CloudBASE

Linux 的软件仓库里包含了可以直接使用系统包管理工具安装的软件包。搭建环境需要用的软件包可能不包含在系统自带的软件仓库里，所以我们需要安装额外的软件仓库。 ius 新版本的 php，mysql，mariadb，git，这些你都可以在 ius 仓库里找到。先去安装一下这个仓库： sudo yum install https://centos7.iuscommunity.org/ius-relea

运行自己的软件仓库有几个优点。你可以在自己的仓库中发布自己的软件包。 你可以在自己的软件仓库中放置上游软件包或第三方软件包，从而控制你使用的软件版本。 你可以将自己的软件仓库放置在其他服务器附近，从而避免网速缓慢或镜像站点无法访问的问题。 即使你不需要创建自己的软件包，也可能想要下载特定版本软件包所需的关键依赖包， 并将这些依赖包存储在自己的仓库中，从而防止因上游发生变故而产生的任何意外 （例如，

我正在努力让Spring JPA Data为我工作，但一直在努力。问题出在这里。 我有两个域类，它们之间有一个简单的一对多关系： 我已经为每个类设置了存储库接口：CardRepository，扩展JpaRepository的用户存储库，两个存储库都注入到服务中 非常基本的设置。someMethod（） 出现问题，其中我用它的标识符查询了一个用户，然后尝试获取映射@OneToMany的列表，然后发生

在使用Spring数据存储库时发现一些奇怪的行为。 我写了这些类和接口： 当我尝试测试UserRepositoryImpl时，java。lang.StackOverflowerr被抛出 我发现save（）方法存在一些问题。此外，delete（）方法会引发stackoverflow。 我已经找到了解决办法。当我更改将存储库接口扩展为（例如）JpaUserRepository的接口的名称时，我的问题就

主要内容：1.离线数仓,2.Lambda架构,3.Kappa架构,4.Smack架构,5.湖仓一体传统数仓 离线数仓 实时数仓 Lambda架构 Kappa架构 Smack架构 数据湖架构 仓湖一体架构 1.离线数仓 2.Lambda架构 Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它的核心思想是：将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离。 （1）Batch Laye：主要负责所有的批处理操作，支撑该层的技术以Hive、Spark-SQL或MapReduce这类批处

英文自我介绍和项目介绍 Good Afternoon, my name is Wang Longjiang，graduated from Anhui University. I have been working in the Institute of Aerospace Information, Chinese Academy of Sciences for two years. Focus o

主要内容：1.ETL,2.ELT,3.ELT的演变,4.ELT的工作原理,5.什么时候我们选择ELT,6.数据湖是不是很好的ELT落脚点,7.总结ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换 1.ETL ETL - 抽取、转换、加载 从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种 ETL 集成方法是反向 ETL，它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中，如我们

写在前面：这段时间经过了一段高强度笔面，但还是颗粒无收 面试 面试官进来就说：你不会flink？ 我：了解的不多 那我们这次可能通过概率不大，但我们仍然可以就大数据来一波交流 实时： Flink的checkpoint Flink的反压 Flink的状态后端 离线： Kafka的有序性（不可全局有序，但可分区有序）面试官说不对？？我让他下去再好好看看 Kafka一定不会丢数据嘛? Spark的内存模