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苏州SAP代理商：哲讯科技助力企业数字化转型企业数字化转型的必然趋势在当今数字化时代，企业若想保持竞争力，必须借助先进的管理系统优化业务流程、提升运营效率。SAP作为全球领先的企业管理软件，为企业提供ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、SCM（供应链管理）等解决方案，帮助企业在激烈的市场竞争中占据优势。

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Apache Iceberg与Hive集成：分区表篇在大规模数据分析中，分区表通过将数据按特定维度（如时间、地域、业务类型）划分存储，可显著提升查询效率。Apache Iceberg的分区表设计融合了Hive的分区理念，但采用更灵活的分区转换机制，支持将原始字段通过函数转换（如按月、按桶）生成逻辑分区，避免Hive传统分区的物理目录强绑定限制。

大数据-13-Hive 启动Hive DDL DML 增删改查操作Hive的HQL目前2025年06月16日更新到： AI炼丹日志-29 - 字节跳动 DeerFlow 深度研究框架私有部署测试上手架构研究，持续打造实用AI工具指南！📐🤖

后端开发：计算机网络、数据库常识TCP（传输控制协议）和UDP（用户数据报协议）是互联网协议栈中两种重要的传输层协议，在多个方面存在显著区别，以下是具体介绍：

得物社区活动：组件化的演进与实践“得物平台上的大量商品都具有文化与精神属性，用户往往通过社区来进行了解和分享。”得物平台作为潮流文化与电商融合的前沿阵地，其社区活动业务的演进备受瞩目。得物平台的很多商品蕴含深厚的文化与精神内涵，这吸引用户在社区进行深度的了解与分享。潮流以品牌和带有潮流元素的产品为载体，以社区和内容作为传播媒介。

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使用 Azure LLM Functions 与 Elasticsearch 构建更智能的查询体验作者：来自 Elastic Jonathan Simon 及 James Williams试用这个示例房地产搜索应用，它结合了 Azure Gen AI LLM Functions 与 Elasticsearch，提供灵活的混合搜索结果。在 GitHub Codespaces 中查看逐步配置和运行该示例应用的方法。

深度解析企业风控API技术实践：构建全方位企业风险画像系统在当前的商业环境中，企业风险评估已成为各类商业决策的重要依据。本文将从技术实践的角度，详细介绍企业风控API的集成应用，重点关注API的调用方式、数据结构以及风险维度的划分，帮助开发者快速构建企业风险画像系统。

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GFS分布式文件系统目录GlusterFS概述GlusterFS简介GlusterFS特点GlusterFS术语模块化堆栈式架构

Spring Boot的Security安全控制——应用SpringSecurity！前面介绍了在项目开发时为什么选择Spring Security，还介绍了它的原理。本节开始动手实践Spring Security的相关技术。

国产替代新标杆｜盟接之桥EDI软件让中国制造连接世界更安全、更简单、更有底气在数字化浪潮席卷全球的今天，企业间的高效协同与数据交换已成为提升运营效率、实现全球化布局的关键。作为企业间电子数据交换（EDI）的核心工具，EDI软件的重要性不言而喻。然而，长期以来，国外EDI解决方案虽然技术成熟，却也带来了诸多“水土不服”的问题。面对这些挑战，盟接之桥EDI软件应运而生，以自主可控的技术实力和本土化服务优势，重新定义中国企业的数据连接方式。

ETLCloud中数据生成规则使用技巧在数字化转型加速推进的背景下，数据生成规则作为数据工程的核心技术要素，其系统化应用已成为企业构建智能数据生态的关键路径。通过可配置的规则引擎实现数据的智能化构建。本文将结合ETLCloud平台的演示数据生成规则的使用技巧。

从0到1构建高并发秒杀系统：实战 RocketMQ 异步削峰与Redis预减库存在电商、抢票等高并发场景中，秒杀系统面临着“高并发、库存稀缺、易超卖、系统易崩”的严峻挑战。传统的同步处理架构难以支撑海量请求并发下的性能与一致性要求。

MaxCompute的Logview分析详解Logview是MaxCompute作业运行状态信息记录与展现的一个工具，目前支持如下功能：分别对应以下功能

Python应用八股文大家好!在 Python 学习的道路上，掌握一些基础知识要点至关重要，这些要点常被称为“Python 八股”。以下是对它们的简易总结，帮助你快速回顾和巩固 Python 的核心概念。

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JavaScript 中的 ES|QL：利用 Apache Arrow 工具作者：来自 Elastic Jeffrey Rengifo学习如何将 ES|QL 与 JavaScript 的 Apache Arrow 客户端工具一起使用。

Flink task、Operator 和 UDF 之间的关系要真正驾驭 Flink 并构建出高效、稳定、可扩展的流处理应用，仅仅停留在 API 的表面使用是远远不够的。深入理解其内部的运行机制，洞悉数据从代码到分布式执行的完整生命周期，以及明晰各个核心组件之间错综复杂而又协同工作的关系，对于我们进行性能调优、故障排查以及设计更优的应用程序架构至关重要。

智慧工地云平台源码，基于微服务架构+Java+Spring Cloud +UniApp +MySql智慧工地管理云平台系统，智慧工地全套源码，java版智慧工地源码，支持PC端、大屏端、移动端。智慧工地聚焦建筑行业的市场需求，提供“平台+网络+终端”的整体解决方案，提供劳务管理、视频管理、智能监测、绿色施工、安全管理等服务，创新应用移动5G、IOT、AI、可视化等技术，助力智慧施工、高效施工，有效提升建筑工地的综合管理水平。

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Apache Doris FE 问题排查与故障分析全景指南前言： FE（Frontend）是 Apache Doris 集群架构中的“大脑”，负责元数据管理、查询解析和调度等关键任务。一旦 FE 出现问题，整个集群的稳定性和可用性将受到严重影响。因此，掌握 FE 故障定位与排查方法对于保障 Doris 运行至关重要。本文将结合官方文档与实际经验，系统梳理 FE 问题排查的完整路径。

高频面试之6Hive1）解析器（SQLParser）：将SQL字符串转换成抽象语法树（AST）（2）语义分析器（Semantic Analyzer）：将AST进一步抽象为QueryBlock（可以理解为一个子查询划分成一个QueryBlock）（2）逻辑计划生成器（Logical Plan Gen）：由QueryBlock生成逻辑计划（3）逻辑优化器（Logical Optimizer）：对逻辑计划进行优化（4）物理计划生成器（Physical Plan Gen）：根据优化后的逻辑计划生成物理计划（5）物理优化器（