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咨詢?nèi)绾纬蔀榇河鹱髡哒埪?lián)系:鳥哥筆記小羽毛(ngbjxym)
前兩天,我詳細剖析了一下這兩天脈脈上很火的數(shù)據(jù)建模帖子。指出來帖子里百度小哥“只見寬表不見建模”的核心原因是整個數(shù)據(jù)圈的核心邏輯變了。
然后就引起了建模群里一幫人在瘋狂吐槽。
也有大廠的數(shù)倉大佬高屋建瓴,指點江山,侃侃而談。
為啥吐槽?因為我們知道,這再也不是以前數(shù)據(jù)至上、工程為先的俄羅斯方塊游戲了,而是客戶至上、業(yè)務(wù)為先的神廟逃亡游戲。
但是絕大多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)倉庫工程師,究竟還是淪落到拉寬表的境地。
大清都亡了,你上哪找辮子去啊?
早些年,業(yè)務(wù)變化還沒那么頻繁,戰(zhàn)略是一年定一次,KPI 政策是一年發(fā)布一次。
我們有充足的時間去規(guī)劃、業(yè)務(wù)建模、領(lǐng)域建模、邏輯建模、物理建模、驗證模型。如同那時候的愛情,車馬慢,一生只夠愛一人。
那時候行業(yè)的玩法基本一致,所以也有了 FSLDM 這種經(jīng)典數(shù)據(jù)模型可以套用。一個模型搞定一個行業(yè)有沒有?
但是現(xiàn)在,誰家的玩法跟別人一毛一樣?沒有!就算是短視頻界的兩個直接競爭對手--抖音和快手,都是那么迥然不同的邏輯:
一個偏向算法推薦,一個偏向社交關(guān)系。
更不用說現(xiàn)在火熱的社區(qū)團購,都在搶占市場,業(yè)務(wù)模式每天都在變。
我自己都不敢相信,我會建設(shè)一個能夠支持 KPI 政策一個月一調(diào)整的 KPI 數(shù)倉+核算體系!
玩法真的變了!這世道變了!
在這種邊開飛機邊換發(fā)動機的時代,傳統(tǒng)數(shù)倉規(guī)規(guī)矩矩建設(shè)的邏輯就不好使了,開始朝著非常詭異的方向發(fā)展。
一個方向,是規(guī)模大、技術(shù)強、業(yè)務(wù)趨于穩(wěn)定的企業(yè),如阿里、美團的固有業(yè)務(wù),他們開始嘗試一種全新的建模理念。
他們的主題域劃分根本不遵循老一套的“中性、通用”,而是“個性、專用”。所以他們采用的是按業(yè)務(wù)流程劃分主題域,因為這樣才能更方便的支撐上面的業(yè)務(wù)指標體系。這樣弄,上哪提煉一個通用的模型去???
在建模的時候,傳統(tǒng)建模,DWD 層必須是范式建模,而且一般不對外提供服務(wù)。如果各部門需要明細數(shù)據(jù),則各自建立 DM 解決。
而現(xiàn)在這些大廠的建模方式,則是盡可能壓縮范式建模的范圍,擴大維度建模的深度。以結(jié)構(gòu)化指標體系開道,用維度模型向下不斷穿透,直到 DWD 層。
是的,DWD 層也是維度建模。所有 ID 統(tǒng)一、代碼轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)打平的事情放在哪里做?ETL 里做。
哦,不!應(yīng)該改叫 ELT 了。先 Load ,再 Transformation 。因為超大量的數(shù)據(jù)輸入,我們必須首先解決數(shù)據(jù)吞吐量的問題。
另一個方向,是那些創(chuàng)業(yè)公司或者大公司的新業(yè)務(wù)。這類場景的特點是業(yè)務(wù)一直在變,產(chǎn)品功能也在變,業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫也在變。
在這種場景中傳統(tǒng)數(shù)據(jù)倉庫建設(shè)的邏輯完全失效。因為根本不可能有人能在這么短的時間內(nèi),設(shè)計出一個能適應(yīng) 2 周一次的迭代速度的數(shù)據(jù)倉庫模型。
所以他們選擇了簡單粗暴的拉寬表!
這就是脈脈上百度小哥瘋狂吐槽的根本原因。不是不去建模,而是根本沒時間、沒條件給你建模。
那種業(yè)務(wù)趨于穩(wěn)定的大廠畢竟是少數(shù),更多的情況是創(chuàng)業(yè)公司、業(yè)務(wù)不斷試錯、調(diào)整的小廠。
在業(yè)務(wù) 1 個月變一次方向、產(chǎn)品 2 周迭代一次、業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫不斷更新還沒人告訴你的地獄模式下,基本上宣告了數(shù)據(jù)倉庫的死亡!
