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　　云原生时代，我们将面临全新的数据应用生态，云原生数据仓库是其中的典型代表。今天我们将和来自于哈士呆塔的 ceo 简历荣先生聊一聊如何构建云原生数据仓库的最佳存储底座。 大家好，我叫简丽荣，是哈士奇的联合创始人，江西哦！哈士奇是一家专注于原声数据仓库的初创公司，为金融、电信、能源、交通等重要行业的头部客户解决最具挑战性的数据仓库难题。 我们致力于推动数据分析平民化，大幅降低企业进行数据分析的门槛。很多人认为只要一款，所以仓库产品本身是分 不是的，然后能够不在云端运行，那他就是云元盛岁仓库。其实这是非常初级版本的云元盛岁仓库。云平台提供了很多特性，例如支付、无限的计算和存储资源、弹性声说以及廉价的存储资源，尤其是对上存储， 但不意味着任何一个分布色素仓库布在云端之后就能够充分利用到这些特性的。这里简单举两个例子说明一下。第一个是上上，基于对上存储构建的税仓库产品趋之可数，绝大部分都是居于快存储的， 这些区块存储构建的数据仓库即便不止在云端，也很难充分利用云平台的廉价存储资源。第二个例子是你可以通过云平台在一分钟之内创建一百个新的计算节点，但却因为计算存储及漯河传统 anpp 数据仓库扩容过程中的数据成分部 到一百个新的计算节点可能得六个小时之后才能加入到原有咨询中，参与新的查询分析，这种情况下，很难说这个数据仓库产品充分利用了云平台的弹性伸缩特性与人生技术，对数据仓库的价值跟对其他技术软件的价值是一样的。我个人认为 余元生续仓库除了能够充分利用云计算的特性外，没有自己独特的价值。续仓库保存着企业内部具有商业价值的历史数据，而数据又是一种具有网络放大效应的资源，类似社交网站， 一份数据跟另外一份数据融合，产生的价值可能远远大于这两份数据各自价值的和。展望未来，我们认为大数据技术的发展不仅仅是能够以越来越低的成本、越来越快的速度，对越来越多样的数据 进行越来越复杂的分析，更重要的是构建一个平台，在安全和规律情况下，让数据能够非常便捷、高效的流动、交易和融合，成为真正的生产要素。我们坚信于原生数据仓库在这一历史进程中扮演着重要的角色。 作为原声的数据仓库， hostage 采用创新性的原数据计算和存储三层分离的架构，数据切跨到底层的对上存储。怀疑存储现已经是业界领先的数据存储技术提供商， 尤其是华为的欧神 stop pacific 分布式存储平台，具有很多业界领先的功能特性。 hostita 携手华为乘储推出的联合解决方案，完美的结合了 hustata 属于仓库和 houston stock pacific 的技术优势，助力各行各业进行数据化转型，最大限度的释放数据价值。 hostel 数据仓库通过可插拔的存储借口，可以无缝地对接多和混合运的对象存储产品。 一、统一的平台提供包括数据仓库、数据壶、数据科学、数据工程和数据共享等能力。怀疑存储提供了对第三方友好的访问接口，跨可用区和跨序中心的数据同步全军缓存服务，实现易购数据源的统一访问和计算。引擎热查房 哈西的数据仓或与华为存储的结合，真正的实现了计算和存储的多余融合。

　　作为原声的数据仓库， hostage 采用创新性的原数据计算和存储三层分离的架构，数据切换到底层的对象存储。怀存储现已经是业界领先的数据存储技术提供商， 尤其是华为的 oceanstal pacific 分布式乘储平台，具有很多业界领先的功能特性。 hostage 的携手华为乘储推出的联合解决方案，完美的结合了 hustade 数据仓库和 oceanstal pacific 的技术优势，助力各行各业进行数据化转型，最大限度的释放数据价值。

