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面向生产级 ML 应用的设计、开发与部署实战学习指南。

面向面试准备的大规模系统设计学习指南与核心知识库。

GeoMesa 是一个分布式大规模地理空间数据处理套件。它解决了海量时空数据的存储、查询与实时分析难题。核心功能包括在 HBase、Cassandra 等分布式数据库上构建时空索引，结合 Kafka 实现流式空间数据处理，并支持 Spark 分布式分析与 GeoServer（WFS/WMS）地图集成。

分布式链路追踪系统，用于收集并分析服务调用延迟数据。

面向 AI 时代的开源多模态分布式数据库，单引擎应对严苛工作负载。

跨语言分布式事务框架，支持 Workflow、SAGA、TCC、XA 及二阶段消息等模式。

FiloDB 是一款用 Scala 编写的分布式内存时序数据库，主要解决海量指标和事件数据的大规模实时摄取与查询难题。它支持直接从 Kafka 流式摄取并自动分片，兼容 Prometheus 的 PromQL 查询语言，具备基于标签的高效索引及 Spark 支持，适合构建超大规模运维监控系统。

互联网 Java 工程师进阶知识完全扫盲，涵盖高并发、分布式、高可用、微服务及海量数据处理等面试内容。

基于 OpenTelemetry 的开源可观测性平台，支持应用与 AI Agent，一站式提供 APM、日志、指标与分布式追踪。

专为现代应用和事件驱动架构打造的原生事件数据库，简化数据建模并保障数据完整性。

将 PostgreSQL 转化为分布式数据库的扩展插件。

灵活的分布式键值数据库，专为缓存及其他实时工作负载优化。

支持 S3、文件系统、Iceberg 表桶与 Lance 向量桶的分布式存储系统，可 O(1) 磁盘访问数十亿文件。

云原生分布式 SQL 数据库，专为高可用、轻松扩展及数据位置控制而设计。

跨云和边缘的便携式分布式应用运行时，深度融合了事件驱动架构与工作流编排能力。

面向关键业务应用的云原生分布式 SQL 数据库