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$$Q(s,a) = \mathbb{E}\left[ \sum_{t=0}^{\infty} \gamma^t r_t | s_0 = s, a_0 = a \right]$$ 使用强化学习框架实现动态决策。开发人员需同时掌握软件工程方法与AI算法原理，重点关注系统的实时性、安全性和可解释性。
2025-05-31 11:54:29
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原创 HiveSQL语法全解析与实战指南
HiveSQL完整语法体系解析与应用指南 本文系统梳理了HiveSQL的核心语法体系，包含DDL、DML和DQL三大语言模块。重点分析了Hive特有的分区/分桶机制、复杂数据类型支持、动态分区插入等特性，对比了与传统SQL在索引、事务支持和执行模式上的关键差异。同时提供了包括向量化查询、小文件合并等优化配置建议，强调ORC/Parquet格式的性能优势。通过掌握这些特性，可有效提升PB级数据处理效率，充分发挥Hive在大数据仓库中的优势。
2025-05-31 11:52:09
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原创 揭秘Hive：大数据处理的核心利器
的核心工具，通过 SQL 语法简化了大数据处理，适合离线批处理场景。尽管存在高延迟的缺点，但其易用性、扩展性和与 Hadoop 生态的深度集成，使其在大数据领域仍占据重要地位。理解 Hive 的元数据管理、执行引擎优化和存储格式选择，是高效使用 Hive 的关键。将结构化数据文件映射为数据库表，通过 SQL 语法进行查询和分析，底层依赖 Hadoop 的分布式计算和存储能力。 是建立在 Hadoop 上的 。Hive 是 Hadoop 生态中。
2025-05-29 10:32:44
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原创 Hadoop MapReduce：大数据处理利器
摘要：Hadoop MapReduce是一种分布式计算框架，采用"分而治之"思想处理大规模数据，包含Map（映射）和Reduce（归约）两个核心阶段。其工作流程包括输入分片、Map处理、Shuffle&Sort和Reduce汇总，最终结果存入HDFS。典型应用如词频统计（WordCount）。优点是扩展性强、容错性高，但存在高延迟和磁盘I/O开销。相比Apache Spark，MapReduce更适合离线批处理而非实时计算。作为Hadoop生态核心，它在大数据离线处理领域仍具重要
2025-05-29 10:28:43
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原创 YARN架构解析：大数据资源管理核心
YARN是Hadoop2.0引入的核心资源管理系统，采用主从架构设计，包含ResourceManager、NodeManager和ApplicationMaster三大组件。它将资源管理与任务调度解耦，支持多种计算框架（如MapReduce、Spark），具有高扩展性（支持数万节点）和高容错性。YARN通过Container抽象化资源分配，提供FIFO、Capacity和Fair三种调度策略，适合多租户共享集群、批处理和交互式查询等场景。相比MapReducev1，YARN在资源利用率、扩展性和框架支持方面
2025-05-28 18:27:17
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原创 HDFS：解锁大数据存储的奥秘
HDFS是Hadoop生态系统的核心存储组件，专为海量数据设计。采用主从架构，NameNode管理元数据，DataNode存储数据块（默认3副本）。支持高容错性、高吞吐量，适合批量处理TB/PB级数据，但不适合低延迟访问或频繁修改场景。其副本机制和故障自动恢复确保数据可靠性，而数据本地性优化计算性能。典型应用于日志存储、数据仓库等离线分析场景。常用命令包括文件上传下载、目录操作等。相比本地文件系统，HDFS具有更好的扩展性和容错能力，但小文件处理效率较低，需要合理配置参数。
2025-05-28 18:23:49
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原创 VMware安装Ubuntu
分享安装过程中的经验与教训推荐进一步学习资源（如Ubuntu官方文档、VMware社区论坛）提供后续学习方向（如Docker、Kubernetes在虚拟机中的应用）
2025-05-17 11:15:57
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原创 数据库故障排查指南
制定并执行定期备份计划，验证备份数据的完整性和可用性，测试恢复流程，使用增量备份和差异备份策略，确保备份数据的安全性。在升级数据库版本前进行兼容性测试，备份现有数据和配置，阅读版本更新日志，逐步进行版本升级，监控升级后的数据库运行情况。配置并监控数据库日志，分析日志中的错误信息，定期清理日志文件，使用日志轮转策略，确保日志数据的完整性和可追溯性。定期更新数据库补丁，使用强密码策略，限制数据库访问权限，监控数据库访问日志，使用加密技术保护敏感数据。
2025-05-17 11:11:44
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原创 创建Java项目时，常见的三种构建系统
在Java项目开发中，常见的构建系统包括Apache Ant、Apache Maven和Gradle，它们各有特点，适用于不同的开发场景。Apache Ant是最早的Java构建工具，基于任务和目标的配置，高度灵活但配置冗长，适合需要完全控制构建流程的旧项目或小型项目。Apache Maven强调标准化，通过pom.xml文件管理项目结构和依赖，适合中大型项目和团队协作，但灵活性较低。Gradle结合了Ant的灵活性和Maven的标准化，使用Groovy/Kotlin DSL脚本，支持增量构建和强大的依赖管
2025-05-15 11:28:54
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原创 JAR包的讲解
JAR（Java Archive）包是Java平台中用于打包类文件、资源文件和元数据的压缩文件格式，基于ZIP格式但专为Java设计。JAR包的主要特点包括方便分发、可执行性、依赖管理和跨平台性。它可以将多个文件打包成一个文件，便于传输和共享，并且可以通过指定主类直接运行。创建JAR包的过程包括编译Java源代码、打包类文件和资源文件，以及生成清单文件。使用javac命令编译Java文件，jar命令打包文件，并可以通过清单文件指定主类。运行JAR包时，可以使用java -jar命令直接运行包含主类的JAR包
2025-05-15 11:20:40
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原创 MySQL 的锁机制
锁的核心目标是解决并发事务中的资源竞争问题，防止数据不一致。InnoDB 是 MySQL 默认支持事务的存储引擎，其锁机制最为复杂和常用。通过合理使用锁机制，可以在高并发场景下平衡数据一致性和系统性能。用途：禁止其他事务读（取决于隔离级别）或修改。两个或多个事务互相等待对方释放锁，形成循环依赖。用途：允许其他事务读，但禁止修改或加排他锁。：快速判断表级锁是否冲突，避免逐行检查。或 DML 语句（如。
