大数据平台，数据湖，数据湖分层

zeppelin 作为数据湖的交互式分析平台，可以在上面写sql,python,java等多种语音和数据库的交互式分析工具，可以通过一个个片段进行分析，支持片段上下文，支持参数和结果传递，不需要进行IDE进行编程，直接在页面上操作。

我们现在数据湖产品，开发基本上都是大数据人员操作，能不能java 开发，比如用java web 开发在线创建表，创建分区，在线修改表字段。做数据湖Iceberg的元数据管理呢，因为我们大部分的表修改希望通过应用修改，并查看应用。对java人员，最麻烦就是安装hadoop，hive，现在这个例子，不需要hadoop和hive，对Iceberg数据湖进行表管理开发。接下来将在window上，通过一个d

最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人，演讲时不分析代码原理，不根据事实，直接吹嘘flink比spark好，flink 能干掉spark 的话，今天就跟大家从技术，应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性：1.spark中批处理使用 RDD， 流处理使用 DStream，flink中批处理使用 Dataset， 流处理使用 DataStreams。目前flin

就是你连接的是什么数据库，什么程序，字段，表，视图等这些信息需要进行注册，毕竟不同的库，这些信息不一样，比如hive 和hbase 的属性肯定不一样。我们了解钩子函数先了解，数据源，所谓钩子函数，其实是需要源系统配合，这个其实就是源系统的一个监听机制，就是在客户端（写sql）——执行端，在中间有个监听程序，可以获取sql解析过程。目前市场上开源的元数据管理工具有Atlas， Datahub， Op

最近网上和各大公司在对比spark 和flink , 也有一部分人，演讲时不分析代码原理，不根据事实，直接吹嘘flink比spark好，flink 能干掉spark 的话，今天就跟大家从技术，应用和未来发展角度对两个产品进行对比。先说产品特性：1.spark中批处理使用 RDD， 流处理使用 DStream，flink中批处理使用 Dataset， 流处理使用 DataStreams。目前flin

iceberg 通过java 代码实现增删改查，不需要hadoop 相关组件

对服务提供商而言，接口成为核心资产。同时，本地大模型的算力消耗、接口调用的网络流量，都将成为新的收费点 —— 用户可能购买 “月度 Token 套餐”，或按单次调用付费，彻底摆脱传统 App 的订阅陷阱。大模型通过多模态感知能力，深度理解用户需求的本质 —— 当你说 “找一部适合全家看的喜剧电影”，AI 不仅识别关键词，更会关联家庭成员年龄、观影历史、当前时段等上下文，生成 “家庭喜剧 + 无暴力

└─────┴─────┴──┘│ 长期记忆│└─────┴─────┘。│视觉 │语音 │触││ 知识融合││机械臂│智能│。│模型 │模型 │觉│→特征信号→│ 逻辑推理│→控制指令→││家居│。摄像头小模型检测行人（98%准确率，15ms）人类类比AI对应。