在第一篇介绍Hazelcast的文章已经提到，Hazelcast为Java中绝大部分数据结构提供了分布式实现。我们常用的Map、List、Queue等数据结构可以用Hazelcast的实现类在多个集群节点之间共享数据。本篇将介绍Map的分布式实现方式和使用方法，后续的博文再简要说明Set、Queue、List、Ringbuffer、Topic、Lock等数据结构的配置和使用方法。如果你对Hazelcast的基础知识还不太了解，建议先阅读本人前面关于Hazelcast介绍的三篇博文——Hazelcast介绍、Hazelcast基本配置、Hazelcast集群功能详解。
答案：MongoDB是一个基于文档的NoSQL数据库，它使用BSON（一种类似JSON的二进制格式）来存储数据。与关系型数据库相比，MongoDB没有固定的数据模式，支持非结构化数据的存储，且水平扩展性强。MongoDB更适合于需要快速迭代开发、数据模型经常变动的应用场景。
将主存储器用作存储区域而不是使用磁盘是并不是一种全新的尝试。你可以在日常生活中发现许多使用主内存DBMS(数据库管理系统)（MMDB）执行比磁盘快得多的情况。一个例子是你使用手机的时候。当你发短信或给你的朋友打电话时，大多数移动服务提供商会使用MMDB来让你尽快获取朋友的信息。
“分布式”、“集群服务”、“网格式内存数据”、“分布式缓存“、“弹性可伸缩服务”——这些牛逼闪闪的名词拿到哪都是ITer装逼的不二之选。在Javaer的世界，有这样一个开源项目，只需要引入一个jar包、只需简单的配置和编码即可实现以上高端技能，他就是 Hazelcast。
摘要：很多 DBA 同学经常会遇到要从一个数据库实时同步到另一个数据库的问题，同构数据还相对容易，遇上异构数据、表多、数据量大等情况就难以同步。我自己亲测了一种方式，可以非常方便地完成 MySQL 数据实时同步到Hazelcast Cloud，跟大家分享一下，希望对你有帮助。
Hazelcast作为一个高度可扩展的数据分发和集群平台，提供了高效的、可扩展的分布式数据存储、数据缓存。Hazelcast是开源的，在分布式技术方面，Hazelcast提供了十分友好的接口供开发者选择，如Map，Queue，ExecutorService, Lock和Jcache。 Hazelcast的稳定性很高，分布式应用可以使用Hazelcast进行存储数据、同步数据、发布订阅消息等。Hazelcast是基于Java开发的，其客户端有Java, C/C++, .NET以及REST。Hazelcast同时也支持memcache协议。它很好的支持了Hibernate，可以很容易的在当今流行的数据库系统中应用。 如果你在寻找一个基于内存的、可扩展的以及对开发者友好的NoSql，那么Hazelcast是一个很不错的选择！
1. 它是用Java编写的。 2. 与其他一些内存数据库(如redis)不同，Hazelcast是多线程的，这意味着可从所有可用的CPU内核中受益。 3. 与其他内存数据网格不同 - 它设计用于分布式环境。它支持每个群集无限数量的map和缓存。
在入门及使用案例一文介绍了什么是Hazelcast，并展示了一个简单的使用例子。原理大家都懂了，后面的篇章会给兄弟们更多干货。
这篇文章来讲优化规则HiveAggregateProjectMergeRule，主要功能是将Project投影操作之上的Aggregate聚合函数操作两者进行合并，前提是只有当聚合函数的GroupBY分组表达式和参数是字段引用（即，不是表达式）时，才满足优化规则使用条件。如果识别到Project上的Aggregate操作，如果是通过Project做的汇总，进行两者合并或将Project移除，即group by 字段和投影字段相同，将两者合并。在某些情况下，此规则具有修剪的效果：聚合将使用比Projetct投影操作更少的列。
原标题：Spring认证|Spring Data JPA 参考文档五(内容来源：Spring中国教育管理中心）
简单说，忽略列存储概念，将之认为压缩的行存储。列存储是这个概念的扩展，在下节解释。最基本的磁盘数据结构是B-tree，以TID为索引列。注意，这不是现有的Btree索引，而是独立于表数据存储的另外新Btree。
要将Hazelcast添加到Spring Boot应用程序，只需要两个依赖项。下我们需要配置Hazelcast实例。有两种方法可以做到这一点： 1. 通过Java配置。 2. 通过创建hazelcast.xml配置文件。 我们选择第一个方式：
在当前的最新版本中，Vert.x官方只实现了利用Hazelcast来创建集群。当然，如果可以的话，也可以通过ClusterManager接口实现或引入需要的集群管理工具。（3.3.0已经提供了Ignite的技术预览版，期待早日实现）。本文将说明Vert.x是如何利用Hazelcast来创建和管理集群的，同时你也会了解到Vertx如何创建单机实例。
Hazelcast是一款开源的内存数据网格（In-Memory Data Grid, IMDG）解决方案，专为分布式环境设计，提供了极高的数据访问速度和弹性扩展能力。它允许开发者将数据存储在内存中，通过分布式计算提高应用的性能和可伸缩性。本文将深入浅出地介绍Hazelcast的核心概念、常见问题、易错点及其解决策略，并通过代码示例帮助读者快速上手。
该字段存取表达用于选择从记录中的值或将投射一个记录或表一个具有更少的字段或列，分别。
此约束指定字段f1和f2的值组合必须始终是唯一的，即使这两个字段本身的值可能不是唯一的。可以为此约束指定一个、两个或多个字段。
PS：另外就是——根据基准测试，Hazelcast在获取数据方面比Redis快56％，在设置数据方面比Redis快44％。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
