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大數(shù)據(jù)

9362內(nèi)容??

關(guān)注

大數(shù)據(jù)話題包括大數(shù)據(jù)相關(guān)的最新資訊、前沿技術(shù)、使用技巧、應(yīng)用案例等內(nèi)容，涉及數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)可視化、商業(yè)智能、Hadoop、Spark、數(shù)據(jù)湖、數(shù)據(jù)倉庫、等領(lǐng)域。

文章博文帖子課程

共 9362 條

Fluss 都進 Apache了，你竟然還沒聽說過 Fluss, 這篇文章告訴你它和 Kafka、Paimon 有什么區(qū)別

本文將深入解析 Fluss 的核心特性，并對比其與 Kafka、Paimon 的技術(shù)差異，揭示三者在實時數(shù)據(jù)架構(gòu)中的定位與協(xié)同關(guān)系。

2025-07-14 07:35:00

Fluss 數(shù)據(jù)架構(gòu)大數(shù)據(jù)

Python 數(shù)據(jù)分析：Pandas 數(shù)據(jù)操作（一）

在掌握了Pandas的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)后，接下來應(yīng)該學會如何操作數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在讓我們來看看在Pandas中如何定位和操作數(shù)據(jù)。

2025-07-14 07:21:00

Pandas 數(shù)據(jù)分析 Python

“數(shù)據(jù)產(chǎn)品”究竟是什么以及它為何對AI代理至關(guān)重要

數(shù)據(jù)產(chǎn)品提供結(jié)構(gòu)良好、可靠且受管控的“內(nèi)容”（數(shù)據(jù)資產(chǎn)本身），而像 MCP 這樣的協(xié)議則提供標準化的“方法”（AI 代理訪問和使用該資產(chǎn)的機制）。兩者強強聯(lián)手，可以顯著加速復(fù)雜 Agentic AI 系統(tǒng)的開發(fā)和可信應(yīng)用，使其能夠更有效、更安全地利用組織數(shù)據(jù)，從而實現(xiàn)商業(yè)價值。

2025-07-11 10:00:03

數(shù)據(jù)產(chǎn)品大數(shù)據(jù)AI代理

AI+數(shù)據(jù)血緣的三重境界

AI時代，數(shù)據(jù)血緣的價值會更加凸顯。數(shù)據(jù)血緣正在從"數(shù)據(jù)治理的輔助工具"升級為"AI時代的核心基礎(chǔ)設(shè)施"。

2025-07-11 09:38:47

AI 數(shù)據(jù)血緣數(shù)據(jù)治理

一文看懂“AB實驗”：統(tǒng)計學原理，分析思路，業(yè)務(wù)應(yīng)用

AB實驗，對應(yīng)的統(tǒng)計學知識是“雙樣本T檢驗”，而且常用的AB實驗平臺會直接通報結(jié)果，所以直接看P值是不是小于0.05就好了。P值大于0.05說明沒有組間差異，業(yè)務(wù)動作做了白做，回去重做！

2025-07-11 01:22:00

統(tǒng)計學 AB實驗雙樣本

騰訊面試：什么是 Spark 寬依賴、窄依賴，如何進行性能調(diào)優(yōu)？

本文將從RDD依賴關(guān)系的本質(zhì)出發(fā)，深入剖析窄依賴與寬依賴的區(qū)別，詳解Spark如何基于依賴關(guān)系進行DAG劃分和Stage優(yōu)化，并結(jié)合Spark 3.x的最新特性，提供一套完整的依賴關(guān)系調(diào)整與性能調(diào)優(yōu)實踐方案。

2025-07-11 00:48:00

大數(shù)據(jù)Spark RDD

什么是維度建模？為什么數(shù)據(jù)倉庫離不開它？

維度建模是大師Kimball的觀點，和關(guān)系型建模相反，維度建模通過增加冗余來增加查詢速度，以分析決策的需求出發(fā)構(gòu)建模型，將業(yè)務(wù)主題對應(yīng)的多個實體冗余記錄，將共有維度，變化緩慢維的屬性抽出形成維度表。

