前端技术
HTML
CSS
Javascript
前端框架和UI库
VUE
ReactJS
AngularJS
JQuery
NodeJS
JSON
Element-UI
Bootstrap
Material UI
服务端和客户端
Java
Python
PHP
Golang
Scala
Kotlin
Groovy
Ruby
Lua
.net
c#
c++
后端WEB和工程框架
SpringBoot
SpringCloud
Struts2
MyBatis
Hibernate
Tornado
Beego
Go-Spring
Go Gin
Go Iris
Dubbo
HessianRPC
Maven
Gradle
数据库
MySQL
Oracle
Mongo
中间件与web容器
Redis
MemCache
Etcd
Cassandra
Kafka
RabbitMQ
RocketMQ
ActiveMQ
Nacos
Consul
Tomcat
Nginx
Netty
大数据技术
Hive
Impala
ClickHouse
DorisDB
Greenplum
PostgreSQL
HBase
Kylin
Hadoop
Apache Pig
ZooKeeper
SeaTunnel
Sqoop
Datax
Flink
Spark
Mahout
数据搜索与日志
ElasticSearch
Apache Lucene
Apache Solr
Kibana
Logstash
数据可视化与OLAP
Apache Atlas
Superset
Saiku
Tesseract
系统与容器
Linux
Shell
Docker
Kubernetes
[Express框架下的CSRF防护机制实...]的搜索结果
这里是文章列表。热门标签的颜色随机变换,标签颜色没有特殊含义。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
点击某个标签可搜索标签相关的文章。
SeaTunnel
...数据预处理,从而成功实现数据摄入。 java // 配置SeaTunnel源端(MySQL) source { type = "mysql" jdbcUrl = "jdbc:mysql://localhost:3306/mydatabase" username = "root" password = "password" table = "mytable" } // 定义转换规则,转换时间戳格式 transform { rename { "old_timestamp_column" -> "new_timestamp_column" } script { "def formatTimestamp(ts): return ts.format('yyyy-MM-dd HH:mm:ss'); return { 'new_timestamp_column': formatTimestamp(record['old_timestamp_column']) }" } } // 配置SeaTunnel目标端(Druid) sink { type = "druid" url = "http://localhost:8082/druid/v2/index/your_datasource" dataSource = "your_datasource" dimensionFields = ["field1", "field2", "new_timestamp_column"] metricFields = ["metric1", "metric2"] } 在这段配置中,我们首先从MySQL数据库读取数据,然后使用script转换器将原始的时间戳字段old_timestamp_column转换成Druid兼容的yyyy-MM-dd HH:mm:ss格式并重命名为new_timestamp_column。最后,将处理后的数据写入到Druid数据源。 0 4. 探讨与思考 当然,这只是Druid数据摄入失败众多可能情况的一种。当面对其他那些让人头疼的问题,比如字段类型对不上、数据量大到惊人的时候,我们也能灵活运用SeaTunnel强大的功能,逐个把这些难题给搞定。比如,对于字段类型冲突,可通过cast转换器改变字段类型;对于数据量过大,可通过split处理器或调整Druid集群配置等方式应对。 0 5. 结论 在处理Druid数据摄入失败的过程中,SeaTunnel以其灵活、强大的数据处理能力,为我们提供了便捷且高效的解决方案。同时,这也让我们意识到,在日常工作中,咱们得养成一种全方位的数据质量管理习惯,就像是守护数据的超级侦探一样,摸透各种工具的脾性,这样一来,无论在数据集成过程中遇到啥妖魔鬼怪般的挑战,咱们都能游刃有余地应对啦! 以上内容仅为一个基础示例,实际上,SeaTunnel能够帮助我们解决更复杂的问题,让Druid数据摄入变得更为顺畅。只有当我们把这些技术彻底搞懂、玩得溜溜的,才能真正像驾驭大河般掌控大数据的洪流,从那些海量数据里淘出藏着的巨大宝藏。