PCA（Principal Component Analysis）是一种常用的数据分析方法。PCA通过线性变换将原始数据变换为一组各维度线性无关的表示，可用于提取数据的主要特征分量，常用于高维数据的降维。 PCA的作用 你手上有一批数据，但是特征太多，你感觉数据太稀疏了 你选了一堆特征，但是感觉某些特征之间的相关性太高了，比如用户月消费预测的时候，你选了用户身高以及用户性别这两个特征，一般男生的身高比较高，你觉得特征有点冗余 你的小霸王内存不够，内存只有4个G，装不下太大的矩阵，但是你又不想减少训练数据，N
【原文地址】https://docs.mongodb.com/manual/ MongoDB CRUD操作（一） 主要内容：CRUD操作简介，插入文档，查询文档。 CRUD操作包括创建、读取、更新和删除文档。 创建操作 执行创建或者插入操作可向集合中添加文档。如果集合不存在，插入操作会创建此集合。 MongoDB提供下列方法向集合中插入文档： db.collection.insert() db.collection.insertOne() 3.2版本新增 db.collection.insertMany(
如下图所示，我们已知一张栅格图像以及其上的几个点要素；本文就以此数据为例，介绍获取点要素所处行列号的方法。
Apache Pig是MapReduce的一个抽象，它是一个工具/平台（所以说它并不完全是一门语言），用于分析较大数据集，并将其表示为数据流；
[root@k8s-master ~]# kubectl run nginx-deploy --image=nginx:1.14-alpine --port=80 --replicas=1 Flag --replicas has been deprecated, has no effect and will be removed in the future. # 1.18已经不支持replicas了 pod/nginx-deploy created
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data R2DBC框架教程三（Spring中国教育管理中心）
缓存抽象不提供实际存储，并依赖于 org.springframework.cache.Cache 和 org.springframework.cache.CacheManager 接口实现的抽
这篇文章来讲优化规则AggregateProjectPullUpConstantsRule，顾名思义是将Aggregate汇总操作中常量字段上拉到Project投影操作中的优化规则，主要功能从Aggregate聚合中删除常量键。常量字段是使用RelMetadataQuery.getpulldupredicates（RelNode）推导的，其输入不一定必须是Project投影操作。但此Rule规则从不删除最后一列，简单来讲，如果groupBy字段只有一列，而且为常量，也不会执行此优化，因为聚合Aggregate（[]）返回1行，即使其输入为空。由于转换后的关系表达式必须与原始关系表达式匹配，为等价变换，因此常量被放置在简化聚合Aggregate上方的Project投影中。
PCA 的数学原理和可视化效果 本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。 但是当我们在做降维的时
本文结构： 什么是 PCA 数学原理 可视化效果 ---- 1. 什么是 PCA PCA (principal component analysis, 主成分分析) 是机器学习中对数据进行降维的一种方法。 例如，我们有这样的交易数据，它有这几个特征：(日期, 浏览量, 访客数, 下单数, 成交数, 成交金额)，从经验可知，“浏览量”和“访客数”，“下单数”和“成交数”之间会具有较强的相关关系。这种情况下，我们保留其中的两个维度就可以保证原有的信息完整。 但是当我们在做降维的时候，会丢失掉一部分信息。 例如,
数据库显示： SHOW DATABASES; 关系型数据库对象： 库 表 索引 视图 约束 存储过程 存储函数 触发器 游标 用户 权限 事务 表： 行： row 列： column, field 字段名称，数据类型，类型修饰 字符： CHAR(n) VARCHAR(n) BINARY(n) VARBINARY(n) TEXT BLOB 数值： 精确数值，整型： TINYINT SMALLINT MEDIUMINT INT BIGINT 近似数值，浮点型： FLOAT DOUBLE 日期时间： DATE TIME DATETIME STAMP 布尔： 修饰符： UNSIGNED 无符号 NOT NULL 非空 常用 DDL: DREATE ALTER DROP DML: INSERT UPDATE DELETE 一. DCL: GRANT REVOKE 创建数据库 CREATE DATABASE database_name; CREATE DATABASE IF NOT EXISTS database_name; 删除数据库(不可逆) DROP DATABASE db_name; 创建表 CREATE TABLE tb_name(col1,col2,...); USE mydb;设定默认数据库 eg. CREATE TABLE students(Name CHAR(20) NOT NULL,AGE TINYINT UNSIGNED,Gender CHAR(1) NOT NULL); 查看表 SHOW TABLES FROM db_name; 查看表结构 DESC tb_name; 删除表 DROP TABLE tb_name; 