目前云平台逐渐火热起来，国内如：阿里云、腾讯云、华为云等平台，国外如：AWS、Azure、Google GCP等平台，都有不少用户，并在持续的增加中。
2006年，AWS发布了其第一个Serverless存储服务S3和第一个Serverful计算服务EC2，这也是AWS正式发布的前两个服务，开启了云计算波澜壮阔的旅程。2014年，AWS发布了业界第一个Serverless计算服务AWS Lambda。在今年（2021年）的AWS re:Invent大会上，AWS又发布三个Serverless新品：Redshift Serverless、EMR Serverless和MSK Serverless。AWS的15年发展史（2006到2021年），也是一部AWS创造和深耕Serverless的历史，一部从Serverful不断向Serverless演进的历史。
本文实例讲述了thinkPHP框架通过Redis实现增删改查操作的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：
本文介绍了 SmartNews 利用 Flink 加速 Hive 日表的生产，将 Flink 无缝地集成到以 Airflow 和 Hive 为主的批处理系统的实践。详细介绍我们遇到的技术挑战和应对方案，以供社区分享。 项目背景 SmartNews 在过去 9 年的时间，基于 Airflow, Hive, S3, EMR 等技术栈构建了大量的数据集。随着数据量的增长，这些离线表的处理时间在逐渐拉长。另外，随着业务方迭代节奏的加快，对表的实时性也提出了更高的要求。因此，SmartNews 内部发起了 Speed
Lambda架构由Storm 的作者 [Nathan Marz] 提出， 根据维基百科的定义，Lambda 架构的设计是为了在处理大规模数据时，同时发挥流处理和批处理的优势。通过批处理提供全面、准确的数据，通过流处理提供低延迟的数据，从而达到平衡延迟、吞吐量和容错性的目的。为了满足下游的即席查询，批处理和流处理的结果会进行合并。
作者 | Sanket Gupta 译者 | 王强 策划 | 刘燕 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 当你的数据集变得越来越大，迁移到 Spark 可以提高速度并节约时间。 多数数据科学工作流程都是从 Pandas 开始的。 Pandas 是一个很棒的库，你可以用它做各种变换，可以处理各种类型的数据，例如 CSV 或 JSON 等。我喜欢 Pandas — 我还为它做了一个名为“为什么 Pandas 是新时代的 Excel”的播客。 我仍然认为 Pandas
近日，发现了一个 AWS Lambda 相关的资源网站：Serverless Land。
参考资料：https://segment.com/blog/cultivating-your-data-lake/
Club Factory由中国公司嘉云数据于2016年创建，是一家时尚、美容和生活方式的电子商务商店，总部位于浙江杭州。其产品有三个特点：非品牌、时尚和低价。为此，Club Factory整合了上百万供应商，无需提前备货。在Club Factory诞生前，嘉云数据的主打产品为爆款易，这是一个SaaS数据智能平台，帮助供应商根据工厂和库存数据做出决策。
因为公司有用到S3，所以整理了一个S3的简单入门教程。当然，入门之后有其他更高级的用法需求，就靠自己去查文档了。入门的教程能让你快速上手，不至于翻阅一堆文档，容易被劝退。这里主要是介绍如何用cli去操作S3。
作者：Kumar Chinnakali 译者：java达人 来源：http://dataottam.com/2016/01/10/self-learn-yourself-apache-spark-in-21-blogs-3/（点击文末阅读原文前往） 一、 Spark项目最初由加州大学伯克利分校AMP实验室的Matei在2009年发起，并在2010年根据BSD协议开源。2013年，该项目捐献给Apache软件基金会，转为Apache2.0 协议。2014年二月，Spark成为Apache重点项目。201
本文以一道简单的mips pwn题，讲解mips环境搭建及mips ROP的构造。这道题目是安洵杯的一道pwn题，题目链接https://github.com/Q1IQ/ctf/blob/master/mips/pwn2
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无法在要求的时间内进行处理）的可靠存储和处理。适合处理非结构化数据，包括HDFS，MapReduce基本组件。 HDFS：提供
笔者在上一篇文章《Serverless安全研究— Serverless安全风险》中介绍了责任划分原则。对于开发者而言， Serverless因其服务端托管云厂商安全能力强的特点，实际上降低了总体的安全风险。
提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家有个铺垫，简单讲一些相关开源组件。 背景篇 Hadoop: 开源的数据分析平台，解决了大数据（大到一台计算机无法进行存储，一台计算机无
