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把自己当做一家公司来运营——重新定义数据人的求职之路

在自媒体时代，人人都能轻松发声，导致了大量缺乏逻辑、为流量制造噱头的言论充斥网络，严重影响普通人的情绪和认知。本文探讨了这种现象背后的根源，分析了信息不对称和情绪操控的常见手段，并提出了几种应对策略：保持理性、独立思考、批判性看待信息来源，保护自己的认知边界，避免成为虚假言论的情绪俘虏。

快照表和拉链表是两种用于存储数据历史的常见表结构，它们的目的都是记录数据的变化，但实现方式和适用场景有所不同。下面从多个角度对比它们，解释为什么在某些情况下需要使用拉链表。

前面说到了拉链表的应用场景，但在我们构建拉链表的时候，往往是从快照表中构建数据的，我接下来会基于介绍3种经验方案，用来提供给大家更多的参考。

在 Hive 表中，数据倾斜 是大数据处理中的常见问题，尤其在执行 JOIN、GROUP BY、DISTINCT 等操作时，某些键值的数据分布不均匀，导致某些计算节点负载过重，任务执行变慢甚至失败。以下是处理 Hive 表数据倾斜的常见方法：

在当今快节奏的商业环境中，实时数据分析成为企业获取竞争优势的关键能力。通过对实时数据进行分析，企业可以快速应对市场变化、做出更精准的业务决策。无论是金融、零售还是物联网领域，实时数据流的处理需求愈发重要。Apache Flink，作为一款开源的分布式流处理框架，以其强大的实时数据处理能力和低延迟特性，在大数据实时分析领域备受推崇。本文将详细介绍 Flink 在实时数据分析与处理中的应用，结合 PyFlink 和 Flink SQL 的实操步骤，帮助开发者快速掌握 Flink 的实时流处理技巧。

在国内，过去几年中大数据底层技术的发展并没有发生显著变化，很多服务提供商的产品同质化严重，竞争也集中在价格和短期服务上。然而，仅靠短期的项目或服务维持盈利显然是不现实的，企业必须为客户提供长期、持续的服务，才能建立真正的竞争优势。鉴于我也曾经是瓴羊的一分子，我认为瓴羊的未来发展需要从多个层面进行优化与调整。

最近有一些朋友在问我，数据湖和数据仓库有什么区别和关系，一开始我是觉得这个事情压根不需要一篇博客来解释，昨天又有人在问，我想了下，还是话点时间来解释下

近期，我们明显感受到人工智能创作的内容遍布各个角落。从文稿至图像，再到视频制作，其速度之快令人咋舌。虽然看似无关痛痒，但实际上背后隐藏诸多问题。人工智能所产出的内容日益增多，不禁让人忧虑互联网的未来将走向何方。

在数字化时代，数据成为了企业的核心资产，而如何保障这些资产的安全成为了亟待解决的问题。离线数据中台，作为企业数据资产管理的重要环节，其数据安全策略的实践显得尤为重要。今天，我们就来聊聊这个话题，知其然，更要知其所以然。