1/12/2024 利用流處理技術處理GTFS資料 KafkaFlinkstreamingGTFSApache FoundationIceberg 在現代數據驅動的應用場景中，實時數據處理技術已成為關鍵基礎設施。本文探討如何透過Apache Kafka、Flink與Iceberg等開源工具，整合GTFS（General Transit Feed Specification）資料進行流處理與分析。GTFS作為公共交通數據標準，結合流處理技術可實現即時交通監測與決策支持，本文將深入解析其技術架構與實作流程。
12/13/2023 Inference at Scale with Apache Beam：大規模模型推理的實踐與挑戰 scalebeam modelinferenceApache FoundationApache Beam 在機器學習與大數據處理的交叉領域，模型推理的規模化部署成為關鍵挑戰。Apache Beam 作為 Apache 基金會孵化的統一資料處理框架，透過其聲明式 Pipeline 模型與多執行引擎支援，為大規模推理提供了靈活且可擴展的解決方案。本文探討 Apache Beam 在推理場景中的應用實踐，涵蓋架構設計、資源管理、模型部署策略與自動刷新機制，並分析其技術優勢與挑戰。
12/13/2023 Demystifying Apache Airflow: 事實與迷思解析 Apache AirflowMWAAopen sourceApache Foundationmanaged workflows Apache Airflow 是一個開源的 workflow management 平臺，由 Apache 基金會維護，專為數據工程與自動化任務設計。隨著雲原生技術的興起，Airflow 透過其靈活的架構與持續的技術進化，成為企業級工作流管理的關鍵工具。本文將深入解析 Airflow 的技術特性、常見迷思與實際應用，協助讀者全面理解其價值與挑戰。
12/13/2023 非結構化資料處理的挑戰與機器學習時代的數據工程 data engineeringlarge language modelsApache Foundationmachine learningunstructured data 在當前的數據工程領域，「The free lunch is over」這句話揭示了我們必須面對非結構化資料處理的現實。隨著大型語言模型（LLM）的快速發展，數據工程師的任務已從傳統的結構化資料處理，轉向整合非結構化資料與機器學習技術的複雜挑戰。本文探討LLM對數據工程的影響，分析非結構化資料的處理方法，並探討未來數據工程的發展方向。
12/13/2023 Apache Ozone 與數據湖屋的規模化實踐：打造 Exabyte 級數據存儲解決方案 Apache OzoneApache Foundationdata lakehouseIcebergexabyte scale 在數據驅動的時代，企業面臨的數據規模正以指數級增長。傳統數據倉庫與數據湖的架構已無法滿足現代數據處理的靈活性與擴展性需求。數據湖屋（Data Lakehouse）作為一種融合數據倉庫與數據湖優勢的新型架構，正成為企業數據管理的關鍵方案。Apache Ozone 作為 Apache 基金會旗下的開源存儲系統，憑藉其高可擴展性與高性能，成為支持 Exabyte 級數據湖屋建設的核心技術。本文將深入探討 Apache Ozone 的技術特性、架構優勢，以及與 Iceberg 的整合實踐，揭示其如何推動數據湖屋的規模化落地。
12/13/2023 Iceberg Catalog as a Service：數據工程中的元數據管理新方案 data engineeringIceberg catalog as a serviceApache Foundationdata catalog 在數據工程領域，元數據管理是確保數據一致性、可追蹤性與高效查詢的關鍵環節。Apache Iceberg作為一個開放的分析數據集表格格式，透過其獨特的元數據佈局與文件跳過機制，已成為處理TB/PB級數據的首選方案。而Iceberg Catalog as a Service（即Iceberg目錄即服務）作為其核心組成部分，提供了一套模組化、可擴展的元數據管理架構，解決了傳統Catalog在可擴展性與安全性上的瓶頸。本文將深入解析Iceberg Catalog as a Service的技術特性、應用場景與實踐策略。
12/13/2023 建立語義/度量層使用 Calcite SQLmetrics layerCalciterelational databasesApache Foundationsemantic layer 在商業智慧（BI）領域，關係型資料庫與SQL已長期作為資料存儲與查詢的核心技術，然而BI工具（如Looker、Power BI、Tableau）仍需語義層來抽象資料查詢邏輯。語義層的目標在於將自然語言或圖形查詢轉換為SQL，並管理資料格式、治理與可重用計算。Calcite作為Apache Foundation旗下的開源項目，提供了一套靈活的SQL擴展框架，使開發者能在不改變SQL標準的前提下，實現語義層的高階功能。本文探討Calcite在語義/度量層建構中的角色與技術實現。
12/13/2023 PRQL：現代資料轉換語言 RMatlabPandasApache FoundationSQLPRQL 在資料工程與分析領域，資料轉換語言的選擇直接影響開發效率與可維護性。傳統SQL雖然功能強大，但其語法不一致、不可組合的特性常導致複雜查詢難以維護。PRQL（Pipeline Relational Query Language）作為一種現代資料轉換語言，旨在結合SQL的關係模型與Pandas的直覺性，提供更一致、可組合的查詢體驗。本文將深入解析PRQL的核心設計理念、語法特性與應用場景，探討其如何成為資料工程的新選擇。
12/13/2023 Fineract 對企業客戶的應用與技術實踐 Zoomenterprise clientsFineractopen sourceApache Foundationcommunity over code Fineract 是 Apache 基金會下的開源專案，以「社區優先於代碼」為核心價值，提供企業級核心銀行系統解決方案。隨著金融產業對靈活性與成本效益的需求提升，Fineract 成為企業客戶優化貸款管理、帳戶處理與總帳會計流程的關鍵工具。本文探討 Fineract 的技術特性、企業應用案例，以及其在實際部署中的挑戰與成功要素。
12/13/2023 透過鏡中世界：Flink 與 Kafka Streams 的關鍵架構選擇 Flinkstream processingApache FoundationKafka Streams 在流處理領域，Flink 與 Kafka Streams 為兩大主流框架，其架構設計與實現機制深刻影響應用效能與可擴展性。本文深入比較兩者的狀態存儲、分區策略、容錯機制與操作符優化等核心架構選擇，探討其技術特性與應用場景，協助讀者理解如何根據需求選取合適的流處理方案。