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大數(shù)據(jù)

9266內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9266 條

Python 數(shù)據(jù)分析：Pandas 數(shù)據(jù)操作（二）

本節(jié)學(xué)習(xí)了Pandas數(shù)據(jù)的一般操作方法，需要掌握.loc[]、.iloc[]方法的使用，以及知道df[]是一種按列提取數(shù)據(jù)的方法。

2025-07-18 07:59:56

Pandas 數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

數(shù)據(jù)中臺靜默革命：從BI展示架到大模型“煉油廠”

沒有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)“原油”，大模型只能生成“工業(yè)廢水”，而重生的數(shù)據(jù)中臺正悄然成為AI時(shí)代最關(guān)鍵的輸油管道。

2025-07-18 03:00:00

數(shù)據(jù)中臺 BI 大模型

BI 數(shù)據(jù)可視化平臺建設(shè)（3）—首頁性能提升實(shí)踐

隨著越來越多代碼的堆積，平臺的運(yùn)行加載性能也在逐步下降，在不同程度上極大地影響了用戶體驗(yàn)，從而導(dǎo)致用戶流失。本文就是從這樣的一個(gè)背景出發(fā)，通過對BI數(shù)據(jù)可視化平臺的一系列的性能優(yōu)化實(shí)踐，給大家系統(tǒng)性闡述首頁性能優(yōu)化的核心策略，并探討在日常開發(fā)中如何實(shí)現(xiàn)長效性能保障。

2025-07-17 09:00:57

大數(shù)據(jù)BI 數(shù)據(jù)可視化

騰訊面試：Paimon 自動(dòng)分區(qū)清理與快照清理機(jī)制是怎么樣的？哪個(gè)先清理？

本文將深入解析自動(dòng)分區(qū)清理與自動(dòng)快照清理這兩種機(jī)制的原理、關(guān)聯(lián)關(guān)系、配置方法及最佳實(shí)踐，為數(shù)據(jù)湖運(yùn)維提供全面指導(dǎo)。

2025-07-16 09:16:36

數(shù)據(jù)湖 Paimon 自動(dòng)分區(qū)清理

Pandas 進(jìn)階秘籍：掌握這五個(gè)實(shí)用技巧，告別復(fù)雜數(shù)據(jù)處理的煩惱

本文將為您揭示 Pandas 進(jìn)階的五個(gè)實(shí)用技巧，這些技巧能幫助您在面對復(fù)雜數(shù)據(jù)處理任務(wù)時(shí)更加游刃有余，提升工作效率，解鎖數(shù)據(jù)的深層價(jià)值。

2025-07-16 07:05:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)處理

數(shù)據(jù)要素化背景下的治理范式創(chuàng)新：粒數(shù)據(jù)理論構(gòu)建與應(yīng)用研究

本文針對傳統(tǒng)數(shù)據(jù)治理模式中記錄完整性導(dǎo)向的局限性，創(chuàng)新性提出“粒數(shù)據(jù)”（Granular Data）概念。

2025-07-15 14:32:37

粒數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)治理數(shù)據(jù)質(zhì)量

從模型到管道：數(shù)據(jù)建模、架構(gòu)和工程工具實(shí)用指南

我們將深入剖析最近學(xué)習(xí)到的一些最重要的數(shù)據(jù)建模方法——所有這些都是在努力平衡過多的標(biāo)簽、大量的咖啡和一個(gè)令人困惑的橡皮鴨調(diào)試會(huì)話的過程中完成的。我們將從數(shù)據(jù)建模層和范式到星型模式、數(shù)據(jù)倉庫、ETL/ELT，甚至Spark 管道，分解關(guān)鍵概念，并提供真實(shí)案例，避免過多的專業(yè)術(shù)語。

2025-07-15 10:53:53

數(shù)據(jù)建模數(shù)據(jù)倉庫大數(shù)據(jù)

AI Agents時(shí)代，數(shù)據(jù)分析將徹底被顛覆

AI Agents+大模型+RAG的架構(gòu)，不只是技術(shù)的進(jìn)步，也是思維方式的革命**。它讓數(shù)據(jù)真正成為每個(gè)人的武器，而不是少數(shù)人的特權(quán)。

