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为什么要做数仓分层,不做行吗?

今天跟大家聊一聊数仓为什么分层? 01经典的数仓分层 首先跟大家聊一个经典的数仓分层结构,主要包括ODS、DWS、DW、APP四层。...一句话:从业务系统增量抽取,数据不做清洗转换,与业务系统数据模型保持一致。 DWS:根据ODS层,增加一些维度信息,过滤一些异常数据。...02数仓为什么分层 那么为什么数据仓库会有分层呢? 每多一层不就会多一些开发工作吗?还会经常有多层数据重复?不分层可不可以?...复杂的问题简单化:做过传统数仓的都知道,以前Oracle的存储过程会写几千行,所以现在我们一般很少写几千行的业务ETL逻辑了,而是分为多个ETL过程,从明细层到应用层进行逻辑拆解,中间也会进行一些逻辑合并

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为什么都放弃了LangChain?

让我们看看他们经历了什么: 「LangChain 曾是最佳选择」 我们在生产中使用 LangChain 超过 12 个月,从 2023 年初开始使用,然后在 2024 年将其移除。...LangChain 为什么如此抽象 起初,当我们的简单需求与 LangChain 的使用假设相吻合时,LangChain 还能帮上忙。...这种代码对于早期原型来说可能没什么问题。但对于生产使用,每个组件都必须得到合理的理解,这样在实际使用条件下才不至于意外崩溃。你必须遵守给定的数据结构,并围绕这些抽象设计应用程序。...那么,如果不使用 LangChain,你应该使用什么框架呢?也许你根本不需要框架。 我们真的需要构建人工智能应用程序的框架吗?

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    IT培训为什么普遍都那么贵?

    但很多人在各大平台咨询了解IT相关培训课程时,都会被它“高昂”的价格吓得直打退堂鼓,大呼“IT培训为什么这么贵?”...说到这点,随时应对市场需求,及时更改课程设定也是培训机构的优势之一,为了稳定将人才输送到各大企业,不紧跟当下流行趋势是一万分要被淘汰的,所以在迷茫不知道学习什么的时候,参考培训机构的课程设置也不失为一种好办法...技术岗位是需要一定的技术含量的,虽然现在程序员们都调侃自己像民工一样,每天“搬砖”。但其实瓦匠这个称谓才更适合现在的初级开发人员,因为它是需要一些门槛的。 最基本的问题就是语言和逻辑问题。...毕竟任何工作和行业都难以让人保持长久的新鲜感。而且IT行业是一个需要时刻保持学习状态的行业,不断更新的论文、算法、框架等等,有些人选择坚持,也有人不能坚持下去,选择逃离。

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    为什么都开始搞研发效能?

    到底什么是研发效能 和敏捷的概念类似,到底什么是研发效能很难精确定义。其实很多复杂概念也不是定义出来的,而是逐步演化出来的,是先有现象再找到合适的表述。...为什么一线企业都开始搞研发效能 近几年,各大行业龙头企业都纷纷开始在研发效能领域发力,我们认为背后的原因有以下这么三点: 图2:组织层面的“谷仓困局” 01 很多企业存在大量重复造轮子 就像“中台“概念一样...那为什么这个差距还会如此明显呢?我们认为这其中最关键的点在于,国内的很多工程实践是为了做而做,而不是从本质上认可这一工程实践的实际价值。这里比较典型的例子就是代码评审和单元测试。...虽然很多国内一线互联网企业都在推进代码评审和单元测试的落地,但是在实际过程中往往都走偏了。...早年时候的工作沟通除了面聊以外主要靠邮件,非工作时段老板给你发邮件你有各种正当理由不用及时回复,可是现在及时通讯工具 IM(那个消息已读提示,你懂的)再结合各种 ChatOps 实践,已经让工程师已经无法区分什么是工作什么是生活了

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    为什么做To B的都这么累?

    十年来我们一直专注于企业级市场报道和研究,从传统信息化到今天云计算,走过十年风雨,也见证了这个行业的潮起潮落,回头再看难免有些许伤感,都说To B是风口,甚至连BAT都相信这句话是真的,口号喊了这么多年...就连跟国外软件抗争多年的用友和金蝶,在今天来看也不算是一个是成功的软件企业,所有的风口用友都踩过但是都没有飞起来,用友在2017年的营收只有60亿人民币左右,金蝶也只有20多亿人民币,别说跟SAP和Oracle...但是在30年后云计算风起云涌的时候,大家都认为中国有机会成为这个行业缔造者,或者将软件行业重新带到一个新的高度。...别说跟国外SaaS同行相提并论,就是在SaaS领域什么时候能够再出来一个像用友和金蝶那样体量的公司,也不知还要三年五年或是未来的十年。...所以,企业到底需要什么样的软件,值得我们所有人深思。 撰文:人称T客

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    【云原生】为什么 BI 软件都搞不定关联分析,到底为什么呢?

    但实际使用的大多数还是单表的,也就是我们常说的宽表,而提供的自助关联查询功能则很少被业务人员使用,这是几乎所有 BI 类软件的软肋,无论大牌小众,一试一个准 这里有个测试报告看看:国内主流 BI 产品关联分析能力对比 为什么明明...BI软件提供了关联查询,业务人员却不用呢,因为不会用,简单的关联,BI能对付,复杂一些的,BI软件表现出来的连自己的工程师都看着晕,让用户自己去做关联就更不可能了,于是只能做一个宽表给用户用 宽表的局限性其实很明显...答案是简单的还勉强可以,复杂的都搞不了 简单的每个表之间只关联一次的情况,业务人员可能还能理解,可以用,比如 我们要查询:北京号码的拨打记录 这时候只需要通话记录表和电话账户表关联一次就可以,从通话记录表中查询账户表中注册地是北京的号码的所有拨打记录...再继续展开父区域是发货地区: 互关联表 员工表里的部门字段展开到部门表,部门表中的部门经理字段又展开回到员工表,这个第三层的员工表,代表的是部门经理这种特殊员工: 重复关联表 订单表里的发货城市、收货城市都关联到区域表...,能分别展开,自然的也就分别代表收、发货的相关信息: 可以看出,我们前面列举的难题,到这里都轻松化解了,业务人员再也不必去理解复杂的表间关系了,看着前台一目了然的数据,直接拖拽分析,后端引擎就做好关联查询了

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    为什么人人都该懂点LLVM

    LLVM是什么? LLVM是一个好用、好玩,而且超前的系统语言(比如C和C++语言)编译器。...为什么人人需要懂点儿LLVM? 是,LLVM是一款酷炫的编译器,但是如果不做编译器研究,还有什么理由要管它?...(在C++中,函数function和方法method都相应于LLVM中的函数。)  除了声明名字和参数之外,函数主要会做为代码块的容器。...这就是为什么我说LLVM IR读起来像是RISC机器码:我们甚至连术语都是一样的,比如寄存器,不过我们在LLVM里有无限多个寄存器。 在编译器内,这条指令被表示为指令C++类的一个实例。...这个对象有一个操作码表示这是一次加法,一个类型,以及一个操作数的列表,其中每个元素都指向另外一个值(Value)对象。在我们的例子中,它指向了一个代表整数2的常量对象和一个代表5号寄存器的指令对象。

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