2023-10-11 22:12:51
336
翡翠梦境
Python
...通过Python代码实现半球体积的计算。 1. 为什么选择半球? 首先,我们得问自己一个问题:为什么我们要计算半球的体积呢?这个问题看似简单,但实际上它背后涉及到了几何学中的很多有趣概念。半球就像是球体的一个小伙伴,了解它的大小不仅能帮我们更好地摸清整个球体的脾气,还能在很多实际场合派上用场,比如盖房子或者搞工程测量啥的。Python这家伙可真厉害,能帮我们又快又准地搞定这些计算,简直就是这次旅程的最佳拍档嘛! 2. 半球体积的数学公式 在开始编程之前,我们需要了解半球体积的数学公式。根据几何学原理,一个半球的体积可以通过以下公式计算得出: \[ V = \frac{2}{3} \pi r^3 \] 其中,\(V\) 表示体积,\(r\) 是半球的半径,而 \(\pi\) 则是一个常数,约等于 3.14159。这个公式看起来很简单,但它却是整个计算过程的基础。 3. Python代码实现 现在,让我们用Python来实现这个计算吧!Python的简洁性和强大功能使其成为进行这类科学计算的理想选择。接下来,我会给出几个不同版本的代码示例,从基础到进阶,一步步带你了解如何用Python完成这项任务。 示例1:基础版 python import math def volume_of_hemisphere(radius): return (2/3) math.pi (radius 3) 测试代码 print(volume_of_hemisphere(5)) 假设半径为5单位 在这个简单的示例中,我们定义了一个函数 volume_of_hemisphere,它接受一个参数 radius(即半球的半径),然后根据上面提到的公式计算并返回半球的体积。最后,我们通过给定半径为5单位来测试我们的函数。 示例2:增加用户交互 python import math def calculate_volume(): radius = float(input("请输入半球的半径:")) volume = (2/3) math.pi (radius 3) print(f"半球的体积约为:{volume:.2f}") calculate_volume() 在这个版本中,我们增加了用户交互功能,允许用户输入半球的半径,然后程序会输出对应的体积。这儿用的是 input() 函数来抓取大伙儿的输入,然后用 print() 函数把结果弄得漂漂亮亮的,保留俩小数点,看着就顺眼。 示例3:面向对象编程 python import math class Hemisphere: def __init__(self, radius): self.radius = radius def volume(self): return (2/3) math.pi (self.radius 3) 创建半球实例 hemisphere = Hemisphere(5) print(f"半球的体积为:{hemisphere.volume():.2f}") 这个版本采用了面向对象的方法,定义了一个名为 Hemisphere 的类,该类包含一个构造函数和一个方法 volume() 来计算体积。通过这种方式,我们可以更方便地管理和操作半球的相关属性和行为。 4. 总结与反思 通过上述三个不同的示例,我们可以看到,即使是同一个问题,也可以用多种方式来解决。从最基本的函数调用,到让用户动起来的交互设计,再到酷炫的面向对象编程,每种方式都有它的独门绝技。这事儿让我明白,在编程这个圈子里,其实没有什么绝对的对错之分,最重要的是得找到最适合自己眼下情况和需要的方法。 同时,这次探索也让我深刻体会到数学与编程之间的紧密联系。很多时候,我们面对的问题不仅仅是技术上的挑战,更是对数学知识的理解和应用。希望能给你带来点灵感,不管是学Python还是别的啥,保持好奇心和爱折腾的精神可太重要了! 好了,这就是今天的内容。如果你有任何想法或疑问,欢迎随时留言讨论。让我们一起继续学习,享受编程带来的乐趣吧! --- 这篇文章旨在通过具体案例展示如何利用Python解决实际问题,同时穿插了一些个人思考和感受,希望能够符合你对于“口语化”、“情感化”的要求。希望对你有所帮助!
