今天这个数据库来源于《汉藏英常用新词语词典》编纂小组编纂、四川民族出版社和四川出版集团出版的《汉藏英常用新词语词典》及其增补本。具体看截图，截图包含所有字段：
目录汇总：藏汉大辞典（25228）、藏汉英信息技术词典（11763）、汉藏对照词典（82530）、汉藏英常用新词语词典（9649）。
标签：大数据
我很喜欢这种图谱、名册、字典类的数据库，像这种数据库还有《史前古生物资料图谱ACCESS数据库》、《中国鱼类资料图谱大全ACCESS数据库》、《植物结构部件资料图谱ACCESS数据库》、《全球家畜资料图谱大全ACCESS数据库》等。
几乎每一个鸟类都会对应一张图，只有28条记录图片丢失；包含目
目录概述1.explain dependency的查询与使用2.借助explain dependency解决一些常见问题2.1.识别看似等价的SQL代码实际上是不等价的：2.2 通过explain dependency验证将过滤条件在不同位置的查询区别3.查看SQL操作涉及到的相关权限信息
概述
基本概念
简介
Kafka 最初是由 LinkedIn 即领英公司基于 Scala 和 Java 语言开发的分布式消息发布-订阅系统，现已捐献给Apache 软件基金会。其具有高吞吐、低延迟的特性，许多大数据实时流式处理系统比如 Storm、Spark、Flink等都能很好地与之集成。
总的来讲，
前段时间，袋鼠云离线开发产品接到改造数据同步表单的需求。
一方面，数据同步模块的代码可读性和可维护性较差，导致在数据同步模块开发新功能和定位问题的效率很低。另一方面，整体规划上，希望在对接新的数据源时，可以不再关心表单渲染相关问题，从数据源中心新建数据源一直到数据源在数据同步模块的应用，全链路的表
扯淡时间
前段时间，办了一张流量卡。
有了新的手机号码那就可以薅一波资本主义的羊毛了，所以我在京东上使用0.1大洋包邮的价格喜提了一个多肉，（在此之前我养过挺多的花，所有的都是忘了浇水被渴死了）此次痛并思痛，一定要让我0.1大洋的的多肉看到明年的太阳。
思路
养花几乎不用管，只需要两件事
充足
前言
在OLAP实践中，在有数据更新的场景中，比如存储订单数据，我们经常会用到ReplaceingMergeTree引擎来去重数据，以获取数据的最新状态。但是ReplaceingMergeTree引擎实现数据的去重合并的操作是异步的，这样在实际查询的时候，其实是仍然有一部分数据是未进行合并的。为了
前言
本篇文章主要介绍的关于本人从刚工作到现在使用kafka的经验，内容非常多，包含了kafka的常用命令，在生产环境中遇到的一些场景处理，kafka的一些web工具推荐等等。由于kafka这块的记录以及经验是从我刚开始使用kafka，从2017年开始，可能里面有些内容过时，请见谅。温馨提醒，本文
系统架构
主题topic和分区partition
topic
Kafka中存储数据的逻辑分类；你可以理解为数据库中“表”的概念；比如，将app端日志、微信小程序端日志、业务库订单表数据分别放入不同的topic
partition分区（提升kafka吞吐量）
topic中数据的具体管理单元；
每个p
区别于通过发行版自带的仓库, 介绍如何通过 targz 文件安装 Elastic Search 服务, 使用的 Linux 为 Centos 7
下载
https://www.elastic.co/downloads/elasticsearch
选择 Linux x86_64, 下载 elasti
前言
storm和kafka集群安装是没有必然联系的，我将这两个写在一起，是因为他们都是由zookeeper进行管理的，也都依赖于JDK的环境，为了不重复再写一遍配置，所以我将这两个写在一起。若只需一个，只需挑选自己选择的阅读即可。
这两者的依赖如下:
Storm集群：JDK1.8 , Zooke
前言
在上一篇中讲述如何搭建kafka集群，本篇则讲述如何简单的使用 kafka 。不过在使用kafka的时候，还是应该简单的了解下kafka。
Kafka的介绍
Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统，它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据。
Kafka 有如下特性：
以时间复杂
前言
在上一篇 Kafka使用Java实现数据的生产和消费demo 中介绍如何简单的使用kafka进行数据传输。本篇则重点介绍kafka中的 consumer 消费者的讲解。
应用场景
在上一篇kafka的consumer消费者，我们使用的是自动提交offset下标。
但是offset下标自动提交
前言
本篇文章主要介绍的关于本人在使用MySql记录笔记的一些使用方法和经验，温馨提示，本文有点长，约1.5w字，几十张图片，建议收藏查看。
一、MySql安装
下载地址:https://dev.mysql.com/downloads/
在安装MySql之前，查看是否以及安装过MySql，如果
摘要：与伙伴一起，共建繁荣开放的GaussDB数据库新生态。
本文分享自华为云社区《华为云新一代分布式数据库GaussDB，给世界一个更优选择》，作者：华为云头条。
6月7日，在华为全球智慧金融峰会2023上，华为常务董事、华为云CEO张平安以“一切皆服务，做好金融数字化云底座和使能器”为主题发表
Hive开启向量化模式也是hiveSQL优化方法中的一种，可以提升hive查询速率，也叫hive矢量化。
问题1：那么什么是hive向量化模式呢？
问题2：hive向量化什么情况下可以被使用，或者说它有哪些使用场景呢？
问题3：如何查看hive向量化使用的相关信息？
1.什么是hive向量化模式
日志分段切分条件
日志分段文件切分包含以下4个条件，满足其一即可：
当前日志分段文件的大小超过了broker端参数 log.segment.bytes 配置的值。log.segment.bytes参数的默认值为 1073741824，即1GB
当前日志分段中消息的最小时间戳与当前系统的时间戳的差值
es操作同一个索引里数据的复制语法
复制数据：
POST _reindex
{
"source": {
"index": "source_index"
},
"dest": {
"index": "destination_index"
}
}
字段值修改
集群规划
主机名
Hadoop10
Hadoop11
Hadoop12
网络
192.168.10.10
192.168.10.11
192.168.10.12
用户
hadooproot
hadooproot
hadooproot
HDFS
NameNodeDateNode
DateNode
S
本地LEO和Remote LEO
Kafka分区的follower副本的LEO属性保存了两份：
本地LEO：在follower副本所在broker的缓存中保存一份
Remote LEO：在leader副本所在的broker的缓存中保存一份（Remote LEO）
本地LEO很简单，就是follow
客服
