前言 今天本是一个阳光明媚，鸟语花香的日子。于是我决定在逛街中感受春日的阳光~结果晚上七点的时候，蚂蚁金服后端大佬来了电话，要进行一轮的技术面试。我一脸黑人问号？？？现在的面试都流行突袭吗？ 于是我的第一次面试之旅，就此壮烈的展开。 自我介绍 首先呢，大佬让我用两分钟自我介绍。我本以为自己能滔滔不绝，将对方视作相亲对象般全方位介绍自己。结果不到半分钟，我就介绍完了==。 五秒钟的沉默后，大佬嗯了一声。 感觉自己的脸上堆满了尴尬而不失礼貌的微笑。 最近的项目经历 这时大佬问我最近从事了什么项目，研究生阶段都进
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广度优先搜索算法(Breadth First Search)，又称为"宽度优先搜索"或"横向优先搜索"，简称BFS。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
hbase是bigtable的开源java版本。是建立在hdfs之上，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写nosql的数据库系统。
比如:Java的世界里Int类型最大值是: Integer.MAX_VALUE = 2147483647
在使用xlsx导出excel表格的时候，有时候我们需要将某些表格进行合并，该如何做呢，代码如下：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
1.如果你的jdk版本大于1.9，要么卸载重装1.8，要么改Eclipse为Android Studio 2.如果你会用Android Studio，就使用Android Studio。
随着公司业务的拓展，随之而来就是各种系统横向和纵向的增加，PV、UV也都随之增加，原有的系统架构和模式慢慢遇上了瓶颈，需要逐步的对系统从整体上进行改造升级，通过一段时间的整理思路，做一个简单的总结与分享。同时由于能力等方面的不足，如果有什么说的不好之处，还请各位大神多多指点。
在Web应用程序开发领域，基于Ajax技术的JavaScript树形组件已经被广泛使用，它用来在Html页面上展现具有层次结构的数据项。目前市场上常见的JavaScript框架及组件库中均包含自己的树形组件，例如jQuery、Ext JS等，还有一些独立的树形组件，例如dhtmlxTree等，这些树形组件完美的解决了层次数据的展示问题。展示离不开数据，树形组件主要利用Ajax技术从服务器端获取数据源，数据源的格式主要包括JSON、XML等，而这些层次数据一般都存储在数据库中。“无限级树形结构”，顾名思义，没有级别的限制，它的数据通常来自数据库中的无限级层次数据，这种数据的存储表通常包括id和parentId这两个字段，以此来表示数据之间的层次关系。现在问题来了，既然树形组件的数据源采用JSON或XML等格式的字符串来组织层次数据，而层次数据又存储在数据库的表中，那么如何建立起树形组件与层次数据之间的关系，换句话说，如何将数据库中的层次数据转换成对应的层次结构的JSON或XML格式的字符串，返回给客户端的JavaScript树形组件？这就是我们要解决的关键技术问题。本文将以目前市场上比较知名的Ext JS框架为例，讲述实现无限级树形结构的方法，该方法同样适用于其它类似的JavaScript树形组件。
前面我们学习了《Oracle的静态游标与动态游标》游标的使用方法，这篇我们就来看看怎么用存储过程写出客户想要实现的报表。
JanusGraph设计的目的是处理大图，单机无论是在存储和计算能力上都无法满足大图处理。大规模图实时计算和分析是JanusGraph最基本的优势。本节将讨论更多JanusGraph特有的优势以及它底层支持的存储方案。
AOP的概念是Aspected Oriented Programming 面向方切编程。
这篇文章主要讨论的是DCOM横向渗透以及Payload执行方法，当目标系统的\target\admin$\system32\中不包含mobsync.exe时，本文所介绍的方法才可行。如果你能获取到目标系统的管理员权限（通过PowerShell），你将能做到如下所示的东西：
pandas数据处理功能强大，可以方便的实现数据的合并与拼接，具体是如何实现的呢？