2024-11-19 15:38:42
113
凌波微步
转载文章
Kibana
...,正确的用户设置对于实现准确的数据可视化至关重要。
2023-04-16 20:30:19
291
秋水共长天一色-t
Kubernetes
...请求,与HPA结合能实现更为智能、高效的资源调度。 另一方面,针对大型分布式系统,Google Cloud等云服务提供商已开始推出基于机器学习预测模型的集群自动扩展方案,能在负载增加前预先扩容,有效避免因资源不足导致的服务中断。同时,也有越来越多的企业采用混合云或边缘计算策略,通过跨不同环境的有效资源整合,进一步提升资源利用率和整体运维效率。 值得注意的是,在优化资源配置的同时,保持良好的可观测性和监控能力同样至关重要。现代监控工具如Prometheus、Grafana等,配合Kubernetes原生的Metrics Server,能够实时提供详尽的集群资源使用情况,助力运维人员做出精准决策。 综上所述,不断跟进 Kubernetes 及相关技术的发展动态,结合实际业务场景合理运用新特性及工具,是应对节点资源不足问题,并确保云原生环境中服务稳定运行的关键所在。
2023-07-23 14:47:19
115
雪落无痕
DorisDB
...复杂的问题,比如如何实现冷热数据分离、如何优化查询性能等。这都需要我们在实践中不断探索与尝试。不管怎样,DorisDB这款既强大又好用的实时分析数据库,可真是帮我们敲开了高效、精准实时推荐系统的神奇大门,让一切变得可能。未来,期待更多的开发者和企业能够借助DorisDB的力量,共同推动推荐系统的革新与发展。
2023-05-06 20:26:51
445
人生如戏
转载文章
...ike库koma可以实现类似Python Numpy对多维数组的强大支持,这对于科学计算和数据分析尤为重要。 总之,掌握Kotlin数组的各种特性并适时关注其最新进展,能够帮助开发者在日常编码工作中更加游刃有余,提高应用程序的运行效率和代码可读性。
2023-03-31 12:34:25
66
转载
Scala
...对输入验证和异常处理机制的审查,以防止类似事件再次发生。 此外,随着区块链技术和加密货币的普及,与之相关的URL安全问题也日益凸显。黑客常常利用复杂的URL构造,诱导用户访问恶意网站,盗取加密货币钱包的私钥。为此,许多加密货币钱包服务商开始引入更高级别的身份验证机制,并加强对URL的过滤和监控,以保护用户的资产安全。 在防范这类新型攻击方面,除了依赖技术手段外,用户自身的安全意识同样重要。专家建议,用户在点击任何链接前,应仔细检查URL的拼写和格式,尽量避免访问来源不明的网站。同时,定期更新操作系统和浏览器,安装最新的安全补丁,也是抵御此类攻击的有效措施之一。对于开发者而言,不仅要关注基础的URL格式校验,还需加强对异常字符和恶意链接的检测能力,确保应用程序在面对复杂攻击时依然能够保持稳定和安全。
2024-12-19 15:45:26
23
素颜如水
Beego
...缺乏有效的沟通与协调机制,代码提交规则执行不力,导致多个项目出现重复开发、接口不兼容等问题。为此,该公司决定成立专门小组,负责制定统一的代码提交规范,并推动各团队严格执行。经过一段时间的努力,公司内部代码质量明显提升,项目开发周期大幅缩短。 这些案例表明,无论是在国际还是国内,代码提交规则的严格遵守都是提升软件工程质量和团队协作效率的关键因素。未来,随着技术的发展和项目规模的扩大,这一问题将更加凸显,需要开发者和管理者共同努力,不断完善相关制度和工具,以应对日益复杂的技术环境。
2024-12-26 15:33:14
92
红尘漫步
转载文章
...性、法律与道德底线,实现对恐怖主义的有效打击,也是值得我们深入探讨和研究的问题。通过回顾像《第六计》这样的经典影视作品,不仅可以领略到艺术表现手法的魅力,更可以激发我们在现实中面对危机时思考更为周全、深邃的战略布局与决策智慧。
2023-05-10 09:20:27
618
转载
Saiku
...战略价值的信息,从而实现业务增长和竞争力提升。因此,深入研究和熟练运用Saiku,已成为广大数据从业者提升自身核心竞争力的关键技能之一。
2023-10-04 11:41:45
104
初心未变
MemCache
