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从性能优化赛到社区Committer，走进赵宇捷在Apache Fory的成长之路Apache Fory 是一个基于JIT和零拷贝的高性能多语言序列化框架，实现了高效紧凑的序列化协议，提供极致的性能、压缩率和易用性。在多语言序列化框架技术领域取得了重大突破，推动序列化技术步入高性能易用新篇章！这一切，都源自全球开发者对开源的热忱。今天，一起走近这些用代码编织跨语言数据之网的Committer～

Apache HttpClient 的请求模型和 I/O 类型Apache HttpClient 的请求模型和 I/O 类型取决于具体版本和使用方式：特点：特点：同步 BIO：

Spring Boot 集成 Apache Kafka 实战指南Apache Kafka 是一个分布式流处理平台，广泛用于构建实时数据管道、日志聚合系统和事件溯源架构。Spring Boot 提供了对 Kafka 的良好集成支持，使得开发者可以非常便捷地在项目中使用 Kafka。

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Apache Doris 3.0.6 版本正式发布亲爱的社区小伙伴们，Apache Doris 3.0.6 版本已于 2025 年 06 月 16 日正式发布。该版本进一步提升了系统的性能及稳定性，欢迎大家下载体验。

Linux中的阻塞信号与信号原理在Linux操作系统中，信号（Signal）是进程间通信和进程控制的核心机制之一。信号是一种异步通知机制，可以向进程发送异步事件通知，以便进程能够处理系统级别的事件。本文将详细探讨Linux中的信号原理，重点讲解阻塞信号的机制及其使用。

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高性能场景使用Protocol Buffers/Apache Avro进行序列化怎么实现呢我们以Protocol Buffers（Protobuf）和Apache Avro为例，分别展示高性能序列化的实现方式。

复现 apache HTTPD 换行解析漏洞（CVE-2017-15715）docker环境Apache HTTPD是一款HTTP服务器，它可以通过mod_php来运行PHP网页。其2.4.0~2.4.29版本中存在一个解析漏洞，在解析PHP时，1.php\x0A将被按照PHP后缀进行解析，导致绕过一些服务器的安全策略

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Apache Iceberg与Hive集成：非分区表篇在大数据处理领域，Apache Iceberg凭借其先进的表格式设计，为大规模数据分析带来了新的可能。当Iceberg与Hive集成时，这种强强联合为数据管理与分析流程提供了更高的灵活性和效率。本文将聚焦于Iceberg与Hive集成中的非分区表场景，详细介绍其工作机制、操作方法及相关注意事项，无论是刚接触大数据的新手，还是经验丰富的架构师，都能从中获取有价值的信息。

Apache JMeter 2.9使用教程：压力测试入门步骤详解先把它整到电脑上安装包下载：https://pan.quark.cn/s/5fc7b252a906不用安装，直接就能用

在 Java 中使用 Apache Tika 读取 doc、docx等格式文件内容本文主要是介绍使用 Apache Tika 来读取 doc、docx 等格式文件内容。大模型业务应用开发中，避免不了文件的读取，虽说很多大模型应用平台都支持上传文件进行读取，但工作中不少文件保密性是相当高的，必须先在代码中处理一遍。

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Hive 3.x集成Apache Ranger：打造精细化数据权限管理体系在数据驱动的时代，企业的数据安全和权限管理愈发关键。Hive作为大数据领域常用的数据仓库工具，存储着海量敏感数据；Apache Ranger则是一款强大的权限管理框架，能为Hadoop生态组件提供细粒度的访问控制。将Hive 3.x与Apache Ranger集成，可有效实现数据的分级管控，保障数据在安全的前提下合理使用。接下来，就为你带来Hive 3.x集成Apache Ranger的详细操作指南，助你快速上手。

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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。

Apache网页优化实战指南 - 让网站加载速度提升代码解析： mod_deflate 实现实时压缩，减少传输体积； mod_expires 控制浏览器缓存时长，减少重复请求； mod_headers 可精细化管理HTTP缓存头。