　　今天呢，其实我是站在一个数据仓库和那个人工智能技术从业者的角度啊，来跟他谈一谈，就说最近非常火爆的这种大圆模型跟这个数据仓库结合之后可能会发生一些变化。 今天呢，就跟这个题目所讲的一样哈，就是我们想，呃跟大家分享，就说当这种就是大元门技术，碰到这样的就是仓库技术之后呢，我们认为从数据的这种分析处理，到这种大元模型的微调训练，以及最后整个知识增强，这种智能应用的开发都会变得更加容易。 虽然说在学术圈或者在这科学界有这么多争议是吧，但其实他这些争议的并不会影响整个大院模型在各行各业的世界非常火热的落地哈，所以我们又能看到了其这个 lm 大院模型是吧，虽然在很多争议的情况下吧，他其实是在落地层面做的非常好。一个企业家要去接入这种大 模型的服务的话，他通常有两种方式，一种呢是通过公园的方式，一种呢其实就是通过那个私域化部署的方式，那这两种方式呢，其实他各自有自己的优缺点，公园的方式哈，那他的优点是什么呢？就说我们可以非常快速的去接入是吧，因为只要你开通的 ipi 是吧，我就可以调个 ipi 来使用这样一个大约模式的能力了啊。另外呢，他一个好处就是我其实可以非常方便的去选择我的供应商， 通过思域部署方式呢，其实他很好能够解决比如说数据安全的问题啊，但是呢，同样跟工友员比如说专属模型一样的，是吧？你要自己比如说去部署这样一个千人级的参数模型的时候呢，其实他的成本也很高，数到这个北一级参数的模型， 他可能在推进能力和比如说那规划的一方面，其实显然不如这个更大的模型吧，但是呢他的这个语言的理解和深沉力已经表现的足够好了。比如说大元模型再进一个 发展，能不能解决通用人工智能的问题？那这些呢？都不应该我们作为一个开发者或者说那个从业者去想啊，应该把这些问题的交给这种世界顶尖的这种研究团队去解决。那我们能做什么事情呢？其实 我们能做事情很多哈，比如说我们能够充分利用这样现阶段这样一个北极参数的大圆模型来怎么去落地来解决这个我们所面临的一些实际的问题，比如说我们可以基于这样的模型，结合我们的一些啊应用需求，我们去构造很多的功能 智能应用。对，这样呢，我们就有可能说推动这样一个大圆模型在整个企业各种场里的一些官方化落地。现在呢这个大圆模型呢，本身呢还在非常快的眼镜迭代哈， 那我们比如说做一个开发者或做一个从业者到底做什么事情？那我们是希望更多的说有没有可能去帮助这些大员模企在这种企业去规模化的落地。第二怕呢，主要想跟大家说，就说其实借助这种 属于仓库技术哈，我们可能会让这个大约模型将企业的落地的话变得更加容易，作为哈尔滨法，其实可能是国内最早的一家就实现这样一个真正从算分离的这种 分析数据库的一个厂商啊。现在呢，其实虽然我们还是一家创业公司，但是呢现在呢，其实我们在比如说银行业啊，电信，也还有就是这些能源行业，我们已经有很多那个大客户落地的场景，其中呢，其实呢在一家国有大型银行，我们建起来就是可以说是全世界可能最大规模的这样一个 长系统啊，大概有将近三万个节点，数据量呢，可能也是一百个 p， 其实规模是相当大了。我们大概说一下，就是我们基于这个哈尔滨他的一个整体的落地方案哈，其实 可以看出来，我们想表达的就是说首先基于他底层的这样一些我们的数仓里面所存折数据什么可以去挖掘一些模型微潮所需的一些啊，所谓的这个 sft 数据。有了这序之后，其实我们 我们可以借助我们提供的一些工具，可以做这个数据的处理，比如说清洗变化、透明化，然后深层训练数据。最后呢我们可以记住我们提供的一些那个参数高效外调方法，就可以针对不同的领域，不同的需求建立了很多个 啊，淋浴模型，哈士雷塔这样一个树仓呢，其实可以帮助企业落地大运门旅游提供很多帮助。那具体我们怎么去做呢？这地方就需要我们运到我们的一个哈士 ml 这样一个数据科学工具。据说现在我们企业应用数据的时候啊，其实除了这种，就是我们做了一些基本的这种所在描述分析，是吧？我们其实很多时候需要做一些 啊预测性和决策量分析，但是由于现在这个预测性决策性分析的技术我们看相对较高，所以说整个普及程度了现在还是有些问题的。那我们这个哈士 mo 这样一个工具的初衷呢？其实就希望啊能够给予我们的树仓，是吧去提供这一个 ai 开发工具，并且呢就 是我们能够提供从数据的查询处理，高级分析到这个新学习深度学这样一个啊全套的工具知识，当然也包括对这个大人模型的微调和快捷的知识 啊。另外呢我们为了满足就是区域科学社区还有传统 coco 社区用户的一个需要啊，我们提供的这样一个 python 和 cco 两种编程原接口， 我们这样一个产品有什么特色呢？其实我们总结下主要这三点啊，一个就是说他的简单英语，我们通过对他很多 ipn 的接口做了一个标准化啊，同时呢我们这个安装 boss 呢，是跟着我们 heart data 这个素仓一起去进行的，所以说大家能做的开箱启用。 另外一个就是他的这个算法是非常丰富的，前面提到了就是我们对这个传统的机学习，深度学习还有大元模型呢，都能进行很好的支持。另外就他的性能是非常好的，因为我们可以支持这种多机多卡这样一个训练，那这种能力呢，其实对于我们假如确立一个比较大的模型呢，其实非常关键的就是怎么去做这个模型微调哈， 这个呢，其实总之就是我们现在呢就是有一些更好的方法，是吧？选择一个破费的方法来够，就是用非常低的资源，非常高效的完成模型为调。那那他的优点呢？其实就说那个他的存储计算成本低哈， 你只要定义好这样一个对象，给他提供一些那个参数就可以了。另外呢，就是我们的这个相当知识处理能力，是非常方便的去构建这样一个所谓的知识增强的智能应用。 现阶段哈，这个大元模型火热发展，其实对于我们这个在企业落地这个事情，现在其实有着很好的一个一个契机了哈，另外觉得就说通过树仓跟这个大元门相结合，是吧？其实可以更好的帮助企业去做这种大模型落地工作 啊。另外我们也觉得就是现在这种摆一起参数这样一个模型呢，可能是比较一个恰当的选择，是吧？我们作为酷狗数据公司呢，我们提供了一些很好的一些工具来支持的事情，其实我们觉得将来的大于 下巴，反正肯定是有多元化的，是吧？并且是破坏的，那其实不管你个人还是任何一家企业什么都可以吸入这样一个模型能力去去帮助我啊，做企业的智能化的一些事情，并且这成本呢，将来都是很快可控啊。还有一点呢，其实整个这个 data 跟这个单元模型相结合，这个呢，其实我觉得是可以做很多很多事情， 特别是当我们这模型离这个企业数据很近的时候，那这个想象空间就可以打得很开。呃，另外我们认为就是这种 data house 再加上这个大圆模型 来构建这种面向场景的这样智能，因为呢，这样一个范式啊，可能将来会成为大家，大家在企业内部去做 air in 的一个最佳实践。

