本文已收录https://github.com/lkxiaolou/lkxiaolou欢迎star。进程在早期的单任务计算机中，用户一次只能提交一个作业，独享系统的全部资源，同时也只能干一件事情。进行计算时不能进行IO读写，但CPU与IO的速度存在巨大差异，一个作业在CPU上所花费的时间非常少，大部分时间在等待IO。为了更合理的利用

写在前面现在信安专业老师上课的考核方式也是与时俱进，要求大家都有自己的博客，然后作业啥的都推到博客上，就不用交纸质档或者电子档的作业了，十分省事且与时俱进，好评网络渗透测试实验一：网络扫描与网络侦察实验目的理解网络扫描、网络侦察的作用；通过搭建网络渗透测试平台，了解并熟悉常用搜索引擎、扫描工具的应用，通过信息收集为下一步渗透工作打下基础。系统环境

近日ApacheHudi社区合并了Flink引擎的基础实现（HUDI1327），这意味着Hudi开始支持Flink引擎。有很多小伙伴在交流群里咨询HudionFlink的使用姿势，三言两语不好描述，不如实操演示一把，于是有了这篇文章。当前Flink版本的Hudi还只支持读取Kafka数据，Sink到COW（COPY\_ON\

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hadoop最主要的2个基本的内容要了解。上次了解了一下HDFS，本章节主要是了解了MapReduce的一些基本原理。MapReduce文件系统：它是一种编程模型，用于大规模数据集（大于1TB）的并行运算。MapReduce将分为两个部分：Map（映射）和Reduce（归约）。当你向mapreduce框架提交一个计算作业，它会首先把计算作业分成若干个

当创建队列jobs、监听器或订阅服务器以推送到队列中时，您可能会开始认为，一旦分派，队列工作器决定如何处理您的逻辑就完全由您自己决定了。嗯……并不是说你不能从作业内部与队列工作器交互，但是通常情况下，哪怕你做了，也是没必要的。这个神奇的骚操作的出现是因为“InteractsWithQueue”这个trait。.当排队作业正在从队列中拉出,这个\

APScheduler是一个Python定时任务框架，使用起来十分方便。提供了基于日期、固定时间间隔以及crontab类型的任务，并且可以持久化任务、并以daemon方式运行应用。目前最新版本为3.0.x。在APScheduler中有四个组件：触发器(trigger)包含调度逻辑，每一个作业有它自己的触发器，用于决定接下来哪一个作业会运行

立信会计师事务所（特殊普通合伙）（简称“立信”）研发的智能审计云平台，是业内首款完全基于云的智能审计作业平台，支持在线协同远程作业。该平台借助SpreadJS在线上实现了近乎与Excel一致的功能体验，并可以与Excel文件、页面字段共享互通、相互验证，平台充分利用了互联网优势，以数据共享为纽带，将处于不同地点的项目组人员无缝衔接。下面，让我们一起

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MVP、原型以及概念验证这三者的概念虽然没有密切的联系，但也有不少人会分不清这三者的区别，在这篇文章中，我们会帮大家区分一下这三个概念。