1.2.

测试转的。

随着信息技术的发展，金融服务同样面临互联网化、支付场景移动化、服务普惠性发展等趋势，银行系统需要面对海量交易、大促等新的服务挑战，传统集中式数据库在数据库性能、分析能力、构建成本及异构迁移复杂度等方面的瓶颈愈发凸显，面临着日益增大的困难和挑战，而分布式架构，正是解决上述问题的有效方案之一。•数据库改造高要求：自主可控、平稳过渡、降本增效、业务升级是北京银行在数据库改造上的核心需求，同时也将向分布式

比如，性能方面，在招商银行的实际应用中，GaussDB的抖动率比其他厂商减少了85.6%；而后，再走过十年左右的时间，如今GaussDB已经完成了华为内部600多套数据库的全面替换，累计建设超过6000个分布式数据库节点，承载数据量高达6PB，并借此次发布会的机会，成功从幕后走到了台前。据了解，华为云GaussDB具有易部署、易迁移的特性，可以实现存储成本下降50%，整体资源利用率提升4倍以上，同

Lambda 架构虽然满足了实时的需求，但带来了更多的开发与运维工作，其架构背景是流处理引擎还不完善，流处理的结果只作为临时的、近似的值提供参考。Bill Innmon推出了新的BI架构CIF（Corporation information factory），把Kimball的数据集市也包容进来了，第一次，Kimball承认了Inmon。这两者建议单独出来写架构。(即把数据发送到消息队列)，实时计

需掌握SQL（高级窗口函数）、大数据框架（Hadoop/Spark）、调度工具（Airflow/DolphinScheduler）、实时数仓（Flink/Kafka）等。：关系型（MySQL/Oracle）、NoSQL（Redis/MongoDB）、NewSQL（TiDB）的差异化运维。：SQL调优（如Hive/Spark/Flink）、资源分配（YARN/K8s）、解决数据倾斜。：处理异构数据源

1. Python 和 C / C++ 联合编程。

拥抱开放标准：重点学习和。理解开放表格式的原理和优势是未来几年的核心竞争力。掌握湖仓一体架构：这是大势所趋，要理解如何在一个平台上同时处理结构化和非结构化数据，并支持从BI到AI的全链路工作。深化SQL技能：无论底层技术如何变，SQL仍然是数据分析的通用语言。现代SQL窗口函数、复杂查询优化能力至关重要。关注AI与自动化的应用：学会利用平台提供的AI功能来提升工作效率，并理解其背后的原理。理解实时

displot(): 分布图（histplot, kdeplot, ecdfplot 的图形界面）jointplot(): 联合分布图（同时展示两个变量的关系及其各自分布）regplot(): 回归图（与 lmplot 类似，但接口略有不同）pairplot(): 配对图（绘制数据集中所有数值型变量的成对关系）stripplot() / swarmplot(): 分类散点图。pointplot()

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