這就像是在玩游戲。
以前是玩俄羅斯方塊,我們得精心設(shè)計好,每一塊磚都要放在合理的地方,壘的整整齊齊,等待那一根棍子的到來。
而現(xiàn)在,是在玩神廟逃亡,操作方式同樣都是上下左右,但是你根本沒辦法想合理、結(jié)構(gòu)、布局,稍微遲疑一些,就被怪獸咬到屁股了。
而對于那些業(yè)務(wù)日趨穩(wěn)定的大廠,數(shù)據(jù)倉庫同樣也有巨大的困擾。就像新能源汽車車主總有里程焦慮一樣,幾乎所有的離線數(shù)倉工程師都害怕任務(wù)失敗。
任務(wù)失敗就意味著報表出不來,就意味著運營的白眼和扣績效。
另外,我們的增量入庫方案,由于數(shù)據(jù)遲到、業(yè)務(wù)邏輯復(fù)雜等各種原因,慢慢的變得越來越復(fù)雜。以至于一些小公司干脆直接每天全量,這導(dǎo)致數(shù)據(jù)延遲更加嚴重。
貌似一切正常的離線數(shù)倉 T+1 延遲,成為壓死數(shù)倉的最后一根稻草。因為業(yè)務(wù)部門已經(jīng)不能滿足于看昨天的數(shù)據(jù)了。
“我們并沒有做錯什么,但不知為什么,我們輸了”,諾基亞 CEO 的聲音仿佛縈繞耳邊。
什么?你說 Lambda 架構(gòu)可以滿足?是,這樣是能出數(shù),但是你拿實時和離線兩個結(jié)果對比一下試試看?
你現(xiàn)在告訴我,拿什么拯救已然過了互聯(lián)網(wǎng)淘汰年齡的數(shù)據(jù)倉庫?
當互聯(lián)網(wǎng) HR 對著年齡超限的數(shù)據(jù)倉庫拿出辭退信的時候,另一個 HR 給一個 09 年才出生的小娃娃發(fā)出了 Offer 。
它就是數(shù)據(jù)湖。
它爹是 Pentaho 的 CTO James Dixon。James 創(chuàng)造它的時候,也沒想到這家伙能變得這么牛掰。他當初只是想把磁帶上存儲的所有數(shù)據(jù)統(tǒng)統(tǒng)倒進一個地方,方便任意探索。
而現(xiàn)在的數(shù)據(jù)湖,已經(jīng)成長為一個巨無霸!憑借著基于快照的設(shè)計方式、滿足快照隔離、優(yōu)秀的原子性、新元數(shù)據(jù)等巧妙設(shè)計,數(shù)據(jù)湖擁有了支持批流一體、完美增量入庫、入庫即可計算等特性。
這些特性意味著什么?
對于 ETL 工程師來說,意味著數(shù)據(jù)湖沒有 T+1 !太令人興奮了!
但是更興奮的是大數(shù)據(jù)架構(gòu)師,數(shù)據(jù)湖不僅意味著什么數(shù)據(jù)都往里扔,更意味著一種新架構(gòu)的誕生!
一個萬能的架構(gòu),能夠滿足算法工程師隨意淘換原始數(shù)據(jù)的架構(gòu),能夠滿足大數(shù)據(jù)工程師隨時拉一張準實時寬表出來的架構(gòu),能夠滿足準實時數(shù)據(jù)增量接入和即時分析的架構(gòu),能夠讓大數(shù)據(jù)工程師不用早起看任務(wù)是否失敗的架構(gòu)。
Kappa 架構(gòu)中,最無奈的其實是 Kafka ,生把一個 MQ 整成了數(shù)據(jù)庫。這也直接導(dǎo)致了 Kappa 架構(gòu)無法存儲海量數(shù)據(jù)的弊端。
但是這個弊端,數(shù)據(jù)湖可以解決啊。把 Kafka 改成數(shù)據(jù)湖之后,問題解決了。 Kafka 也終于歇了口氣,可以卸下莫名其妙得到的“數(shù)據(jù)庫”頭銜。
而傳統(tǒng)數(shù)倉的“數(shù)據(jù)孤島問題,在數(shù)據(jù)湖面前,瞬間蕩然無存。因為數(shù)據(jù)湖本來就是大雜燴,什么都往里裝呀!
