DataWind是一款支持千亿级别数据自助分析的一站式数据分析与协作平台。在研发过程中，DataWind使用的umi脚手架使得数据流一直绑定在Dva方案上，然而Dva本身语法较为陈旧，DataWind在使用时也比较粗放，导致项目拆包时遇到了模块间紧紧咬合的问题，牵一发而动全身。 目前，DataWind前端团队正在进行模块架构的升级，本文将为大家详解基于Redux + hook如何升级数据流方案，以解决可视化查询模块内以及与其他模块间数据流使用不规范的问题，同时为开发者带来更好的开发体验。
多维表格又名透视表、交叉表、Pivot Table，指的是可以在行维度和列维度放入一个或多个维度，显示维度之间相互关系的一种表格。用户可以一目了然地分析出各种场景指标以及对比，旨在帮助业务分析推动决策。
作为企业数字化建设的必备要素，易用的数据引擎能帮助企业提升数据使用效率，更好提升数据应用价值，夯实数字化建设基础。 数据导入是衡量OLAP引擎性能及易用性的重要标准之一，高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款OLAP引擎，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse源于开源ClickHouse，在字节跳动多年打磨下，提供更丰富的能力和更强性能，能为用户带来极速分析体验，支撑实时数据分析和海量离线数据分析，具备便捷的弹性扩缩容能力，极致的分析性能和丰富的企业级特性。 随着ByteHouse内外部用户规模不断扩大， 越来越多用户对数据导入提出更高的要求，这也为ByteHouse的数据导入能力带来了更大的挑战。 本篇文章来源于ByteHouse产品专家在火山引擎数智平台（VeDI）主办的“数智化转型背景下的火山引擎大数据技术揭秘”线下Meeup的演讲，将从ByteHouse数据库架构演进、增强HaKafka引擎实现方案、增强Materialzed MySQL实现方案、案例实践和未来展望四个部分展开分享。
本文就如何利用火山引擎云数据库 PostgreSQL 版和大语言模型技术（Large Language Model，简称 LLM），实现企业级智能交互式问答系统进行介绍。通过本文，你将会了解交互式问答系统的原理，学习 PostgreSQL 的向量化存储和检索技术，以及大语言模型交互技术等。
“跑个 A/B 试试？” 在字节跳动，你可能经常会听到这句话。 看上去让人摸不着头脑，但实际上，这是字节跳动的一种神奇的决策机制 —— A/B 测试，让我们借助大数据的手段，从多种不同的方案中，选出最合适的一个，充满了数据科学的魅力。
根据 Datadog发布的“2023年Serverless状态报告”， Serverless 使用量的大幅增长，已经成为主流。 Serverless和云原生数据库的结合可以提供更高效、可扩展、灵活和安全的数据处理和分析解决方案，帮助企业更好地利用云资源，提高数据处理和分析的性能和效率。 本篇将通过“五问ByteHouse”，为你解读云原生数据库如何拥抱Serverless。
Monorepo 是一种项目代码管理方式，指单个仓库中管理多个项目，有助于简化代码共享、版本控制、构建和部署等方面的复杂性，并提供更好的可重用性和协作性。
《跟着德爷闯东非》是Pico一款全新的6DoF互动纪录片。主角由在全球拥有530万粉丝的明星探险家德爷（Edward James Stafford）担任。观众以第一视角摄影师的身份陪伴德爷一起冒险，近距离观察野生动物，体验非洲大草原的野外生存之旅。
谈到数据仓库， 一定离不开使用Extract-Transform-Load (ETL)或 Extract-Load-Transform (ELT)。将来源不同、格式各异的数据提取到数据仓库中，并进行处理加工。传统的数据转换过程一般采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的ETL系统，因而维护成本较高。 ByConity 作为云原生数据仓库，从0.2.0版本开始逐步支持 Extract-Load-Transform (ELT)，使用户免于维护多套异构数据系统。本文将介绍 ByConity 在ELT方面的能力规划，实现原理和使用方式等。
