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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。
AI Prompt 整理
prompt 原则:
1、写出清晰而具体的指示,清晰不是指短,而是尽量详细,可采用分隔符避免自己的要求和内容的混淆,分隔符形式不限:“””, < >, {}
2、给模型思考的时间。如果答案不对,可以尝试不断变化提问方式,直到得出想要结果。可以采用简化或分解问题的方式。
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。
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!
Hive SQL 中的分号、下划线等tips整理
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对抗式机器学习攻击与缓解措施分类及术语(上)
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2024年CrowdStrike导致的Windows系统大规模蓝屏事件整理
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理解这些应用的基本原理并不复杂,因为大多数工具的工作流程大致相同。
防止数据泄露的高效策略-翻译整理
简单来说,就是数据安全左移,在每一个阶段都做卡点和检测,提高入侵/获取敏感数据的成本,减少后续阶段的日志告警量,提高告警检测准确率,利用自动化工具/平台提高响应的速度和效率。
未授权不可访问;有账号凭证要检测是否正常(常用设备、常用网络、常见时间、常见操作行为、……);有账号也仅知其所需最小权限;梳理出的高权限账号的敏感操作进行重点关注。
数据尽量不落地,大部分操作在线即可完成,系统埋点要全面和准确;对于数据下载和外发格外关注,下载设备的DLP的健康状态和策略的有效性需要及时检查。
