开发人员可以通过更改表的属性来更改 Impala 与给定 Kudu 表相关的元数据。这些属性包括表名， Kudu 主地址列表，以及表是否由 Impala （内部）或外部管理。
想学会操作Redis，请大家先把Redis环境配置好，不会配置的小伙伴推荐你去看看上一篇哦 带你快速安装部署Redis （二）
Trie 树，又叫做前缀树或者是字典树，是一种有序的树。从空字符串的根开始，往下遍历到某个节点，确定了对应的字符串，也就是说，任意一个节点的所有子孙都具备相同的前缀。每一棵 Trie 树都可以被看做是一个简单版的确定有限状态的自动机（DFA，deterministic finite automaton），也就是说，对于一个任意给定的属于该自动机的状态 (①) 和一个属于该自动机字母表的字符 (②)，都可以根据给定的转移函数 (③) 转到下一个状态去。其中：
掉电分两种，一种是正常掉电，一种是异常掉电。不管是哪种原因导致的掉电，重新上电后，SSD都需要能从掉电中恢复过来，继续正常的工作。
本章描述了用来配置AAA认证方法的命令。认证在用户被允许访问网络和网络服务之前对他们作出访问权利的鉴定。
指定GLOBAL TEMPORARY关键字将表定义为全局临时表。表定义是全局的(对所有进程都可用)；表数据是临时的(在进程期间持续存在)。相应的类定义包含一个附加的类参数SQLTABLETYPE=“GLOBAL TEMPORARY”。与标准的 IRIS表一样，ClassType=Persistent，并且类包含Final关键字，表示它不能有子类。
Flash Memory又叫做闪存，是一种非易失性存储器。非易失性是指断电之后数据不会丢失，这里就涉及到断电保护（后面详细讲解）。
本文介绍了全面理解SSD和NAND Flash的重要性和评价标准，包括稳定性、性能、寿命等方面的指标。
作为快速入门Redis系列的第二篇博客，本篇为大家介绍的是Redis的数据类型。 码字不易,先赞后看!
Bw-tree 是 2013 年微软发表的相关论文提出的数据结构。考虑到多核机器和 SSD 日趋普及，结合两大存储引擎 B+-tree 和 LSM-tree 特点，提出了一种 latch-free、delta update、log structured 的 B族树 —— Bw-tree。
目前互联网业界主流的服务器开发系统主要包括linux和windows两款操作系统，很多网络服务商需要获取客户端的真实IP和Port，特别是IP地址，对业务策略进行制定，优化；同时客户端的IP和Port信息作为基本的统计数据，对线上业务运营的监控和评估具有非常重要的意义。大部分情况下，服务器端可以通过网络API直接获取连接的网络信息，但是针对服务器前侧添加了代理的网络框架来说，就无法直接通过网络API来获取了。而TOA通过扩展TCP首部的可选字段，可以很好的将客户的真实的IP和Port信息传递到服务器端。因此需要一种手段可以在服务器侧来解析TOA字段，linux系统下的获取在业界有比较成熟的方法获取，但是windows系统下至今没有一种成熟的方案去获取。
在移动应用开发中，保护应用代码安全至关重要。Flutter 提供了简单易用的混淆工具，帮助开发者在构建 release 版本应用时有效保护代码。本文将介绍如何在 Flutter 应用中使用混淆，并提供了相关的操作步骤和注意事项。
资源混淆时 , 需要修改混淆 resources.arsc 资源映射表 的 全局字符串池 和 包数据下的 资源名称字符串池 ;
可以用来提取出表中所有以“ABC”开头的数据，但是数据表浩如烟海，你总不能让我去遍历吧！！！
终于开始介绍分页机制了，作为一名 Linuxer，大名鼎鼎的分页机制必须要彻底搞懂！
在Android中系统通过脚本build/tools/releasetools/build_super_image.py内部去调用lpmake工具生成super.img镜像
声明性映射风格是 SQLAlchemy 中主要使用的映射风格。请参阅 声明性映射 部分进行顶层介绍。
在我们日常的开发中，集合占据着举足轻重的地位。在不同的情况下，我们会去选择性能更佳（或更安全的）集合类作为一个容器去存储数据。在接下来的几节中，我会带着大家对于集合的知识进行一次系统的深入梳理，相信梳理过后，面试或日常开发再遇到有关集合的问题对我们来说都不会是问题了。
PHP 的数组是一种非常强大灵活的数据类型，在讲它的底层实现之前，先看一下 PHP 的数组都具有哪些特性。
BPF是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点，其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。
