首先介绍一下字节内部数据血缘遇到的挑战。 随着公司业务扩张、用户数量持续增长以及数仓建设不断完善，元数据种类和数量也经历了非线性增长，并在此期间涌现出一些问题。 第一，扩展性。好的扩展性可以在面对新型元数据血缘时保证快速接入和迭代，而扩展性不佳则会导致在业务变化时需要不停地重构来适应业务，对业务造成很多影响。 第二，性能。一个模型本身的插入和更新效率会直接影响数据的导入导出的流程，这些都会带来更直观的业务上的感受，所以需要考虑如何保证环节高效性。 第三，时效性。很多应用场景对正确率格外敏感，如果血缘数据有延迟，其实就等于血缘的不准确，会对业务造成影响。 最后，赋能业务。技术服务于业务，业务增长会帮助技术升级迭代，技术创新也会促进业务发展。在字节内部，我们会根据业务特点，考虑业务需要，将技术成本与业务收益做平衡，最终做出数据模型决策。总而言之，数据模型没有完美的方案，只有最适合企业自身业务、适合当前阶段的数据血缘方案。
“递归” (recursion) 是一种在程序设计语言中被广泛使用的算法。它有两大特点，一是调用自己，二是化繁为简。我们当中那些优秀的技术人又何尝不是如此？他们以身作则，用实际行动影响身边的人，规范了流程、提高了效能，使整个团队从中得益。这就是我们「递归」栏目的初心，记录平凡腾讯技术人的不平凡。
随着直播行业的飞速发展，越来越多的企业涉足这一领域，直播间的稳定性和用户体验成为了直播平台竞争的重要因素。但是，由于直播间涉及到多个复杂的技术环节，如视频传输、网络通讯、数据处理等，因此直播间的性能压测显得尤为重要。在客户端直播间的压测实践中，APM压测技术是一种常用的性能测试方法，通过对应用程序的性能进行实时监控和诊断，可以快速定位和解决性能瓶颈，提升直播间的稳定性和用户体验。
数据开发基本都是从陌生到熟悉，但是写多了就会发现各种好用的工具/函数，也会发现各种坑，本文分享了作者从拿到数据到数据开发到数据监控的一些实操经验。
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
手机云服务目前作为每家手机厂商必备的一项基础服务，其服务能力和服务质量对用户来说可以说是非常重要。用户将自己大量的信息数据存储在云端，那我们的云端服务如何保证服务的稳定和数据的安全，以及如何应对越来越多用户群体的使用？本文将主要介绍 vivo 手机云服务系统的建设历程。
今天给大家分享一篇 JS 库打包的参考指南，如果你也在维护一些 JS 库，可以参考一下～ 本指南旨在提供一些大多数库都应该遵循的一目了然的建议。以及一些额外的信息，用来帮助你了解这些建议被提出的原因，或帮助你判断是否不需要遵循某些建议。这个指南仅适用于 「库（libraries）」，不适用于应用（app）。 要强调的是，这只是一些「建议」，并不是所有库都必须要遵循的。每个库都是独特的，它们可能有充足的理由不采用本文中的任何建议。 最后，这个指南不针对某一个特定的打包工具 —— 已经有许多指南来说明如何在配置特定的打包工具。相反我们聚焦于每个库和打包工具（或不用打包工具）都适用的事项。
你是否曾在 SELECT 查询中看到过 WHERE 1=1 条件。我在许多不同的查询和许多 SQL 引擎中都有看过。这条件显然意味着 WHERE TRUE，所以它只是返回与没有 WHERE 子句时相同的查询结果。 此外，由于查询优化器几乎肯定会删除它，因此对查询执行时间没有影响。那么，WHERE 1=1 的作用是什么？这就是我们今天要在这里回答的问题！
对于 ChatGPT 如今大家应该都不陌生，经过这么长时间的「调戏」，相信大家应该都感受用 ChatGPT 「代替」搜索引擎的魅力，例如写周报、定位 Bug、翻译文档等等，而其中不乏一些玩的很「花」的场景
