知鸦日报2023-09-23

AB实验是我们在工作当中，尤其是互联网行业里，经常被用来验证一个功能最终是否会被上线的重要手段，下面就AB实验应用中最常见的问题进行梳理和总结。

随着业务的迅速发展，线上用户协议的数量和频繁的修改需求不断增加，这使得协议的管理变得越来越复杂。为了解决这一挑战，我们进行了技术调研和深入讨论，提出了一种高效的协议管理和开发方案，旨在降低人力成本，提高性能和可扩展性。

本文主要从业务场景、设计方案、实现细节、以及业务实践这几方面介绍了流程编排。

实时计算不同于离线数仓，数据的稳定性和准确性很难把控，复杂的链路通过简单的测试无法保障整体数据的质量，双链路diff的形式可以在迭代中更好保障实时数据的质量。

The advertising industry is constantly evolving, driven by advancements in technology and changes in consumer behaviour. One of the key challenges in this industry is reaching the right audience, reaching people who are most likely to be interested in your product or service. This is where the concept of a lookalike audience comes into play. By identifying and targeting individuals who share similar characteristics with an existing customer base, businesses can significantly improve the effectiveness of their advertising campaigns.

在本文中，对 Antlr4 不再做详细介绍，仅借助 Spark Sql 做示例，通过 Antlr4 解析 SQL 解决项目中遇到的一些问题。

在这篇文章中，我们将讨论如何通过使用 HTTP 流式传输，将 Airbnb.com 的字节流尽可能快地传输到你的浏览器中。

首先让我们了解一下什么是流式传输。想象一下我们手头有一个水龙头和两种选择：

• 先将一个大杯子装满，然后一次性全部倒入管道（“缓冲”策略）
• 将水龙头直接接到管道上（“流式”策略）

在缓冲策略中，所有的事情都是按顺序进行的：服务器首先生成整个响应并存入缓冲区（装满杯子），然后用更多的时间通过网络把响应发送到客户端（倒入管道）。而流式策略则是并行进行的，我们将响应分解成多个块，一旦某块准备好就立即发送出去。在前一个块仍在发送的同时，服务器就可以开始处理下一个块，而客户端（如浏览器）也可以在响应还未完全接收到之前就开始处理响应。

Builder 更应该成为 storyteller。

成熟的预制菜，已经能复刻锅气了。