Presto服务治理与架构优化在京东的实践

Flink CDC 在京东的探索与实践，挺值得一看。如果你对实时数据有兴趣，Flink CDC 的应用场景和优化实践能给你多启发。它被广泛应用于京东的核心业务，比如订单交易、商智黄金眼、实时风控等。通过实时捕获和数据库中的增量数据，Flink CDC 实现了数据的高效分发和。比如，京东自研的 Fregata 系统能自动感知数据库变更，支持多种操作和告警能力，适合大规模数据场景。Flink CDC 在技术架构上的布局也全面，从 MySQL、Hive、ElasticSearch 到 Iceberg 等组件都涉及其中，支持多样化的数据流和高可用性设计。如果你想深入了解如何进行增量数据以及如何优化 F

微服务架构的调研与实践内容还挺硬核的，适合正在从单体系统转型的团队。文章一上来就把微服务的由头和优势讲得明明白白，比如为什么大厂都爱用、怎么单体系统扩展难、维护成本高的问题。服务之间的通信方式说得也细，像是REST、RPC、消息队列这些选型，适配不同场景的优劣都到位，蛮有参考价值。比如你需要异步、消息可靠，就可以考虑AMQP这种方式。API Gateway那段也不错，讲了用Kong做流量入口，怎么做认证、缓存、日志这些常规操作，还提到在项目里自建网关再配合 Kong 做路由的玩法。嗯，挺贴地气的讲法，适合实际开发中用。而且内容后面还挂了几个挺实用的案例链接，有和Spring Boot、Node

深入探讨 HBase 的核心原理、架构设计以及优化策略，并简要介绍 Phoenix 的扩展功能。 一、 HBase 原理与概念 数据模型：详解 HBase 的逻辑数据模型，包括表、行、列族、列限定符等概念，以及其与关系型数据库的区别。 架构解析：深入剖析 HBase 的架构组件，如 HMaster、RegionServer、Zookeeper 等，阐述其协同工作机制。 读写流程：详细解读 HBase 的数据读写路径，涵盖数据定位、读写操作流程、数据一致性保证等关键步骤。 二、 HBase 安装部署 单机模式：介绍 HBase 单机模式的安装步骤，配置参数说明以及常见问题排查。 分布式部署

这份资料深入剖析了大数据平台建设中至关重要的数据治理环节，并详细阐述了构建全面数据治理体系的架构设计。内容涵盖数据治理各个层面的最佳实践，为构建安全、可靠、高效的大数据平台提供实用指南。

深入浅出，探索 Spring Cloud 分布式服务治理的奥秘。从入门到精通，全面掌握服务注册与发现、负载均衡、熔断、降级等核心机制，构建稳定高效的微服务架构。

为应对数字化转型挑战，企业需要构建高效、可靠的数据管理体系，实现数据价值最大化。概述了企业数据治理框架的构建原则、核心要素以及实施步骤。 一、 框架目标：打造统一数据底座，赋能业务发展 数据治理建立统一的数据底座，实现实时（Real-time）、按需（On-demand）、全在线（All-online）和自助（Self-service）的数据服务获取（ROAD 体验）。通过优化数据管理和使用，提升各部门工作效率，进而提高企业效益和用户满意度。 二、 核心要素：信息架构为基石，数据标准为准绳 信息架构是数据治理的基础，定义了企业数据的结构和分类。其核心要素包括： 数据资产目录: 记录所有数据资

默认情况下，RDBMS总是优先读取主primary extent。从11.1版本开始，可以通过设置PREFERRED_READ_FAILURE_GROUP参数，使本地节点优先读取特定failure group中的extent；这一特性主要设计用于extended distance RAC，不推荐在常规ASM环境中使用。ASM并非仅限于RAC环境，单节点同样可以从ASM中获益。一个ASM实例可以为多个RDBMS数据库实例提供服务。在RAC环境中，ASM必须是集群化的，以确保可以协调更新元数据。从11.2版本开始，ASM已经从RDBMS HOME中分离出来，与clusterware一起安装在GRI

SOA治理：框架与优化方法.pdf Oracle介绍其SOA解决方案的简要概述。

例如：ps eauwww ，您可以通过MOS note 373303.1中的内容获得不同平台的命令。另外，以上的数据库是通过GI agent启动的，如果数据库是手动启动的（例如：startup命令），那么，输出会不同。当然, pmon在注册数据库服务到listener时也会将自己的环境变量注册到对应的service上。所以，在诊断RAC环境下sysdate返回错误时间的问题时，我们需要检查以下信息。 1.操作系统级别的时区设置，并确保操作系统命令date能返回正确的时间。对于如何查看不同平台的时区设置，请参考note 1209444.1 2.确认GI配置文件/crs/install/s_crs