背景 我们开发一般的企业级Web应用，其实从本质上来说，都是对数据的增删查改进行各个维度的包装。所以说，不管你的程序如何开发，基本上，都离不开数据本身。那么，在开发企业级应用的过程中，很多同学一定遇到过这样的困惑，当完成了应用程序的基本增删查改功能之后，用户会经常吐槽当下的查询功能并不能满足自己的查询需求。这是因为，通常情况下，我们基于传统的数据库进行开发，都是需要预先去进行各种方面的考虑，然后再开发相应的查询语句。与其说是查询语句，不如说是数据过滤语句。这种时候，一个全能的搜索引擎就非常有必要了，通常我们
为了和靶机IP对应，我们先配置一下虚拟机的网卡IP，修改子网IP，NAT设置和DHCP设置
Apache HBase 是基于 Hadoop 构建的一个分布式的、可伸缩的海量数据存储系统。常被用来存放一些海量的(通常在TB级别以上)、结构比较简单的数据，如历史订单记录，日志数据，监控 Metrics 数据等等，HBase 提供了简单的基于 Key 值的快速查询能力。
本来要写NLP第三课动态规划的，日了，写到一半发现自己也不会了，理论很简单，动态规划咋回事也知道，但是实现在源码上还是有点难度，现在简单给予题目描述，小伙伴也可以来思考一下，例题一，我们现在有1元硬币，2元硬币，5元硬币和10元硬币。我们要将M金额的钱换为硬币，保证硬币数目最少，我们的换法是什么，例题二，我们现在有M米的绳子，截成N段（N的长度一定为整数），将N段绳子的长度相乘，保证乘积结果为最大值，我们需要截取，过几天再回头来写这个吧。我们今天来继续说说numpy的用法，这次我们通过习题来看看numpy的用法。
pandas中常用的数据结构有： 1，Series：一维数组，有index。Series中只允许存储同种类型数据。 2，DataFrame：二维的表格型数据结构。可以将DataFrame理解为Series的容器。 3，Panel ：三维的数组。可以理解为DataFrame的容器。
分表是分散数据库压力的好方法。 分表，最直白的意思，就是将一个表结构分为多个表，然后，可以再同一个库里，也可以放到不同的库。 当然，首先要知道什么情况下，才需要分表。个人觉得单表记录条数达到百万到千万级别时就要使用分表了。 1，分表的分类 1>纵向分表 将本来可以在同一个表的内容，人为划分为多个表。（所谓的本来，是指按照关系型数据库的第三范式要求，是应该在同一个表的。） 分表理由：根据数据的活跃度进行分离，（因为不同活跃的数据，处理方式是不同的） 案例： 对于一个博客系统，文章标题，作者，分类，创建时间等，
本文是【统计师的Python日记】第6天的日记 回顾一下： 第1天学习了Python的基本页面、操作，以及几种主要的容器类型。 第2天学习了python的函数、循环和条件、类。 第3天了解了Numpy这个工具库。 第4、5两天掌握了Pandas这个库的基本用法。 原文复习（点击查看）： 第1天：谁来给我讲讲Python？ 第2天：再接着介绍一下Python呗 【第3天：Numpy你好】 【第4天：欢迎光临Pandas】 【第四天的补充】 【第5天：Pandas，露两手】 今天将带来第5天的学习日记。
既然Mitre Att&ck几乎出现在与许多供应商的威胁搜寻和销售宣传相关的每一个 preso 中，那么看看它的未来将会是非常有趣的。我个人喜欢这个框架，我相信采用它的好处。尽管如此，我仍然持怀疑态度（我过去确实谈到了它的潜在局限性——我在那里列出的一些观点不再成立），但目前我不知道有什么更好的结构化方法来开发任何基础威胁狩猎计划。
在谈论数据库架构和数据库优化的时候，我们经常会听到“分库分表”、“分片”、“Sharding”…这样的关键词。让人感到高兴的是，这些朋友所服务的公司业务量正在（或者即将面临）高速增长，技术方面也面临着一些挑战。让人感到担忧的是，他们系统真的就需要“分库分表”了吗？“分库分表”有那么容易实践吗？为此，笔者整理了分库分表中可能遇到的一些问题，并结合以往经验介绍了对应的解决思路和建议。
大家好，我叫 Maxim Babenko，是 Yandex 分布式计算技术部的负责人。今天，我们很高兴地宣布，YTsaurus 平台开源发布。YTsaurus 是 Yandex 开发的关键基础设施类大数据系统之一，之前我们称之为 YT。
简单自我介绍一下，我是一个安全工程师，也是一个人的“安全部”。一个周五的晚上，我正在和小伙伴们在游戏中厮杀，还沉浸在躺赢快乐中的我突然接到紧急短信。
什么样的数据，适合使用struct类型来存储呢？这里列举了几个我在开发中实际用到的场景。
