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
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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
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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
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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
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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
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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。
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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
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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
昵称 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
昵称 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。
昵称 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
昵称 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
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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
昵称 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
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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
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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。
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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
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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
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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
昵称 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
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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
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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
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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
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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
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