在有些python 的介绍中，元组被称为不可变列表，这其实是不准确的，没有完全概括元组的特点。元组除了用作不可变列表，还可以用于没有字段名的记录。
PutDatabaseRecord处理器使用指定的RecordReader从传入的流文件中读取（可能是多个，说数组也成）记录。这些记录将转换为SQL语句，并作为一个批次执行。如果发生任何错误，则将流文件路由到failure或retry，如果执行成功，则将传入的流文件路由到success。处理器执行的SQL语句类型通过Statement Type属性指定，该属性接受一些硬编码的值，例如INSERT，UPDATE和DELETE，使用“Use statement.type Attribute”可以使处理器获取流文件属性中的语句类型。
应用程序不可避免地需要随时间而变化、调整。在大多数情况下，更改应用程序功能时，也需要更改其存储的数据：可能需要捕获新的字段或记录类型，或者需要以新的方式呈现已有数据。
来源：juejin.cn/post/6886019929519177735 使用fluent mybatis可以不用写具体的xml文件，通过java api可以构造出比较复杂的业务sql语句，做到代码逻辑和sql逻辑的合一。不再需要在Dao中组装查询或更新操作，在xml或mapper中再组装参数。那对比原生Mybatis, Mybatis Plus或者其他框架，FluentMybatis提供了哪些便利呢？ 需求场景设置 我们通过一个比较典型的业务需求来具体实现和对比下，假如有学生成绩表结构如下: creat
Bucketing可以让你速分类报表的记录而不用创建公式或自定义字段。当你创建一个Bucket字段后,你可以定义多个组(buckets)用于分类报表中的记录。
本文介绍下Java对象属性复制组件（MapStruct），以及项目中引入遇到的坑。
做数据分析和人工智能运算前常常需要大量的数据准备工作，也就是把各种数据源以及各种规格的数据整理成统一的格式。因为情况非常复杂多样，很难有某种可视化工具来完成此项工作，常常需要编程才能实现。
Kotlin的设计初衷是开发效率更高的Java，可以适用于任何Java涉及的应用场景，除了常见的信息管理系统，还能用于WebServer、Android项目、游戏开发，通用性比较好。Scala的设计初衷是整合现代编程范式的通用开发语言，实践中主要用于后端大数据处理，其他类型的项目中很少出现，通用性不如Kotlin。SPL的设计初衷是专业的数据处理语言，实践与初衷一致，前后端的数据处理、大小数据处理都很适合，应用场景相对聚焦，通用性不如Kotlin。
Protocol Buffer是Google的语言中立的，平台中立的，可扩展机制的，用于序列化结构化数据 - 对比XML，但更小，更快，更简单。您可以定义数据的结构化，然后可以使用特殊生成的源代码轻松地在各种数据流中使用各种语言编写和读取结构化数据。
注解是Java很强大的部分，但大多数时候我们倾向于使用而不是去创建注解。例如，在Java源代码里不难找到Java编译器处理的@Override注解，Spring框架的@Autowired注解， 或Hibernate框架使用的@Entity 注解，但我们很少看到自定义注解。虽然自定义注解是Java语言中经常被忽视的一个方面，但在开发可读性代码时它可能是非常有用的资产，同样有助于理解常见框架（如Spring或Hibernate）如何简洁地实现其目标。
默认的，字段的标签(Lable，即用户可见字段名称)为对应字段名称开头字母改成大写后的值，可通过 string 字段属性改成修改字段Label
所有涉及跨进程通信的地方，都需要对数据进行编码（Encoding），或者说序列化（Serialization）。因为持久化存储和网络传输都是面向字节流的。序列化本质上是一种“降维”操作，将内存中高维的数据结构降维成单维的字节流，于是底层硬件和相关协议，只需要处理一维信息即可。
本章的前半部分提到的编码框架目前在GO领域如鱼得水，并且有不少成熟的产品诞生，如果是GO工作者必然会接触，如果仅仅是试图了解该领域设计的一些技术架构，这一章更多的是扫盲和拓展眼界。
因为工作中gRPC使用非常频繁，而gRPC的默认序列化编码采用的也是Protocol Buffers。业界也盛传其效率及其高效:
杨鑫奇数据库设计经验之谈 一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务 + 50% 的软件] 所组成，而 50% 的成功软件又有 [25% 的数据库 + 25% 的程序] 所 组成，数据库设计的好坏是一个关键。如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。有关数据库设计的材料汗牛充栋， 大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据 库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据
本篇作为【SparkSQL编程】系列的第三篇博客,为大家介绍的是RDD、DataFrame、DataSet三者的共性和区别。
