如果把指标⽐喻成⼀棵树上的果实，那模型就是这棵⼤树的躯⼲，想让果实结得好，必须让树⼲变得粗壮。真实场景举例：⼤多数公司的分析师会结合业务做⼀些数据分析（需要⽤到⼤量的数据），通过报表的⽅式服务于业务部⻔的运营。但是在数据中台构建之前，分析师经常发现⾃⼰没有可以复⽤的数据，不得不使⽤原始数据进⾏清洗、加⼯、计算指标。由于他们⼤多是⾮技术专业出⾝，写的SQL质量⽐较差，甚⾄⻅过5层以上的嵌套。这种SQ

又到了金三银四的招聘旺季，很多想入行大数据开发的程序员却在面试上发了愁。大数据方向技术栈繁多，不同的面试官和公司用到的技术栈也不一样，问的问题也是各有不同。大厂面试题回忆：【腾讯PCG事...

随着互联网业务的逐步成熟，数仓和模型训练的基本盘逐步稳固，越来越多的工程师从业务开发需求转移到了工程的架构升级，而常用的 Hudi 和 Iceberg 往往会成为替代 Hive/Hdfs 等架构升级的选型。概要网上关于 Hudi 和 Iceberg 对比的内容有很多，比如 Iceberg 对 Schema 友好，Hudi 支持 Upsert 等优劣点的对比，这些内容很大程...

物联网数据采集涉及到大量设备接入、海量的数据传输，EMQ X 物联网消息中间件与 ClickHouse 联机分析 (OLAP) 数据库的组合技术栈完全能够胜任物联网数据采集传输与存储、...

要使用 Midjourney Imagine API，首先可以到 Midjourney Imagine API 页面点击「获取」按钮：如果你尚未登录，会自动跳转到登录页面。需要对接的+微信：weixin605405145扫码关注公众号即可自动登录，无需额外注册步骤。登录完了之后会跳回原页面 Midjourney Imagine API ，此时会提示「您尚未申请该服务，需要申请」。申请时会校验实名认

1一面维度建模 如何建 确认主题 确认粒度 确认度量 确认事实表 确认维度表 Hive shuffle 和 spark shuffle的区别 Spark 为什么快 Spark任务是怎么执行...

01PDF下载识别下方二维码，回复“小晨011”，即可下载。感觉干货多，记得设为星标哦02PPT预览...

上一篇文章数据湖系列(1) - Hudi 核心功能原理剖析[1]中讲解了关于 Hudi 的基本概念和功能原理，Hudi 利用主键索引的方法来实现了 Upsert 的语义。Apache Iceberg[2]也是一个广为应用的数据湖框架，虽然两个框架的设计初衷和思路不同，但如今随着需求逐步丰富，两者对于使用者来说，却是越来越趋于一致了。•数据湖系列(1) - Hudi ...

十年前AlphaGo火的时候，百度在送外卖；十年后ChatGPT火的时候，抖音还在送外卖；而十年前送外卖的大佬，现在出来搞AI；所以……要搞AI，先送外卖？公众号后台回复：“ChatGPT”，便可以下载到干货包！！目录：一、ChatGPT简介ChatGPT本质是一个对话模型，它可以回答日常问题、挑战不正确的前提，甚至会拒绝不适当的请求，在去除偏见和安全性上不同于以往的语言模型。ChatGPT从闲聊

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