分享交流大数据领域技术，包括但不限于Storm、Spark、Hadoop等流行分布式计算系统，Kafka、MetaQ等分布式消息系统，MongoDB、Cassandra等NoSQL，PostgreSQL、MySQL等RDBMS以及其它前沿技术

Adaptive Execution 让 Spark SQL 更高效更智能

10-17

Spark 灰度发布的参考方法 CI CD

10-08

Spark CommitCoordinator 保证数据一致性

09-26

Spark SQL 性能优化再进一步 CBO 基于代价的优化

09-17

Spark SQL / Catalyst 内部原理 与 RBO

09-10

深入浅出Zookeeper（二） 基于Zookeeper的分布式锁与领导选举

12-05

Kafka设计解析（八）- Exactly Once语义与事务机制原理

11-21

深入浅出Zookeeper（一） Zookeeper架构及FastLeaderElection机制

11-08

Kafka设计解析（七）- Kafka Stream

08-07

Kafka设计解析（六）- Kafka高性能架构之道

04-17

Spark性能优化之道——解决Spark数据倾斜（Data Skew）的N种姿势

02-28

分布式事务（一）两阶段提交及JTA

08-01

Kafka设计解析（五）- Kafka性能测试方法及Benchmark报告

12-31

Kafka设计解析（四）- Kafka Consumer设计解析

08-09

Kafka设计解析（三）- Kafka High Availability （下）

06-08

Kafka设计解析（二）- Kafka High Availability （上）

04-24

Kafka设计解析（一）- Kafka背景及架构介绍

03-10

Kafka深度解析

01-02