2025-05-09 14:50:28
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原创 第一章：MySQL 索引基础
优点缺点加速查询速度占用额外存储空间减少服务器扫描的数据量增删改操作需维护索引，降低写性能帮助避免排序和临时表不合理的索引可能导致查询更慢。
2025-05-07 16:13:30
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原创 MySQL 触发器（Trigger）讲解
MySQL 触发器（Trigger）是一种与表相关联的特殊存储过程，它会在指定的数据库事件（如INSERTUPDATEDELETE）发生时自动执行。触发器常用于保证数据一致性、记录审计日志或实现复杂的业务逻辑。
2025-05-06 17:51:17
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原创 MySQL 中的游标（Cursor）
，数据量大时效率低下，优先考虑集合操作（如。 的，无法通过游标直接修改数据（需配合。游标必须在存储过程或函数的 。释放，否则可能导致内存泄漏。MySQL 游标默认是 。状态，否则可能陷入死循环。在事务中使用游标时，注意。处理游标遍历结束时的。需放在其他语句之前。
2025-05-02 10:45:30
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原创 MySQL的窗口函数（Window Functions）
它决定了函数计算的“数据范围”，可以是一个分区的全部行、当前行前后的行，或动态变化的子集。使用，实现累计、移动平均等效果。窗口是数据行的集合，由。
2025-04-21 18:42:07
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原创 MySQL视图高级应用与最佳实践
：变量作用域为会话级，可能引发并发问题。：单次会话中的复杂中间结果存储。：显著提升复杂聚合查询的性能。：数据非实时，需权衡业务需求。：数据不持久，无法跨会话共享。：逻辑更直观，支持递归查询。：逻辑更清晰，支持复用。
2025-04-20 16:21:11
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原创 mysql的函数（第二期）
适用于对结果集的子集（窗口）进行计算，常用于数据分析场景。处理 JSON 格式数据，支持解析、查询和修改。处理地理空间数据（需使用。
2025-04-19 17:00:56
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原创 sql多表查询
在关系型数据库中，数据通常会被拆分到多个表中（规范化设计），以减少数据冗余。：当多表有同名字段时，必须指定表名前缀。（包括未分配部门和未参与项目的员工）。：为表或字段设置别名（会产生大量冗余数据。
2025-04-16 18:00:50
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原创 pycharm中调试功能讲解
：在代码行号左侧单击，出现红点（如图）。：让程序运行到此处时暂停，方便观察。：控制代码执行（步进、恢复等）。：显示当前作用域内的变量值。：显示程序输出和输入。
2025-04-14 19:57:03
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原创 SQL 外键（Foreign Key）详细讲解
如果外键列允许 NULL，则插入 NULL 是合法的（表示无关联）。不，可以指向父表的唯一约束（Unique Constraint）。当父表的记录被删除或更新时，子表的外键如何处理？使用数据库工具或查询元数据（如 MySQL 的。通常不支持，外键需在同一数据库内。
2025-04-11 20:33:24
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原创 SQL 主键（Primary Key）
主键（Primary Key） 是数据库表中用于唯一标识每一行数据的一个或一组字段（列）。它的核心目标是确保数据的唯一性和完整性。使用有业务意义的字段作为主键（自然键），如身份证号、订单号等。需确保值的唯一性和稳定性。
2025-04-10 17:27:02
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原创 第三章：SQL 高级功能与性能优化
用于在结果集的“窗口”（指定行范围）内执行计算，保留原数据行的同时生成聚合或排序结果。示例：计算每个学生的累计总分。示例：按分数对学生排名。
2025-04-09 22:24:28
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原创 第二章：SQL 进阶操作与多表查询
返回左表所有记录及右表匹配的记录（不匹配则为。返回右表所有记录及左表匹配的记录（不匹配则为。对分组结果进行筛选（类似。
2025-04-08 17:41:53
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原创 第二章：Pandas 进阶
在实际项目中，数据通常分散在多个表中，需合并后分析。：分析订单和客户表的联合数据，生成月度销售报告。Pandas 提供强大的时间序列分析功能。
2025-04-07 17:35:11
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原创 第一章：Pandas 基础
Pandas 是 Python 中用于数据处理和分析的核心库，核心数据结构是 （一维数据）和 （二维表格）。安装方法：2. 核心数据结构：Series 和 DataFrame2.1 Series（一维数据） 创建 Series：通过列表和索引（索引可以是数字、字符串等）。 输出： 访问数据： 2.2 DataFrame（二维表格） 创建 DataFrame：通过字典或列表嵌套。
2025-04-07 17:31:46
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原创 Pycharm实用且高效的插件推荐
或 或 .py.json.md。
2025-04-06 11:17:22
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原创 Python多线程编程 和 JVM调优
用对场景：I/O密集型用多线程，CPU密集型用多进程。避开GIL：大数据场景推荐用分布式框架（如Dask、PySpark）。
2025-04-06 11:14:32
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原创 JSON介绍
：JSON 标准不允许添加注释（这点和代码不同！：一种数据格式，不能直接执行。：可以包含函数、变量等。把 JSON 想象成一个。
2025-04-04 16:10:38
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空空如也
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