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。
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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。
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。
数据网格Data Mesh：域驱动与产品化数据治理
通过域驱动的组织与数据产品思维构建数据网格，提升跨团队协作、可发现性与责任边界。
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。
数据接入工具对比：Airbyte与Kafka Connect
比较两大数据接入工具在生态、增量能力与部署模型上的差异，指导数据集成选型。
数据契约与Schema演进治理
基于数据契约明确生产者/消费者责任，统一命名、兼容策略与质量指标，支撑安全演进与审计。