2025-07-15 03:00:00

AI Agents 數(shù)據(jù)分析大模型

Fluss 都進(jìn) Apache了，你竟然還沒聽說過 Fluss, 這篇文章告訴你它和 Kafka、Paimon 有什么區(qū)別

本文將深入解析 Fluss 的核心特性，并對比其與 Kafka、Paimon 的技術(shù)差異，揭示三者在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)架構(gòu)中的定位與協(xié)同關(guān)系。

2025-07-14 07:35:00

Fluss 數(shù)據(jù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)

Python 數(shù)據(jù)分析：Pandas 數(shù)據(jù)操作（一）

在掌握了Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，接下來應(yīng)該學(xué)會(huì)如何操作數(shù)據(jù)。現(xiàn)在讓我們來看看在Pandas中如何定位和操作數(shù)據(jù)。

2025-07-14 07:21:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析 Python

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”究竟是什么以及它為何對AI代理至關(guān)重要

數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供結(jié)構(gòu)良好、可靠且受管控的“內(nèi)容”（數(shù)據(jù)資產(chǎn)本身），而像 MCP 這樣的協(xié)議則提供標(biāo)準(zhǔn)化的“方法”（AI 代理訪問和使用該資產(chǎn)的機(jī)制）。兩者強(qiáng)強(qiáng)聯(lián)手，可以顯著加速復(fù)雜 Agentic AI 系統(tǒng)的開發(fā)和可信應(yīng)用，使其能夠更有效、更安全地利用組織數(shù)據(jù)，從而實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值。

2025-07-11 10:00:03

數(shù)據(jù)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)AI代理

AI+數(shù)據(jù)血緣的三重境界

AI時(shí)代，數(shù)據(jù)血緣的價(jià)值會(huì)更加凸顯。數(shù)據(jù)血緣正在從"數(shù)據(jù)治理的輔助工具"升級為"AI時(shí)代的核心基礎(chǔ)設(shè)施"。

2025-07-11 09:38:47

AI 數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)治理

一文看懂“AB實(shí)驗(yàn)”：統(tǒng)計(jì)學(xué)原理，分析思路，業(yè)務(wù)應(yīng)用

AB實(shí)驗(yàn)，對應(yīng)的統(tǒng)計(jì)學(xué)知識是“雙樣本T檢驗(yàn)”，而且常用的AB實(shí)驗(yàn)平臺會(huì)直接通報(bào)結(jié)果，所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05說明沒有組間差異，業(yè)務(wù)動(dòng)作做了白做，回去重做！

2025-07-11 01:22:00

統(tǒng)計(jì)學(xué)AB實(shí)驗(yàn)雙樣本

騰訊面試：什么是 Spark 寬依賴、窄依賴，如何進(jìn)行性能調(diào)優(yōu)？

本文將從RDD依賴關(guān)系的本質(zhì)出發(fā)，深入剖析窄依賴與寬依賴的區(qū)別，詳解Spark如何基于依賴關(guān)系進(jìn)行DAG劃分和Stage優(yōu)化，并結(jié)合Spark 3.x的最新特性，提供一套完整的依賴關(guān)系調(diào)整與性能調(diào)優(yōu)實(shí)踐方案。

2025-07-11 00:48:00

大數(shù)據(jù)Spark RDD

什么是維度建模？為什么數(shù)據(jù)倉庫離不開它？

維度建模是大師Kimball的觀點(diǎn)，和關(guān)系型建模相反，維度建模通過增加冗余來增加查詢速度，以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，將業(yè)務(wù)主題對應(yīng)的多個(gè)實(shí)體冗余記錄，將共有維度，變化緩慢維的屬性抽出形成維度表。

2025-07-09 09:18:29

維度建模數(shù)據(jù)倉庫可追溯性

Python 數(shù)據(jù)分析：初識 Pandas

本文我們了解了Pandas擴(kuò)展包的安裝、導(dǎo)入，以及創(chuàng)建Series、DataFrame格式數(shù)據(jù)（后面會(huì)詳細(xì)講這兩種格式）。

2025-07-09 07:50:00

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

騰訊面試：Flink Checkpoint 和 Spark Checkpoint 有什么區(qū)別？

本文將從原理、實(shí)現(xiàn)、性能等多個(gè)維度，深入剖析Flink和Spark Checkpoint的異同，并通過實(shí)例代碼展示其配置與應(yīng)用。