2025-07-09 09:18:29

維度建模數(shù)據(jù)倉庫可追溯性

Python 數(shù)據(jù)分析：初識 Pandas

本文我們了解了Pandas擴展包的安裝、導(dǎo)入，以及創(chuàng)建Series、DataFrame格式數(shù)據(jù)（后面會詳細講這兩種格式）。

2025-07-09 07:50:00

Pandas Python 數(shù)據(jù)分析

騰訊面試：Flink Checkpoint 和 Spark Checkpoint 有什么區(qū)別？

本文將從原理、實現(xiàn)、性能等多個維度，深入剖析Flink和Spark Checkpoint的異同，并通過實例代碼展示其配置與應(yīng)用。

2025-07-08 08:57:29

Flink 大數(shù)據(jù)流 Checkpoint

經(jīng)營分析，如何識別指標異動+準確歸因

做經(jīng)營分析，經(jīng)常會陷入“上月漲了1%，本月跌了2%”的苦惱中。報告上雖然密密麻麻列了很多指標的同比，環(huán)比漲跌。但不知道怎么歸因，只能寫膚淺的“收入低了，因為客單價低了……”

2025-07-08 01:55:00

經(jīng)營分析準確歸因識別指標

2025年你應(yīng)該知道，數(shù)據(jù)質(zhì)量才是AI真正的生命線

以ChatGPT為例，其數(shù)據(jù)治理經(jīng)歷了三個階段的演進：從較低質(zhì)量、較小規(guī)模的數(shù)據(jù)集，到更高質(zhì)量、更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集，再到引入人類反饋的標注數(shù)據(jù)集。未來，數(shù)據(jù)治理將越來越成為AI發(fā)展的核心驅(qū)動力。

2025-07-08 01:00:00

數(shù)據(jù)治理數(shù)字化大數(shù)據(jù)

騰訊面試：請詳細描述 Paimon 如何基于 LSM 樹實現(xiàn)高吞吐寫入和高效查詢？

本文將深入剖析Paimon如何基于LSM樹結(jié)構(gòu)，通過內(nèi)存優(yōu)化、分層存儲、智能合并等技術(shù)，在保證寫入性能的同時提升查詢效率，并結(jié)合最新版本特性與生產(chǎn)實踐案例，全面展示其技術(shù)優(yōu)勢。

2025-07-04 07:08:57

Paimon 大數(shù)據(jù)LSM樹

如何確保全球數(shù)據(jù)管道中的跨時區(qū)數(shù)據(jù)完整性和一致性譯文精選

在現(xiàn)代互聯(lián)世界中，越來越多企業(yè)開始在全球范圍內(nèi)開展業(yè)務(wù)，這要求跨越不同時區(qū)對數(shù)據(jù)進行管理。這種需求帶來了數(shù)據(jù)完整性的維護挑戰(zhàn)，尤其是在處理時間敏感信息時。強大的跨時區(qū)數(shù)據(jù)管理能力愈發(fā)重要，本文將帶大家了解維護全球數(shù)據(jù)管道一致性的主要考慮因素與最佳實踐。

2025-07-03 07:55:50

數(shù)據(jù)管理數(shù)據(jù)完整性數(shù)據(jù)一致性

騰訊面試：Flink100G 大狀態(tài)如何優(yōu)化？有哪些參數(shù)可以調(diào)整？

本文將系統(tǒng)闡述100G級狀態(tài)作業(yè)的完整調(diào)優(yōu)方案，從狀態(tài)后端選型、RocksDB深度配置、Checkpoint策略優(yōu)化到內(nèi)存管理，構(gòu)建一套可落地的性能優(yōu)化體系。