感谢董飞先生投稿，推荐关注其知乎专栏 【董老师在硅谷 http://zhuanlan.zhihu.com/#/donglaoshi】 提到大数据分析平台，不得不说Hadoop系统，Hadoop到现在也超过10年的历史了，很多东西发生了变化，版本也从0.x进化到目前的2.6版本。我把2012年后定义成后Hadoop平台时代，这不是说不用Hadoop，而是像NoSQL （Not Only SQL）那样，有其他的选型补充。我在知乎上也写过Hadoop的一些入门文章 如何学习Hadoop - 董飞的回答，为了给大家
我们正处于前所未有的行业混乱的时代，这是由技术发展过快导致的，特别是在物联网领域。物联网有助于将行业转变为数据驱动的范例，开辟了巨大的机遇。一些公司正通过技术革命转换业务，而物联网的快速应用正是收到他们的支持; 制造商正在提供低成本的高端设备和物联网平台，以实现设备集成和管理。
1、部署好MinIO后，可以在浏览器输入http://127.0.0.1:9001进入到Login画面
在Windows2008 R2系统中，插入XB360手柄后能自动完成驱动安装，在【设备和打印机】中也会出现手柄，但在上面右键→游戏控制器设置却没反应，什么都没打开，虽然不影响实际游戏，但总感觉有点堵。如图：
当您将 Kudu 数据从 CDH 迁移到 CDP 时，您必须使用 Kudu 备份工具来备份和恢复您的 Kudu 数据。
FaaS 或者说serverless是一种云计算模型，其主要特点是用户根本不需要租用任何虚拟机ーー从启动虚拟机，执行代码，返回结果和停止虚拟机这些由云提供商处理的整个过程。这比其他云计算实现更具成本效益。它还使开发人员能够更加专注于开发业务逻辑，因为应用程序的某些部分由云提供程序处理。
在对数组进复制时，我们可以编写一个for循环实现，但是比较麻烦，我们可以使用System类的静态方法arraycopy()。
%SystemRoot%\system32;%SystemRoot%;%SystemRoot%\System32\Wbem;%SYSTEMROOT%\System32\WindowsPowerShell\v1.0\;C:\Program Files\VanDyke Software\Clients\;%JAVA_HOME%\bin;C:\Python27;
机器学习训练工作通常是时间和资源密集型的，因此将这一过程整合到实时自动化工作流程中可能会面临挑战。
作者｜吴建阳 翁建清 策划｜褚杏娟 AWS Elastic MapReduce(以下简称 EMR) 是集齐数据接入、存储、计算、交互式查询、机器学习等一系列开源社区组件封装的云上托管大数据平台，用户可以基于 EMR 迅速拉起一套大数据集群，用于大规模数据处理、分析，使用时可根据实际业务所需灵活调配计算资源，一定程度上降低底层基础设施运维成本。AWS 是最早将大数据管理平台上云的云厂商，查询其官网发行版本记录，能检索到的最古老版本 EMR-4.2.0 发布日期为 2015 年 11 月 18 日，当是时
在本篇文章中，我们将学习如何设计一个架构，通过该架构我们可以将文件上传到AWS S3，并在文件成功上传后触发一个Lambda函数。
本文提出了一个将轮询重定向到 Amazon Simple Storage Service（S3）的解决方案，S3 是一个由公有云提供商 Amazon Web Services（AWS）管理的高可用、可扩展和安全的对象存储服务。我们将会展现一个使用 AWS Lambda 函数的 serverless 实现，但是如果你想使用 S3 的话，并不强制要使用 AWS Lambda 函数。
在R语言中， palette 是一个用于设置颜色调色板的函数。调色板是一组预定义的颜色集合，用于绘制图形、制作图表或设置绘图设备的颜色。通过使用 palette 函数，您可以选择不同的调色板来自定义图形的颜色方案。例如，您可以使用 palette("rainbow") 来设置彩虹色调色板，或使用 palette("heat.colors") 来设置热色调色板。
在本教程中，您将学习如何使用DHCP控制台和PowerShell备份和还原Windows DHCP服务器。
编辑｜邓艳琴 完整 PPT 下载： https://qcon.infoq.cn/2023/guangzhou/presentation/5269 JuiceFS GitHub 地址： https://github.com/juicedata/juicefs
Aws Lambda是Amazon推出的“无服务架构”服务。我们只需要简单的上传代码，做些简单的配置，便可以使用。而且它是按运行时间收费，这对于低频访问的服务来说很划算。具体的介绍可以常见aws lambda的官网。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
由于公司用了minio做文档存储，所以最新学习了下rclone的使用，用来同步云存储的数据，以及为后续数据迁移做准备。