...灵活的数据分区与扩展机制。例如,Redis 6.0版本引入了客户端缓存、Stream消息队列以及多种优化策略,大大提升了处理大型数据的能力。 同时,针对数据压缩以适应缓存限制的问题,Google在2021年开源了其新一代无损压缩算法Brotli,相比传统的Gzip等压缩方法,在保持较高压缩率的同时降低了CPU占用,更适合用于实时性要求较高的缓存场景。 此外,对于MemCache本身,开发者社区也在不断进行改进。最新的Memcached 1.6.x版本中,尽管默认chunk大小未变,但强化了对大对象的支持,用户可以根据实际情况更方便地调整配置参数,以应对更大规模的数据缓存需求。 综上所述,在解决类似“Value too large to be stored in a single chunk”的问题时,除了优化现有工具和技术外,探索并适时采用先进的缓存解决方案与数据压缩技术也至关重要。同时,紧跟开源社区发展动态,持续更新与升级缓存系统的架构与功能,能够帮助我们在实际项目中更好地平衡性能、内存消耗及业务需求。
2023-06-12 16:06:00
50
清风徐来
ActiveMQ
...方案,如采用异步处理机制、优化网络架构以及引入负载均衡技术等。 此外,国内外多个企业也在积极探索更高效的消费者性能监控方法。例如,阿里巴巴集团在其自研的消息中间件RocketMQ中引入了动态扩缩容机制,能够根据实际负载自动调整消费者数量,从而有效缓解消息堆积问题。这一创新举措不仅提高了系统的可靠性,还显著提升了用户体验。 与此同时,行业专家也强调了系统设计初期应充分考虑消费者性能的重要性。《IT经理世界》的一篇文章指出,合理规划系统架构、选择合适的中间件产品以及实施有效的监控策略,是保障系统稳定运行的关键。这些观点为我们提供了一个全新的视角,帮助我们在设计和运维过程中更好地应对可能出现的问题。 总之,通过对上述案例和技术方案的分析,我们可以得出结论:消费者性能监控不仅是技术层面的问题,更是企业战略决策的一部分。只有充分认识到这一点,并采取科学合理的措施,才能构建出更加可靠、高效的分布式系统。
2024-10-30 15:36:10
82
山涧溪流
转载文章
...L页面中的特定元素,实现了对安全漏洞信息的自动化获取和分类。 此外,针对网络安全领域,国内外众多安全研究团队正积极研发新型的信息抽取模型,结合机器学习、深度学习等先进技术,提升对网页内容的理解能力,以便更快更准确地定位高危漏洞。近日,在Black Hat USA 2023大会上,就有专家演示了利用强化学习方法训练出的智能爬虫,成功在大量网页中挖掘出尚未被广泛认知的隐蔽性安全漏洞。 综上所述,无论是基于Jsoup的传统HTML解析技术,还是结合AI前沿发展的智能信息抽取手段,都在不断推动网络安全监控和漏洞管理领域的进步,为构建更加安全可靠的网络环境提供了有力支持。
2023-07-19 10:42:16
295
转载
转载文章
...系统的Linux内核实现,它支持长文件名等功能,并且能够在Linux系统中兼容读写Windows格式化的FAT32分区。在文章中,/dev/hda1分区被识别为vfat类型,因此可以使用mount命令将其挂载至Linux的一个目录中。
2023-04-26 12:47:34
116
转载
Kibana
...na的实时监控系统,实现了对其海量交易数据的实时洞察与故障预警,有效提升了运维效率与服务质量。 同时,也有越来越多的开发者和数据科学家投入到Kibana插件生态建设中,开发出一系列创新工具和扩展功能,以满足不同行业和场景下的定制化需求。这些前沿发展不仅展示了Kibana作为开源数据可视化平台的强大生命力,也为广大用户提供了更为广阔的应用前景和想象空间。因此,在掌握了基础操作之后,持续关注并深入学习Kibana的最新特性和最佳实践,无疑将有助于我们在数据驱动决策的时代浪潮中保持领先优势。
2023-08-20 14:56:06
336
岁月静好
ElasticSearch