2025-07-03 07:54:03

Flink100G 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)處理

一文讀懂企業(yè)架構(gòu)：TOGAF、Zachman、FEAF等相關(guān)方法及應(yīng)用策略

在本文中，我們對企業(yè)架構(gòu)的理論基礎(chǔ)和實際應(yīng)用進行了均衡的闡述。首先，我們回顧主要的企業(yè)架構(gòu) (EA) 框架及其核心概念。然后，我們探討如何在實踐中應(yīng)用 EA 來應(yīng)對現(xiàn)代挑戰(zhàn)：數(shù)字化轉(zhuǎn)型、遺留系統(tǒng)現(xiàn)代化、云遷移以及人工智能驅(qū)動的轉(zhuǎn)型。

2025-07-03 07:49:42

數(shù)據(jù)治理企業(yè)架構(gòu)大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理大戰(zhàn)：推式猛攻還是拉式精準？大部分企業(yè)都選錯了

數(shù)據(jù)治理不是技術(shù)問題，是管理問題。選擇拉式策略，從小處著手，從痛點出發(fā)，快速見效，逐步完善。這才是大多數(shù)企業(yè)數(shù)據(jù)治理的正確姿勢。

2025-07-02 09:49:47

數(shù)據(jù)治理數(shù)字化大數(shù)據(jù)

這才是有用的銷售分析，而不是羅列完成率

如果市場部和銷售部杠起來，堅持認為“產(chǎn)品力沒問題，是銷售不會賣！”那么強烈建議拆分一個報告，單獨研究。否則兩部門懟上，你這份銷售報告交出去總要被一頭罵。

2025-07-02 09:38:48

銷售分析渠道分類主營產(chǎn)品

大數(shù)據(jù)的可信度有多高？現(xiàn)實世界挑戰(zhàn)和解決方案指南譯文精選

本文將介紹在大規(guī)模醫(yī)療保健和行為分析管道中使用的實際策略，以檢測、衡量和修復(fù)數(shù)據(jù)真實性問題，還將探討實用的工具和示例，以及在錯誤數(shù)據(jù)造成更大損害之前從中吸取的一些教訓。

2025-07-02 08:29:38

大數(shù)據(jù)人工智能模型數(shù)據(jù)分析

阿里面試：Hudi，Iceberg，Paimon之間的差異有哪些？該如何選擇？

本文將詳細介紹Hudi、Iceberg和Paimon這三種湖格式的發(fā)展歷程、架構(gòu)、特性，并對它們共有的特點進行對比分析。

2025-06-30 07:45:00

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖數(shù)據(jù)倉庫

Python 五大主流可視化庫深度解析與實踐指南

對于數(shù)據(jù)分析師、科學家和工程師而言，掌握核心可視化工具能極大提升探索性分析和結(jié)果展示效率。下面深度解析Python五大主流可視化庫的技術(shù)特性與應(yīng)用場景。

2025-06-30 07:25:00

數(shù)據(jù)可視化 Python 數(shù)據(jù)分析

阿里面試：如果讓你負責大數(shù)據(jù)平臺的架構(gòu)，需要考慮哪些點？如何設(shè)計？

大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計是一個復(fù)雜而系統(tǒng)的工程，需要綜合考慮業(yè)務(wù)需求、技術(shù)選型、安全合規(guī)等多個方面。本文將深入探討大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計時需要關(guān)注的各個要點。

2025-06-27 09:18:00

大數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)計大數(shù)據(jù)平臺

別做無效標簽，三招讓“用戶畫像”精準賦能增長

本篇里審時度勢四個字出現(xiàn)了3次，這是把數(shù)據(jù)理論應(yīng)用到企業(yè)里很重要的一環(huán)。在企業(yè)里推動項目需要找準切入點，配合業(yè)務(wù)節(jié)奏，實現(xiàn)業(yè)務(wù)上效果，才能吸引大家的注意，提升數(shù)據(jù)分析的地位。

2025-06-26 04:22:00

標簽用戶畫像 VIP用戶

阿里面試：請詳細解釋一下 Flink 內(nèi)存管理，具體有哪些參數(shù)可以調(diào)整？

Flink 內(nèi)存管理機制，作為保障作業(yè)高效穩(wěn)定運行的關(guān)鍵支柱，深刻影響著任務(wù)執(zhí)行性能、資源利用率以及系統(tǒng)容錯能力。理解并掌握 Flink 內(nèi)存管理原理與優(yōu)化策略，是開發(fā)者構(gòu)建高性能大數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)的必修課。

