Java 面試高頻題：Tomcat 頂層架構怎麼答？看完這篇直接揹走滿分答案！
那天的面試現場，我腦袋突然空白 上週我去參加一家金融科技公司的 Java 高級開發面試。一切都挺順利，Redis、JVM、Spring 全答得順風順水。 直到面試官輕輕一笑，説了一句： “那我們來聊聊 Tomcat 吧，説説你對它的頂層架構理解？” 當場我腦子“嗡”的一聲： ——Tomcat 架構？我只記得 Cat
Nickname 軟件求生
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flink-cdc同步mysql到doris的一個常見的數據類型錯誤處理
flink-cdc同步mysql到doris的一個常見的類型錯誤處理 一、varchar類型 日誌報錯如下： java.lang.IllegalArgumentException: Variable character string length must be between 1 and 21474
Nickname lenglingx
Greenplum 替代項目 Apache Cloudberry 孵化週年總結
Apache Cloudberry™ (Incubating) 是 Apache 軟件基金會孵化項目，由 Greenplum 和 PostgreSQL 衍生而來，作為領先的開源 MPP 數據庫，可用於建設企業級數據倉庫，並適用於大規模分析和 AI/ML 工作負載。 GitHub: https://github.com/apache/cloudberry 作者：王殿進，Apache Cl
Nickname 酷克數據HashData
藍易雲cdn:PySpark安裝及WordCount實現（基於Ubuntu）
以下內容將詳細介紹在 Ubuntu 系統上安裝 PySpark 並實現一個經典的 WordCount（單詞計數）示例。 整個過程從環境配置到程序運行，結構清晰，邏輯嚴謹，適合數據工程入門與分佈式計算基礎學習 🧠。 🚀 一、PySpark 概述 PySpark 是 Apache Spark 的 Python 接口，它將分佈式計算框架與 Python 生態結合，能在多節點環境下對大規模數據
Nickname 藍易雲
Java對象拷貝原理剖析及最佳實踐
作者：寧海翔 1 前言 對象拷貝，是我們在開發過程中，繞不開的過程，既存在於Po、Dto、Do、Vo各個表現層數據的轉換，也存在於系統交互如序列化、反序列化。 Java對象拷貝分為深拷貝和淺拷貝，目前常用的屬性拷貝工具，包括Apache的BeanUtils、Spring的BeanUtils、Cglib的BeanCopier、mapstruct都是淺拷貝。 1.1 深拷貝 深拷貝：對基本數據類型進行
Nickname 京東雲開發者
python模塊之sys
Python的 sys模塊是用於訪問和操作與Python解釋器相關的變量和功能的標準庫模塊。以下是關於 sys模塊的一些重要功能： 命令行參數： 通過 sys.argv可以訪問命令行參數列表。 標準輸入輸出： sys.stdin、sys.stdout和 sys.stderr分別表示標準輸入、標準輸出和標準錯誤輸出。 退出程序： 使用 sys.exit()可以退出Python程序。
Nickname 藍易雲
Apache RocketMQ 中文社區全新升級！
Apache RocketMQ 社區的持續發展和不斷壯大，離不開創始團隊和眾多開發者多年來的努力。為了回饋眾多優秀的小夥伴們一直以來積極參與社區建設、對社區的發展作出傑出的貢獻；為了讓中國開發者便捷獲取全面、垂直、優質的資訊，更低門檻地參與社區的學習和交流。 Apache RocketMQ 中文社區全新升級！ https://rocketmq-learning.com 複製網址到瀏覽器，開啓 Ro
Nickname ApacheRocketMQ
從 Clickhouse 到 Apache Doris：有贊業務場景下性能測試與遷移驗證
本文導讀： 當前，電商運營的主要痛點不僅來自多變的市場和客户需求，也受困於碎片化用户觸達等帶來的競爭與挑戰。為了深度挖掘用户價值、培養用户忠誠度、實現業績增長，有贊為商家搭建了全方位 OLAP 分析系統，提供實時與離線分析報表、智能營銷與人羣圈選等 SaaS 服務。本文將詳細介紹有贊從 Clickhouse 至 Apache Doris 的遷移規劃和性能對比測試實踐，分享如何基於 Apache D
Nickname SelectDB技術團隊
藍易雲cdn:Redis是如何保證高可用的？
Redis的高可用架構是其在生產環境穩定運行的核心能力之一。它通過多層機制（主從複製、哨兵監控、Cluster集羣）實現故障自動轉移與數據冗餘，從而保障系統在節點宕機、網絡異常或硬件故障時依然能持續服務。下面從機制原理、核心命令解釋、以及工作流程三個角度系統分析。⚙️ 一、核心機制解析 機制名稱 核心作用 高可用特性 典型應用場景 f
Nickname 藍易雲
Debian Apache 自動化部署教程：4 種方法，從個人到企業批量裝機
本文系轉載，轉載鏈接：Debian Apache 自動化部署教程：4 種方法，從個人到企業批量裝機 在 Debian 系統中手動部署 Apache 時，要一步步更新系統、裝依賴、啓服務，不僅費時間，還容易因漏步驟出錯 —— 尤其需要多台服務器時，重複操作更是折磨。 今天分享 Debian 系統中 Apache 自動化部署的 4 種實用方法給大家，從簡單腳本到批量裝機，不同場景都能找到適合的方案。
Nickname 雲輕雨細
python把json轉換為execl
下面給出一套在 Windows/Mac/Linux 通用的 Python 將 JSON 轉為 Excel（.xlsx） 的穩妥方案，兼顧嵌套結構扁平化與NDJSON（按行 JSON）支持。核心要點：先把嵌套 JSON 做扁平化，再寫入 Excel。🛠️ 一鍵安裝（建議先做） pip install -U pandas xlsxwriter 解釋：安裝/升級 pandas（數據表處理）與 xls
Nickname 藍易雲
企業怎麼挑合適的數據集成工具?
