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阿里云全球首批 MVP 杨绣专访 - 技术要坚持刨根问底

自我介绍 我现在在 人人车负责数据架构方面的工作,搭建数据采集、抓取、存储、计算、BI可视化等系统。 之前在百度网页搜索部,是一名架构工程师(主要在抓取业务),技术方向是高并发分布式服务架构,负责大抓取系统内的架构模块研发。 涉及高并发抓取器、链接缓存、压力控制、时效性筛选等子系统。 工作的主要目标是系统性能优化、稳定性提升,为策略算法应用提供舒适的架构,这也是我自认为比较擅长的。 使用阿里云产品过程中,我提过很多工单,包括系统bug、易用性问题、功能建议。因为喜欢刨根问底,不满足于“重启一下”、“再试一次”之类的临时性解决方法,我会很认真地描述使用场景、异常现象和可能的原因,要求客服和后台研发继续分析给出明确原因。 这一点对阿里云改进产品体验有一些帮助。 人人车和MaxCompute(原ODPS)的磨合和共同成长 早期,人人车的报表系统是使用RD

MaxCompute大数据实践,电商数据仓库选择雪花还是星型模型?

作者:王永伟 规范化和反规范化   当属性层次被实例化为一系列维度,而不是单一的维度时,此模式被称为雪花模式。大多数联机事务处理系统(OLTP)的底层数据结构在设计时采用此种规范化技术,通过规范化处理将重复属性移至其自身所属的表中,删除冗余数据。  此种方法用在OLTP系统中可以有效避免数据冗余导致的不一致性。比如在OLTP系统中,存在商品表和类目表,且商品表中冗余有类目表的属性字段,假设对某类目进行更新,则必须更新商品表和类目表,且由于商品和类目是一对多的关系,商品表可能每次需要更新几十万甚至上百万条记录,这是不合理的。而对于联机分析处理系统(OLAP),数据是稳定的,不存在OLTP系统中存在的问题。  对于淘系商品维度,如果采用雪花模式进行规范化处理,将表现为如下形式:  将维度的属性层次合并到单个维度中的操作称为反规范化。分析系

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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