...行为数据的深度挖掘,实现了个性化推荐的显著提升,从而大幅提高了用户满意度和销售额。 此外,另一家大型互联网公司也在采用类似的方法,通过采集和分析服务器性能指标,提前预警潜在的系统故障,从而有效降低了宕机风险。该公司表示,通过引入Telegraf进行数据采集,结合Elasticsearch的强大搜索和分析能力,他们能够及时发现并解决系统瓶颈,保证了服务的稳定性和可靠性。 与此同时,一些新兴技术也在逐渐进入这一领域。比如,最近发布的Apache Kafka Connect插件,使得数据采集变得更加灵活和高效。这些插件可以轻松集成到现有的数据流管道中,帮助企业更方便地实现数据的实时采集和处理。这对于那些需要实时监控和响应的业务场景尤为重要。 此外,数据安全和隐私保护也是当前非业务数据采集过程中不可忽视的问题。随着各国对数据保护法规的日益严格,企业在采集和分析数据时必须遵守相关法律法规,确保用户数据的安全和隐私。例如,欧盟的《通用数据保护条例》(GDPR)就对企业如何处理个人数据提出了明确的要求,任何违规行为都可能导致巨额罚款。 综上所述,随着技术的不断进步和法规的不断完善,非业务数据的采集和分析正变得越来越重要。企业应积极拥抱新技术,同时严格遵守相关法规,以确保数据采集和分析工作的顺利进行。
2024-12-29 16:00:49
75
飞鸟与鱼_
转载文章
...UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-03 21:03:06
105
转载
转载文章
...container 实现多ALV》 《VOFM 修改 组单开票时 会计凭拆分规则》 《DEMO SUBMIT 某程序并获取该程序ALV数据》 《DEMO:S/4 1809 FAGLL03H 增加字段增强》 《几个ABAP实用模板,体力活就别一行行敲了,复制粘贴得了》 《DEMO:BTE增强实现凭证创建检查》 《SAP Parallel Accounting(平行分类账业务)配置+操作手册+BAPI demo程序》 《CC02修改确认日期BAPI:Processing of change number was canceled》 《我是怎样调试BAPI的,以F-02为例》 《女儿的部分书单》 《推荐几本小说吧,反正过年闲着也是闲着,看看呗》 《我是不是被代码给耽误了……不幸沦为一名程序员……》 《三亚自由行攻略(自己穷游总结)》 《苏州游记》 《杂谈:说走就走的旅行没那么难》 《溜达:无锡》 《记码农十周年(20110214--20210214)》 《不一样的SAP干货铺群:帅哥靓妹、红包、烤羊腿!》 《杂谈:几种接口》 《干货来袭:2020年公众号内容汇总》 《DEMO search help 增强 ( vl03n KO03 等)》 《录BDC时 弹出的公司代码框问题》 《动态获取查询条件的一个小Demo》 《动态批量修改任意表任意字段的值》 WDA Demo WDA DEMO 0:开启服务 设置hosts WDA DEMO 02: 简单介绍 WDA DEMO 03: 根据选择条件查询并显示 WDA DEMO 04: select options 查询并显示 WDA DEMO 05:两个table联动展示数据 WDA DEMO 06: 创建事务代码 WDA DEMO 07 页面跳转及全局变量的使用 WDA DEMO 08 全局变量方式二 WDA DEMO 09 ALV 简单展示 WDA DEMO 1:简单查询并显示结果 WDA DEMO 10 代码模块化整理 WDA DEMO 11 根据BAPI/Function创建WDA Debug 系列 DEBUG 系列一:Dump debug DEBUG 系列二:Configure Debugger Layer DEBUG系列三:使用 F9 和 watch point DEBUG系列四:第三方接口debug DEBUG系列五:Update 模式下的function debug DEBUG系列六:后台JOB debug DEBUG系列七:保存测试参数 DEBUG系列八:Debug弹出框 debug系列九:SM13查看update更新报错 DEBUG系列十:Smartforms debug DEBUG系列十一:GGB1 debug Debug系列十二:QRFC 队列 debug 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/senlinmu110/article/details/122086258。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-08-12 21:25:44
141
转载
Mongo
