数据仓库的核心是展现层和提供优质的服务。ETL 及其规范、分层等所做的一切都是为了一个更清晰易用的展现层。
当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时，您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。
Presto仅使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何一部分。
近年来，Google Drive、Dropbox、微软 OneDrive、苹果 iCloud 等云存储服务变得非常流行。在这一章中，你被要求设计 Google Drive。
环球易购创建于 2007 年，致力于打造惠通全球的 B2C 跨境电商新零售生态，2014 年通过与百圆裤业并购完成上市，上市公司「跨境通（SZ002640）」是 A 股上市跨境电商第一股。经过多年的努力，在海外市场建立了广阔的销售网络，得到了美国、欧洲等多国客户的广泛认可，公司业务多年来一直保持着 100% 的增长速度。
以前一直在用C语言，很多数据结构都是自己造的，比如链表、队列等，但是搞竞赛还是C++ 有优势，感觉好多题都是针对C++ 出题的 所以打算学学C++，所以现在先整理一下STL中一些最常用的容器的使用方法和迭代器备用。
本文演示了使用外部表集成 Vertica 和 Apache Hudi。在演示中我们使用 Spark 上的 Apache Hudi 将数据摄取到 S3 中，并使用 Vertica 外部表访问这些数据。
1、部署好MinIO后，可以在浏览器输入http://127.0.0.1:9001进入到Login画面
在这篇文章中，我们将讨论 10 个良好的安全实践，这些实践将使我们能够正确管理我们的 S3 存储桶。
Rocket.Chat 中的一个漏洞允许远程攻击者使用聊天程序针对客户端执行任意命令，只需要受害者点击一个看似无害的链接（链接本身不包含攻击向量）。
在本文中，我们设计了一个类似于 Amazon Simple Storage Service (S3) 的对象存储服务。S3 是 Amazon Web Services (AWS) 提供的一项服务， 它通过基于 RESTful API 的接口提供对象存储。根据亚马逊的报告，到 2021 年，有超过 100 万亿个对象存储在 S3 中。
Citus分布式数据库通过拆分，复制和查询并行扩展了PostgreSQL的。对于复制，我们的数据库即服务（默认情况下）利用Postgres内置的流复制逻辑。
在对数组进复制时，我们可以编写一个for循环实现，但是比较麻烦，我们可以使用System类的静态方法arraycopy()。
memset()是C语言中一个常用的标准库函数，它的作用是将一块内存区域的值设置为指定的值。 语法：
作者 | Alluxio 一、Alluxio 应用场景和背景 Alluxio 跨集群同步机制的设计和实现确保了在运行多个 Alluxio 集群时，元数据是一致的。 Alluxio 位于存储和计算层之间，在不同的底层文件系统（UFS）上层提供高性能缓存和统一的命名空间。虽然通过 Alluxio 对 UFS 进行更新可使 Alluxio 与 UFS 保持一致，但在某些情况下, 例如在运行多个共享某一个或多个 UFS 命名空间的 Alluxio 集群时，结果可能并非如此。为了确保这种情况下的一致性，Allux
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们，它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师，我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据，但随着业务的增长，我们的数据量也呈指数级增长，需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据，很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题，我们对数据平台进行了重新评估，并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题，导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路：数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务，但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
面试例题1:对于如下代码，以下哪一个结论是正确的？ public class Foo { public static void main(String[] args) { StringBuffer a= new StringBuffer("A"); StringBuffer b= new StringBuffer("B"); operate(a, b); System.out.println(a+","+b); } static void operate(St
Cloudera在北京时间2019年3月30日正式发布了Cloudera Enterprise 6.2.0，此版本包括了许多新功能，可用性改进以及性能提升。Cloudera Enterprise 6.2.0同时也包括很多组件版本的更新，如下：