2025-06-25 10:17:48

Flink 大數(shù)據(jù)內(nèi)存管理

騰訊面試：介紹一下 Doris 問題排查思路，有沒有總結(jié)過相關(guān)文檔？

本方案旨在詳細介紹 Doris 常見問題的排查方法和解決方案，幫助用戶快速定位和解決問題，確保 Doris 系統(tǒng)的穩(wěn)定運行。

2025-06-25 08:05:00

數(shù)據(jù)庫 Doris 大數(shù)據(jù)

終于有人把數(shù)據(jù)架構(gòu)講明白了！五種模式優(yōu)缺點全面對比

數(shù)據(jù)架構(gòu)就像城市規(guī)劃,看不見摸不著,卻決定著一個城市的宜居程度和發(fā)展?jié)摿?。同?好的數(shù)據(jù)架構(gòu)雖不直接創(chuàng)造價值,卻能最大限度釋放數(shù)據(jù)價值,支撐企業(yè)決策和創(chuàng)新。

2025-06-24 09:13:35

數(shù)據(jù)架構(gòu)數(shù)字化大數(shù)據(jù)

騰訊面試：什么是 Trino？它和 Hive，Spark 有何區(qū)別？

Trino作為一個開源的分布式SQL查詢引擎，具有查詢速度快、數(shù)據(jù)源支持廣泛、架構(gòu)擴展性強、使用成本低等優(yōu)點，在大數(shù)據(jù)分析和處理領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。?

2025-06-23 10:25:00

Trino 開源大數(shù)據(jù)

這篇文章把 Paimon 和 Fluss 的關(guān)系給徹底說清楚了

本文將詳細探討Paimon和Fluss的集成，介紹它們的基本概念、集成的意義、具體的集成方法以及相關(guān)代碼示例，尤其會深入解釋它們之間的聯(lián)系。

2025-06-23 08:20:00

Paimon Fluss 大數(shù)據(jù)

2025 年開發(fā)者值得了解的 15 個可視化庫推薦

以下是 2025 年在前端與數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域最值得關(guān)注的 15 個開源可視化庫，涵蓋 JS、Python、數(shù)據(jù)探索、地理圖形等不同場景，按 GitHub 熱度與應(yīng)用廣度綜合推薦。

2025-06-23 02:00:00

可視化工具開源

Hadoop是什么，架構(gòu)是怎么樣的?

從技術(shù)的角度看，這是一個將海量數(shù)據(jù)先存起來，再將數(shù)據(jù)拿出來進行計算，并得到結(jié)果的過程。如果使用 mysql 數(shù)據(jù)庫將這海量數(shù)據(jù)存起來，再執(zhí)行 sql 進行統(tǒng)計，大概率直接卡死。

2025-06-20 08:03:36

Hadoop mysql 數(shù)據(jù)庫

騰訊面試：Flink 五種 Join 方式，各自有什么特點，應(yīng)用場景分別是怎么樣的？

Flink提供了多種Join類型，以滿足不同的業(yè)務(wù)需求。下面將詳細介紹各種Join類型的定義、原理、適用場景和Flink SQL樣例代碼。

2025-06-19 09:07:06

Flink 大數(shù)據(jù)Join

數(shù)據(jù)在裸奔：拋開業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)，是一場無聲的潰敗

在層層追蹤后終于發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)團隊沉迷于用戶瀏覽時間的精確統(tǒng)計，卻忽略了核心問題：哪些瀏覽行為在價格敏感人群中最可能導(dǎo)向付款？數(shù)據(jù)細節(jié)華麗，卻與決策核心毫無干系——這分明是數(shù)據(jù)在業(yè)務(wù)戰(zhàn)場上的“裸奔”。

2025-06-19 01:00:00

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

超強總結(jié)：Paimon 可以優(yōu)化的方方面面

作為數(shù)據(jù)湖的一部分，Paimon可以與其他數(shù)據(jù)湖技術(shù)(如Delta Lake、Apache Iceberg)共同使用，提供統(tǒng)一的存儲和管理能力。

