先通过Kylin对连接条件、维度和度量限制的示例弄清Kylin的使用注意事项，在此基础上研究Kylin查询引擎，并配置spark查询下压实现没有cube的查询；理解Cube的构建优化，通过官方提供RestAPI实现动态灵活查询和cube构建，最后通过集成JDBC的Java代码实现简单查询操作。

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。

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。

如果你还在头疼数据分析多组件、多集群跨域等问题，推荐研究下华为开源的openlookeng，能够解决企业在面向大数据应用面临的用数难、找数难、取数难的痛点，本篇从openlookeng背景和架构开始，理解其关键技术和应用场景，最后通过安装openlookeng的集群，利用命令行接口验证MySQL和ClickHouse两种连接器的配置。

今天我们又来学习一个Apache顶级项目Apache RocketMQ，RocketMQ由国人阿里团队采用Java语言开发和开源的，曾获得2016、2018中国最受欢迎的开源软件奖。RocketMQ凭借其强大的存储能力和强大的消息索引能力，以及各种类型消息和消息的特性脱颖而出。Apache RocketMQ官网地址及其GitHub都提供非常详细中文学习文档如Apache RocketMQ开发者指南

前面我们学习过SeaTunnel这个优秀数据集成平台，今天再来研究一个与之相似开源产品ChunJun，原名为FlinkX其比SeaTunnel开源更早，本篇从了解其概况和特性；然后通过源码编译的方式部署，暂时先通过简单的Local和Standalone两种提交任务方式，通过几个示例一步步演示如何通过Json和SQL两种配置方式实现批流模式，如从MySQL数据源Sink写入HDFS、从Kafka数据

有Sqoop和DataX之类数据处理为何还要用Apache SeaTunnel，这就要得益于Apache SeaTunnel依赖Flink和Spark天然分布式处理数据的特性，前两者是单机同步数据不适于海量数据同步，以低代码方式用配置文件就可以启动Flink数据处理应用，本篇从基本概念和原理入手，并通过部署SeaTunnel演示了多个基于Flink的Source和Sink配置，基本掌握如何编写配置

低代码开发基于可视化和模型驱动的概念，结合了云原生和多终端体验技术，它可以在大多数业务场景中，帮助企业显著的提升效率，还能进一步降低企业开发成本，也就是我们所说的“降本增效”，为专业开发者提供了一种全新的高生产力开发方式；从某种意义上说，低代码可以弥补日益扩大的专业技术人才缺口，同时也可以促进企业与技术之间深度协作的最终敏捷形式。L“追求少的代码量，完成最多的开发工作”，不管是开发代码的工具还是代

元数据管理在数据治理中非常关键的部分，本篇分享一个现代化元数据管理开源项目datahub，了解其核心功能和概念，进一步理解器其架构和组件，然后从0到1的搭建和使用官方的数据样例演示，最后通过摄取MySQL和ClickHouse的示例打开其探索之门。

不用再担心SpringBoot启动慢和内存占用大的困惑了，为K8S云原生Quarkus轻松实现快、省、灵活的特性，本篇了解Quarkus优势和性能，并从quarkus工程创建开始，实现简单编码、普通jar打包、打包二进制文件和可跨平台直接运行二进制文件，并制作成docker镜像运行验证。