文章目录一.hive高可用原理说明1.HiveMetaStoreHA2.hiveserverHA二.hive高可用实现1.配置2.beeline链接测试3.zookeeper相关操作一.hive高可用原理说明1.HiveMetaStoreHAHive元数据存储在MetaStore中，包括表的定义、分区、表的属性等信息。hivemetastore配置多台，可以避免单节点故障导致整个集群的hiveclient不可用。原理如下：Active-activemodeisnotsupportedforHiveMetastore.Hence,thereisoneactiveinstanceoftheHive
webpack打包原理及流程解析1.什么是webpack?2.关键术语解析3.webpack核心概念4.webpack构建流程5.webpack应用案例6.打包分析1.什么是webpack?友情提示：a.前面会稍微有些枯燥，文字居多（建议还是过一遍），后面就劲爆了！！！b.本文干货满满，非常详细，整理资料到发布文章耗时5个小时+，请大家耐心看本质上,webpack是一个现代JavaScript应用程序的静态模块打包器。当webpack处理应用程序时,它会递归地构建一个依赖关系图，其中包含应用程序需要的每个模块,然后将所有这些模块打包成一个或多个bundle。webpack就像一条生产线,要经过
📫作者简介：小明Java问道之路，2022年度博客之星全国TOP3，专注于后端、中间件、计算机底层、架构设计演进与稳定性建设优化，文章内容兼具广度、深度、大厂技术方案，对待技术喜欢推理加验证，就职于知名金融公司后端高级工程师。 🏆2022博客之星TOP3|CSDN博客专家|后端领域优质创作者|CSDN内容合伙人🏆InfoQ(极客邦)签约作者、阿里云专家|签约博主、51CTO专家|TOP红人、华为云享专家 🔥如果此文还不错的话，还请👍关注、点赞、收藏三连支持👍一下博主~ 🍅文末获取联系🍅 👇🏻精彩专栏推荐订阅收藏👇🏻专栏系列（点击解锁）学习路线（点击解锁）知识定位🔥Redi
transformers目前大火，但是对于长序列来说，计算很慢，而且很耗费显存。对于transformer中的selfattention计算来说，在时间复杂度上，对于每个位置，模型需要计算它与所有其他位置的相关性，这样的计算次数会随着序列长度的增加而呈二次增长。在空间复杂度上，selfattention需要存储一个矩阵来保存所有位置的相关性分数，这个矩阵的大小也会随着序列长度的增加而呈二次增长。因此，对于非常长的序列，这种二次复杂度会导致计算和内存消耗急剧增加，使得模型在处理这样的输入时会变得相对缓慢且需要大量内存。这也是为什么对于超长序列，可能需要采取一些策略，如切分成短序列进行处理，或者使
本篇来聊聊OLAP与OLTP的区别以及它们各自的适用场景，以此话题为导引和大家聊聊技术视野与知识储备对于研发同学的重要性，最后站在事务处理与在线分析的角度分别论述下两个数据世界的底层构建逻辑。OLAP、OLTP的概念与区别概念了解OLAP、OLTP的概念，识别各自适用场景，发挥各自的功能优势场景特点OLTP偏向数据存储数据事务性（ACID）、实时性OLAP偏向数据分析数据计算、聚合、转换OLAP（On-LineAnalyticalProcessing）联机分析处理 基本特征是前台接收的用户数据可以立即传送到计算中心进行处理，并在很短的时间内给出处理结果，是对用户操作快速响应的方式之一。应
🌈欢迎来到Linux专栏~~基础IO(꒪ꇴ꒪(꒪ꇴ꒪)🐣,我是Scort目前状态：大三非科班啃C++中🌍博客主页：张小姐的猫~江湖背景快上车🚘，握好方向盘跟我有一起打天下嘞！送给自己的一句鸡汤🤔：🔥真正的大师永远怀着一颗学徒的心作者水平很有限，如果发现错误，可在评论区指正，感谢🙏🎉🎉欢迎持续关注！基础IO🌈欢迎来到Linux专栏~~基础IO0.感性认识`一切皆文件`1.回顾C中的文件操作🥑C读写文件🥑关于stdinstdoutstderr2.系统文件I/O🌈open&close🌈read&write3.文件描述符（fd）🎨filedescriptor（fd文件描述符）🎨理性认识一切皆文件🎨文件
目录〇、Java线程中断与阻塞的区别0.1线程中断0.2线程阻塞一、线程的中断二、中断方法2.1voidinterrupt()2.1.1可中断的阻塞2.1.2不可中断的阻塞2.1.3实践案例2.2booleanisInterrupted()2.3booleaninterrupted()2.4代码案例三、源码分析3.1interrupt()方法源码3.2isInterrupted()方法源码3.2interrupted()方法源码四、interrupt()中断行为研究4.1原理简单讲解4.2调用LockSupport.park()与LockSupport.unpark()4.2.1park/un
datax简介datax是阿里开源的用于异构数据源之间的同步工具，由于其精巧的设计和抽象，数据同步效率极高，在很多公司数据部门都有广泛的使用。本司基于datax在阿里云普通版的rds服务器上实现了通过公网，从阿里云杭州到美国西部俄勒冈awsemr集群峰值30M以上带宽的传输效率。全量传输上亿条记录、大小30G的数据，最快不到30分钟。要知道如果拉跨洋专线的话，1M带宽每个月至少需要1千大洋呢。走公网照样能达到类似的稳定性，本文通过原理设计来阐述我们是如何基于datax做到的。datax工作原理在讲解datax原理之前，需要明确一些概念：Job:Job是DataX用以描述从一个源头到一个目的端的
霍夫圆变换的基本原理与霍夫线变换大体类似对直线来说，一条直线能由极径极角（r，θ）表示，而对于圆来说，我们需要三个参数：圆心（a，b），半径r笛卡尔坐标系中圆的方程为：(x-a)2+(y-b)2=r2化简便可得到：a=x-r·cosθb=y-r·sinθ对于（x0，y0），我们可以将通过这一点的所有圆统一定义为：a=x0-r·cosθb=y0-r·sinθ这就意味着每一组（a，b，r）代表一个通过点（x0,y0）的圆。对于一个给定点（x0,y0），我们可以在三维直角坐标系中，绘出所有通过它的圆。最终我们将得到一条三维的曲线。我们可以对图像中所有的点进行上述操作.。如果两个不同点进行上述操作后得
本文来说下SpringBoot中的自动装配机制。SpringBoot最强大的功能就是把我们常用的场景抽取成了一个个starter（场景启动器），通过SpringBoot为我们提供的这些场景启动器，我们再进行少量的配置就能使用相应的功能。文章目录概述什么是SpringBoot约定优于配置自动装配@SpringBootConfiguration注解@ComponentScan注解@EnableAutoConfiguration注解@Import注解@AutoConfigurationPackage注解谈谈SPI机制本文小结概述如果我们想要使用传统意义上的Spring应用，那么需要配置大量的xml文