2025-07-08 08:57:29

Flink 大數(shù)據(jù)流 Checkpoint

經(jīng)營分析，如何識別指標(biāo)異動(dòng)+準(zhǔn)確歸因

做經(jīng)營分析，經(jīng)常會(huì)陷入“上月漲了1%，本月跌了2%”的苦惱中。報(bào)告上雖然密密麻麻列了很多指標(biāo)的同比，環(huán)比漲跌。但不知道怎么歸因，只能寫膚淺的“收入低了，因?yàn)榭蛦蝺r(jià)低了……”

2025-07-08 01:55:00

經(jīng)營分析準(zhǔn)確歸因識別指標(biāo)

2025年你應(yīng)該知道，數(shù)據(jù)質(zhì)量才是AI真正的生命線

以ChatGPT為例，其數(shù)據(jù)治理經(jīng)歷了三個(gè)階段的演進(jìn)：從較低質(zhì)量、較小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，到更高質(zhì)量、更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，再到引入人類反饋的標(biāo)注數(shù)據(jù)集。未來，數(shù)據(jù)治理將越來越成為AI發(fā)展的核心驅(qū)動(dòng)力。

2025-07-08 01:00:00

數(shù)據(jù)治理數(shù)字化大數(shù)據(jù)

騰訊面試：請?jiān)敿?xì)描述 Paimon 如何基于 LSM 樹實(shí)現(xiàn)高吞吐寫入和高效查詢？

本文將深入剖析Paimon如何基于LSM樹結(jié)構(gòu)，通過內(nèi)存優(yōu)化、分層存儲、智能合并等技術(shù)，在保證寫入性能的同時(shí)提升查詢效率，并結(jié)合最新版本特性與生產(chǎn)實(shí)踐案例，全面展示其技術(shù)優(yōu)勢。

2025-07-04 07:08:57

Paimon 大數(shù)據(jù)LSM樹

如何確保全球數(shù)據(jù)管道中的跨時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)完整性和一致性譯文精選

在現(xiàn)代互聯(lián)世界中，越來越多企業(yè)開始在全球范圍內(nèi)開展業(yè)務(wù)，這要求跨越不同時(shí)區(qū)對數(shù)據(jù)進(jìn)行管理。這種需求帶來了數(shù)據(jù)完整性的維護(hù)挑戰(zhàn)，尤其是在處理時(shí)間敏感信息時(shí)。強(qiáng)大的跨時(shí)區(qū)數(shù)據(jù)管理能力愈發(fā)重要，本文將帶大家了解維護(hù)全球數(shù)據(jù)管道一致性的主要考慮因素與最佳實(shí)踐。

2025-07-03 07:55:50

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)完整性數(shù)據(jù)一致性

騰訊面試：Flink100G 大狀態(tài)如何優(yōu)化？有哪些參數(shù)可以調(diào)整？

本文將系統(tǒng)闡述100G級狀態(tài)作業(yè)的完整調(diào)優(yōu)方案，從狀態(tài)后端選型、RocksDB深度配置、Checkpoint策略優(yōu)化到內(nèi)存管理，構(gòu)建一套可落地的性能優(yōu)化體系。

2025-07-03 07:54:03

Flink100G 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理

一文讀懂企業(yè)架構(gòu)：TOGAF、Zachman、FEAF等相關(guān)方法及應(yīng)用策略

在本文中，我們對企業(yè)架構(gòu)的理論基礎(chǔ)和實(shí)際應(yīng)用進(jìn)行了均衡的闡述。首先，我們回顧主要的企業(yè)架構(gòu) (EA) 框架及其核心概念。然后，我們探討如何在實(shí)踐中應(yīng)用 EA 來應(yīng)對現(xiàn)代挑戰(zhàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、遺留系統(tǒng)現(xiàn)代化、云遷移以及人工智能驅(qū)動(dòng)的轉(zhuǎn)型。

2025-07-03 07:49:42

數(shù)據(jù)治理企業(yè)架構(gòu)大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理大戰(zhàn)：推式猛攻還是拉式精準(zhǔn)？大部分企業(yè)都選錯(cuò)了