单个文件映射到磁盘上，靠的是对应的映射表，通过映射表就可以知道该文件被映射到了那几个磁盘块进行存储。
今天分享的内容分为两部分，第一部分是搜索广告和广告召回。我会介绍搜索广告的业务逻辑，以及召回模块的逻辑。第二部分是语义相关和深度学习，这部分会介绍语义相关的计算方法以及使用的深度学习模型。
创建快照以后，如果源卷的数据发生了变化，那么快照系统会首先将原始数据拷贝到快照卷上对应的数据块中，然后再对源卷进行改写。
在存储设备中，使用分层技术，将冷热数据自动分层存放在具有不用读写性能的存储介质上，已经是很普遍的做法，比如 IBM 的 DS8K 中使用的 Easy Tier。这些功能都需要存储设备固件的支持，如何在 Linux 主机上，使用 Linux 现有的机制，实现数据的分层存储？本文主要介绍了 Linux 平台上两种不同的实现分层存储的方案。 背景介绍 随着固态存储技术 (SSD)，SAS 技术的不断进步和普及，存储介质的种类更加多样，采用不同存储介质和接口的存储设备的性能出现了很大差异。SSD 相较于传统的机械硬
原作者：Bane Radulovic 译者： 庄培培 审核： 魏兴华 DBGeeK社群联合出品 当ASM创建一个文件时（例如数据库实例要求创建一个数据文件），它会以extent为单位分配空间。一旦文件被创建，ASM会传递extent映射表给数据库实例，后续数据库实例能在不和ASM实例交互的情况下访问这个文件。如果一个文件的extent需要被重新定位，比如磁盘组进行rebalance操作，ASM会告知数据库实例关于extent映射表的变更。 可以通过查询ASM实例的X$KFFXP视图来获取ASM文
题目：在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b。(2006年google的一道笔试题。)
最近团队一台机器老化了，准备做全量迁移，一不小心，就把100多个G的/data目录放到了新机器的/data/data目录下，上愁了，怎么削减一层data目录呢？难倒像Windows一样剪切过来吗？可是有100多个G啊？！抱着试试的心态，运行mv命令，没想到系统瞬间就完成了。为什么Linux可以这么快速剪切呢？这一切都要从Linux对文件的管理机制说起的。
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【本文内容需要前期基础知识准备较为充分，但是，当你充分理解并完成了本文的内容，这将变成一个通用的可配置的格式化表单数据转换工具，以后只需要根据实际表单的格式情况，做好映射表的配置，即可实现相应表单数据的转换，一劳永逸。】
小勤：但是有个问题啊，比如构造出来行标和列标了，但通过表里转换的列标是文本，在PQ里用跨表引用数据的方式好像不行呢。
上一篇博客 【Android 安装包优化】资源混淆 ( resources.arsc 资源映射表混淆 | resources.arsc 资源映射表二进制格式分析 | 混淆全局字符串池和资源名称字符串池 ) 对 resources.arsc 资源映射表 的二进制文件格式进行了分析 , 得出如下结论 :
了解更多BPF技术内幕，推荐阅读《BPF之巅：洞悉Linux系统和应用性能》一书。 ▼ BPF是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点，其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。 ▼BPF 的工作方式十分有趣 ： 最终用户使用 BPF 虚拟机的指令集（也称 BPF 字节码）定义过滤器表达式，然后传递给内核，由解释器执行。这使得包过滤可以在内核中直接进行，避免了向用户态进程复制每个数据包，从而提升了数据包过滤的性能，tcpdump(8) 就是这样工作的。
1、自毁合约： 合约自毁模式用于终止一个合约，从区块链中永久删除该合约，无法调用合约功能或记录交易。常见用例包括定时合约或必须在达到里程碑时终止的合约。
目前中国的医疗数据标准化程度低。由于各地方医疗信息化程度的差异和不同的HIS厂商执行标准上的差异，导致医疗数据在结构和内容上不统一。甚至在同地区的不同医院都有巨大差异。这样导致医疗数据在使用的时候出现各种信息偏差无法使用。
假设这里文件在磁盘上都是连续存放的，此时有一个test.c文件，占据了6,7,8三个盘块的位置。
