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大数据领域核心 SQL 优化框架Apache Calcite介绍Apache Calcite 是一个动态数据管理框架，核心能力是：🔥 SQL 解析 + 关系代数表示 + 查询优化 + 可插拔执行引擎适配

Apache Tika面向 Java/Spring 项目的文档解析与文本抽取工具入门与实践（以 Tika 2.x 为主）。Apache Tika 是一个用于检测文件类型（MIME/媒体类型）、抽取文本与元数据的内容分析工具库。

归叶再无青

web服务安装部署、性能升级等（Apache、Nginx）经典的web服务端：Apache高性能web服务端：Nginx一个24小时都在运行的服务器，升级时不可能对其关掉、删除旧的再下载新的，所以有了平滑升级

OpenTelemetry实战指南：构建云原生全链路可观测性体系在微服务架构成为主流的今天，一个简单的用户请求可能需要穿越10个以上的服务节点。当故障发生时，传统的监控手段如同"盲人摸象"，很难快速定位问题根源。根据CNCF 2025年的调查报告，73%的生产故障需要超过1小时才能定位根本原因，其中可观测性不足是最主要因素。

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Apache Flink实时计算实战指南：从流处理到数据湖仓一体的架构演进在传统的数据处理架构中，批处理通常需要数小时甚至数天才能产出分析结果。然而，根据Forrester的研究报告，67%的企业决策者表示需要实时或近实时数据来支持关键业务决策。从电商实时推荐到金融风控监控，从物联网设备分析到运营实时看板，实时计算正在从“锦上添花”变为“业务刚需”。

Apache Commons工具类Apache Commons是Apache软件基金会的一个项目，提供了大量可重用的Java组件。这些组件经过充分测试，性能优秀，可以大大提高开发效率。

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RocketMq(Apache RocketMQ 5.2.1-SNAPSHOT)消息消费流程消费者代码(源码默认给的例子)：直接进入DefaultMQPushConsumer.start()方法

Apache ZooKeeper 简介Apache ZooKeeper 是一个开源的分布式协调服务，由 Apache 软件基金会开发。它主要用于解决分布式系统中常见的数据一致性和协调问题，为上层应用提供简单、高效、可靠的协调能力。

实时流处理架构深度剖析：Apache Flink在实时数仓与风控系统的工程实践在传统的数据处理范式里，我们习惯于"收集-存储-处理"的批处理模式。然而，随着业务对实时性要求不断提高，这种模式逐渐暴露出明显的局限性：数据延迟以小时甚至天计、存储成本不断攀升、实时决策能力缺失。实时流处理技术应运而生，它让数据处理从"事后分析"变为"即时响应"，在金融风控、实时推荐、物联网监控等场景中展现出巨大价值。

phpstudy_x64_8.1.1.3安装教程（含Apache/MySQL启动与端口修改）phpstudy_x64_8.1.1.3是 PhpStudy 8.1.1.3 64位版本的安装包，这玩意儿是个集成环境，把 PHP、Apache、MySQL 都打包在一起，装一个就能跑本地网站，做PHP开发、测试源码特别方便。

day28：求小数位数个数、进制转换、表达式求值明明最近在一家软件公司实习，公司分配给他一个任务，要他写一个小程序，这个程序的功能是求出一个浮点数的小数部分的长度。例如程序输入1.1，则输出1，程序输入1.11，则输出2，明明觉得这个非常简单，花了不到5分钟的时间就把程序给写出来了，然后就把程序交给了测试员测试。但是没有想到的是，经过测试员的测试，发现了一大堆的错误，返回的结果很多都是不对的，这个令明明相当的不解，始终想不通自己的程序错在哪里。你是一名经验丰富的程序员，明明把这个问题来求助于你，明明和你说了他的想法，你一听就明白明明错在了哪里，原来明明

[特殊字符] 新年新气象｜x-cmd v0.8.3：Apache 2.0、Minimax M2.5、Claude Code 一键切换🎉 各位 X-CMD 的朋友，祝大家马年大吉，万事如意！🐴 🎊 X-CMD 越用越顺，vibe coding 越来越爽。

