近年来，数据分析技术栈经历了从数据仓库、数据湖到湖仓一体的演进。湖仓一体架构融合了数据仓库的高性能与数据湖的高扩展性，通过开放数据格式、统一元数据管理及多元计算引擎，解决了数据孤岛、实时性不足等问题。Apache Doris作为湖仓一体解决方案，提供灵活的数据接入、高性能处理及业务迁移能力，支持企业低成本高效转型。

四大互联网公司通过湖仓一体技术解决大数据处理三大困境：架构割裂、时效性瓶颈和成本治理难题。阿里妈妈采用Flink+Paimon实现毫秒级实时决策，腾讯视频通过Iceberg+StarRocks统一指标口径，字节跳动基于Hudi构建多引擎协同平台，快手利用Doris+Alluxio提升查询性能。

阿里妈妈广告业务依托实时数仓架构演进，从基于TT的烟囱式架构转型为Paimon湖仓方案，解决了数据重复、Schema缺失、资源浪费等问题。新架构通过主键表支持去重、统一实时离线Schema，并引入DWS层提升聚合效率。设计包含实时双链路容灾和离线备份，支持分钟级数据更新与万级TPS查询，降低40%资源消耗及50%开发工作量，同时提升业务决策时效性。

本文介绍了字节跳动自研的湖仓一体存储方案，针对Lambda架构存在的实时/离线存储计算不统一等问题，基于Hudi数据湖框架扩展实时加速服务层（BTS），实现批流读写统一、秒级延迟可见。方案通过内存服务优化实时处理性能，支持多维分析、流批复用等场景，显著降低组件依赖与资源成本。未来计划提升并发写入、容灾能力及Kafka兼容性。该方案已通过火山引擎LAS产品对外开放。

快手等企业采用OLAP分析工具ClickHouse进行大规模数据处理，但面临数据冗余、同步延迟和治理成本高等问题。为此，团队基于Doris构建湖仓一体分析系统，优化元数据缓存、数据预热和自动物化功能，提升查询性能并实现消费驱动生产模式。新系统通过Alluxio缓存管理和Spark退避机制，平衡效率与稳定性，简化数据分析流程。

本文回顾了Qcon上海站关于湖仓一体架构的主题分享，探讨了从Hadoop到湖仓一体的演进趋势，剖析了LAS产品的核心优势及关键技术组件。通过抖音电商、用户画像、金融行业和消费行业四个实践案例，展示了湖仓一体架构在解决数据孤岛、提升时效性和降低开发成本中的应用价值。最后提出实时湖仓、智能湖仓和引擎增强三大未来规划方向。

DeepSeek提供智能数据集成、清洗、建模、分析等12大应用场景，涵盖数据仓库全生命周期管理，支持实时处理、预测分析与自动化运维，帮助企业实现高效数据治理及基于数据的决策支持，推动业务增长与创新。

数据建模是解决企业数据混乱问题的关键，通过结构化设计将业务映射为数据模型，确保数据可读、可用、可分析。数据模型是建模的结果，包含实体、关系和约束。建模过程分为概念建模、逻辑建模和物理建模三个阶段，常见方法包括范式建模（强调一致性）、维度建模（优化分析效率）和实体建模（抽象业务对象）。这些方法协同使用，为数据仓库建设和治理提供坚实基础。

Doris与Paimon构建的湖仓一体方案聚焦查询加速与统一建模，支持多源数据接入与开放格式存储。通过IO优化、数据/元数据缓存及物化视图实现湖仓查询加速（TPCDS测试耗时仅为Trino的1/3），并提供异构数据源统一访问能力。数据处理层结合Flink+Paimon实现流批一体，Doris分层加工后支持数据回写，平衡性能与传统数仓生态。

元数据是描述数据的数据，分为业务、技术和管理三类，帮助解决数据'找不到、读不懂、不可信'难题，支撑数据治理与资产化。实施元数据管理需四步：制定管控体系、定义标准、技术方案设计与应用。未来趋势是从被动管理转向AI驱动的主动赋能，提升数据治理效率。

本文系统讲解了与AI高效沟通的核心技能——提示词（Prompt）的写作方法，强调明确目标、提供具体细节、结构化表达等8大原则，通过案例展示如何在不同场景中最大化AI效能，并推荐实用工具帮助优化提示词。

多模态数据治理面临理论体系缺失、技术支撑不足、AI工具不完善及场景难挖掘等挑战，导致实施复杂性与成本增加。现有数据治理框架虽适用，但需融合AI技术与工程化实践。建议结合DAMA和DCMM构建多模态治理体系，通过‘自上而下’或‘自下而上’策略闭环推进，强调技术与业务协同。

NotepadAI是一款智能笔记助手，专为提升工作效率的学生和职场人士设计。它不仅继承Notepad++的代码编辑功能并支持自动语言识别，还可自定义常用AI操作如翻译、扩写、改写等，支持一键调用或发布到工具箱。用户可临时调用AI功能无需切换窗口，同时提供热门AI工具箱和便捷的分享导出功能，支持团队协作和跨平台使用。

AI技术迅速改变工作方式，善用AI成为关键能力差距。PromptIDE作为AI提示词生成优化神器，帮助用户精准生成和调试提示词，提升AI输出质量10倍效率。支持一键测试优化，无需复杂部署，让AI真正听懂需求。

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本文介绍了在JavaScript中使用Fetch API获取请求和响应Headers数据的方法。可以通过response.headers.get()获取特定Header，使用forEach遍历所有Headers，或将其转换为对象。创建请求时可以设置自定义Headers，并通过request.headers.get()查看。

「巨人对话」是一款多功能的智能对话工具，支持文心大模型、DeepSeek、豆包等多个AI引擎，实现多模型自由切换与对比。提供对话内容一键分享与发布功能，便于团队协作与知识传播。内置提示词库和收藏夹，帮助用户高效管理和复用提示词，提升工作效率。

本文从稳定、可信、丰富、透明四个维度探讨如何基于大数据平台构建新一代数据仓库，强调通过维度/实体关系建模、星型/雪花模型结合、三层扁平化架构（基础层-中间层-集市层）实现高效数据处理。数据架构需整合结构化/半结构化/非结构化数据，通过服务化输出统计、分析及标签服务。关键点包括虚拟节点应用、强制分区设计和数据全流程治理（质量监控+生命周期管理），最终形成高容错、低成本、强时效的数据体系。

Manus是Monica公司推出的全球首款通用AI Agent，具备自主规划、执行和反思能力，能独立完成从撰写报告到技术操作等复杂任务。其设计灵感源自拉丁文“手”，强调行动实现知识。产品提供标准与高投入两种模式，支持29种工具，包括命令执行、文件读写、浏览器操作等。技术基于ReAct Agent架构，在沙箱环境中运行，结合增量式规划和反思机制确保任务高效完成。

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