最近在学习鸿蒙开发（第二天学）写了一些小demo 就想着分享给家 今天要讲的是 ListContainer 鸿蒙OS开发中的 列表组件
在正式开始之前，菜菜还是要强调一点，你的数据表是否应该分，需要综合考虑很多因素，比如业务的数据量是否到达了必须要切分的数量级，是否可以有其他方案来解决当前问题？我不止一次的见过，有的leader在不考虑综合情况下，盲目的进行表拆分业务，导致的情况就是大家不停的加班，连续几周996，难道leader你不掉头发吗？还有的架构师在一个小小业务初期就进行表拆分，大家为了配合你也是马不停蹄的加班赶进度，上线之后反而发现业务数据量很小，但是代码上却被分表策略牵制了太多。拆表引起的问题在特定的场景下，有时候代价真的很大。
面向切面编程(Aspect-oriented Programming，俗称AOP)提供了一种面向对象编程(Object-oriented Programming，俗称OOP)的补充，面向对象编程最核心的单元是类(class)，然而面向切面编程最核心的单元是切面(Aspects)。与面向对象的顺序流程不同，AOP采用的是横向切面的方式，注入与主业务流程无关的功能，例如事务管理和日志管理。
HBase： NoSQL数据库，基于HDFS的分布式数据库，理论上支持无限横向扩展， HBase由HMaster与RegionServer组成，HMaster负责协调调度RegionServer进行数据处理，RegionServer负责数据的增删改查操作，RegionServer由多台分布在DataNode的组成，可以有多个。由HMaster负责RegionServer的调度情况，当RegionServer出现异常情况，HMaster进行对MetaRegionServer中的元数据进行更新管理。 当HBase中表的数据不断变大时，表中数据会进行Region分区，分为Region1，Region2...等,RegionServer1负责Region1,RegionServer2负责Region2等；每个RegionServer负责哪个Region的数据区由MetaRegionServer管理，MetaRegionServer运行在多个RegionServer中的任意一个。 HBase数据存储在HDFS上的存储也是按照层级来管理的，不同的库对应不同的目录，库下不同的表亦对应不同的目录，表下不同的Region对应不同的目录，Region下存放这HBase上的数据，HBase的数据是经过特殊处理的，所以直接看不到数据内容 HMaster支持HA高可用，所以在HBase集群对应的HMaster和RegionServer都启动后，在其他的RegonServer上启动HMaster，则该HMaster为StandBy，第一次启动的为Active。 HBase底层接口处理起来会比较吃力，一般处理方式是应用其他工具进行处理，如Flume,Sqoop MySQL与Hive的区别 MySQL：数据存储会受到限制，可以增删改查数据 Hive：1. 只能进行查询数据，不能进行该数据，可以根据查询结果进行建表存储数据 2. 基于HDFS，支持分布式存储，可以无限扩容 3. 基于MapReduce，支持大数据运算 HBase与MySQL的区别 MySQL：行式存储，适合处理联机事务 HBase：列式存储，适合处理对单列数据(列族归类的数据)进行快缩索引查询 HBase与Hive的区别 HBase：数据库，数据分布式存储在HDFS上的DataNode节点上，根据对数据进行增删改查等。 Hive:数据仓库，数据存储在HDFS上，与DataNodata 关系不大，管理历史数据，数据量会非常庞大，每天都会进来大量数据，不能进行更新删除操作， HBase概念 HMaster: 协调管理RegionServer服务状态及元数据管理 RegionServer: 负责对数据表的增删改差操作，主要负责单个Region的数据管理 RegionData:数据块 MetaRegionServer: 对RegionSever上对应的Region数据块进行索引管理 database 数据库 table: 数据表,定义表时需要指定列族，也可以再表建立后进行列族的管理 RowKey：行键,表示一行数据，一行数据中包含列族定义的东西， ColumnFamily: 列族，对业务进行分类后，可以根据业务对数据进行分类，把业务类似的一类数据分为一个列族，不同的业务可以分为不同的列族。分列族的主要目的是方便后期对数据的高速索引. CELL: 数据单元,保存单个KV字段. 运行逻辑： HMaster协调管理RegionServe，RegionServer主要负责处理Region数据块的处理，MetaRegionServer管理RegionServer对应Region数据的元数据信息。RegionServer服务异常时，HMaster进行元数据迁移，保证对Region数据的管理由对应的RegionServer来管理。 MetaRegionServer管理的元数据信息保存在HDFS上。 Client进行数据处