Protel 99se是一款设计电路原理图和PCB的专业软件，它是由ProklTechnology开发出来的电路板设计软件，拥有功能强大、界面简洁等特点。Protel 99se软件是由两大部分组成：电路原理图设计（Advanced Schematic）和多层印刷电路板设计（Advanced PCB）。
以前一直在用C语言，很多数据结构都是自己造的，比如链表、队列等，但是搞竞赛还是C++ 有优势，感觉好多题都是针对C++ 出题的 所以打算学学C++，所以现在先整理一下STL中一些最常用的容器的使用方法和迭代器备用。
作者：Greg Femec，Revvel资深软件开发主管(Principle Development Lead)
随着 Lakehouse 的日益普及，人们对分析和比较作为该数据架构核心的开源项目的兴趣日益浓厚：Apache Hudi、Delta Lake 和 Apache Iceberg。
语音识别技术，也被称为自动语音识别（Automatic Speech Recognition，简称ASR），其目标是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入，例如按键、二进制编码或者字符序列。语音识别技术已经发展了几十年，直到2009年，Hinton把人工智能深度学习解决方案引入语音识别中，语音识别才取得了巨大突破。
Hadoop在大数据领域享有多年垄断权，随着该领域开始出现新生力量，其统治地位正在逐渐下滑。年初的调查中，Hadoop被列为2018年大数据领域的“渐冻”趋势之一，Gartner的调查也揭示了Hado
Go 数组的长度不可改变，在特定场景中这样的集合就不太适用，Go 中提供了一种灵活，功能强悍的内置类型切片("动态数组")，与数组相比切片的长度是不固定的，可以追加元素，在追加时可能使切片的容量增大。
在构建本地数据中心的时候，出于Apache Kudu良好的性能和兼备OLTP和OLAP的特性，以及对Impala SQL和Spark的支持，很多用户会选择Impala / Spark + Kudu的技术栈。但是由于Kudu对本地存储的依赖，导致无法支持的数据高可用和弹性扩缩容，以及社区的逐渐不活跃，越来越多的用户，开始迁移到云上的Trino / Spark + Hudi 技术栈，本文通过一个实际的例子，来看一下迁移过程中发生的代码的重构和数据的迁移。
DynamoDB 是Amazon最新发布的NoSQL产品，那什么是DynamoDB呢？
Presto仅使用前两个组件：数据和元数据。它不使用HiveQL或Hive执行环境的任何一部分。
在raft论文学习-raft basics & leader election和raft论文学习-log replication文章中已经介绍了raft算法的领导人选举和日志复制，然而它们并不能充分的保证每个节点会按照相同的顺序执行相同的指令，所以需要一些约束条件来保证节点执行顺序的安全性。例如，当一个follower节点挂掉后，leader节点可能提交了很多条的日志条目，挂掉的follower节点很快重启后可能被选举为新的leader节点，新的leader节点接收日志条目后会复制给其他follower节点，会导致follower中的日志条目被覆盖，这会导致不同的节点执行的不同的指令序列。对于上述情况，raft算法通过增加约束限制来保证对给定的任意任期号，leader都包含了之前各个任期所有被提交的日志条目。
选自GitHub 机器之心编译 参与：刘晓坤、路雪、蒋思源 Parris 是一个自动化训练机器学习算法的工具。如果各位读者经常需要构建并训练机器学习模型，且花费很多时间来设置运行服务器，使用远程登录服务以监控进程等。那么这个工具将对大家十分有帮助，甚至我们都不需要使用 SSH 访问服务器以完成训练。机器之心简要介绍了该工具，更详细的内容请查看该 GitHub 项目。 项目地址：https://github.com/jgreenemi/Parris 安装 我们需要一个 AWS 账户，并将 AWS 证书加载到工
开发后端自然离不开云服务，这里选用常用的亚马逊云(AWS)作为介绍。 如国内的阿里云，腾讯云原理相同，看一下官方文档即可明白。
作者：所罗伯·斯里瓦斯塔瓦（Saurabh Shrivastava）、内拉贾利·斯里瓦斯塔夫（Neelanjali Srivastav）
将以下代码复制到notepad中另存为名称.bat类型的文件，双击运行文件结束后，则图标快捷方式箭头去掉了
参考： Mountain Duck[1] 按照官方的描述： Mountain Duck 4.5.0 是一款macos上将服务器和云存储挂载到本地桌面上，Mountain Duck能挂载Ftp、WebDEV、亚马逊云、谷歌云等云服务，可以使用任何应用程序打开远程文件，和在本地硬盘上一样可以进行添加复制删除等操作。 这里我使用的mac，win 同理。 其实相当简单，关于mountainduck 的用法，可以参见[[26-用MountainDuck将你的网盘挂载到本地]]，也就是我们上一节介绍过了的一只可爱的小鸭
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