修改表 ALTER TABLE tb_name; MODIFY CHANGE ADD eg. ALTER TABLE students ADD course VARCHAR(100); ALTER TABLE students CHANGE course Course_new VARCHAR(100) AFTER name; 二. DML: INSERT INTO tb_name (col1,col2,...) VALUES|VALUE('STRING','NUMBLE'); INSERT INTO tb_name (col1,cole,...) VALUES|VALUE('STRING','NUMBLE',...),('STRING','NUMBLE'); eg. INSERT INTO students (Name,Course)VALUES ('ZhangSan','Math'),('Lisi','English'); INSERT INTO students ('Xiaoming','gym',23,'M'); UPDATE tb_name SET column=value WHERE eg. UPDATE students SET Course='Math' WHERE Name='Xiaoming'; DELETE FROM tb_name WHERE CONDITION; 选择和投影 选择：行 投影：列 同时选择投影：一个交集 eg. SELECT Name ,Course FROM students WHERE Gender='M'; 选择 SELECT 字段 FROM tb_nameWHERE CONDITION *: 所有字段 WHERE:没有条件表示显示所有行 创建用户 CREATE USER 'USERNAME'@'HOST' DIENTIFIED BY 'PASSWORD'; DROP USER 'USERNAME'@'HOST'; HOST: IP HOSTNAME NETWORK 通配符 _:匹配任意单个字符， 172.16.0._ %:匹配任意字符， Jerry@'%' 三. DCL: GRANT pri1,pri2,... ON DB_NAEM.TB_NAME TO 'USERNAME'@'HOST'[IDENTIFIED BY 'PASSWORD']; REVOKE pri1,pri2,... ON DB_NAME.TB_NAEM FROM 'USERNAME'@'HOST'; SHOW GRANTS FOR 'USERNAME'@'HOST';
Apache Solr 是广泛使用的搜索引擎。有几个著名的平台使用 Solr；Netflix 和 Instagram 是其中的一些名称。我们在 tajawal 的应用程序中一直使用 Solr 和 ElasticSearch。在这篇文章中，我将为您提供一些关于如何编写优化的 Schema 文件的技巧。我们不会讨论 Solr 的基础知识，我希望您了解它的工作原理。 虽然您可以在 Schema 文件中定义字段和一些默认值，但您不会获得必要的性能提升。您必须注意某些关键配置。在这篇文章中，我将讨论这些配置，您可以使用它们在性能方面充分利用 Solr。 事不宜迟，让我们开始了解这些配置是什么。
外键是引用另一个表的字段；存储在外键字段中的值是唯一标识另一个表中的记录的值。此引用的最简单形式如下例所示，其中外键显式引用Customers表中的主键字段CustID：
Mongo 是 humongous 的中间部分，在英文里是“巨大无比”的意思。所以 MongoDB 可以翻译成“巨大无比的数据库”，更优雅的叫法是“海量数据库”。Mongodb是一款非关系型数据库，说到非关系型数据库，区别于关系型数据库最显著的特征就是没有SQL语句，数据没有固定的数据类型，关系数据库的所使用的SQL语句自从 IBM 发明出来以后，已经有 40 多年的历史了，但是时至今日，开发程序员一般不太喜欢这个东西，因为它的基本理念和程序员编程的想法不一致。后来所谓的 NoSQL 风，指的就是那些不用 SQL 作为查询语言的数据存储系统，而文档数据库 MongoDB 正是 NoSQL 的代表。看一下当下数据库的排名就会发现，目前排在Mongodb数据库前面的无一例外是老牌的关系型数据库，而在NoSQL序列中，Mongodb排名第一，且有上升的趋势。
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程七(内容来源：Spring中国教育管理中心）
一次，遇到一个问题，需要计算ArcMap中一个图层的所有面要素的面积。如图，这个图层中包括多个省级行政区矢量面要素，现在需要分别计算其中每一个要素各自的面积。
在开始准备考试前一定要阅读CNCF 官方考试大纲，了解 CKA 考察考生的主要内容，以在备考时做到知己知彼，有的放矢，根据该考试大纲进行针对性的准备和练习。该大纲会根据 K8s 的版本进行更新，但每个版本中涉及的考试内容变化不大，下面是我准备考试时的版本（v1.22）要求的主要内容：
原标题：Spring认证中国教育管理中心-Spring Data MongoDB教程十四(内容来源：Spring中国教育管理中心）
对于数组和Series而言，维度就是shape返回的数值shape中 返回了几个数字，就是几维。
在前2篇博文中，介绍了 Hazelcast的基本原理 和 Hazelcast基本配置。后续的博文会逐一介绍Hazelcast的主要功能组件。本篇将详细说明Hazelcast集群组建、集群数据通信相关的内容，大家可以用来当做使用Hazelcast的帮助文档、或进行技术决策分析的指导文档。
特征降维一般有两类方法：特征选择和特征抽取。特征选择即从高纬度的特征中选择其中的一个子集来作为新的特征；而特征抽取是指将高纬度的特征经过某个函数映射至低纬度作为新的特征。常用的特征抽取方法就是PCA。