而且現(xiàn)在已經(jīng)有各種組件與數(shù)據(jù)湖產(chǎn)品進行對接了。數(shù)據(jù)湖真的變成了一個湖!
這個架構(gòu)簡直了!
你可以用數(shù)據(jù)處理組件,從湖里抽數(shù)出來,抽完直接做成寬表扔給運營。
也可以寫一個 DAG ,數(shù)據(jù)規(guī)整、打通之后扔其他數(shù)據(jù)庫里。
對數(shù)據(jù)非常了解的人,可以利用查詢組件,直接到數(shù)據(jù)湖里查數(shù)據(jù)。
算法工程師同樣可以直接對接數(shù)據(jù)湖,從湖里撈原始數(shù)據(jù)投喂給算法,訓(xùn)練模型。
最關(guān)鍵的一點,OLAP 引擎也能直接對接數(shù)據(jù)湖!
這個就厲害了!換句話說,咱可以依據(jù)這個構(gòu)建一個超級無敵的 OLAP 體系,準實時、不用復(fù)雜的分層建設(shè)、不用擔(dān)心任務(wù)跑不完、業(yè)務(wù)要啥可以快速給出去!
你說,這個東東是不是很牛?對你來說是不是很有價值?
是的,不僅對你有價值,對資本市場也很有價值。美國有個公司叫Snowflake,好家伙,直接估值過 1000 億美金?。?!PS 遠超其他各大獨角獸。
除了 Snowflake 之外,數(shù)據(jù)湖的老選手亞馬遜 AWS 也是一路狂奔,早就有了自己的 OLAP 產(chǎn)品 AWS Athena ,跟自己的數(shù)據(jù)湖雙劍合并,推出了“湖倉一體”的概念。
當然,這里面肯定也少不了中國隊的身影,首當其沖的就是阿里系了。阿里的 OSS 大家應(yīng)該都挺熟悉的,這個存儲便宜的要死。
但是你可能不知道,阿里基于 OSS 的存儲還整了一個云原生數(shù)據(jù)湖體系,其中不僅包括了數(shù)據(jù)湖,還有基于數(shù)據(jù)湖的 OLAP 產(chǎn)品 DLA !
當然啊,這個價錢嘛,嘿嘿,你懂的。
其他選擇也有哈。目前開源的數(shù)據(jù)湖有江湖人稱“數(shù)據(jù)湖三劍客”的 Delta Lake、IceBerg 和 Hudi。
上面的 OLAP、查詢引擎可以用 Kylin、Presto,Spark SQL、Impala等。
這里著重強調(diào)一下 Kylin 哈,不僅是因為這是中國團隊開源的產(chǎn)品,更重要的是這玩意我們大數(shù)據(jù)工程師熟啊~~~
而且,就算你不是大數(shù)據(jù)工程師,是傳統(tǒng)數(shù)倉工程師,學(xué)習(xí)起來也不要太簡單了!因為這玩意你可以理解為大數(shù)據(jù)環(huán)境下的 Cube。這不就是我們天天在干的活兒么?
當然,Kylin現(xiàn)在已經(jīng)不局限于傳統(tǒng)的Cube,基本上已經(jīng)把Cube當成Index和存儲了。之前分享過,Kylin現(xiàn)在已經(jīng)支持明細查詢和實時查詢的功能。
為了幫大家探路,我厚著臉皮找到了 Kylin 創(chuàng)始團隊的史少鋒大佬,要來了幾份半公開的資料。大家自己收著就行哈。
云上數(shù)據(jù)湖 + Kylin 的這個產(chǎn)品叫 Kyligence Cloud,從上圖可以看到它的位置,就在湖之上,可視化之下。因為是直接從湖里取數(shù)建 Cube,然后直接展示。這省了多少事兒??!
有哥們問了,那構(gòu)建 Cube 不得要時間么?咋說呢,第一次建 Cube,的確要一些時間。但是之后就不需要那么長時間了,因為數(shù)據(jù)可以增量加載。
因為數(shù)據(jù)湖的特性,它可以告訴 Kylin 在從上次消費后,有哪些 Partition 發(fā)生了修改。這樣 Kylin 只要刷新特定的 Partition 就可以了。而且數(shù)據(jù)湖可以只拉取變化的數(shù)據(jù),使得增量修改 Cube 變得可行。如果有查詢不能被 Cube 滿足,那么直接下壓查詢數(shù)據(jù)湖也是支持的,只是性能上會降級到普通水平。
這樣,整個數(shù)據(jù)流,從產(chǎn)生到展示,基本上能控制在半個小時以內(nèi)。啥?你還嫌慢?
