趋近智
构建规模化数据仓库
章节 1: MPP 架构与存储原理
大规模并行处理的基本原理
计算与存储分离
列式存储格式与压缩
微分区与元数据管理
实践：检查存储配置
章节 2: 大规模数据建模进阶
大数据中的维度建模限制
Data Vault 2.0 实施模式
处理半结构化数据
模式演变与版本管理
动手实践：设计数据保险库
章节 3: 高吞吐量数据摄取管道
变更数据捕获架构
数据管道中的幂等性
微批处理与流式摄取
处理延迟到达的数据
实践操作：构建CDC管道
章节 4: 查询优化与性能调优
分析查询执行计划
分区剪枝与聚簇键
连接策略：广播连接与洗牌连接
物化视图与缓存层
动手实践：优化高延迟查询
章节 5: 治理、安全与可观测性
基于角色的访问控制层级结构
动态数据屏蔽与令牌化
行级安全实现
资源监控与成本管控
动手实践：配置安全策略
数据管道中的幂等性
这部分内容有帮助吗？
- Designing Data-Intensive Applications: The Big Ideas Behind Reliable, Scalable, and Maintainable Systems, Martin Kleppmann, 2017 (O'Reilly Media) - 分布式系统的基础资料，详细解释了消息队列、事务处理以及实现幂等操作以进行健壮数据处理。
- Apache Kafka Documentation: Semantics, The Apache Software Foundation, 2024 - Apache Kafka 官方文档，阐明了其交付语义，区分了“至少一次”和“恰好一次”，为在数据摄取管道中实现幂等性提供了背景信息。
- MERGE, Snowflake Inc., 2024 - Snowflake 官方的 SQL MERGE 语句文档，对于在幂等数据加载和 MPP 数据仓库中的分段合并模式中实现 upsert 逻辑至关重要。
- Delta Lake, The Linux Foundation, 2024 - 介绍开源 Delta Lake 项目，它提供 ACID 事务、可扩展的元数据处理，以及使用零拷贝克隆实现高级幂等模式（如写入-审计-发布 (WAP)）的能力。
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