在client-go/applyconfigurations/core/v1/execaction.go文件中，定义了与Kubernetes的ExecAction API对象相关的配置和操作。
"MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳，本
Hazelcast 是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架 , 它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置, 就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的分布式内存计算能力，可以带你瞬间进入内存计算的时代。
如果用户量增加后为了解决吞吐量问题，需要引入集群，在openfire中提供了集群的支持，另外也实现了两个集群插件：hazelcast和clustering。为了了解情况集群的工作原理，我就沿着openfire的源代码进行了分析，也是一次学习的过程。 首先理解集群的一些简单概念 集群的目的是让多个实例像一个实例一样运行，这样就可以通过增长实例来增长计算能力。也就是所谓的分布式计算问题，这其中最为关注的一个特性就是——CAP理论，也就是所谓的一致性、可用性、分区容错性。集群中最核心解决的问题就是CAP。 CAP
文章：Simple-BEV: What Really Matters for Multi-Sensor BEV Perception? 作者：Adam W. Harley ， Zhaoyuan Fan
时不时地，我们所有人都面临着限制我们的外部 API 的问题——出于多种原因，我们应该限制对我们 API 的调用的某些功能。
本文尝试在springboot下组建一个3节点的hazelcast集群。基础配置使用参考 Hazelcast4.2.2 在springboot下的使用
Hazelcast是一款由Hazelcast开发的基于jvm环境的为各种应用提供分布式集群服务的分布式缓存解决方案。可以嵌入到java、c++、.net等开发的产品中使用。 其主要功能有：
map: default: in-memory-format: BINARY metadata-policy: CREATE_ON_UPDATE statistics-enabled: true optimize-queries: true cache-deserialized-values: ALWAYS backup-count: 1 async-backup-count: 0 time-to-live-seconds: 0 max-idle-seconds: 0 eviction-policy: NONE max-size: policy: PER_NODE max-size: 0 eviction-percentage: 25 min-eviction-check-millis: 100 merge-policy: batch-size: 100 class-name: PutIfAbsentMergePolicy read-backup-data: false hot-restart: enabled: false fsync: false map-store: enabled: true initial-mode: LAZY class-name: com.hazelcast.examples.DummyStore write-delay-seconds: 60 write-batch-size: 1000 write-coalescing: true properties: jdbc_url: my.jdbc.com near-cache: max-size: 5000 time-to-live-seconds: 0 max-idle-seconds: 60 eviction-policy: LRU invalidate-on-change: true in-memory-format: BINARY cache-local-entries: false eviction: size: 1000 max-size-policy: ENTRY_COUNT eviction-policy: LFU wan-replication-ref: my-wan-cluster-batch: merge-policy: com.hazelcast.map.merge.PassThroughMergePolicy filters: - com.example.SampleFilter - com.example.SampleFilter2 republishing-enabled: false indexes: name: ordered: false age: ordered: true attributes: currency: extractor: com.bank.CurrencyExtractor entry-listeners: - class-name: com.your-package.MyEntryListener include-value: false local: false partition-lost-listeners: - com.your-package.YourPartitionLostListener quorum-ref: quorumRuleWithThreeNodes
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