老实说，“可扩展性”是个全面且详尽的话题，而且往往得不到充分理解。人们通常认为可扩展性等同于高可用性，笔者见过编程新手和架构师“老手”都建议将集群作为可扩展性和高可用性的解决方案。建议确实没错，但问题是，人们通常是通过互联网搜索，而非实际理解应用本身的情况来实现集群。
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有赞数据报表中心为商家提供了丰富的数据指标，包括30+页面，100+数据报表以及400+不同类型的数据指标，它们帮助商家更合理、科学地运营店铺，同时也直接提供分析决策方法供商家使用。并且，每天在跑的底层任务和涉及的数据表已经达到千级别。面对如此庞大的数据体系，作为测试如何制定质量保障策略呢？这篇文章将从：1.有赞数据链路 、2.数据层测试、 3.应用层测试、 4.后续规划这四个方面展开。
最近优化了 中文诗歌 的打印样式， 由于 Chrome 在打印的时候可以选择横向或者纵向的布局， 所以想同时支持两种布局。
总结: HADOOP仅适合存储大批量的数据, 进行顺序化读取数据, 并不支持随机读取数据操作
在Windows中，服务是指在Windows操作系统中运行的后台程序。在Windows中可以配置特定事件发生时执行某项服务，或按需启动。它们通常用于执行系统级任务，例如执行定时任务、管理网络连接或监控系统性能。在Windows中创建服务，我们可以指定运行者权限，并且设置启动类型为自动、手动或禁用。Windows提供了SCM用作服务管理，而我们可以通过sc或者Windows API——OpenSCManagerA——来远程连接SCM管理Windows服务。
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本文将介绍大数据的知识和Hbase的基本概念，作为大数据体系中重要的一员，Hbase弥补了Hadoop只能离线批处理的不足，支持存储小文件，随机检索。而这种特性使得Hbase对于实时计算体系的事件存储有天然的较好的支持。这使得Hbase在实时流式计算中也扮演者重要的角色。
一款线上产品如果没有经过性能测试，那它就好比是一颗定时炸弹，你不知道它什么时候会出现问题，你也不清楚它能承受的极限在哪儿。
这是Python数据分析实战基础的第三篇内容，主要对前两篇进行补充，把实际数据清洗场景下常用但零散的方法，按增、删、查、分四板斧的逻辑进行归类，以减少记忆成本，提升学习和使用效率。
在电商、传统数据量TPS QPS比较大的业务的场景中，DB做为所有链路的核心最低层最重要的一环，他的重要性不言而喻 ！但DB也是脆弱的，因为他不是无状态的服务（一、不能同时创建多个数据服务进入写入（MGR目前来看问题依然存在很多) 二、故障恢复的时候强烈依赖之前）压力剧增情况下 如何对他减压是一个非常值得探讨的问题，随着最近几年的发展，JAVA框架 分布式等框架崛起 云厂商更友好的支持，本文就本文以一线DBA角度出发 对关系型数据库减压进行讨探。
Psexec最早由Mark Russinovich创建并发布在Sysinternals Suite上，Sysinternals Suite是微软发布的工具程序集。Psexec的设计目的是替代telnet来帮助系统管理员进行远程管理。我们使用Psexec，可以通过SMB协议在远程主机上运行命令，我们无须在远程主机上面安装任何客户端程序就可以远程管理，并且可以获得一个强交互的命令控制台。
谈到Hadoop的起源，就不得不提Google的三驾马车：Google FS、MapReduce、BigTable。虽然Google没有公布这三个产品的源码，但是他发布了这三个产品的详细设计论文，奠定了风靡全球的大数据的基础！
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