嗯,的確,跟 ClickHouse 比起來,的確是慢一些,我也不是過來跟你掰扯那個工具好,誰的并發(fā)量高、速度快。
但是,哥們,咱說句良心話,你真的想成為一個整天“拉寬表”的 SQL Boy 嗎?我之前也寫過一篇 ClickHouse 的文章,那個快則快矣,但是小心反噬啊。
我們知道,OLAP 其實基本分為三個發(fā)展方向:MOLAP、ROLAP 和 HOLAP 。Kylin 是 MOLAP,ClikcHouse 是 ROLAP,這兩個產(chǎn)品,猶如倚天屠龍。ClickHouse就是那倚天,追求極致的快,Kylin就是那屠龍,厚重而沉穩(wěn)。
如果倚天屠龍能合二為一,各自取長補短,那簡直無敵了!期待Kylin和ClickHouse團隊的合作,推出更牛的產(chǎn)品,讓我們的工作更輕松一些。
不過現(xiàn)在么,單純的 ClickHouse 只能算是辟邪。辟邪雖好,必先自宮啊。ClickHouse 用的多了,那咱練就的一手建模技巧,恐怕就要廢了!
你問問那些吐槽天天拉寬表的哥們,就知道其實哥們很悲觀。
唉,你以為我在聳人聽聞,卻不知已然是事實。數(shù)倉人的前路該往哪個方向?
這是群里兄弟私信我的問題。說實話,這個問題我不知道怎么回答。時代在變遷,技術(shù)在進步,跟不上就必然會淘汰。
前幾天我在跑步機上看了《百鳥朝鳳》,人們喜歡西洋樂隊更甚于傳統(tǒng)的嗩吶。最后焦師傅賭氣吐血吹嗩吶,宛若鳳凰絕唱的時候,我心都碎了。
我是個老數(shù)倉人。05 年實習(xí)的時候就在做建倉建模的事情,真心覺得這是個手藝活兒。所以不管怎地,我都得找來 Kylin 的資料,分享給大家。相比起其他工具,Kylin 還是更親近我們數(shù)倉人一些的。
感興趣的可以戳【原文】直接去試用一下,反正又不要錢,領(lǐng)導(dǎo)問起來也好解釋,研究新技術(shù)么。好歹給自己簡歷上多寫一句話啊。
唉,數(shù)倉不知道死沒死,但是數(shù)據(jù)湖已經(jīng)來了。大家努力吧,加油!
擴展閱讀:【6份數(shù)據(jù)湖資料+4份Kylin內(nèi)部解決方案、案例】,公眾號“大數(shù)據(jù)架構(gòu)師”后臺回復(fù)“數(shù)據(jù)湖”,轉(zhuǎn)發(fā)即可下載。
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1)輕蔑:貶低、輕視他人及其勞動成果;
2)誹謗:捏造、散布虛假事實,損害他人名譽;
3)嘲諷:以比喻、夸張、侮辱性的手法對他人或其行為進行揭露或描述,以此來激怒他人;
4)挑釁:以不友好的方式激怒他人,意圖使對方對自己的言論作出回應(yīng),蓄意制造事端;
5)羞辱:貶低他人的能力、行為、生理或身份特征,讓對方難堪;
6)謾罵:以不文明的語言對他人進行負面評價;
7)歧視:煽動人群歧視、地域歧視等,針對他人的民族、種族、宗教、性取向、性別、年齡、地域、生理特征等身份或者歸類的攻擊;
8)威脅:許諾以不良的后果來迫使他人服從自己的意志;
3. 發(fā)布垃圾廣告信息:以推廣曝光為目的,發(fā)布影響用戶體驗、擾亂本網(wǎng)站秩序的內(nèi)容,或進行相關(guān)行為。主要表現(xiàn)為:
1)多次發(fā)布包含售賣產(chǎn)品、提供服務(wù)、宣傳推廣內(nèi)容的垃圾廣告。包括但不限于以下幾種形式:
2)單個帳號多次發(fā)布包含垃圾廣告的內(nèi)容;
3)多個廣告帳號互相配合發(fā)布、傳播包含垃圾廣告的內(nèi)容;
4)多次發(fā)布包含欺騙性外鏈的內(nèi)容,如未注明的淘寶客鏈接、跳轉(zhuǎn)網(wǎng)站等,誘騙用戶點擊鏈接
