来，试试把存在区块链上的视频删了？
这时去中心化分布式存储的优越性凸显了。
https://ipfs.io/ipfs/QmPAbC58cmbo6WVgZBsQHAq4BjW9NKyMz6apZJVC9JdV8j

我清晰记得：2018 年改宪法的时候没有人发声，人人沉默，我在出租车上独自气愤。今天你们的声音也撼动不了什么。

亚马逊个人文档服务已原生支持推送 EPUB 格式，可以用邮箱直接推送 EPUB 格式的电子书了。

学习结束，吃夜宵，洗澡，睡觉，凌晨起来接着肝～

我们在一种演绎式的生活中找不到头脑，然后大声疾呼：我要自由。

有《连线》和《科学美国人》，不错！

https://github.com/hehonghui/the-economist-ebooks

睡醒了，开始学习。🥲

大部分公司只是单纯的对数据进行了处理，而数据的血缘，分类等等却很难实现，市场上也急需要一个专注于数据治理的技术框架，这时Atlas应运而生。
Atlas官网地址：https://atlas.apache.org
Atlas是Hadoop的数据治理和元数据框架。Atlas是一组可扩展和可扩展的核心基础治理服务，使企业能够有效，高效地满足Hadoop中的合规性要求，并允许与整个企业数据生态系统集成。

直接点讲，就是大部分（80%以上）的需求，都用DWS的表来支持就行，DWS支持不了的，就用DWM和DWD的表来支持，这些都支持不了的极少一部分数据需要从原始日志中捞取。

数据层的存储一般如下：
1 Data Source：数据源一般是业务库和埋点，当然也会有第三方购买数据等多种数据来源方式。业务库的存储一般是Mysql 和 PostgreSql。
2 ODS 层：ODS 的数据量一般非常大，所以大多数公司会选择存在HDFS上，即Hive或者Hbase，Hive居多。
3 DW 层：一般和 ODS 的存储一致，但是为了满足更多的需求，也会有存放在 PG 和 ES 中的情况。
4 APP 层：应用层的数据，一般都要求比较快的响应速度，因此一般是放在 Mysql、PG、Redis中。