当谈到基于RNN（循环神经网络）的机器学习例子时，一个常见的任务是文本生成。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它具有记忆能力。以下是一个基于RNN的文本生成例子，并给每一行添加了详细注释：
存储网络行业协会SNIA（StorageNetworking Industry Association）快照的定义：关于指定数据集合的一个完全可用拷贝，该拷贝包括相应数据在某个时间点（拷贝开始的时间点）的映像。快照可以是其所表示的数据的一个副本，也可以是数据的一个复制品。
操作系统启动就是将操作系统从磁盘读入内存，然后调用相关初始化方法，初始化形成相关数据结构，让操作系统知道硬件的模样，然后启动shell，等待用户使用。
流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。
InterSystems SQL允许您在SQL查询中调用类方法。这为扩展SQL语法提供了强大的机制。
数据库专题（一） ——数据库优化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 数据库的优化通常分为三个方面：数据库DML、DQL的优化（即增删改查等SQL语句优化）；数据库设计优化（如索引设置、索引类型、表引擎、冗余字段、主键外键等）；数据库服务器和配置优化（如主从分离、读写分离等）。 根据不同的业务场景，需要进行不同的优化措施。 二、数据库语句优化 程序对数据库的操作，绝大部分来自查询，因此查询的优化至关重要，而大部分情况下，查询的优化在于索引命中率。网络上有很多查询优化的例子，在此主要说几点。
有赞零售的业务复杂度非常高，且由于业务场景的特殊性，有大量的复杂业务逻辑处理都是在移动端上做的，本地存在大量的DB操作、数据同步、复杂计算......，此外收银设备的配置和性能相比于手机有很大的差距，这些都对我们提出了很大的挑战。卡顿问题也是我们面临的主要难题之一，为了解决这个问题，我们首先要解决方法运行效率的问题，找出应用中执行效率不满足要求的方法，通过优化这些处理逻辑，提高方法运行效率，进而提升整体的性能。
南大通用gbase8a MPP Cluster是一款分析型MPP数据库，有个特性鲜明的功能就是智能索引。该索引建立膨胀率不超过百分之一，包含基于列的统计信息，可以有效过滤数据，大幅降低数据库磁盘IO，尤其是在聚合操作上也能达到很高的性能。
rust-analyzer 是一个 Rust 语言的语法分析器和语义分析器，用于提供代码补全、导航、重构等开发工具。而 rust-analyzer 的代码实现存储在 rust/src/tools/rust-analyzer 这个文件夹中。
本文概要 HashMap 简介 HashMap 工作原理 属性介绍 方法介绍 数据的存储结构 相关参考 链表和数组可以按照人们的意愿排列元素的次序。但若想查看某个指定的元素，却忘记了位置，就需要访问所有元素，直到找到为止。 如果集合包含的元素太多，会消耗很多时间。为了快速查找所需的对象，我们来看HashMap。 HashMap简介 映射表（Map）数据结构。映射表用来存放键值对。如果提供了键，就能查找到值。 Java类库为映射表提供了两个通用的实现：HashMap和TreeMap。这两个类都实现了Map接口
VMM Virtual Memory Management是所有操作系统都要解决的问题，也是非常硬件相关的问题，必须从硬件CPU的地址管理开始谈起。我们先了解一些术语：
作者：腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器，是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发、无缝连接、亚秒延时、低廉成本、安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台。流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标，加速企业实时化数字化的建设进程。 本示例使用流计算 Oceanus 平台的 ETL 功能，将 PostgreSQL 数据取出，经过时间转换函数处理后存入 PostgreSQL 中。用户无需编写
ThreadLocal: 为解决多线程程序的并发问题提供了一种新的思路。使用这个工具类可以很简洁的编写出优美的多线程徐程序，ThreadLocal 并不是一个Thread，而是Thread的局部变量，把它命名为ThreadLocalVariable更容易让人理解一些。
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