OSS迁移实战：从自建MinIO到阿里云OSS的完整数据迁移方案
本文介绍了从自建MinIO迁移至阿里云OSS的完整方案，涵盖成本优化、稳定性提升与生态集成需求。通过双写代理、增量同步、分层校验等技术，解决数据一致性、权限迁移、海量小文件处理等挑战，实现业务零中断与数据强一致性，最终达成79%的TCO降低和显著性能提升。
大数据≠大样本：基于Spark的特征降维实战（提升10倍训练效率）
本文探讨了大数据场景下降维的核心问题与解决方案，重点分析了“维度灾难”对模型性能的影响及特征冗余的陷阱。通过数学证明与实际案例，揭示高维空间中样本稀疏性问题，并提出基于Spark的分布式降维技术选型与优化策略。文章详细展示了PCA在亿级用户画像中的应用，包括数据准备、核心实现与效果评估，同时深入探讨了协方差矩阵计算与特征值分解的并行优化方法。此外，还介绍了动态维度调整、非线性特征处理及降维与其他AI技术的协同效应，为生产环境提供了最佳实践指南。最终总结出降维的本质与工程实践原则，展望未来发展方向。