數(shù)據(jù)治理不是技術(shù)問題，是管理問題。選擇拉式策略，從小處著手，從痛點(diǎn)出發(fā)，快速見效，逐步完善。這才是大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)治理的正確姿勢。

2025-07-02 09:49:47

數(shù)據(jù)治理數(shù)字化大數(shù)據(jù)

這才是有用的銷售分析，而不是羅列完成率

如果市場部和銷售部杠起來，堅(jiān)持認(rèn)為“產(chǎn)品力沒問題，是銷售不會(huì)賣！”那么強(qiáng)烈建議拆分一個(gè)報(bào)告，單獨(dú)研究。否則兩部門懟上，你這份銷售報(bào)告交出去總要被一頭罵。

2025-07-02 09:38:48

銷售分析渠道分類主營產(chǎn)品

大數(shù)據(jù)的可信度有多高？現(xiàn)實(shí)世界挑戰(zhàn)和解決方案指南譯文精選

本文將介紹在大規(guī)模醫(yī)療保健和行為分析管道中使用的實(shí)際策略，以檢測、衡量和修復(fù)數(shù)據(jù)真實(shí)性問題，還將探討實(shí)用的工具和示例，以及在錯(cuò)誤數(shù)據(jù)造成更大損害之前從中吸取的一些教訓(xùn)。

2025-07-02 08:29:38

大數(shù)據(jù)人工智能模型數(shù)據(jù)分析

阿里面試：Hudi，Iceberg，Paimon之間的差異有哪些？該如何選擇？

本文將詳細(xì)介紹Hudi、Iceberg和Paimon這三種湖格式的發(fā)展歷程、架構(gòu)、特性，并對它們共有的特點(diǎn)進(jìn)行對比分析。

2025-06-30 07:45:00

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫

Python 五大主流可視化庫深度解析與實(shí)踐指南

對于數(shù)據(jù)分析師、科學(xué)家和工程師而言，掌握核心可視化工具能極大提升探索性分析和結(jié)果展示效率。下面深度解析Python五大主流可視化庫的技術(shù)特性與應(yīng)用場景。

2025-06-30 07:25:00

數(shù)據(jù)可視化 Python 數(shù)據(jù)分析

阿里面試：如果讓你負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)，需要考慮哪些點(diǎn)？如何設(shè)計(jì)？

大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)是一個(gè)復(fù)雜而系統(tǒng)的工程，需要綜合考慮業(yè)務(wù)需求、技術(shù)選型、安全合規(guī)等多個(gè)方面。本文將深入探討大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)時(shí)需要關(guān)注的各個(gè)要點(diǎn)。

2025-06-27 09:18:00

大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計(jì)大數(shù)據(jù)平臺

別做無效標(biāo)簽，三招讓“用戶畫像”精準(zhǔn)賦能增長

本篇里審時(shí)度勢四個(gè)字出現(xiàn)了3次，這是把數(shù)據(jù)理論應(yīng)用到企業(yè)里很重要的一環(huán)。在企業(yè)里推動(dòng)項(xiàng)目需要找準(zhǔn)切入點(diǎn)，配合業(yè)務(wù)節(jié)奏，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)上效果，才能吸引大家的注意，提升數(shù)據(jù)分析的地位。

2025-06-26 04:22:00

標(biāo)簽用戶畫像 VIP用戶

阿里面試：請?jiān)敿?xì)解釋一下 Flink 內(nèi)存管理，具體有哪些參數(shù)可以調(diào)整？

Flink 內(nèi)存管理機(jī)制，作為保障作業(yè)高效穩(wěn)定運(yùn)行的關(guān)鍵支柱，深刻影響著任務(wù)執(zhí)行性能、資源利用率以及系統(tǒng)容錯(cuò)能力。理解并掌握 Flink 內(nèi)存管理原理與優(yōu)化策略，是開發(fā)者構(gòu)建高性能大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的必修課。

2025-06-25 10:17:48

Flink 大數(shù)據(jù)內(nèi)存管理

騰訊面試：介紹一下 Doris 問題排查思路，有沒有總結(jié)過相關(guān)文檔？

本方案旨在詳細(xì)介紹 Doris 常見問題的排查方法和解決方案，幫助用戶快速定位和解決問題，確保 Doris 系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。

2025-06-25 08:05:00

數(shù)據(jù)庫 Doris 大數(shù)據(jù)

