一、背景 大数据时代，对数据的使用分析频繁，在数仓层面对数据的管理组织都在考虑用新的技术方案实现更快速的数据计算，算力的发展是底层引擎迭代的驱动力；从最最初的MR计算框架到现在的基于Rdd的内存计算模型，再到向量化计算优化，一步步追求更高性能的计算。数据模型的发展也是从最初的银行范式建模，到现在迭代快速的维度建模反范式建模，团队发展从最初的中台团队到现在的BP模式，都在追求极致的效率。目前，在对数据模型层面对长周期的数据进行访问都在追求避免对底层明细数据的过多扫描，从而实现模型计算效率的提升。本篇重点剖析几种数据压缩方案。主要是基于二进制压缩的方案进行数据模型的压缩。 目前，在对实体进行历史周...

抛开难度不谈，它代表的不是“名气”或者“光环”，而是一种我真正认可的工程氛围：把事情做到极致，用技术解决真实世界的问题。我向往的是那种对细节偏执、对结果负责的环境。不是为了快上线，而是为了把东西做到“真的能用、真的好用”。在大疆，技术不是背景板，而是核心。做嵌入式、做系统、做底层，本来就应该离真实硬件、真实产品更近一点。能看到自己的代码，变成稳定运行的设备，而不是停留在 PPT 或指标里。如果有机会，我当然想去大疆。不是因为它难，而是因为它值得。