yq yq.aliyun.com / 2018-03-30 10:23 / by @幸运的猫耳

MaxCompute理解数据、运算和用户的大脑：基于代价的优化器

回顾大数据技术领域大事件，最早可追溯到06年Hadoop的正式启动，而环顾四下，围绕着数据库及数据处理引擎，业内充斥着各种各样的大数据技术。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上，阿里云大数据计算平台架构师林伟做了题为《MaxCompute的大脑：基于代价的优化器》的分享，为大家分享阿里巴巴大数据计算服务的大脑——基于代价的优化器的设计和架构。

ix ixyzero.com / 2025-01-12 12:08

学习了解数据仓库中的分层概念

本文详细介绍了数据仓库的分层概念，包括数据运营层（ODS）、数据仓库层（DW）和数据应用层（APP）。其中，DW层进一步细分为数据明细层（DWD）、数据中间层（DWM）和数据服务层（DWS）。文章阐述了各层的功能和作用，并通过实例说明如何在实际业务中应用这些分层概念。该内容适合数据工程师、数据分析师、数据架构师以及对数据仓库设计和实现感兴趣的技术人员阅读。

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ma mazhuang.org / 2025-01-12 12:05

Java｜如何用一个统一结构接收成员名称不固定的数据

文章通过企业微信接口示例，介绍用 Jackson 的 @JsonAlias 注解处理 Java 中不固定字段名的 JSON 数据，提升解析通用性。适合需统一处理多样 JSON 数据的 Java 开发者。

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di www.diguage.com / 2025-01-03 00:24

理解数据库分片

这篇文章系统讲解了数据库分片的概念、优缺点以及常见的分片方法，包括基于键的分片、基于范围的分片和基于目录的分片。通过图文并茂的方式，作者详细阐述了每种分片策略的实现原理和适用场景。内容适合数据库管理员、系统架构师以及对数据库扩展性设计感兴趣的开发者，提供了深入理解数据库分片的宝贵参考。

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bl blog.delphij.net / 2025-01-03 00:15

数据的长期保存

这篇文章探讨了长期数据保存的策略与实践，详细分析了存储介质的选择、数据完整性保障方法以及常见的管理问题和解决方案。作者结合实践经验，提出了一套适用于个人和企业的数据保存规划。内容适合关注数据存储、安全备份及长期保存技术的开发者、IT 管理人员，以及对数据安全感兴趣的读者，提供了具有实用价值的参考建议。

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co colobu.com / 2025-01-03 00:03

Go中秘而不宣的数据结构 CacheLinePad：精细化优化

这篇文章深入解析了 Go 语言中的 CacheLine 数据结构，详细探讨了其在多核环境下的内存对齐、伪共享问题以及性能优化方法。通过具体的代码示例和实验分析，文章展示了如何利用 CacheLine 提升并发程序的性能。内容专业且实用，对开发高性能 Go 应用的工程师有很高的参考价值，值得推荐阅读和分享。

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co colobu.com / 2025-01-02 23:59

Go中秘而不宣的数据结构 BitVec, 资源优化方法之位向量

如何深入理解 Go 的内部数据结构？文章以 BitVec 为例，详细解析了其设计原理、实现方式以及在不同场景中的应用，还探讨了相关的性能优化策略和工程实践。这是一篇高质量的技术解读，为开发者学习 Go 的底层实现提供了宝贵的参考！

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so soulteary.com / 2025-01-02 23:58

ThinkPad + Redis：构建亿级数据毫秒级查询的平民方案

如何用普通设备实现海量数据的毫秒级查询？文章分享了在 ThinkPad 上构建 Redis 系统的完整方案，详细解析了数据分片、查询优化和资源调配等关键技术，还提供了针对高效查询的实际案例。轻量化实现，高性能表现，为开发者提供了实用的参考思路，值得深入学习！

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cr crossoverjie.top / 2024-11-23 21:51

深入理解 StarRocks 的元数据管理

StarRocks 元数据采用分层设计：前端负责 SQL 解析和优化，元数据存储在后端，通过 Raft 协议实现高可用和一致性。其灵活的分布式架构，保证了查询效率和系统稳定性，适用于大规模数据分析场景！

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ix ixyzero.com / 2024-11-02 16:52

Hive SQL如何找出连续日期数据之间的较大波动

本文介绍了在 Hive SQL 中如何识别连续日期数据的显著波动，适用于异常检测。使用窗口函数 `LAG` 和 `LEAD` 提取前后日期数据，通过对比当天与昨日、近几日的均值或分位数来判定异常。文中提供了查询示例，通过阈值设定（如倍数增加或p90分位数）识别异常值，帮助分析用户行为或数据波动，为风控和数据监控提供技术支持。

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te tech.meituan.com / 2024-11-02 16:22

全域用户建模在美团首页推荐的探索与实践

本文详述了全域建模技术在美团首页推荐系统的发展和演进。美团首页推荐算法团队通过多阶段递进式探索验证，在召回与排序模块引入多展位、多应用渠道的多源用户交互数据，并在落地过程中解决了美团多展位、多业务、时空场景强相关性的特点导致的严重跨域信号负迁移挑战。

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MaxCompute理解数据、运算和用户的大脑：基于代价的优化器

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