一个成功的管理系统，是由：[50% 的业务 + 50% 的软件] 所组成，而 50% 的成功软件又有 [25% 的数据库 + 25% 的程序] 所组成，数据库设计的好坏是一个关键。如果把企业的数据比做生命所必需的血液，那么数据库的设计就是应用中最重要的一部分。有关数据库设计的材料汗牛充栋，大学学位课程里也有专门的讲述。不过，就如我们反复强调的那样，再好的老师也比不过经验的教诲。所以我归纳历年来所走的弯路及体会，并在网上找了些对数据库设计颇有造诣的专业人士给大家传授一些设计数据库的技巧和经验。精选了其中的 60 个最佳技巧，并把这些技巧编写成了本文，为了方便索引其内容划分为 5 个部分：
程序员进阶网站：https://offercome.cn 大家好，我是Tom哥。 最近看到一个 ORM 框架 Fluent Mybatis 挺有意思的，整个设计理念非常符合工程师思维。 我对官方文档的部分内容进行了简单整理，通过这篇文章带你看看这个新晋 ORM 框架。 官方文档：https://gitee.com/fluent-mybatis/fluent-mybatis/wikis 提前声明一下：对于这类个人维护和开发的框架，如果没有充分的了解，一定一定一定不要用在正式的项目上！不然后续遇到问题会很麻烦的！！！我目前对于 Fluent Mybatis 这个框架也仅仅是感兴趣，想要学习一下它的内部设计。 Fluent Mybatis 介绍 何为 Fluent Mybatis？ Fluent Mybatis, 是一款 Mybatis 语法增强框架, 综合了 Mybatis Plus, Dynamic SQL, JPA 等框架特性和优点, 利用 annotation processor 生成代码。 Fluent Mybatis 有什么亮点？ 使用 Fluent Mybatis 可以不用写具体的 XML 文件，通过 Java API 可以构造出比较复杂的业务 SQL 语句，做到代码逻辑和 SQL 逻辑的合一。不再需要在 Dao 中组装查询或更新操作，在 XML 或 Mapper 中再组装参数。 项目地址：https://gitee.com/fluent-mybatis/fluent-mybatis
搞即时通讯IM方面开发的程序员，在谈到通讯层实现时，必然会提到网络编程。那么计算机网络编程中的一个非常基本的问题：到底该怎样组织Client与server之间交互的数据呢？
FlatBuffers 是一个序列化开源库，实现了与 Protocol Buffers，Thrift，Apache Avro，SBE 和 Cap'n Proto 类似的序列化格式，主要由 Wouter van Oortmerssen 编写，并由 Google 开源。Oortmerssen 最初为 Android 游戏和注重性能的应用而开发了FlatBuffers。现在它具有C ++，C＃，C，Go，Java，PHP，Python 和 JavaScript 的端口。
RDBMS(Relational Database Management System)即关系数据库管理系统，在开始之前，先了解下RDBMS的一些术语：
大海：这个得看这个网站的数据查询反馈机制，有的比较简单，有的可能加了很多安全机制，那样就比较复杂。
Record Patterns 是 Java 16 中引入的一个新特性，它允许我们在模式匹配中使用记录类型（record types）。记录类型是一种新的类声明形式，用于定义不可变的数据对象。而 Record Patterns 则提供了一种简洁的方式来进行模式匹配，并且可以方便地从记录类型中提取字段值。
Java代码俯身指南，主要为Java开发人员提供代码复审参考，快捷有效提出修改意见。
Flink DataStream 应用程序所处理的事件以数据对象的形式存在。函数调用时会传入数据对象，同时也可以输出数据对象。因此，Flink 在内部需要能够处理这些对象。当通过网络传输或者读写状态后端、检查点以及保存点时，需要对它们进行序列化和反序列化。为了能够更高效的做到这一点，Flink 需要详细了解应用程序处理的数据类型。Flink 使用类型信息的概念来表示数据类型，并为每种数据类型生成特定的序列化器、反序列化器以及比较器。
Table.Min(table as table, comparisonCriteria as any, optional default as any) as any
一个记录值是字段的有序序列。甲字段由一个的字段名，这是一个文本值唯一地标识记录内的字段，以及字段值。字段值可以是任何类型的值，包括记录。可以使用初始化语法构造记录，如下所示：
因为近期要写嵌套for循环，由于运算量有点大，耗时比较久。所以就在谷歌上搜了搜有没有办法可以提升python for loop的速度，然后就发现了非常好用的模块：Numba
你好，我是 Guide。最近看到一个 ORM 框架 Fluent Mybatis 挺有意思的，整个设计理念非常符合工程师思维。
了解一个组件的最好方式是先使用该组件，今天我们就来聊聊如何通过java api对iceberg进行操作。
反射是一种功能强大且复杂的机制。它主要是动态地创建类型的实例，将类型绑定到现有对象，或从现有对象中获取类型。然后，可以调用类型的方法或访问其字段和属性。
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之前刷TW的时候在墙外看到老外分享的这款使用IIS的本地模块构建IIS后门，功能可以自定义命令执行，dumhash等。感觉不错。于是下了下来试了下，测试有一点小瑕疵，随即修改了下，原版项目地址(https://github.com/0x09AL/IIS-Raid)。