終于有人把數(shù)據(jù)架構(gòu)講明白了！五種模式優(yōu)缺點(diǎn)全面對比

數(shù)據(jù)架構(gòu)就像城市規(guī)劃,看不見摸不著,卻決定著一個(gè)城市的宜居程度和發(fā)展?jié)摿?。同?好的數(shù)據(jù)架構(gòu)雖不直接創(chuàng)造價(jià)值,卻能最大限度釋放數(shù)據(jù)價(jià)值,支撐企業(yè)決策和創(chuàng)新。

2025-06-24 09:13:35

數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)字化大數(shù)據(jù)

騰訊面試：什么是 Trino？它和 Hive，Spark 有何區(qū)別？

Trino作為一個(gè)開源的分布式SQL查詢引擎，具有查詢速度快、數(shù)據(jù)源支持廣泛、架構(gòu)擴(kuò)展性強(qiáng)、使用成本低等優(yōu)點(diǎn)，在大數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。?

2025-06-23 10:25:00

Trino 開源大數(shù)據(jù)

這篇文章把 Paimon 和 Fluss 的關(guān)系給徹底說清楚了

本文將詳細(xì)探討Paimon和Fluss的集成，介紹它們的基本概念、集成的意義、具體的集成方法以及相關(guān)代碼示例，尤其會(huì)深入解釋它們之間的聯(lián)系。

2025-06-23 08:20:00

Paimon Fluss 大數(shù)據(jù)

2025 年開發(fā)者值得了解的 15 個(gè)可視化庫推薦

以下是 2025 年在前端與數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最值得關(guān)注的 15 個(gè)開源可視化庫，涵蓋 JS、Python、數(shù)據(jù)探索、地理圖形等不同場景，按 GitHub 熱度與應(yīng)用廣度綜合推薦。

2025-06-23 02:00:00

可視化工具開源

Hadoop是什么，架構(gòu)是怎么樣的?

從技術(shù)的角度看，這是一個(gè)將海量數(shù)據(jù)先存起來，再將數(shù)據(jù)拿出來進(jìn)行計(jì)算，并得到結(jié)果的過程。如果使用 mysql 數(shù)據(jù)庫將這海量數(shù)據(jù)存起來，再執(zhí)行 sql 進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，大概率直接卡死。

2025-06-20 08:03:36

Hadoop mysql 數(shù)據(jù)庫

騰訊面試：Flink 五種 Join 方式，各自有什么特點(diǎn)，應(yīng)用場景分別是怎么樣的？

Flink提供了多種Join類型，以滿足不同的業(yè)務(wù)需求。下面將詳細(xì)介紹各種Join類型的定義、原理、適用場景和Flink SQL樣例代碼。

2025-06-19 09:07:06

Flink 大數(shù)據(jù)Join

數(shù)據(jù)在裸奔：拋開業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，是一場無聲的潰敗

在層層追蹤后終于發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)沉迷于用戶瀏覽時(shí)間的精確統(tǒng)計(jì)，卻忽略了核心問題：哪些瀏覽行為在價(jià)格敏感人群中最可能導(dǎo)向付款？數(shù)據(jù)細(xì)節(jié)華麗，卻與決策核心毫無干系——這分明是數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)戰(zhàn)場上的“裸奔”。

2025-06-19 01:00:00

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

超強(qiáng)總結(jié)：Paimon 可以優(yōu)化的方方面面

作為數(shù)據(jù)湖的一部分，Paimon可以與其他數(shù)據(jù)湖技術(shù)(如Delta Lake、Apache Iceberg)共同使用，提供統(tǒng)一的存儲和管理能力。

2025-06-18 09:06:41

Paimon 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖

基礎(chǔ)統(tǒng)計(jì)學(xué)：計(jì)算空難事件概率

使用相對頻數(shù)法所得的概率是一個(gè)近似值，而非確切值。但隨著觀測次數(shù)的增加，相應(yīng)的近似概率趨于接近實(shí)際概率。這個(gè)性質(zhì)通常被稱為大數(shù)定律。

