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Introduction to NoSQL SystemsNoSQL database are no-tabular非數據表格 database that store data differently than relational tables 其數據的存儲方式與關係型表格不同

Kudu 源码编译-aarch架构 1.17.1版本跟着官方文档编译第一个问题：在make阶段时会报的问题：vst1q_u32_x2: vst2q_u32 vst1q_u8_x2: vst2q_u8

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SQL SERVER 2016 AlwaysOn 无域集群+负载均衡搭建与简测之前和很多群友聊天发现对2016的无域和负载均衡满心期待，毕竟可以简单搭建而且可以不适用第三方负载均衡器，SQL自己可以负载了。windows2016已经可以下载使用了，那么这回终于可以揭开令人憧憬向往的AlwaysOn2016 负载均衡集群的神秘面纱了。

【大数据学习 | 面经】Spark 3.x 中的AQE（自适应查询执行）Spark 3.x 中的自适应查询执行（Adaptive Query Execution，简称 AQE）通过多种方式提升性能，主要包括以下几个方面：

Android Studio 使用插件Database Navigation 连接 sqlite数据库Database Navigation 是一款在 Android Studio 开发环境中非常实用的插件，它主要致力于帮助开发者更便捷、高效地管理和操作数据库，尤其是在 Android 项目涉及到数据库相关开发工作时，能够提升开发体验与效率。

Neo4j 图数据库安装与操作指南(以mac为例)目录一、安装前提条件1.1 Java环境1.2 Homebrew（可选）二、下载并安装Neo4j2.1 从官方网站下载

【大数据学习 | Spark调优篇】数据序列化(kryo序列化)在任何分布式系统中，序列化都是扮演着一个重要的角色的。如果使用的序列化技术，在执行序列化操作的时候很慢，或者是序列化后的数据还是很大，那么会让分布式应用程序的性能下降很多。所以，进行Spark性能优化的第一步，就是进行序列化的性能优化。

第 37 章 - Go 语言持续集成与持续部署第37章 - 持续集成与持续部署 (CI/CD) 是软件开发流程中的重要组成部分，它帮助团队提高代码质量、加快发布速度并减少手动错误。接下来，我将概述 CI/CD 的基本概念，并通过 Jenkins 和 GitHub Actions 两个工具来讲解如何配置它们以支持 Go 语言项目。最后，我会提供一个简单的案例及相应的源代码。

【大数据学习 | Spark-SQL】关于RDD、DataFrame、Dataset对象RDD：弹性分布式数据集；DataFrame：DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这样的数据集可以用SQL查询。DataFrame是不可变的，即一旦创建，就不能修改其内容。

【大数据学习 | Spark-SQL】定义UDF和DUAF，UDTF函数一般指的是用户自己定义的单行函数。一进一出，函数接受的是一行中的一个或者多个字段值，返回一个值。比如MySQL中的，日期相关的dateDiff函数，字符串相关的substring函数。

【大数据学习 | Spark调优篇】常用的shuffle优化shuffle是一个涉及到CPU（序列化反序列化）、网络IO（跨节点数据传输）以及磁盘IO（shuffle中间结果落盘）的操作。

Microsoft Fabric - 尝试一下Delta TableMicrosoft Fabirc中的Delta table是一种适用于Spark的关系存储层，是一种基于Parquet文件的Table。这边尝试一下在Microsoft Fabric Delta table。

【大数据学习 | Spark-SQL】Spark-SQL编程上面的是SparkSQL的API操作。DataFrame：DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集，类似于传统数据库中的二维表格。带有schema元信息，即DataFrame所表示的二维表数据集的每一列都带有名称和类型。这样的数据集可以用SQL查询。

Oracle 数据库 IDENTITY 列IDENTITY列是Oracle数据库12c推出的新特性。之所以叫IDENTITY列，是由于其支持ANSI SQL 关键字 IDENTITY，其内部实现还是使用SEQUENCE。不过推出这个新语法也是应该的，毕竟MyQL已经有 AUTO_INCREMENT列，而SQL Server也已经有IDENTITY列。

读取mysql、kafka数据筛选后放入mysql要求：从kafka的topic-car中读取卡口数据，将超速车辆写入mysql的t_monitor_info表当通过卡口的车速超过该卡口限速的1.2倍就认定为超速。

【大数据学习 | Spark-Core】Spark中的join原理join是两个结果集之间的链接，需要进行数据的匹配。演示一下join是否存在shuffle。，会发生shuffle。但分区数量不变。

《智慧教育实时数据分析推荐项目》详细分析在互联网、移动互联网的带动下，教育逐渐从线下走向线上，在线教育近几年一直处于行业的风口浪尖，那随着基础设施的不断完善，用户需求也发生不少变化，因此传统教育机构、新兴互联网企业都在探索在线教育的最佳模式。随着在线教育的发展和普及，越来越多的选择在线教育，越来越多的公司也加入的竞争行列中。但是学生个人情况不同，影响学习效果/考试成绩的因素也众多，那么如何充分利用现有数据入对数据进行价值挖掘，找出影响学生学习效果/考试成绩的关键因素，并加以提升或改进，以提高教学效果，改善教学品质，提升学生考试成绩，这一需求已经

【大数据学习 | Spark-Core】详解分区个数RDD默认带有分区的，那么创建完毕rdd以后他的分区数量是多少？从hdfs读取文件的方式是最正规的方式，我们通过计算原理可以推出blk的个数和分区数量是一致的，本地化计算。