　　哈喽，大家好，我是专注加瓦干货分享的灰灰，昨天晚上收到一个粉丝的私信，他说自己在某些二面的时候问到了这个问题，也根据自己的理解回答了。当面试官明显觉得不满意，希望能听听我的回答，那我就和大家分享一下这道题。另外，我还准备了一份加瓦程序员学习路线图， 从技能提升、代码实战到架构思维构建都有详细的学习规划，有需要的小伙伴可以在评论区置顶领取。哈西是用来去保存结构化数据的， 虽然 steam 也可以通过节省的方式来保存结构化数据，但是相比于 steam 来讲，有以下几个优势。 第一个，可以更加高效的查询单个字段，比如想查询里面的某个字段，不需要经过阶层解析，直接可以基于字段去查询，并且能够进行操作。第二，基于单个字段的更改更加方便，并且能够 保证某个字段更改操作的一个原则性。所以啊，如果业务场景有很多基于单个字段去进行变更的场景，哈西数据类型比思韵类型更加的合适。相反，如果要查询对象的大部分字段，并且不需要对里面的单个字段进行变更的词骏类型比哈西类型更加的合适， 因为他能够去减少跟 redis 服务的一个交互次数。以上呢，就是我对这个问题的理解，如果对你有帮助的话，记得帮我一键三连，我是灰灰，我们下期再见！

　　现在我们再来看一下哈西缩影接口，为了便于理解，我们还是直接来看图，看不懂对吧？没关系，了解就行。首先这里有一张员工表，然后这里还有一张哈西表，哈西表其实就是一个数组，你可以暂时理解为拍摄里面的列表，我们可以通过列表的缩影快速访问对应的值。 这里为了区分列表的缩影，我们就暂且把列表的缩影称之为下标。 ok， 现在假设我们要给内幕之段建立哈西，所以那就要拿到所有的内部之段，然后他内部有一个特殊的哈西函数， 我们把内幕传给这个哈西函数，他就会计算出来一个哈西马，这个哈西马一定会等于哈西表里面的某一个下标，比如把刘备传给他，计算出来的哈西马是二，接着就把刘备这一行数据的地址存到哈西表下边二的位置，以后要找刘备这一行数据，就可以通过这个地址找到他。 当然这个地址是我乱写的，我们就假设刘莎莎是刘备这一行数据的地址，然后再来计算关羽的哈西马，假设是一，那就把关羽这一行数据的地 选到哈西表下边唯一的位置，接着计算张飞的落在五号位置，黄忠落在六号。最后还有个马超，假设我们的数据量比较大，马超大，哈西马计算出来刚好和黄忠的一样，有可能吧，这个我们讲哈西的时候也说过，称之为哈西碰撞或者哈西冲突，这种情况怎么解决呢？ 其实也很简单，在他后面加一个列表，然后记录马超这一行数据的地址就可以了，如果以后再出现哈奇马为六的，那就继续在这个列表中追加就可以了。 ok， 这就是哈西所赢，相信你也发现了，哈西所赢他只能找固定的值，也就是说他只能做等值匹配， 如果要查一个范围的数据或者进行排序的话，哈西所以你就做不到了。但他也有自己的优点，就是查询效率极高，大部分情况下效率都要比毕加速高，因为通常他只需要做一次检索就可以找到对应的数据。比如要找刘备，那就把刘备进行哈西运算，然后得到哈西马， 拿到哈西马直接就可以找到数据对应的地址。注意，我说的是大部分情况下只需要检索一次，因为一旦出现了哈西冲突，还需要去列表里面进行查找。 ok， 这就是哈西索银。 在麦搜扣里面， memory 引擎就支持哈西索引。 memory 我们知道它的数据是存在内存的，加上哈西索引的加持，数据的查询速度是非常快的。 不过现在 memory 已经被另外一款数据库软件 redis 替代了，它的数据也存在内存的，但我们知道内存和硬盘不一样，内存空间有限，而且断电数据会丢失，所以一般都是用来做缓存。 redis 我们后面也会讲，现在你先有一个印象， ok， 在 mercicle 里面，除了 memory 支持哈奇索音外， innot 里面也有一个自适应哈吸功能， 这个功能会根据我们的查询条件，在特定情况下自动根据毕加速索引构建哈西索引，当然他是自动的，不需要人为干预。

