本文旨在站在研发的角度上通过手动实践搭建运行环境，文中不拖泥带水过多讲述基础知识，结合Hadoop和Spark最新版本，帮助大家跟着步骤一步步实践环境搭建。

说明：Springboot整合Dubbo完成分布式服务注册，笔者以调用订单信息时调用查询用户地址信息为例。开发工具Idea父项目：springbootdubbointerface提供者：springbootdubboprovider消费者：springbootdubboconsum

简介作业用来校验自己做的是否正确。请不用copy，因为这是cheatyouself。题目给定一个点P(2,1),将该点绕原点先逆时针旋转45◦，再平移(1,2),计算出变换后点的坐标（要求用齐次坐标进行计算）。codeinclude<cmathinclude<eigen3/Eig

写在前面架构是权衡的结果，架构也是一层层的组件拼接起来的，如果没有好用的组件，架构势必会做阉割，架构的理想态是建立在一堆友好、易用、标准化的组件之上的。在我过去的经验中，有两类组件经常会出现在我的架构方案中，一个是唯一ID生成器，一个是推拉结合配置中心，有了他们我可以解决分布式系统下的时序问题，不会再因数据不一致问题手足无措，推拉结合的数据中心

本来项目中下用quartz定时任务来做数据报表的定时计算插入，后面考虑性能改为mysql中写存储过程加定时任务。定时每周日计算所有员工相关工作量，插入统计数据表中BEGINdeclaresumwlFLOAT;/完成/declareremovewlFLOAT;/扣除/declareaddwl

架构、分布式、日志队列，标题自己都看着唬人，其实就是一个日志收集的功能，只不过中间加了一个Kafka做消息队列罢了。!(https://images2017.cnblogs.com/blog/109211/201802/109211201802061533201231622886397.png)kafka介绍Kafka是由

“2020年将成体系化技术输出2019年全年“大数据技术与架构”累计发送文章304篇。原创127篇，原创率41.8%。技术方向包含了：实时计算技术方向：Flink、Spark、Kafka等离线计算技术方向：Hive、Hadoop、HDFS、Hbase等语言基础技术方向：

Tachyon是一个高容错的分布式文件系统，允许文件以内存的速度在集群框架中进行可靠的共享，就像Spark和MapReduce那样。通过利用信息继承，内存侵入，Tachyon获得了高性能。Tachyon工作集文件缓存在内存中，并且让不同的Jobs/Queries以及框架都能内存的速度来访问缓存文件。因此，Tachyon可以减少那些需要经常使用的数据集通过

背景最近在阅读查询优化器的论文，发现SystemR中对于Join操作的定义一般分为了两种，即嵌套循环、排序合并联接。在原文中，更倾向使用排序合并联接逻辑。考虑到我的领域是在处理分库分表或者其他的分区模式，这让我开始不由得联想我们怎么在分布式场景应用这个Jo

鸿蒙开发能力HarmonyOSSDK应用服务鸿蒙金融类应用（金融理财一、前言为什么需要分布式协同应用？首先是因为当今社会，围绕电子产品生态，人们迫切希望，周边的电子设备可以协同操作。例如手机，手表，电视机，汽车，甚至是各种家电产品。从2015年到如今，手机