...DB的异步连接与写入机制后,近期一则关于MongoDB性能优化的实际应用案例引起了业界广泛关注。2023年春季,某知名电商公司在面临海量并发访问和数据处理压力时,成功通过采用最新版MongoDB 6.0及异步编程模式对其数据库架构进行了深度改造。 该公司利用MongoDB的异步写入特性,结合现代JavaScript中的Promise和async/await功能,有效解决了高并发场景下的数据插入瓶颈问题。通过对数据库连接池的精细化管理,确保了资源的有效复用,并显著提升了系统的整体吞吐量和响应速度。同时,MongoDB新版本中引入的Change Streams特性使得实时监听和处理数据库变更更为便捷,进一步增强了系统的实时性和业务灵活性。 此外,MongoDB官方团队近期发布的博客文章《Scaling MongoDB for the Cloud Era》中也深入探讨了如何借助MongoDB Atlas(云托管服务)和分片集群技术来满足大规模、分布式环境下的数据库需求。文中提到,异步驱动设计对于提高I/O密集型任务的执行效率至关重要,尤其在面对全球范围内的用户访问时,能够帮助开发者更好地应对流量高峰挑战。 综上所述,在实际生产环境中充分利用MongoDB的异步特性,结合现代编程范式和技术演进,不仅有助于提升系统性能,更能为企业在数字化转型过程中提供强大且灵活的数据存储解决方案。对开发者而言,紧跟MongoDB的技术发展动态,不断优化数据库操作实践,是适应日益增长的数据处理需求和提升用户体验的关键所在。
2024-03-13 11:19:09
262
寂静森林_t
Maven
...tLab CI等工具实现自动化构建和测试。另外,对于企业级开发环境,配置并使用Nexus或Artifactory作为私有Maven仓库,既能提高依赖下载速度,又能增强内部组件复用及版本管理能力。 此外,针对Maven依赖冲突这一常见问题,可参考行业专家撰写的深度分析文章,了解如何通过Maven Enforcer插件强制执行依赖规则,以及Gradle等其他构建工具在解决类似问题上的不同策略,从而拓宽视野,提升项目构建效率和稳定性。 总之,不断跟进Maven的新特性、最佳实践以及相关领域的前沿知识,将有助于我们更好地驾驭这款强大的项目管理工具,有效避免和解决实际开发中可能遇到的各种复杂问题。
2024-02-05 11:45:22
90
心灵驿站_t
Kylin
...商平台利用Kylin实现了对用户行为数据的实时分析,大幅提升了个性化推荐系统的准确性和响应速度,从而显著提高了用户满意度和购买转化率。 此外,国外也有不少企业采用了Kylin来优化其业务流程。例如,美国的一家知名社交媒体公司通过引入Kylin,成功解决了复杂查询响应慢的问题,使得数据分析团队能够更快地获取洞察,为产品迭代和市场决策提供了有力支持。该公司还开源了一些改进Kylin性能的技术方案,供社区成员共同参考和使用,推动了Kylin生态系统的持续发展。 为了更好地理解Kylin在实际应用中的表现,不妨参考一些最新的技术论坛和博客文章。比如,一篇名为《Kylin在电商场景下的最佳实践》的文章,详细介绍了如何通过合理配置和优化Kylin,实现对大规模交易数据的高效处理。另一篇《Kylin与Spark集成的性能对比研究》则深入探讨了Kylin与其他大数据组件的协同工作效果,为读者提供了丰富的实证数据和案例分析。 这些最新动态不仅展示了Kylin在不同行业的广泛应用前景,也反映了开源社区在推动技术进步方面的重要作用。通过不断学习和借鉴这些实践经验,我们可以更好地掌握Kylin的使用技巧,充分发挥其在大数据分析中的潜力。
2024-12-31 16:02:29
28
诗和远方
站内搜索
用于搜索本网站内部文章,支持栏目切换。
知识学习
实践的时候请根据实际情况谨慎操作。
随机学习一条linux命令:
xz -z -k file.txt
- 使用xz工具对文件进行压缩(更强压缩比)。
推荐内容
推荐本栏目内的其它文章,看看还有哪些文章让你感兴趣。
2023-04-28
2023-08-09
2023-06-18
2023-04-14
2023-02-18
2023-04-17
2024-01-11
2023-10-03
2023-09-09
2023-06-13
2023-08-07
2023-03-11
历史内容
快速导航到对应月份的历史文章列表。
随便看看
拉到页底了吧,随便看看还有哪些文章你可能感兴趣。
时光飞逝
"流光容易把人抛,红了樱桃,绿了芭蕉。"