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🏗️ 维度建模理论的封面

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数据建模

🏗️ 维度建模理论

文章系统梳理 Kimball 维度建模：维度+事实、总线架构与一致性维度/事实；对比范式建模及三范式；讲解星型/雪花/星座模型；结合 ODS→ADS 分层与四步流程，并介绍事实表类型与 SCD 处理方案。

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📊 数据质量 & 数仓业务价值场景题的封面

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面试问答

📊 数据质量 & 数仓业务价值场景题

文章梳理数据质量长期跟踪体系：从问题盘点、规则管理、DWD明细与ADS汇总建模，到看板展示与监控闭环；并总结数仓对业务的四大价值：增长分析、质量稳定、查数提效与成本优化。

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🚨 数据倾斜调优面试题的封面

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数据倾斜

🚨 数据倾斜调优面试题

数据倾斜是 Hive/Spark shuffle 的性能杀手，会导致任务卡顿、超时或 OOM。文章从参数配置、Map/Reduce 阶段实操入手，给出 Map Join、AQE、自适应分区、随机打散、拆分大 Key、替代 distinct 及小文件治理等优化方案。

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📚 数仓建模面试场景题的封面

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数据建模

📚 数仓建模面试场景题

梳理数仓分层核心：以空间换时间，ODS接入、DWD清洗明细、DWM维度退化轻汇总、DWS统一口径聚合、ADS画像应用，并总结建模五要素、开发流程与分层评价维度。

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