在上篇《hive(01)、基于hadoop集群的数据仓库Hive搭建实践(https://my.oschina.net/zss1993/blog/1602402)》一文中我们搭建了分布式的数据仓库Hive服务，本文主要是在上文的基础上结合Hadoop分布式文件系统，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，将sql语句转换为MapRedu

在分布式系统中，什么是拜占庭将军问题？产生的场景和解决方案是什么？什么是Raft共识算法？Raft算法是如何解决拜占庭将军问题的？其核心原理和算法逻辑是什么？除了Raft，还有哪些共识算法？共识问题作为分布式系统的一大难点和痛点，本文主要介绍了其产生的背景、原因，以及通用的Raft算法解决方案。

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/dfb0ab2b2caa297182037c5a3f91f27ded5.gif)HBase作为一个分布式存储的数据库，它是如何保证可用性的呢？对于分布式系统的CAP问题，它是如何权衡的呢？最重要的是，我们在生产实践中，又应该如何保证HBase服务的高可用呢？下面我

master和slave机要在同一网段内，才能做分布式（Jmeter要配环境变量，这样不用手动起server）分布式不成功，解决方案：1、master端和slave端要ping通2、ping通后，telnetipport（Linux端），看一下1099端口是否被占用3、防火墙4、jmeter的log，如果请求发过去，但是没有返回结果

CAP（理论）Consistency(一致性),数据一致更新，所有数据变动都是同步的Availability(可用性),好的响应性能Partitiontolerance(分区容错性)可靠性定理：任何分布式系统只可同时满足二点，没法三者兼顾。忠告：架构师不要将精力浪费在如何设计能满足三者的完美分布式系统，而是应该进行取舍。

使用After增强处理    Spring还提供了一个After增强处理，它与AfterReturning有点类似，但也有区别：AfterReturning增强处理只有在目标方法正确完成后才会被织入After增强处理不管目标方法如何结束（正确还是异常），它都会被织入    正是因为这个特点，因此Aft

!(https://docimg7.docs.qq.com/image/bpC8ocOgi1anJ8LntAqewg?w1200&h237)Hazelcast是一个平台性的分布式内存网格计算框架引擎，可以实现基于分布式内存计算的诸多场景的应用框架,它作为一个开源可内嵌式内存网格计算框架，通过简单的配置,就可以轻松的让你的应用拥有弹性可扩展的

参考这篇文章里面的几种异常形式：全局异常处理是个比较重要的功能，一般在项目里都会用到。 大概把一次请求分成三个阶段，来分别进行全局的异常处理。 一：在进入Controller之前，譬如请求一个不存在的地址，404错误。 二：在执行@RequestMapping时，进入逻辑处理阶段前。譬如传的参数类型错误。 

一、为什么要了解常见JS错误1、调试和故障排除：了解常见的JavaScript错误可以帮助你更好地调试和故障排除代码。当你遇到错误时，能够快速识别错误类型并找到解决方法，可以节省大量的时间和精力。2、代码质量和稳定性：通过了解常见的JavaScript错误

用户画像是一种勾画目标用户、联系用户诉求与设计方向的有效工具，目前用户画像算法普遍存在的问题是数据源较少、数据特征不明显、处理效率低下、分析维度单薄。