2025-06-18 09:06:41

Paimon 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)湖

基礎(chǔ)統(tǒng)計學：計算空難事件概率

使用相對頻數(shù)法所得的概率是一個近似值，而非確切值。但隨著觀測次數(shù)的增加，相應(yīng)的近似概率趨于接近實際概率。這個性質(zhì)通常被稱為大數(shù)定律。

2025-06-16 15:27:51

統(tǒng)計學空難事件計算

為什么你的數(shù)據(jù)還在睡大覺？

數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來，每家企業(yè)都坐在自己的數(shù)據(jù)金礦上。區(qū)別在于，??有的企業(yè)已經(jīng)開始挖掘，有的還在等待??。記住，數(shù)據(jù)不會主動告訴你答案，但正確的問題加上合適的工具，能讓沉睡的數(shù)據(jù)變成指引方向的明燈。

2025-06-16 01:30:00

大數(shù)據(jù)

阿里面試：Paimon 只保留兩天的快照，如何關(guān)聯(lián)昨天的數(shù)據(jù)？

Paimon的快照只保存兩天，這給關(guān)聯(lián)昨天的數(shù)據(jù)帶來了一定的挑戰(zhàn)。下面將詳細介紹如何關(guān)聯(lián)Paimon快照中昨天的數(shù)據(jù)。

2025-06-13 09:55:00

Paimon 大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)

談?wù)勂髽I(yè)如何更好的建立數(shù)據(jù)文化

本文旨在幫助您理解、評估和塑造組織的數(shù)據(jù)文化。它引入了一個成熟度模型，該模型列出了具體的行為和規(guī)范，并提供了企業(yè)可以采取的具體干預(yù)措施，以便隨著時間的推移養(yǎng)成更牢固的習慣。

2025-06-13 09:14:36

數(shù)據(jù)文化大數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)治理的價值迷思，為什么追求直接業(yè)務(wù)價值注定失敗

數(shù)據(jù)治理成功與否，核心檢驗標準只有一個：這個動作是增加還是減少了組織對數(shù)據(jù)的信任？增加則為正確方向，減少則需重新審視，無論表面看起來多么先進合理。

2025-06-13 09:08:41

數(shù)據(jù)治理大數(shù)據(jù)

騰訊面試：詳細介紹 Spark 的 Shuffle 階段數(shù)據(jù)從輸入到輸出經(jīng)歷了哪些步驟？

在分布式計算框架如Spark中，Shuffle是一個關(guān)鍵且復(fù)雜的機制，用于在某些操作期間對集群中的數(shù)據(jù)進行重新分配和組織。

2025-06-13 08:40:00

Shuffle Spark 大數(shù)據(jù)

騰訊面試：Doris 物化視圖的使用場景是怎么樣的，有哪幾種數(shù)據(jù)更新方式？

本文將詳細介紹Doris物化視圖的相關(guān)知識，包括其基本概念、原理、優(yōu)勢、使用場景、創(chuàng)建和管理方法等。

2025-06-12 09:30:25

Doris物化視圖大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

五張圖，搭建完整的“數(shù)據(jù)指標體系”

每一個視頻，有：播放次數(shù)、播放人數(shù)、人均播放時長、會員觀看數(shù)、10%/30%/50%/90%播放完成數(shù)、單個視頻發(fā)布后首日至第七日每日播放數(shù)據(jù)。還能分成：僅PC端播放、僅移動端播放，PC+移動端播放……同時由于是自己的平臺播放，所以能統(tǒng)計到每個用戶站內(nèi)其他視頻瀏覽行為。

2025-06-12 02:55:00

數(shù)據(jù)指標體系

騰訊面試：數(shù)倉分層架構(gòu)是怎么樣的？為什么要這樣設(shè)計？

數(shù)據(jù)倉庫作為企業(yè)數(shù)據(jù)存儲、處理和分析的核心平臺，其重要性日益凸顯。而數(shù)倉建設(shè)的分層架構(gòu)設(shè)計，則是提升數(shù)據(jù)倉庫效能、優(yōu)化數(shù)據(jù)處理流程的重要保障。