我們先來看一個常見的現象，大家也可以看下當前是否也遇到這類情況。 某大型製造企業在推進數字化轉型過程中，面臨一個典型的困境：生產系統的實時工單數據存於MySQL，倉儲物流使用SAP HANA，客户行為日誌流經Kafka，而集團BI分析依賴的卻是每月手動導出的Excel報表。多個團隊嘗試用腳本拼接數據，結果導致數據延遲嚴重、口徑不一，甚至出現財務對賬偏差。更棘手的是，當安全審計要求追溯某條銷售記錄的
Nickname RestCloud
藍易雲:Linux系統安裝及使用HHDBCS
下面給出 Linux 系統安裝與使用 span style="color:red"HHDBCS/span 的可執行方案（適配主流發行版，含命令與解釋、流程圖與要點）。span style="color:red"HHDBCS/span 是一款 span style="color:red"純 Java/span 的通用數據庫桌面管理工具，支持多數據庫與多架構（x86/ARM），需 span style
Nickname 藍易雲
愛瑪集團：All In SelectDB 構建極速統一數據平台，領航 AI 數智化實踐
愛瑪集團作為電動車行業的領軍企業，在經過三年多的數智化轉型實踐，成功構建了 All In SelectDB 的統一數據平台，實現了從傳統 Hadoop 多組件架構到 SelectDB 輕量級一體化平台的轉變，數據處理效率提高 5-8 倍，系統穩定性顯著提升。與此同時，引入 MCP Server 智能交互查詢，這背後，是愛瑪集團在數據技術選型、架構設計和平台建設方面的深度思考與實踐。 在電動車
Nickname SelectDB技術團隊
Apache Doris 3.1 正式發佈：半結構化分析全面升級，湖倉一體能力再躍新高
親愛的社區小夥伴們，我們很高興地向大家宣佈，近期我們迎來了 Apache Doris 3.1 版本的正式發佈，歡迎大家下載使用體驗。 3.1 版本是 Apache Doris 在半結構化分析上的一個里程碑版本。在 VARIANT 類型上，3.1 版本新增了稀疏列能力，使得 VARIANT 可以輕鬆應對數萬子列的場景。同時，在 VARIANT 類型上引入了模板化 schema 能力，讓 VARIAN
Nickname SelectDB技術團隊
解鎖 Windows Server 2025 日誌的深入可見性與洞察
主動日誌管理的重要性 針對 Windows Server 及其日誌的威脅正變得越來越嚴重。為了保護系統，必須有效地監控和分析這些日誌。確保系統安全性、合規性和運行健康，這些都離不開高效的日誌管理。 管理員通過例行日誌審查，可以及時識別和解決問題，從而確保系統性能的最佳狀態。日誌分析還能幫助檢測安全漏洞和未經授權的訪問，從而保護敏感數據。主動日誌管理最終能夠提升整個 IT 基礎架構的安全性和可靠性。
Nickname 運維有小鄧
Apache Doris 4.0 AI 能力揭秘（二）：為企業級應用而生的 AI 函數設計與實踐
引言 在上一篇文章《Apache Doris 4.0 AI 能力揭秘（一）：AI 函數之 LLM 函數介紹》中，我們介紹了 Apache Doris 4.0 如何通過原生集成 LLM 函數，將大語言模型的強大能力引入 SQL 分析場景，實現文本處理的智能化與內部分析的無縫化。這一能力不僅拓展了數據庫的邊界，也為數據密集型業務注入了全新的智能維度。 然而，技術能力的落地並不止於功能實現，真正的價值在
Nickname SelectDB技術團隊
Apache Doris 與 ClickHouse：運維與開源閉源對比
引言 在當今數據驅動的商業環境中，OLAP（在線分析處理）數據庫的選擇對企業的數據分析能力和運維成本有着深遠影響。Apache Doris 和 ClickHouse 作為業界領先的高性能 OLAP 數據庫，各自在不同場景下展現出獨特優勢。 Apache Doris 以其優秀的寬表查詢能力、多表 JOIN 性能、實時更新、search 以及湖加速特性而著稱。 ClickHouse 同樣在寬表處
