CarbonData 项目源码全景解析：从零构建你的二次开发能力
用户问题原文：“CarbonData 项目的源码目录结构是怎样的？各个模块（core, spark, hive, flink 等）的职责是什么？”
解析范围：本文将基于 Apache CarbonData 2.3.x 官方稳定版本，对其 GitHub 源码仓库的完整目录结构进行逐层剖析，详细阐述 core、integration/spark、integration/hive、integration/flink 等核心模块的设计职责、关键类路径、交互关系及二次开发切入点。所有分析均以真实源码和官方文档为依据，旨在帮助具备大数据生态经验的工程师快速掌握 CarbonData 的内部架构。
在超大规模数据平台的演进历程中，我们常常面临一个抉择：是站在巨人的肩膀上，还是亲手打造一把更趁手的工具？对于 Apache CarbonData 这样一个深度集成于 Spark 生态、却又拥有独立存储引擎内核的项目而言，理解其源码结构是实现“深度掌控”与“高效排障”的必经之路。
想象一下，你正在负责一个物联网设备指标监控平台，每日需处理来自数百万台设备的数十亿条心跳与状态数据。业务方要求对任意时间窗口内的设备在线率、平均负载、异常事件进行亚秒级响应。你选择了 CarbonData 作为底层存储，并
