数据管理工作充满曲折和挑战,今天就来聊聊我当前面临的八大困境,分别是:大模型瓶颈、责权利不对等、组织架构缺陷、达摩克利斯之剑、扁平化悖论、数据不owner、完美的“坑”、冲动是魔鬼。同时也给出了我的一些思考,与大家共勉。
搭建nexus仓库并添加阿里云centos镜像源可以按照以下步骤进行:下载和安装nexus:访问sonatype官方网站,下载适用于你的操作系统的nexus repository manager。按照官方文档的指引,安装nexus。启动nexus服务:执行启动nexus服务的命令,如 ./nexus start(根据具体安装方式可能会有所不同)。等待一段时间,直到nexus服务成功启动。
我们非常高兴地宣布,argo cd v2.11 候选版本已经面世!此次更新包含了 32 个新功能、40 个错误修复和 49 个文档更新。
事实上,数据仓库、数据平台、数据中台、数据湖还是有区别的,不仅在技术架构上,更是体现在业务的支撑模式上。
用户既要学习 spark 又要学 flink 。尤其是 flink 里面很多语法和现在的 spark 稍微有些不一样。大部分开发同学都是从离线的模型转到实时。那它其实是有比较高的学习成本,或者是比较高的转换成本。
数据产品求职面试涉及到数据知识的问题时,经常会涉及到数据宽表的相关问题,因为宽表具有简化查询、提高分析效率等优势。
相比商用大模型,开源大模型则具有广泛的参与性和开放性,其代码和算法可以公开获取和修改。这使得开源大模型在技术创新和适应性方面具有显著优势。
etlcloud结合oracle实现cdc功能,实时监测数据库变化,精准捕获和传输变化数据,提高处理效率和响应速度。适用于金融交易、物联网监控等场景,支持多种数据库,具备良好可配置性和扩展性。简化cdc任务设置和管理,降低技术门槛,适用于不同行业的数据集成需求。
girish 强调了 uber 数据基础设施团队实施的多项技术定制,以提高可靠性、增强性能并促进多云部署。
本文介绍了etl中的全量和增量同步模式,阐述了它们的优势、适用场景及缺点。全量同步确保数据一致性,适用于数据迁移和完整性要求高的场景;增量同步节约传输成本,适用于频繁更新和网络资源有限的场景。