数据血缘与目录：DataHub与Apache Atlas
构建企业级数据目录与血缘图，提升数据可发现性与合规治理能力。
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数据质量与验证：Great Expectations与断言策略
通过规则断言与可执行文档治理数据质量，将验证嵌入管道与消费侧，避免脏数据扩散。
数据转换框架选型：dbt与Dataform对比
对比两大 SQL 转换框架在建模、依赖与测试上的差异，指导数据仓库内的转换治理。
流式处理选型：Flink与Spark Structured Streaming
对比两大流处理方案在执行模型与一致性保障上的差异，结合场景做工程选型。
Kafka MirrorMaker 2多集群复制治理
基于 MM2 的 Connect 框架进行跨集群主题与偏移复制，治理命名、心跳与故障切换策略。
Debezium CDC实践：快照与增量一致性治理
使用 Debezium 捕获数据库变更，规范快照与增量阶段的一致性与去重，构建稳定的数据集成通道。
Debezium CDC：变更数据捕获与下游同步实践
利用 Debezium 从数据库日志中捕获变更事件，构建可靠的下游同步与事件驱动架构。
Elasticsearch ILM生命周期策略治理
通过 ILM 在热/温/冷/删除阶段自动滚动、压缩与合并，降低成本并保障查询性能。
Elasticsearch Ingest Pipeline与处理器治理
通过摄取管道与处理器在写入时规范化与增强文档，统一字段、时间与标签治理，降低查询成本。
Elasticsearch索引模板与动态模板治理
通过索引模板与动态模板统一映射与设置，减少字段漂移并稳定查询行为与存储成本。