2025-06-16 15:27:51

統(tǒng)計(jì)學(xué)空難事件計(jì)算

為什么你的數(shù)據(jù)還在睡大覺？

數(shù)據(jù)時(shí)代已經(jīng)到來，每家企業(yè)都坐在自己的數(shù)據(jù)金礦上。區(qū)別在于，??有的企業(yè)已經(jīng)開始挖掘，有的還在等待??。記住，數(shù)據(jù)不會(huì)主動(dòng)告訴你答案，但正確的問題加上合適的工具，能讓沉睡的數(shù)據(jù)變成指引方向的明燈。

2025-06-16 01:30:00

大數(shù)據(jù)

阿里面試：Paimon 只保留兩天的快照，如何關(guān)聯(lián)昨天的數(shù)據(jù)？

Paimon的快照只保存兩天，這給關(guān)聯(lián)昨天的數(shù)據(jù)帶來了一定的挑戰(zhàn)。下面將詳細(xì)介紹如何關(guān)聯(lián)Paimon快照中昨天的數(shù)據(jù)。

2025-06-13 09:55:00

Paimon 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

談?wù)勂髽I(yè)如何更好的建立數(shù)據(jù)文化

本文旨在幫助您理解、評估和塑造組織的數(shù)據(jù)文化。它引入了一個(gè)成熟度模型，該模型列出了具體的行為和規(guī)范，并提供了企業(yè)可以采取的具體干預(yù)措施，以便隨著時(shí)間的推移養(yǎng)成更牢固的習(xí)慣。

2025-06-13 09:14:36

數(shù)據(jù)文化大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理的價(jià)值迷思，為什么追求直接業(yè)務(wù)價(jià)值注定失敗

數(shù)據(jù)治理成功與否，核心檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)只有一個(gè)：這個(gè)動(dòng)作是增加還是減少了組織對數(shù)據(jù)的信任？增加則為正確方向，減少則需重新審視，無論表面看起來多么先進(jìn)合理。

2025-06-13 09:08:41

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

騰訊面試：詳細(xì)介紹 Spark 的 Shuffle 階段數(shù)據(jù)從輸入到輸出經(jīng)歷了哪些步驟？

在分布式計(jì)算框架如Spark中，Shuffle是一個(gè)關(guān)鍵且復(fù)雜的機(jī)制，用于在某些操作期間對集群中的數(shù)據(jù)進(jìn)行重新分配和組織。

2025-06-13 08:40:00

Shuffle Spark 大數(shù)據(jù)

騰訊面試：Doris 物化視圖的使用場景是怎么樣的，有哪幾種數(shù)據(jù)更新方式？

本文將詳細(xì)介紹Doris物化視圖的相關(guān)知識，包括其基本概念、原理、優(yōu)勢、使用場景、創(chuàng)建和管理方法等。

2025-06-12 09:30:25

Doris物化視圖大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

五張圖，搭建完整的“數(shù)據(jù)指標(biāo)體系”

每一個(gè)視頻，有：播放次數(shù)、播放人數(shù)、人均播放時(shí)長、會(huì)員觀看數(shù)、10%/30%/50%/90%播放完成數(shù)、單個(gè)視頻發(fā)布后首日至第七日每日播放數(shù)據(jù)。還能分成：僅PC端播放、僅移動(dòng)端播放，PC+移動(dòng)端播放……同時(shí)由于是自己的平臺播放，所以能統(tǒng)計(jì)到每個(gè)用戶站內(nèi)其他視頻瀏覽行為。

2025-06-12 02:55:00

數(shù)據(jù)指標(biāo)體系

騰訊面試：數(shù)倉分層架構(gòu)是怎么樣的？為什么要這樣設(shè)計(jì)？

數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲、處理和分析的核心平臺，其重要性日益凸顯。而數(shù)倉建設(shè)的分層架構(gòu)設(shè)計(jì)，則是提升數(shù)據(jù)倉庫效能、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程的重要保障。

2025-06-11 08:35:00

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)倉分層架構(gòu)

增量計(jì)算+實(shí)時(shí)湖倉是怎么回事？

Lamda架構(gòu)的痛點(diǎn)之一，實(shí)時(shí)鏈路（Flink+Redis+ClickHouse）與離線鏈路（Spark+Hive）邏輯割裂，維表更新、指標(biāo)計(jì)算一致性難以保障。

2025-06-11 04:00:00

增量計(jì)算 Lamda 架構(gòu)

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