存算分离是下一代企业大数据必然趋势，本篇先简述存算分离背景以及为何要进行存算分离，当前存算分离主要优势和实际应用场景。并归纳分析若干如华为Ocean系列、JuiceFs、HashData等市面上存算分离产品和解决方案。

Apache Druid是⼀款针对海量数据进⾏⾼性能实时分析OLAP引擎的实时分析型数据库，本篇了解其特征和适用场景，并与其他框架横向对比；最后部署一个单机版演示本地文件摄取入库,并演示基于Json API本地查询和SQL两种查询方式。

要想入门大数据理论和原理必先研究HBase，体会其设计精髓，本篇先介绍其基础架构和应用场景、逻辑结构和物理存储结构进一步理解其数据模型，通过详细完整步骤一步步的安装最新版本2.5高可用的Hbase集群以加深理解其整体架构，最后通过实操Hbase Shell基础命令和DDL、DMl等常用命令。

从监控基础理论简单谈起，部署Prometheus的两种数据采集exporter和pushgateway，并通过相应采集示例演示，通过一个对CPU监控采集和图形展示的示例了解到Prometheus强大数学支持，最后通过部署grafana实现一个抓取TCP waiting_connection美观的可视化展示。.........

了解Apache Druid的基础概念后，本篇进一步研究其核心架构和核心设计原理部分，了解相关外部依赖，对其数据摄取和查询有一定认识，然后通过搭建分布式集群进一步理解其架构组成，最后用一个示例从HDFS将数据摄取到Druid并演示两种查询方式

本篇先了解Spark和Hadoop的关系与区别，进一步了解特性和相关组件架构；通过实战部署了Spark最新版本3.3.0的Local、Standalone+历史服务+HA、Yarn的部署完成操作步骤，并通过不同提交方式的示例和WebUI查看加深多Spark多种作业提交原理的理解，并拉开了使用Spark-Shell方式提交本地、集群、yarn交互式使用之门。

上一篇对Apache Paimon有了基础了解，本身则主要通过实操方式进一步加深理解，具备沉淀后续投入使用的基础知识；进行数据插入和更新操作，基于批和流式多种查询方式如时间旅行和增量查询，并了解相关系统表的查看，最后MySQL和基于Kafka（通过Canal对MySQL数据库实现变更捕获）的CDC集成完整示例演示收尾。

在Go的Web开发世界中，Gin以其简单、高性能一举成为使用最广泛的框架；本篇先了解定位和特性，然后在进行常见使用功能如参数获取和绑定、路由组、中间件、静态资源使用、内容渲染、Cookie和Session等多个代码示例演示，最后通过分析源码中的核心流程和数据结构加深对其整体理解。

通过Hbase与Cassandra对比，层次展开了解Apache Cassandra特性和使用场景，通过部署但实力和多实例集群进一步理解其运作，最后通过CQL及其客户端命令工具理解其数据模型和数据类型，通过对键空间、表、索引、数据操作熟悉常见CQL语法和使用。

再下一城又一个实时多维交互式分析数仓利器，了解其特性和架构组成，进一步阐述相关概念和其生态圈；介绍作为开发测试最快捷方式的Docker单机部署；也基于Hadoop环境一步步部署最新v4.0.3二进制并解决遇到的问题，最后通过一个读取hive数据示例介绍kylin创建项目、选择数据源、创建Model、创建Cube、Cube的构建，全面认识kylin预计算查询的性能。