Copy-On-Write vs Merge-On-Read in Apache Iceberg
Copy-On-Write适用的场景和优缺点，Merge-On-Read的 position deletes、equality deletes 原理，以及适用的场景，优缺点，如何选择COW和MOR，以及如何配置他们
Apache Iceberg Tables 的读写和查询管理
介绍了存储的结构，元数据层包括：manifest files、manifest list, metadata files，catalog指向最新的 metadata files；每一层都可以做裁减，包括数据层，介绍了读取、time travel过程，是自上往下的读取和裁减过程；写入过程：插入、删除、merge过程，写 过程是自下而上的，通过 切换catalog指向，利用OCC控制并发，实现ACID
Iceberg 简单总结
branch 和 tag，schema、partition、sort order演化，快照的维护（合并，删除孤儿文件等），manifest list 和 manifest files 两级布局；Hive的问题以及iceberg的优化：list是O(1)的，细粒度的partition，OCC，并发冲突，单节点的plan；Hidden partitioning，Time travelVersion rollback。支持：Spark、Flink、Hive、Trino、ClickHouse、Presto、Dremio、starrocks、Athena、EMR、Impala、Dori
数据摄取：工具选择策略
Data Ingestion: Tool Selection Strategy，1、工具选择标准：策略标准、定价标准、数据功能、数据源/目标、数据契约； 工具偏好：批加载、CDC、连接器、基于代码； 3、摄取工具选择策略
YARN 简单总结
YARN 的简单使用总结
数据开发工程师的工作内容（meta）
Data engineering at Meta，High-Level Overview of the internal tech stack
数据摄取：架构和模式
Data Ingestion: Architectural Patterns，data ingestion 的几种架构：Unified Data Repository、Data Virtualization、ETL、ELT、Stream Processing
关于 HMS 的原理和一些优化
Hive MetaStore的实现原理，Hive Thrift 客户端和服务端的实现，MetaCat对 HMS 的兼容以及优化，Spark调用 HMS 的逻辑
分析和比较几种 LakeHouse 存储系统
《Analyzing and Comparing Lakehouse Storage Systems》讨论了 LakeHouse 系统设计的难点，在不可变高延迟的对象存储之上，增加事务特性，三大系统都使用了OCC做隔离，事务实现都用了MVCC，源数据库管理delta和hudi用了表格式，iceberg用了层次存储(单节点处理)，数据更新三者都支持CoW(适合读多写少场景)，hudi和iceberg支持MoR(适合写多的场景)
系统调优
一些系统调优的排查工具汇总