过去一年，AI 工程几乎成了技术圈最热门的能力标签之一。 但一个很现实的问题是： 大多数初学者，并不知道自己到底该学什么。 有人从机器学习理论开始，结果学了很久，依旧不会做产品； 有人沉迷教程视频，看

数据平台围绕三个关键支柱展开：人员、流程和技术。在前几章中，我们讨论了实现湖仓的各种技术。本章重点关注湖仓实现中的人员和流程方面。本章将帮助你了解湖仓架构如何在所有数据和ML/AI资产中实施统一的治理

本文介绍了公司在离线大数据跨云迁移战略下，团队基于自研 Kirk 数据迁移服务进行功能升级与优化的过程，详述其高性能、可扩展的功能模块及迁移实施步骤，助力高并发、多样化数据高效迁移。

✅ 主流的大数据技术栈划分（2025 年通用结构） 功能层次（模块职责） 划分结构如下： ✅ 1. 数据采集（Ingestion） 负责数据源到大数据平台的“采集和导入”： 类型 常用组件 实时采集

我们最先接触的数据库系统，大部分都是行存储系统。大学的时候学数据库，老师让我们将数据库想象成一张表格，每条数据记录就是一行数据，每行数据包含若干列。所以我们对大部分数据存储的思维也就是一个复杂一点的表格管理系统。我们在一行一行地写入数据，然后按查询条件查询过滤出我们想要的行记录…

✅ 二、新趋势与推荐组件（按层次） 1. 数据采集层 ✅ Apache Kafka：事实标准，超高吞吐，生态成熟。 🔄 Apache Pulsar：分布式特性好、支持多租户，但生态不如 Kafka 成

一、导读 这次主要分享介绍的是转转在大数据治理方面应用AI大模型技术实现的自动安全打标，本文主要从以下几个方面逐一介绍，首先是应用背景介绍、技术方案的实现与落地、以及对整个应用的优化实践，最后对后续的

一篇带你读懂字节跳动数据血缘架构。本文将从数据血缘应用背景、发展概况、架构演讲以及未来展望四部分，为大家介绍数据血缘在字节跳动进化史。

内容来源：2017 年 07 月 29 日，威客安全技术合伙人安琪在“CDAS 2017 中国数据分析师行业峰会”进行《大数据平台基础架构hadoop安全分析》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 分析hado…