5)發(fā)布大量包含推廣鏈接、產(chǎn)品、品牌等內(nèi)容獲取搜索引擎中的不正當曝光;
6)購買或出售帳號之間虛假地互動,發(fā)布干擾網(wǎng)站秩序的推廣內(nèi)容及相關(guān)交易。
7)發(fā)布包含欺騙性的惡意營銷內(nèi)容,如通過偽造經(jīng)歷、冒充他人等方式進行惡意營銷;
8)使用特殊符號、圖片等方式規(guī)避垃圾廣告內(nèi)容審核的廣告內(nèi)容。
4. 色情低俗信息,主要表現(xiàn)為:
1)包含自己或他人性經(jīng)驗的細節(jié)描述或露骨的感受描述;
2)涉及色情段子、兩性笑話的低俗內(nèi)容;
3)配圖、頭圖中包含庸俗或挑逗性圖片的內(nèi)容;
4)帶有性暗示、性挑逗等易使人產(chǎn)生性聯(lián)想;
5)展現(xiàn)血腥、驚悚、殘忍等致人身心不適;
6)炒作緋聞、丑聞、劣跡等;
7)宣揚低俗、庸俗、媚俗內(nèi)容。
5. 不實信息,主要表現(xiàn)為:
1)可能存在事實性錯誤或者造謠等內(nèi)容;
2)存在事實夸大、偽造虛假經(jīng)歷等誤導(dǎo)他人的內(nèi)容;
3)偽造身份、冒充他人,通過頭像、用戶名等個人信息暗示自己具有特定身份,或與特定機構(gòu)或個人存在關(guān)聯(lián)。
6. 傳播封建迷信,主要表現(xiàn)為:
1)找人算命、測字、占卜、解夢、化解厄運、使用迷信方式治?。?br /> 2)求推薦算命看相大師;
3)針對具體風(fēng)水等問題進行求助或咨詢;
4)問自己或他人的八字、六爻、星盤、手相、面相、五行缺失,包括通過占卜方法問婚姻、前程、運勢,東西寵物丟了能不能找回、取名改名等;
7. 文章標題黨,主要表現(xiàn)為:
1)以各種夸張、獵奇、不合常理的表現(xiàn)手法等行為來誘導(dǎo)用戶;
2)內(nèi)容與標題之間存在嚴重不實或者原意扭曲;
3)使用夸張標題,內(nèi)容與標題嚴重不符的。
8.「飯圈」亂象行為,主要表現(xiàn)為:
1)誘導(dǎo)未成年人應(yīng)援集資、高額消費、投票打榜
2)粉絲互撕謾罵、拉踩引戰(zhàn)、造謠攻擊、人肉搜索、侵犯隱私
3)鼓動「飯圈」粉絲攀比炫富、奢靡享樂等行為
4)以號召粉絲、雇用網(wǎng)絡(luò)水軍、「養(yǎng)號」形式刷量控評等行為
5)通過「蹭熱點」、制造話題等形式干擾輿論,影響傳播秩序
9. 其他危害行為或內(nèi)容,主要表現(xiàn)為:
1)可能引發(fā)未成年人模仿不安全行為和違反社會公德行為、誘導(dǎo)未成年人不良嗜好影響未成年人身心健康的;
2)不當評述自然災(zāi)害、重大事故等災(zāi)難的;
3)美化、粉飾侵略戰(zhàn)爭行為的;
4)法律、行政法規(guī)禁止,或可能對網(wǎng)絡(luò)生態(tài)造成不良影響的其他內(nèi)容。
二、違規(guī)處罰
本網(wǎng)站通過主動發(fā)現(xiàn)和接受用戶舉報兩種方式收集違規(guī)行為信息。所有有意的降低內(nèi)容質(zhì)量、傷害平臺氛圍及欺凌未成年人或危害未成年人身心健康的行為都是不能容忍的。
當一個用戶發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將依據(jù)相關(guān)用戶違規(guī)情節(jié)嚴重程度,對帳號進行禁言 1 天、7 天、15 天直至永久禁言或封停賬號的處罰。當涉及欺凌未成年人、危害未成年人身心健康、通過作弊手段注冊、使用帳號,或者濫用多個帳號發(fā)布違規(guī)內(nèi)容時,本網(wǎng)站將加重處罰。
三、申訴
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