前后端分离一般是指在软件开发过程中，前端代码和后端代码分别开发，通过HTTP接口的方式进行通信，前后端分离架构分增加沟通成本，而沟通中最重要的一块就是前端与后端的接口设计。

Spark SQLSpark SQL 是 Spark 处理结构化数据的程序模块。它将 SQL 查询与 Spark 程序无缝集成,可以将结构化数据作为 Spark 的 RDD 进行查询。RDD 的全称为 Resilient Distributed Datasets，即弹性分布式数据集，是 Spark 基本的数据结构。Spark 使用 RDD 作为分布式程序的工作集合，提供一种分布式共享内存的受限形式

数据治理之死 （三）假设有一个公司，刚起步，老板招齐了队伍，有产品，有研发，有测试，想好了整个系统，画好了蓝图，研发照图实现，测试上线，业务在此基础上运营推广，然后挣钱盈利，整个过程自上而下，全部数据线上化，有完整的数据，业务在使用中有问题和需求就改产品，迭代上线，整个过程产生的数据都已入库，管理规范。假设有另一个公司，一开始干工厂，卖材料或产品，建立了自己的销售网络，但没有对应的IT系统，经过多

最近这两年一直在做报表开发，从起先的PC端，到之后的大屏、手机、PAD，做来做去，其实差不多，很多报表是重复性的，只是表现形式上变化而已，而且多是那种中国式报表，领导又想做的和国外的报表一样好看，又想功能全面，在一个图里展现复杂的数据结构，并且有非常丰富的交互，即是数据都不达到，全是红色，也要那种深浅不一的红（我叫它五颜六色的红）。一个图柱子要叠起来，可以拖动时间，并且有两个纵轴指标，点击可以下钻

也许，上文饱含太多悲观的言语，而我又不是一个消极的人，不想给别人留下悲观的情绪，只是把现实的问题摆出来而已。国内做数据中台算的上成功的就是BAT了，至于传统公司，迄今没有一个真正建成。阿里和腾讯的做法差不多，架构图也很像，百度虽然没啥名气，却也自成一系，百度更多的是得益于计算中心。而华为，一开始只是做数据湖，所有的数据都扔到湖里，然后在DAYU里做分析，讲究的是数据与平台分离，在原有数据上重新定.

1：指标异常：单个指标数据异常，如销量突降，完成率差额过大、同比降幅过大，指标有明显上升、库存过大等2、排名提醒：只提醒排名靠后的几个3、数据周报：以故事的方式展示某分公司（或总部）的数据概况，主要展示要点，简明扼要（图在5个左右）—需要设计页面并开发4、指标关系异常：如产品结构销量异常，销量明显增加但收入却下降，5、系统消息：版本更新，维护通知等消息要有针对性，除系统消息外，避免消息批...