对比

数据湖计算引擎对比与优化(2025)

数据湖计算引擎对比与优化(2025)不同引擎适配不同场景。本文从能力、生态与优化切入。一、场景与能力Spark:批处理与 ML 生态完善,适合离线计算与 ETL。Flink:低延迟流处理与一致性保障,适合实时计算。Trino:交互式查询与多源联邦,适合分析与探索。二、湖仓与兼容表格式:与 Icebe

文档站选型:Rspress 与 Docusaurus 对比与建议

引言两者均支持 MDX 与组件化文档编写;Rspress 基于 Rsbuild/Rspack,强调高性能编译与文档站能力;Docusaurus 强调成熟插件生态与版本/国际化能力。能力对比(已验证)Rspress:基于 Rsbuild/Rspack,支持 MDX(mdx-rs 提升编译性能约 10×

现代前端构建与 Bundler 对比(2025)

现代前端构建与 Bundler 对比(2025)不同 Bundler 在开发体验、生态与性能上各有取舍,需按项目选型。一、特性与场景Vite:原生 ESM 与极速热更新,适合现代框架。Webpack:生态全面,适合复杂项目与定制需求。esbuild:极快打包,适合工具链与中小项目。Rspack:兼顾

Airflow 与 Dagster 工作流编排对比(2025)

Airflow 与 Dagster 工作流编排对比(2025)两者均是主流数据编排方案,适配不同团队与场景。一、模型与开发Airflow:DAG 驱动,生态成熟;Python Operator 丰富。Dagster:资产与作业模型,类型与测试支持更好。二、依赖与部署依赖管理:包与环境隔离策略与容器化