Robinhood 的使命是使所有人的金融民主化。Robinhood 内部不同级别的持续数据分析和数据驱动决策是实现这一使命的基础。我们有各种数据源——OLTP 数据库、事件流和各种第 3 方数据源。需要快速、可靠、安全和以隐私为中心的数据湖摄取服务来支持各种报告、关键业务管道和仪表板。不仅在数据存储规模和查询方面，也在我们在数据湖支持的用例方面，我们从最初的数据湖版本[1]都取得了很大的进展。在这篇博客中，我们将描述如何使用各种开源工具构建基于变更数据捕获的增量摄取，以将我们核心数据集的数据新鲜延迟从 1 天减少到 15 分钟以下。我们还将描述大批量摄取模型中的局限性，以及在大规模操作增量摄取管道时学到的经验教训。
其实这一块展开来讲会很长，这里只是大致讲一下相关的定义、作用。都是一些很浅显的内容。
本文是《100天精通Golang（基础入门篇）——第11天：切片(Slice)》，将详细介绍切片的概念、语法、修改、以及len()、cap()、append()和copy()函数的使用。读者将通过学习本文深入了解Golang中切片的使用方法和常用函数的功能。
这些设置控制内建流复制特性（见Section 26.2.5）的行为。服务器将可以是主控服务器或后备服务器。主控机能发送数据，而后备机总是被复制数据的接收者。当使用级联复制（见Section 26.2.7）时，后备服务器也可以是发送者，同时也是接收者。这些参数主要用于发送服务器和后备服务器，尽管某些只在主服务器上有意义。如果有必要，设置可以在集群中变化而不出问题。
MinIO是一个开源的对象存储服务器，可以在各种环境中运行，例如本地、Docker容器、Kubernetes集群等。它兼容Amazon S3 API，因此可以与现有的S3工具和库无缝集成。MinIO的设计目标是高性能、高可用性和可扩展性。它可以在分布式模式下运行，以满足不同规模的存储需求。
今天老大跟我讨论说，没有看到过一篇够全面体系的高可用的文章。谈到高可用，基本都是以偏概全的文章。今晚抽空想了一下这个问题。 高可用我另一个更资深老大其实总结的很全面了：别人死我们不死，自己不作死，不被队友搞死。 然后就是怎么别人死我们不死：最好就是别人的东西和我们没关系，就是去依赖。如果实在有依赖呢，那就尽量弱依赖。弱依赖有需要被依赖方的返回结果和不依赖返回结果两种。需要结果就要请求后回调，不需要就直接异步化。另外要做好超时和重试、蓄洪、限流、熔断、降级。如果只能强依赖呢，人家死了，那就我们报错
当为应用程序的数据选择一个存储系统时，我们通常会选择一个最适合我们业务场景的存储系统。对于快速更新和实时分析工作较多的场景，我们可能希望使用Apache Kudu，但是对于低成本的大规模可伸缩性场景，我们可能希望使用HDFS。因此，需要一种解决方案使我们能够利用多个存储系统的最佳特性。本文介绍了如何使用Apache Impala的滑动窗口模式，操作存储在Apache Kudu和Apache HDFS中的数据，使用此模式，我们可以以对用户透明的方式获得多个存储层的所有优点。
因为公司有用到S3，所以整理了一个S3的简单入门教程。当然，入门之后有其他更高级的用法需求，就靠自己去查文档了。入门的教程能让你快速上手，不至于翻阅一堆文档，容易被劝退。这里主要是介绍如何用cli去操作S3。
如今，公共云供应商正在开发尖端产品，以使基于云计算的备份产品更有效地备份公共云的存储数据。 数据是当今大多数企业的命脉。而备份数据可能是IT行业人士最不喜欢做的工作，但在IT运营中却是最重要的过程。 由于大多数现代软件都具有备份功能，其中包括快照管理，灾难恢复元素，支持云计算，虚拟机保护等，这么多功能并不是简单地在存储器中或服务器发生故障时恢复数据。 如今，几乎每个组织每天都在使用电子邮件和办公软件，更何况产生重要数据（当前的和归档的）的那些应用程序。而且在另一方面，各行业领域的业务部门，例如金融行业，如果
Go 数组的长度不可改变，在特定场景中这样的集合就不太适用，Go 中提供了一种灵活，功能强悍的内置类型切片("动态数组")，与数组相比切片的长度是不固定的，可以追加元素，在追加时可能使切片的容量增大。
参考： Mountain Duck[1] 按照官方的描述： Mountain Duck 4.5.0 是一款macos上将服务器和云存储挂载到本地桌面上，Mountain Duck能挂载Ftp、WebDEV、亚马逊云、谷歌云等云服务，可以使用任何应用程序打开远程文件，和在本地硬盘上一样可以进行添加复制删除等操作。 这里我使用的mac，win 同理。 其实相当简单，关于mountainduck 的用法，可以参见[[26-用MountainDuck将你的网盘挂载到本地]]，也就是我们上一节介绍过了的一只可爱的小鸭
随着数据在企业发展中发挥着愈发重要的作用，如何更高效、简洁地利用数据成为用户非常关心的问题。数据虚拟化技术，正是面向此类问题的一种解决方法。本文通过近期阅读的数据虚拟化一书，提纲挈领谈谈对数据虚拟化的认识。
Apache Ozone 是一种分布式、可扩展和高性能的对象存储，可与Cloudera 数据平台(CDP) 一起使用，可以扩展到数十亿个不同大小的对象。它被设计为原生的对象存储，可提供极高的规模、性能和可靠性，以使用 S3 API 或传统的 Hadoop API 处理多个分析工作负载。
Record Lock 称为记录锁，锁住的是一条记录。而且记录锁是有 S 锁和 X 锁之分的：
没有什么办法来复制数据短缺，在云里仍然是这样的。当人们浏览自己的云备份选项时，要仔细看看他的云环境，包括他的云计算供应商的本地备份服务、数据库等等。 回到在虚拟化的全盛时期，优选的备份方法是使用该备份或复制整个虚拟机从管理程序层，例如，采用Veeam云备份，或从Zerto软件复制数据保护的软件。 对于使用基于VMware云的IT部门，这种方法仍然有效。VIF教育是总部设在北卡罗来纳州教堂山分校的全球教育机构，运行了软件即服务（SaaS）和基础设施即服务（IaaS）的混合应用服务。对于其谷歌企业应用套件和Sa