Nickname SelectDB技術團隊
審計syslog設備活動
從交換機到路由器，幾乎所有網絡設備都會生成syslog，因為您的網絡中有大量生成syslog的設備，所以審計過程（包括跟蹤、監控和分析所有syslog）需要花費大量時間和精力。但是，無論這些任務需要多少精力去完成，您的機構都不能跳過這些設備的系統審查。審計有助於識別網絡安全漏洞、加強網絡安全策略、提高網絡性能並縮短系統停機時間。 EventLog Analyzer的Syslog管理與審計 1. 自
Nickname 運維有小鄧
Apache Doris 數據導入原理與性能優化 | Deep Dive
概述 對於 Apache Doris 這樣的高性能分析型數據庫而言，高效、穩定的數據導入是保障實時分析能力的生命線。然而，在海量數據持續寫入的場景下，如何平衡導入延遲與吞吐、如何避免性能瓶頸，是開發者面臨的核心挑戰。Apache Doris 本文將深入剖析 Doris 數據導入的核心原理，涵蓋關鍵流程、組件、事務管理等，探討影響導入性能的因素，並提供實用的優化方法和最佳實踐，有助於用户選擇合適的導
Nickname SelectDB技術團隊
更高效的數據處理解決方案：基於 MinIO 部署 Apache Doris 存算分離版本實踐
引言 現代數據處理在多維度面臨嚴峻挑戰，一方面，數據量的持續增長致使傳統存儲成本居高不下，非結構化數據所佔比例日益攀升，進一步加重了存儲負擔，且數據質量問題推高了存儲和清洗成本；另一方面，企業內部往往存在多套系統，數據難以集成，這對數據分析的成本和時效性也提出了更高的要求。 Apache Doris 作為一款具備高性能的實時分析數據庫，擁有湖倉一體的能力。當它與 MinIO 這樣高性能且 S3 兼
Nickname SelectDB技術團隊
從 Snowflake 到 Apache Doris：Planet 實時分析成本直降 80%、查詢加速 90 倍
Planet 是一家全球領先的金融科技企業，在零售、酒店和旅遊行業的支付與税務數字化服務領域深耕近四十年。公司業務廣泛，覆蓋支付處理、免税退税及行業軟件等，致力於通過一體化的解決方案提升全球商户的運營效率與顧客體驗。 為了應對日益增長的數據分析需求並優化成本效益，Planet 數據團隊近期主導完成了一項重要的數據倉庫升級，將系統從 Snowflake 遷移至開源的 Apache Doris。 這次
Nickname SelectDB技術團隊
藍易雲cdn:雲服務器和虛擬主機有什麼區別
以下內容面向決策與落地，直擊“span style="color:red"雲服務器/span” vs “span style="color:red"虛擬主機/span”的本質差異，給出選型路徑與可執行示例。🚀 結論先行 需要span style="color:red"彈性擴容、資源獨享、Root 運維、個性化架構/span → 選 span style="color:red"雲服務器/spa
Nickname 藍易雲
Apache Doris 4.0 版本正式發佈：全面升級 AI 與搜索能力，強化離線計算
點擊關注，瞭解更多實時數倉領域前沿資訊與技術實踐！ 親愛的社區小夥伴們，我們很高興地向大家宣佈，近期我們迎來了 Apache Doris 4.0 版本的正式發佈，歡迎大家下載使用體驗。 本次發佈圍繞 “AI 驅動、搜索增強、離線提效” 三大核心方向，新增向量索引、AI 函數等關鍵特性，完善搜索功能矩陣，優化離線計算穩定性與資源利用率，並通過多項底層改進提升查詢性能與數據質量，為用户構建更高效、更
Nickname SelectDB技術團隊