　　我今年二十四岁了，土木毕业的，干工程两年的工资只有区区的八千。我决定了，转行学章文了，我要挑战月入过万的感觉。今天是零基础学习章文的第三天。今天学习 vis 和 hashman， 学习人类类似类的一些常见操作和 p i。 比如 at， 添加元素 get， 获取元素 set， 修改元素 remove， 删除元素 set， 获取列表大小。默认情况下， l a list 会在需要扩容时将其容量数组大小增加为原来的一点五倍。当 a list 进行自动扩容时，他会考虑当前容器的负载因子。如果添加元素后， 容器的负载因子超过了预先设定的预值零点七五 released， 就会触发自动扩容操作。我还在 dea 安装了 check， 不会直接问，学习更快了。还学习了 hash map 的基本操作，创建一个 hash map， 使用 put 方法向 hash map 中插入键值。对，使用 get 方法，通过键获取值， 使用 contains p 方法检查键是否存在于 hash map 中。使用 key set 迭代 hash map， 使用 entry set 带剑指队，还可以使用 forage 方法。你看我写的，创建一个 highsmap， 输入一段文本，然后输出每个单词及其出现的次数。学习章位也太简单了。

　　哈西 map 是一个基于数组加列表加红黑数实现的漫步结合。通过阅读它的元代码，我们会看到在 put the weld 方法中，是按照 king 的哈西值来计算在数组中的存储位置的下标的。但是如果这个下标位置已经存在元素了，那就代表产生了哈西与冲突。 哈西大夫呢，是使用遍地之法来解决这个哈西冲突的，主要是通过一条链表来保存这些产生哈西冲突的线。对，但是由于链表的搜索效率较低，所以当链表中的元素个数大于八，并且数组的容量也已经大于六十四时，这条链表就会转换为一棵红黑树。 通过红黑树自身的平衡性和有序的特点就可以进行二分查找，提高他的搜索效率。当然，如果红黑树中的节点的元素的数量小于六十，为了提高效率，那么这颗红黑树呢，会重新的转换为列表。之所以他的这个红黑树转换列表的预值设置为 为六，原因呢，主要是为了防止链表和红黑数之间频繁的转换。假如一个哈西曼不停地插入删除元素，而链表的元素的个数呢，一直在七到八左右来进行徘徊， 这样呢，就会频繁的发生数转成列表，列表转成数，从而影响哈西 map 的整体效率。你学会了吗？

　　说一下哈西卖部的一个原理，就铺子的话，他是就比如说我出示一个元素是十六，然后我铺子的时候会根据 k 去得到一个哈西值，然后拿到一个下标，然后 如果说这个虾标如果已经存在值的话，他会去进行一个类似于覆盖之类的，会有一个那个链表的一个结构吧，然后会把它给放进去，如果说不存在的只会直接给放入进去。如果说当那个他的一个速度长度 达到一个临界值的话，就比如说我如果刚开始是十六的话，他有一个加载，因此是零点七五，嗯，然后说如果到十六乘零点七五会得到一个十二，然后如果说达到十二的时候会去进行两倍的扩容，嗯，然后 我说那个链表长度到达八的时候会去转化成黑黑数，然后当那个数组长度到达六十四的时候，也会去转化成一个红黑数，嗯。