2025-06-11 08:35:00

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)倉分層架構(gòu)

增量計算+實時湖倉是怎么回事？

Lamda架構(gòu)的痛點之一，實時鏈路（Flink+Redis+ClickHouse）與離線鏈路（Spark+Hive）邏輯割裂，維表更新、指標計算一致性難以保障。

2025-06-11 04:00:00

增量計算 Lamda 架構(gòu)

數(shù)倉指標體系搭建實戰(zhàn)

建模流程主要是從業(yè)務(wù)視角指導(dǎo)工程師對需求場景涉及的指標進行主題抽象，歸類，統(tǒng)一業(yè)務(wù)術(shù)語，減少溝通成本，同時避免后續(xù)的指標重復(fù)建設(shè)。

2025-06-11 02:45:00

數(shù)倉指標體系

螞蟻面試：Flink 并行度、算子、算子鏈、Slot、Slot 共享組之間的關(guān)系是什么？如何設(shè)置能夠使資源利用最大化？

一個特定算子的子任務(wù)（subtask）的個數(shù)被稱之為其并行度。包含并行子任務(wù)的數(shù)據(jù)流，就是并行數(shù)據(jù)流，它需要多個分區(qū)（stream partition）來分配并行任務(wù)。

2025-06-10 08:30:00

Flink 算子大數(shù)據(jù)

五個 Python 操作，輕松搞定文本分析

本文將深入探討 Python 在文本分析中最常用的五個操作，幫助你掌握文本分析的核心技能。

2025-06-10 08:25:00

Python 文本分析數(shù)據(jù)分析

AI驅(qū)動型企業(yè)數(shù)據(jù)治理的三大關(guān)鍵支柱

企業(yè)必須超越手動治理工作流程，實施自動化數(shù)據(jù)血緣追蹤、細粒度訪問控制和智能策略執(zhí)行機制，這些機制需能夠跨分布式生態(tài)系統(tǒng)進行擴展。

2025-06-10 07:11:00

AI驅(qū)動數(shù)據(jù)治理人工智能

八張圖講透：“數(shù)據(jù)支持決策”的完整攻略

數(shù)據(jù)驅(qū)動決策,需要的是業(yè)務(wù)流程與數(shù)據(jù)緊密配合，領(lǐng)導(dǎo)層參與推動，才能實現(xiàn)的事。數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，從來都不是一個神機妙算的世外高人，拿著數(shù)據(jù)口念咒語：“媽咪媽咪轟”就轟出來一個驚天地泣鬼神的結(jié)論，這是基本常識。

2025-06-10 04:11:00

數(shù)據(jù)決策分析

數(shù)據(jù)倉庫建模的藝術(shù)論

數(shù)據(jù)倉庫建模沒有放之四海而皆準的方法，關(guān)鍵在于靈活運用、融會貫通。最好的數(shù)據(jù)模型不是最復(fù)雜的，而是最能解決業(yè)務(wù)問題的。

2025-06-10 03:00:00

數(shù)據(jù)倉庫數(shù)據(jù)模型大數(shù)據(jù)

網(wǎng)易面試：Hudi、Iceberg、Paimon 有什么異同點？如何選型？

本文將對Hudi、Iceberg和Paimon這三個組件進行詳細的對比分析，探討它們的異同點，幫助讀者更好地選擇適合自己業(yè)務(wù)場景的組件。

2025-06-09 09:57:16

數(shù)據(jù)湖大數(shù)據(jù)組件

預(yù)測分析和規(guī)范分析：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為航運業(yè)的行動

通過分析歷史數(shù)據(jù)、市場趨勢和運營模式，預(yù)測模型能夠以驚人的準確度預(yù)測未來場景，這些洞察力對于提前規(guī)劃至關(guān)重要。

2025-06-09 09:42:10

預(yù)測分析大數(shù)據(jù)

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