Kafka连接器与Schema Registry治理：兼容性与演进
以 Connect 与 Schema Registry 为核心，规范主题与模式演进，构建稳健的数据集成与传输治理。
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Kafka事务与Exactly-Once：生产/消费端一致性治理
通过幂等生产与事务语义实现端到端一次性处理，规范消费者隔离与处理拓扑的错误恢复。
Kafka日志压缩与保留策略治理
通过日志压缩与时间/大小保留策略管理主题数据，规范键唯一与删除标记，平衡准确性与成本。
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。
Redis持久化策略AOF与RDB融合治理
结合 AOF 追加日志与 RDB 快照，实现更快重启与更高数据安全，规范重写阈值与写入策略。
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。
Zero-ETL架构：CDC流式入湖与维表关联
以 CDC 流式捕获变更入湖，结合流处理与维表关联构建近实时分析与服务化数据管道。
云数据仓库选型：Snowflake与BigQuery对比
对比两大云数仓在架构、成本与性能治理上的差异，指导批/交互分析与治理策略选型。
RabbitMQ交换器类型与路由治理
对比交换器类型的路由行为与适配场景，规范绑定与匹配模式，构建稳定的消息传递与扩展能力。
Zero-ETL与CDC整合：从交易库到分析仓库
在云原生环境下通过 CDC 与原生集成实现近零ETL，将交易数据同步到分析仓库并保持一致性。