爱思唯尔的出版量占全球医学和科学研究出版总量的17%，该公司用MongoDB数据库取代了之前采用的NoSQL(非关系型)数据库，从而开启了业务分析的新类别，并将成本降低了50%以上。
OpenStack Swift是一个分布式对象存储系统，它可以为大规模的数据存储提供高可用性、可扩展性和数据安全性。Swift是OpenStack的一个核心组件，它允许用户将大量的数据存储在云上，并且可以随时访问、检索和管理这些数据。
正文之前 今天学的很尴尬，因为有事情，而且新认识了两个计算机学院的保研大佬，不得不感叹我找的导师之强，第一个去上交的，是被金老师推荐去的，听说是跟了目前亚洲第一人的一个做计算机系统的人，例外一个小大佬居然也是直接跟的金老师。。也就是说我们以后是同门。 前面随便问问计算机学院的情况： 学长：我有个高中同学在金老师手下念博士生，我帮你问问。。。； 学姐：我有个大学同学在金老师实验室读研究生，我给你推荐好友哈。。。； 大佬：金老师是我的助班和学业导师，他人很好的。。。； 小大佬：金老师跟我说还不急着选方向，
字符串一旦创建就不可修改大小，每次使用System.String类中的方法之一时，都要在内存中创建一个新的字符串对象，这就需要为该新对象分配新的空间。在需要对字符串执行重复修改的情况下，与创建新的String对象相关的系统开销可能会非常昂贵。如果要修改字符串而不创建新的对象，则可以使用System.Text.StringBuilder类。例如当在一个循环中将许多字符串连接在一起时，使用StringBuilder类可以提升性能。
Grafana 除了支持丰富的数据源和图表功能之外，还支持告警功能，该功能也使得 Grafana 从一个数据可视化工具成为了一个真正的监控利器。Grafana 可以通过 Alerting 模块的配置把监控数据中的异常信息进行告警，告警的规则可以直接基于现有的数据图表进行配置，在告警的时候也会把出现异常的图表进行通知，使得我们的告警通知更加友好。
为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各 个主要执行步骤。 例：求下述二元函数的最大值：
Ceph 对象网关是一个构建在 librados 之上的对象存储接口，它为应用程序访问Ceph 存储集群提供了一个 RESTful 风格的网关 。
把具有相同类型的若干个数据按一定顺序组织起来，这些同类数据元素的集合就称为数组。数组元素可以是基本数据类型，也可以是结构体类型。注意，C语言中的数组与其他编程语言的数组或列表有相似性，但本质上又有不同。
在多维分析的商业智能解决方案中，根据事实表和维度表的关系，可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候，就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。
虚拟私有集群(Virtual Private Cluster)使用Cloudera共享数据体验（Shared Data Experience，SDX）来简化on-premise和on-cloud的应用程序的部署，并使运行在不同集群中的工作负载能够安全，灵活地共享数据。
Flink 通过 org.apache.flink.core.fs.FileSystem 类有自己的文件系统抽象。 这种抽象提供了一组通用的操作和跨各种类型的文件系统实现的最小保证。
Shopee ClickHouse 是一款基于开源数据库 ClickHouse 做二次开发、架构演进的高可用分布式分析型数据库。本文将主要介绍 Shopee ClickHouse 的冷热分离存储架构和支持公司业务的实践。
Elasticsearch的第一个版本于 2010 年作为分布式可扩展搜索引擎发布，允许用户快速搜索并获得关键见解。十二年的发展和超过 65,000 次提交后，Elasticsearch 继续为用户提供久经考验的解决方案，以解决各种搜索问题。得益于 1,500 多名贡献者（包括数百名 Elastic 全职员工）的努力，Elasticsearch 不断发展以应对搜索领域出现的新挑战。
在R语言中， palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合，用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数，您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如，您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板，或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
键值存储 ( key-value store )，也称为 K/V 存储或键值数据库，这是一种非关系型数据库。每个值都有一个唯一的 key 关联，也就是我们常说的 键值对。
class文件中的信息是一项一项排列的， 每项数据都有它的固定长度， 有的占一个字节， 有的占两个字节， 还有的占四个字节或8个字节， 数据项的不同长度分别用u1, u2, u4, u8表示， 分别表示一种数据项在class文件中占据一个字节， 两个字节， 4个字节和8个字节。 可以把u1, u2, u3, u4看做class文件数据项的类型 。
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