大数据精读周刊

小米发布开源大模型MiMo-V2-Flash，突破AI领域"速度与性能不可兼得"的难题。该模型采用MoE架构（309B总参数/15B激活参数），结合混合注意力机制，实现150 tokens/s的超快响应速度，同时保持顶尖性能。在编程能力测试中取得开源模型新SOTA（SWE-Bench Verified 73.4%），特别适合作为Agentic AI的核心引擎。目前模型已在HuggingFace等平台开放下载，技术报告同步发布。

在本文中，我们深入探讨了Hive数据仓库中的表类型，包括内部表、外部表、分区表、桶表、视图以及临时表。每种表类型都有其独特的特性和适用场景，它们共同构成了Hive强大的数据管理能力。内部表和外部表主要根据数据存储位置和生命周期管理来区分。内部表的数据与Hive的元数据紧密关联，而外部表则允许数据在Hive之外独立存在。分区表和桶表则专注于查询优化，通过数据的逻辑和物理分割来提高查询效率。视图提供了一种灵活的数据抽象方式，而临时表则用于处理会话级别的数据存储需求。