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大数据生态系统概览：从 Hadoop 到 Lakehouse
大数据生态系统概览：从 Hadoop 到 Lakehouse 1. 引言 大数据技术的发展催生了丰富的生态系统，从最早的 Hadoop 体系到如今的 Lakehouse 架构，数据存储与计算方式发生了巨大变革。本文将从 Hadoop 时代讲起，逐步介绍大数据生态的演进，并对比不同架构的优缺点。 2. Hadoop 生态系统（第一代大数据架构） Hadoop 是大数据技术的开端，由 Google 论…- 3
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Jupyter Notebook介绍
Jupyter Notebook提供了一个功能强大且灵活的交互式计算平台，适用于数据分析、科学计算和机器学习等领域。它支持超过40种编程语言，并集成了许多大数据工具，如Apache Spark。JupyterLab是Jupyter Notebook的升级版，提供了更强大的功能和更灵活的用户界面。- 2
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如何用 ClickHouse 搭建实时安全分析平台？
ClickHouse 适用于 高吞吐告警日志分析，可构建 SOC/NDR 实时检测系统。 优化方案： 使用 MergeTree 进行分区，提高查询速度。结合 Kafka 实现实时流式数据接入。使用 Materialized Views 预计算复杂查询。基于 UDF 和正则解析日志，提取威胁信息。 适用于 安全运营中心（SOC）、入侵检测（IDS/IPS）、云安全日志分析。- 5
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如何使用 Trino 进行跨数据源查询？
Trino（原 PrestoSQL）支持 跨云、跨数据库查询，适用于 大规模数据分析。 核心功能： 支持 MySQL、PostgreSQL、S3、Hive 等数据源联合查询。向量化执行引擎，加速查询效率。高吞吐、低延迟，适用于 OLAP 分析。可用于数据湖查询（Iceberg + Trino）。 适用于 数据仓库、日志分析、数据湖查询、BI 分析。- 5
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数据库选型指南：SQL vs NoSQL，如何做出最佳决策？
数据库是应用程序的核心，SQL 和 NoSQL 各有优劣，如何选择适合的数据库是架构设计的重要决策。 SQL 数据库的优点： 结构化数据存储，适用于事务处理。强大的查询功能，支持复杂关系映射。 NoSQL 数据库的优点： 水平扩展能力强，适用于大数据应用。灵活的数据模型，适应高并发和动态数据。 针对不同的应用场景，如金融系统适合 SQL，而社交媒体、日志存储可能更适合 NoSQL。- 6
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真正适用于餐饮行业实用干货的是(真正适用于餐饮行业实用干货的是)
课程介绍本课程将探讨适用于餐饮行业的实用干货，包括如何开设一个成功的餐厅、如何管理财务和人员、如何与客户建立关系以及如何营销。课程将提供实用技巧和工具，帮助您提高业务水平并获得更多的利润。学习地址百度：https://pan.baidu.com/s/1ime6fqzjK8nHiPamqM_Dnw?pwd=9ncv天翼：https://cloud.189.cn/web/share?code=EFRb…- 2
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