一、什么是数据库？ 一般一个数据库系统（Database System）可分为两个部分： 数据库（Database） 数据管理系统（Database Management System，DBMS） A Database is an organized collection of data. —— Wikipedia数据库 就是 有组织的数据集合 ，存储在一个或多个磁盘文件中，俗称「数据的仓库」。

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一、Data Lake Analytics介绍 数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。基于数据湖做分析，可以不用做任何ETL、数据搬迁等前置过程，实现跨各种异构数据源进行大数据关联分析，从而极大的节省成本和提升用户体验。

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今天就给大家列举 MySQL 数据库中，最经典的十大错误案例，并附有处理问题的解决思路和方法，希望能给刚入行，或数据库爱好者一些帮助。 今后再遇到任何报错，我们都可以很淡定地去处理。学习任何一门技术的同时，其实就是自我修炼的过程。

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背景介绍 今年双十一又有新纪录刷新，21秒成交额超10亿，数据瞬间膨胀到PB级，包裹数亿级，严苛的指标对数据库产品提出了更严格的需求。HybridDB作为阿里云自研的HTAP数据库经受住了流量洪峰的考研，顺利的完成了2019年双十一的保障工作。

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计算规格是HybridDB for MySQL最新推出的OLAP增强版本，通过自研的列式存储引擎CStore全面加速分析场景。 主打毫秒级实时数据更新+百亿大表任意维度毫秒级分析，在完备的SQL能力上，同时支持在SQL中的多值子列查询、全文检索、空间检索等功能特性。

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0. Data Lake Analytics（简称DLA）介绍 数据湖（Data Lake）是时下大数据行业热门的概念：https://en.wikipedia.org/wiki/Data_lake。

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大快搜索数据爬虫技术实例安装教学篇 爬虫安装前准备工作：大快大数据平台安装完成、zookeeper、redis、elasticsearch、mysql等组件安装启动成功。 1、修改爬虫安装配置文件(最好在线下修改好后再上传平台) 2、修改crawlerdkcrwjdbc.

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我们知道SQL Server是一款技术上和商业上都很成功的产品，这一次微软选择拥抱Spark大数据生态，着实令人有些惊讶。国内的几款产品也丝毫不落后，阿里云的DRDS、腾讯云TDSQL也都各自推出了与Spark相融合的产品。

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该视频教程总共分为四个阶段来学习，逐步进阶，而且还会不定期更新，我简单介绍一下每个阶段的视频资源，学习顺序不分先后。

第一阶段

第一阶段主要从 svn/git 版本控制、Java高并发、JVM虚拟机、RPC架构实战、Redis、Hadoop、高并发分布式项目实战、Nginx、Tomcat负载均衡和调优的角度来学习。

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原文链接：https://blog.csdn.net/SpringJavaMyBatis/article/details/83415696

阿里技术面试回顾： 1.Java基础还是需要掌握牢固，重点会问HashMap等集合类，以及多线程、线程池等。

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