@wisetc 功能不行就别辩护了。。。

GBA 这种当心卡带太贵。

@wisetc finder 好在哪里？搞个上下级目录都不容易。。。

我记得 95 的那个现在还可以用。

可惜我不是专业做开发的不然真想试试看。用了两个月总算适应一点苹果系统了。

就不能给自己活着吗？你没有感兴趣的东西吗？

基本上每个语言都有它自己的风格。楼上说得好，C++除外。。。你能找到各种风格。

没事现在多做点傻事，就能把队列中最早的傻事冲出去了

移民也有移民的问题，能不能找到相关的工作？父母老了怎么办？但是如果能有还可以的工作，买房真不是问题。资本主义国家也剥削屁民，但是剥削的是其他地方。

@rivt 的确，就是通过这样帮助你让你慢慢产出。这是统治术。

话说为啥一定要上云？放自己公司里头不就得了？

多谢！

@aladdindingding 不客气，不知道有没有用

求问同学们用云主机都做点什么啊？

好吧激动的说了一会，发现好像侧重于数据工程这头，但是题主似乎问的是数据源头的问题。。。不管了。

刚才忘说了，数据仓库上可能还有一层聚合表或者 View，但是看情况而定，总之就是确保分析的查询越简单越快捷越好。

经常遇到的数据和表的设计问题：

之一：分析需要对两个不同 topic 出来的数据进行 join，但是又没有共同的 field，怎么办？

之二：分析需要实时的聚合数据，但是聚合通常有时间差，怎么办？

之三：分析有时候需要对某一类数据进行分析，但是这一类数据可能散落在很多个 topic 中，怎么办？

我司的思路：

Kafka 进来，按照配置文件进不同的 topic，然后不同的 topic 可能单独进表或者几个 topic 进同一个表，也可能一个 topic 通过变换进不同的表。中间用 Spark 写变换工具，所有的变换用配置文件表示。大致上算是 ELT 的思路？但是这仅仅是 raw data，等进了数据库之后，可以根据分析需求，进一步做变换和聚合，生成有一定延时的数据仓库，供 Power BI/Tableau 等 BI 工具使用。

建议根据业务和分析的需求，好好设计一下数据、topic 和初始的生肉数据库以及后面的数据仓库。

话说这种 cdn 炸一般是什么问题