在 Apache 中完整开启 .shtml (SSI) 解析SSI 需要 mod_include，而执行命令（#exec）通常需要 mod_cgi。编辑你的虚拟主机文件（如 /etc/apache2/sites-available/000-default.conf），在 <Directory> 段落中添加关键指令。

时序数据库选型解析及Apache IoTDB技术实践万物互联时代，时间序列数据呈爆发式增长，广泛覆盖智能工厂、能源监测、交通电网、车联网等场景，对数据的高频采集、高效存储、低时延查询与实时分析提出极高要求。传统关系型数据库与通用NoSQL系统存在写入瓶颈、存储成本高、查询延迟大等问题，难以适配时序数据特性，时序数据库（TSDB）因此成为大数据架构中的关键基础组件。当前时序数据库产品繁多、选型维度复杂，企业需在性能、成本、生态、自主可控等方面综合权衡。本文将从大数据处理视角，结合工业物联网实际需求，梳理时序数据库选型核心维度，深入解析Apache IoTDB

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从数据生命周期出发的时序数据库选型指南：用 Apache IoTDB 把“存储成本”和“查询体验”一起算清楚时序数据库（TSDB）在物联网、工业互联网、车联网、能源与制造等场景里经常被“默认需要”。但在真实项目里，数据库选型不是比谁功能列表长，而是回答一个更现实的问题：

Phpask（php集成环境）之01安装ApachePhpask（php集成环境）之01安装Apachehttps://www.apachelounge.com/download/

大数据场景时序数据库选型指南——Apache IoTDB实践与解析在数字化转型持续推进的过程中，时序数据已经成为工业物联网、能源监控、大数据分析等场景中的核心数据类型。这类数据具备时间有序、采集频率高、数据总量大、查询多以时间范围为主等特点，传统关系型数据库在处理这类数据时，往往会面临写入压力大、存储成本高、查询效率不足等问题。因此，选择一款适配业务场景的时序数据库，已经成为大数据架构设计与物联网系统建设中的重要环节。

基于Rocky Linux制作Apache HTTPD 2.4.66 的RPM安装包在这之前，我写过一篇《基于 CentOS7 制作 Apache HTTPD 2.4.63 的RPM安装包》的文章，还有一篇《基于BCLinux制作Apache HTTPD 2.4.63 的RPM安装包》，本文大部分内容和之前差不多，但因为操作系统由CentOS 7变成了Rocky Linux，所以，有些内容就删减了，只记录遇到的问题。

云边有个稻草人

大数据时代时序数据库选型深度指南：Apache IoTDB的技术内核与场景落地在物联网、工业互联网、智慧能源等领域的数字化转型进程中，时序数据已成为企业核心数据资产，其产生规模呈指数级增长——从单设备秒级采集到亿级测点并发写入，从GB级存储需求到PB级数据沉淀，时序数据的处理能力直接决定了大数据平台的价值挖掘效率。面对国外时序数据库的技术壁垒、生态适配痛点与商业授权成本，国产开源顶级项目Apache IoTDB凭借从底层架构到上层应用的全链路优化，成为大数据场景下时序数据库选型的优选方案。下面我将从大数据场景的选型核心诉求出发，深度剖析Apache IoTDB的技术架构、核心特性，

一个天蝎座白勺程序猿

Apache IoTDB（14）：IoTDB结果集排序与查询对齐模式——ORDER BY与ALIGN BY DEVICE使用Apache IoTDB作为专为时间序列数据设计的开源数据库，凭借其高性能的写入与查询能力，已成为处理海量传感器数据的首选方案。IoTDB其分布式架构支持千万级时间序列的摄取和查询，性能指标领先。然而，要充分发挥IoTDB的潜力，必须掌握其核心的查询优化技术结果集排序（ORDER BY子句）和查询对齐模式（ALIGN BY DEVICE子句）。