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- 本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《列级血缘为何在 EAST 报送中“对不准”？算子级解析的降维打击》转载请注明出处。摘要：在金融监管报送（如 EAST）场景中，传统列级血缘因 SQL 解析精度低（<80%）、无法处理复杂逻辑，导致指标口径追溯不全、人工盘点耗时数月。本文深入剖析了列级血缘的技术局限，并介绍了以算子级血缘为核心的新范式。通过 AST 深度解析、行级裁剪和白盒化口径提... 本文首发于 Aloudata 官方技术博客：《列级血缘为何在 EAST 报送中“对不准”？算子级解析的降维打击》转载请注明出处。摘要：在金融监管报送（如 EAST）场景中，传统列级血缘因 SQL 解析精度低（<80%）、无法处理复杂逻辑，导致指标口径追溯不全、人工盘点耗时数月。本文深入剖析了列级血缘的技术局限，并介绍了以算子级血缘为核心的新范式。通过 AST 深度解析、行级裁剪和白盒化口径提...
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- 在当今大数据与人工智能浪潮中，并行计算已成为支撑海量数据处理的核心引擎。作为一名长期从事分布式系统开发的工程师，我曾主导过多个Hadoop/Spark集群的性能调优项目——从早期在日志分析系统中遭遇的严重延迟问题，到如今在基因测序平台实现90%以上的资源利用率。这些经历让我深刻体会到：真正的并行计算高手，不仅懂理论，更懂得在细微处“雕琢”性能。本文将结合我的一线实践经验，系统性地探讨并行算... 在当今大数据与人工智能浪潮中，并行计算已成为支撑海量数据处理的核心引擎。作为一名长期从事分布式系统开发的工程师，我曾主导过多个Hadoop/Spark集群的性能调优项目——从早期在日志分析系统中遭遇的严重延迟问题，到如今在基因测序平台实现90%以上的资源利用率。这些经历让我深刻体会到：真正的并行计算高手，不仅懂理论，更懂得在细微处“雕琢”性能。本文将结合我的一线实践经验，系统性地探讨并行算...
- 前言：当KPI变成了“数字游戏”在担任工厂运营的初期，我每个月最头疼的两天是“月度经营分析会”的前一天。为了计算工厂的KPI，各部门的Excel表格像雪片一样飞来：生产部发来“产量.xlsx”，质量部发来“合格率.xls”，财务部发来“成本.csv”，HR发来“出勤率.xlsx”。我需要把这些表格复制粘贴到一个名为“工厂KPI总表.xlsm”的超级大文件里，用无数个VLOOKUP把数据拼凑... 前言：当KPI变成了“数字游戏”在担任工厂运营的初期，我每个月最头疼的两天是“月度经营分析会”的前一天。为了计算工厂的KPI，各部门的Excel表格像雪片一样飞来：生产部发来“产量.xlsx”，质量部发来“合格率.xls”，财务部发来“成本.csv”，HR发来“出勤率.xlsx”。我需要把这些表格复制粘贴到一个名为“工厂KPI总表.xlsm”的超级大文件里，用无数个VLOOKUP把数据拼凑...
- 用户零等待指标交付，逻辑变更分钟级生效，无需 ETL；100%一致口径，所有人与 AI 通过同一语义层访问数据；无缝对接 AI，语义层为 AI 提供标准化查询 API。 用户零等待指标交付，逻辑变更分钟级生效，无需 ETL；100%一致口径，所有人与 AI 通过同一语义层访问数据；无缝对接 AI，语义层为 AI 提供标准化查询 API。
- 与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。 本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。 与将向量检索视为独立外挂服务的方案不同，Apache Doris 4.0 选择将向量检索能力深度集成于其 MPP 分析型数据库内核。实现向量检索与 SQL 计算、实时分析和事务保障的无缝融合。 本文旨在深入剖析 Doris 向量检索的系统级设计与工程实践，展示其如何在性能、易用性与规模扩展之间取得的平衡。
- 以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪架构，不仅是解决当前 AI 幻觉问题的方案，更是面向未来“数据智能时代”的基础设施。 以 NoETL 语义编织为核心的 AI 就绪架构，不仅是解决当前 AI 幻觉问题的方案，更是面向未来“数据智能时代”的基础设施。
- 随着建筑行业的快速发展，许多建筑新技术应运而生，BIM，大数据，互联网+等都给建筑业的发展提供了助力。维克托·迈尔-舍恩伯格说过，大数据时代是“已经发生的未来”，而在这个已经发生的未来里，没有旁观者。事实证明，确实如此。随着信息化社会的不断发展，许多领域大都充斥着海量数据。这些海量数据经过一定技术手段的挖掘、分析、处理之后，可以为企业带来可观的效益。作为数据量最大、业务规模最大的建筑行业来说... 随着建筑行业的快速发展，许多建筑新技术应运而生，BIM，大数据，互联网+等都给建筑业的发展提供了助力。维克托·迈尔-舍恩伯格说过，大数据时代是“已经发生的未来”，而在这个已经发生的未来里，没有旁观者。事实证明，确实如此。随着信息化社会的不断发展，许多领域大都充斥着海量数据。这些海量数据经过一定技术手段的挖掘、分析、处理之后，可以为企业带来可观的效益。作为数据量最大、业务规模最大的建筑行业来说...
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