元数据碎片化：多系统（Hadoop、Spark、Flink、Snowflake）、多云（AWS、Azure、阿里云）环境下，元数据分散存储，无法关联；非结构化数据治理难：文本、图像、视频等非结构化数据占比超80%，缺乏统一的质量规则与元数据模型；实时流数据治理滞后：流数据（如用户点击日志）速度快、生命周期短，传统批处理治理工具无法应对；数据质量失控：“脏数据”（如空值、重复值、逻辑矛盾）导致AI模

Spark 采用了一种基于有向无环图（DAG）的任务调度模型。当用户提交一个 Spark 作业（Job）时，Spark 会将作业分解为多个阶段（Stage），每个阶段又由多个任务（Task）组成。这种分层结构有助于 Spark 有效地管理和调度任务，以适应不同的计算需求和数据依赖关系。本文深入探讨了 Spark 任务调度算法的优化实践。首先介绍了 Spark 原生的任务调度算法，包括 FIFO、F

痛点描述文档的解决方式理解不一致前端认为“user_id是字符串”，后端认为“user_id是整数”明确参数类型、格式、约束文档过时API新增了email参数，但文档未更新，导致调用失败活文档（自动同步代码）使用困难开发人员不知道“如何调用支付API”，需要读大量代码提供指南文档（快速开始）、示例文档（代码片段）责任不清服务提供者认为“参数校验是消费者的责任”，消费者认为“是提供者的责任”明确前置

AI提示系统是现代生成式AI应用的“大脑指挥中心”和“安全卫士”。从一个提示工程架构师的视角来看，它是一套。

目的：帮你掌握多轮对话场景下的Agentic AI提示设计技巧，让AI能理解上下文、自主决策、持续优化，像人类一样完成复杂对话（比如客服、虚拟助手、教育辅导）。范围：聚焦“多轮对话”（即用户与AI来回交流≥2轮的场景），不涉及单轮问答（比如“今天天气怎么样”）。本文就像“搭积木”：先讲“什么是多轮对话AI”（基础积木），再讲“怎么设计提示让它变聪明”（技巧积木），然后用“代码实战”（组装积木），最

设计智能体的记忆机制面临着诸多挑战，这些挑战构成了该领域的问题空间。首先，如何在有限的存储资源下高效地存储大量的信息是一个关键问题。智能体可能需要处理来自不同传感器的连续数据流，如视觉、听觉和触觉信息，同时还要存储与任务相关的知识和经验，这就要求记忆机制具备良好的压缩和索引技术。其次，记忆的检索效率至关重要。智能体在面临决策时，需要能够快速地从记忆中检索到相关的信息。然而，随着记忆内容的增加，检索

普通Prompt工程师：聚焦“写单条有效提示”（比如“写一篇猫咪短文”）；提示工程架构师：聚焦“设计可复用的提示系统”（比如“为电商客服搭建‘用户投诉处理’的全流程提示框架”）。从“解决单个问题”到“解决一类问题”，从“依赖经验”到“依赖系统设计”。

HDFS作为大数据基础设施的核心组件，承载着EB级数据的存储与访问。然而分布式架构的复杂性导致节点失效、网络分区、数据不一致等故障频发。本文聚焦HDFS故障诊断的全流程技术体系，涵盖从基础架构分析到自动化修复脚本开发，适用于500节点以上的生产级集群运维场景。核心概念：解析HDFS架构与故障分类诊断原理：心跳机制、数据校验算法数学建模：故障影响范围量化分析实战指南：从环境搭建到自动化修复脚本趋势展

传统AI（如ChatGPT、图像分类模型）是任务驱动的——你让它“总结文章”，它就输出总结；你让它“识别猫”，它就返回结果。但Agentic AI是目标驱动的——它能理解你的“最终目标”，并自主分解任务、调用工具、调整策略，直到达成目标。传统AI是“厨房助手”：你说“切土豆”，它就切土豆；你说“炒土豆丝”，它就炒土豆丝，但不会主动帮你准备调料。Agentic AI是“私人厨师”：你说“我要吃低脂晚

在ChatGPT时代，我们习惯了“单次Prompt→单次回复”的模式；但Agentic AI（智能体）的本质是“自主决策的持续交互系统”理解用户的深层需求（比如“小众景点”=“非网红、本地人常去”）；分解复杂任务（比如把“5天东京行”拆成“景点选择→交通→美食→住宿”）；调用工具获取实时信息（比如查当前的航班价格、景点开放时间）；记住历史对话（比如用户之前说过“对海鲜过敏”）；根据反馈调整行动（比