasticsearch和Apache Doris进行日志分析。

既然自诩是一个能实现低代码，完成从配置、开发、测试、部署、监控、运维于一体的智能化平台，那我们一会就从这几个方面着手去考察和验证，它到底好不好使。

介绍对比使用Elasticsearch和Apache Doris进行日志分析。

我有 1tb 的一个大索引若干，要迁移到另外一个新集群去，有没有好办法？reindex好像会中断......