选择所有不在mysql中工作的内容

选择所有不在MySQL中工作的内容包括：

1. NoSQL数据库：NoSQL数据库是一类非关系型数据库，与传统的关系型数据库（如MySQL）不同。它们以不同的数据模型和存储方式来处理和管理数据，例如键值对存储、文档存储、列存储和图形数据库等。常见的NoSQL数据库包括MongoDB、Cassandra、Redis等。
2. Hadoop：Hadoop是一个开源的分布式计算框架，用于处理大规模数据集的分布式存储和处理。它提供了分布式文件系统（HDFS）和分布式计算框架（MapReduce），可以在集群中并行处理大数据。Hadoop生态系统中的其他工具包括Hive、HBase、Spark等。
3. Docker容器：Docker是一种轻量级的容器化平台，用于打包、分发和运行应用程序。它通过容器化技术将应用程序及其依赖项打包为一个独立的可移植容器，可以在任何支持Docker的环境中运行。Docker提供了高效的资源利用和快速部署的优势。
4. Kubernetes：Kubernetes是一个开源的容器编排平台，用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。它提供了容器集群的自动化管理、服务发现和负载均衡等功能，可以简化容器化应用程序的部署和管理。
5. Apache Kafka：Apache Kafka是一个分布式流处理平台，用于处理和传输实时数据流。它具有高吞吐量、可扩展性和持久性的特点，适用于构建实时数据流处理和消息传递系统。
6. GraphQL：GraphQL是一种用于API开发的查询语言和运行时环境。它提供了一种灵活的方式来定义和查询数据，客户端可以精确地指定需要的数据，避免了传统RESTful API中的过度获取或不足获取的问题。
7. Apache Spark：Apache Spark是一个快速、通用的大数据处理引擎，支持分布式数据处理和机器学习。它提供了丰富的API和内置的优化引擎，可以在大规模数据集上进行高性能的数据处理和分析。
8. Serverless计算：Serverless计算是一种无服务器的计算模型，开发者无需关心服务器的管理和维护，只需编写函数代码并将其部署到云平台上。云平台会根据请求自动分配和管理计算资源，实现按需计费和弹性扩缩容。
9. Apache Flink：Apache Flink是一个分布式流处理和批处理框架，支持高性能、容错和一次性计算。它提供了流式处理和批处理的统一API，适用于实时数据处理和离线数据分析。
10. TensorFlow：TensorFlow是一个开源的机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它提供了丰富的工具和库，支持深度学习、自然语言处理、计算机视觉等领域的应用。

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