数据湖与 Delta Lake ACID 表实践
"使用 Delta Lake 在数据湖中构建 ACID 表，覆盖建表、写入、MERGE 与时间旅行等核心操作。"
数据
数据湖权限与细粒度访问控制（2025）
数据湖权限与细粒度访问控制（2025）数据湖需要在开放与安全之间平衡，细粒度权限是关键能力。一、授权模型RBAC：按角色授予资源级权限，简化管理。ABAC：基于用户属性与资源标签进行更细粒度控制。二、列级权限与掩码列级权限：对敏感字段进行访问限制与审计。掩码策略：在查询层对敏感数据进行脱敏显示。三、
数据湖查询加速：Materialized Views 与 Cache 层（2025）
数据湖查询加速：Materialized Views 与 Cache 层（2025）对热点与复杂查询进行预计算与缓存能显著提升响应速度。一、物化与预聚合物化视图：对复杂聚合结果进行持久化与增量刷新。预聚合：按常见维度构建汇总表，降低运行时计算。二、缓存与层次多级缓存：引擎缓存/分布式缓存/边缘缓存协
数据湖格式对比：Iceberg/Delta/Hudi与演进策略
对比三种主流数据湖表格式的事务/元数据与更新能力，制定演进策略以支撑批流一体与服务化查询。
数据湖格式选型：Apache Iceberg 与 Delta Lake
对比 Iceberg 与 Delta Lake 的表格式特性与生态支持，给出在批流一体与大型数据湖下的选型建议。
数据湖表格式选型：Apache Iceberg与Delta Lake
对比两大数据湖表格式的核心机制与适配场景，帮助在批/流一体与治理要求下做正确选型。
数据湖计算引擎对比与优化（2025）
数据湖计算引擎对比与优化（2025）不同引擎适配不同场景。本文从能力、生态与优化切入。一、场景与能力Spark：批处理与 ML 生态完善，适合离线计算与 ETL。Flink：低延迟流处理与一致性保障，适合实时计算。Trino：交互式查询与多源联邦，适合分析与探索。二、湖仓与兼容表格式：与 Icebe
数据编解码选型：JSON、Avro与Protobuf
在跨服务与跨语言场景下，比较三种常用编解码方案的体积、性能与模式演进能力。
数据网格 Data Mesh 治理与域数据产品（Ownership、Contract、Self-Serve 平台）
基于 Data Mesh 架构，明确域数据产品的所有权与契约，以自助平台赋能跨域协作，并提供可验证的治理方法。