sql注入是就是通过把SQL语句插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
为形成统一的 Go 编码风格，提高代码的可读性、安全性和易维护性，在 Google Golang 代码规范 的基础上，给出编码风格建议。使用时，可根据实际情况进行了调整和补充。
Qt 是一个跨平台C++图形界面开发库，利用Qt可以快速开发跨平台窗体应用程序，在Qt中我们可以通过拖拽的方式将不同组件放到指定的位置，实现图形化开发极大的方便了开发效率，本章将重点介绍QSqlDatabase数据库模块的常用方法及灵活运用。
为了让这个库更好用，我比较研究了各语言的主流ORM库，发现有一些语言的ORM库确实很好用，而有另外一些语言的库那不是一般的难用。
之前给大家介绍的Aorm库，都用上了吗？这可是迄今为止我见过的，go领域最好用的数据库操作库了。
在需要存储较长字符串到数据库中时往往需要使用一些特殊类型的字段，在Oracle中即blob和clob字段，一般而言：Clob字段存储字符信息，比如较长的文字、评论，Blob字段存储字节信息，比如图像的base64编码。
Postgresql中支持两种行类型，两种类型使用上有一些区别，本篇结合实例简单介绍。
Protobuf是Protocol Buffers的简称，它是Google公司开发的一种数据描述语言，用于描述一种轻便高效的结构化数据存储格式，并于2008年对外开源。Protobuf可以用于结构化数据串行化，或者说序列化。它的设计非常适用于在网络通讯中的数据载体，很适合做数据存储或 RPC 数据交换格式，它序列化出来的数据量少再加上以 K-V 的方式来存储数据，对消息的版本兼容性非常强，可用于通讯协议、数据存储等领域的语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据格式。开发者可以通过Protobuf附带的工具生成代码并实现将结构化数据序列化的功能。
SELECT语句从一个或多个表或视图中选择一行或多行数据。下面的示例显示了一个简单的SELECT：
今天的命令操作是基于某个数据库而言的，也就是说要先进入到某个数据库，使用命令use 数据库名称，例如 use ljydb; 1.创建数据表 Create table 表名（字段名 字段类型 约束类型） 按照以上格式创建数据表，注意一定要使用英文输入法下的符号，每个关键词后有一个空格。 举例创建用户表ljy_userinfo Create table ljy_userinfo ( userid int(11), username varchar(20), password varchar(20), Create_time datetime ) 以上代码创建了用户信息表ljy_userinfo，字段分别为用户编号，用户名称，密码，创建时间。 创建完成后使用show tables;查看数据库中的表 我们也可以使用命令desc table 表名称 来查看创建的数据表的列。
hive修改字段类型语句：alter table 表名 change column 原字段名 新字段名 字段类型; alter table user_chain change column u_register u_registe date;（u_register原类型为string类型） 这样修改会报一个错误： FAILED: Execution Error, return code 1 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.DDLTask. Unable to alter table. The following columns have types incompatible with the existing columns in their respective positions : u_registe 原因分析：hive内部的类型转换的限制。总结为： 1、我们能够修改整型字段为double类型字段，因为double类型能够承载整型数据， 但是我们修改double类型字段为整型字段会有问题，因为整型字段不能够满足double数据 2、任何类型基本都可以转为字符串，任何double、float、int类型的数据都可以作为字符串处理 3、数据类型的转换为转换后的数据不会截断原来的数据
Protocol buffers 是一种语言中立，平台无关，可扩展的序列化数据的格式，可用于通信协议，数据存储等。
自2014年大数据首次写入政府工作报告，大数据已经发展7年。大数据的类型也从交易数据延伸到交互数据与传感数据。数据规模也到达了PB级别。
1、在内存中，数据是保存在对象、结构、列表、数组、哈希表、树、等等。这些数据结构在内存之中被优化为CPU可以高效访问和操作的结构（通常这是操作系统的任务，并不需要程序员操心）。
目录1 概览1.1 什么是protocolbuffer1.2 他们如何工作1.3Python
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
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