01 hive数据模型 hive数据模型关系图如下： 上图，可以看到

1、Hive中Map和Reduce Map阶段： 1.对文件进行逻辑切片split，默认大小为hdfs块大小，每一块对应一个mapTask； 2.对切片中的数据按行读取，解析返回<K,V>形式，key为每一行的偏移量，value为每一行的数据；

1、Spark宽窄依赖 窄依赖(Narrow Dependency): 指父RDD的每个分区只被子RDD的一个分区所使用。例如map、filter等这些算子的一个RDD，对它的父RDD只有简单的一对一的关系，RDD的每个partition仅仅依赖于父RDD 中的一个partition，父RDD和子R

1、Hadoop之MapReduce 1.1 Map阶段 对文件进行逻辑切片split，默认大小为hdfs块大小，每一块对应一个mapTask； 对切片中的数据按行读取，解析返回<K,V>形式，key为每一行的偏移量，value为每一行的数据； <

1.用户中心现状 1.1 查询方式 用户中心查询操作使用 【CompletableFuture】 + 【自定义线程池】 的方式实现，所有查询均为单表操作， 将查询结果在应用层组合后返回给调用方； 1.2 强一致性 用户中心使用读写分离方案，对于强一致性的请求，读请求也需要强制读取主库，但很多操作使用

ChatGpt高效使用及变现 1. 简介 ChatGPt是一个AI助手，被称为OpenAI的GPT-3模型。它被训练来提供各种信息和帮助解决问题。可以回答各种主题的问题，提供实用的建议，进行文本生成，翻译文本，帮助写作，进行语言理解和推理，甚至可以进行编程和数学计算等等。

一、图解分层 二、数据仓库体系 2.1 数仓建模方法 2.1.