Hadoop概述        Hadoop是一个由Apache软件基金会开发的分布式基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序，充分利用集群的威力进行高速运算和存储。        Hadoop实现一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem,HDFS）。HDFS具有高容错性的特点，并设计它用来部署在廉价的硬件上，而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop框架的核心设计是HDFS和MapReduce。HDFS为海量数据提供了存储，而MapReduce则为海量的数据提供了计算。Hadoop核心三大组

本文于2019年7月29日完成，发布在个人博客网站上。考虑个人博客因某种原因无法修复，于是在博客园安家，之前发布的文章逐步搬迁过来。依据领导的规划，本月启动了一项业务迁移工作，作为特别行动，部门安排首席SE亲自带领南京团队交付。本次特战的目标，使用恰当的技术，重构已有的实时业务，一劳永逸的解决业务交付过程中遇到的问题。当前基于Oracle交付业务，存在的问题如下：业务方案不准确，存在反复。当前每月做一次生产上线，近期连续出现几次上线后第二天修复问题的现象，最近的一次上线，迫于方案导致的性能问题，被迫回退代码。实现方案复杂。新人上手需要花费巨量的时间来学习。故障恢复慢。遇到源系统数据延迟，数据错

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关于作者🐶程序猿周周⌨️短视频小厂BUG攻城狮🤺如果文章对你有帮助，记得关注、点赞、收藏，一键三连哦，你的支持将成为我最大的动力本文是《后端面试小册子》系列的第1️⃣2️⃣篇文章，该系列将整理和梳理笔者作为Java后端程序猿在日常工作以及面试中遇到的实际问题，通过这些问题的系统学习，也帮助笔者顺利拿到阿里、字节、华为、快手等多个大厂Offer，也祝愿大家能够早日斩获自己心仪的Offer。PS：《后端面试小册子》已整理成册，目前共十三章节，总计约二十万字，欢迎👏🏻关注公众号【程序猿周周】获取电子版和更多学习资料（最新系列文章也会在此陆续更新）。公众号后台可以回复关键词「电⼦书」可获得这份面试小册

全球气候模式降尺度方法（Downscaling）1动力降尺度（Dynamicdownscalingtechnique）2统计降尺度（Statisticaldownscalingtechnique）2.1理想预报法（PerfectPrognosis,PP）2.2模型输出统计法（ModelOutputStatistics,MOS）2.2.1经验降尺度方法（empiricaldownscalingmethods）2.2.1.1变化因子方法（changefactorapproaches）方法1：恒定缩放法/增量变化法（Constantscaling,CS/deltachangemethod)）方法2：

Kafka可视化管理工具kafka-manager安装及基本使用可参考： httos://wwwcnbloas.com/dadonaaa/o/8205302.html 线上环境规划1.消息丢失情况：消

技术概述微信小程序搜索功能的实现（前端）这个技术是做什么的用于搜索商品。在我们团队开发的小程序中，用于输入关键字搜索商品。什么情况下会使用到这个技术开发需要搜索功能的小程序的时候会用到。学习该技术的原因团队项目设计时有设计。技术的难点在哪里。组件传参。不过后来解决了。技术详述由于我在团队中负责小程序的前端部分，所以我就只展示前端的实现过程啦。一开始我为了实现搜索商品的功能，先是用的组件，在没有和后端接轨时并没有考虑到那么多的问题，所以搜索组件也搞得花里胡哨的，看上去很牛。但是后来和后端接轨了之后发现不是那么一回事啊，组件确实可以使用wx：request与后端连接，也确实能接受后端返回的数据，但

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