摘要：在MaxCompute中，Join操作符的实现算法之一名为"HashJoin"，其实现原理是，把小表的数据全部读入内存中，并拷贝多份分发到大表数据所在机器，在map阶段直接扫描大表数据与内存中的小表数据进行匹配。    这是MaxCompute有关SQL优化器原理的系列文章之一。我们会陆续推出SQL优化器有关优化规则和框架

java实现大文件下载，基于http方式，控件神马的就不说了。思路：下载文件无非要读取文件然后写文件，主要这两个步骤，主要难点：    1.读文件，就是硬盘到内存的过程，由于jdk内存限制，不能读的太大。    2.写文件，就是响应到浏览器端的过程，http协议是短链接，如果写文件太慢，时间过久，会造成浏览器死掉。知识点：

使用file查看文件是多少位可以看出是Linux系统下的64位ELF文件用checksec检查文件保护有金丝雀（canary）还有堆的保护运行程序当输入数据过长时，显示程序段错误，直接崩溃了，说明是可能存在栈溢出的，但是存在canary保护，可能不是直接溢出IDA中汇编出伪C代码输入v5如果是1926直接退出，如果不是再用ge

Dalvik是Google公司自己设计用于Android平台的Java虚拟机。Dalvik虚拟机是Google等厂商合作开发的Android移动设备平台的核心组成部分之一。它可以支持已转换为.dex格式的Java应用程序的运行，.dex格式是专为Dalvik设计的一种压缩格式，适合内存和处理器速度有限的系统。Dalvik经过优化，允许在有限的内存中同时运

面试官：你能简单介绍List和Set有什么区别吗？小憨：List是一个有序的集合，在内存是连续存储的，可以存储重复的元素，List查询快，增删慢；Set是一个无序的集合，在内存中不连续，不可以存储重复的元素，Set增删快，查询慢；面试官：那HashSet是如何保证元素不重复的？小憨：3分钟。。。

MemCache概述MemCache虽然被称为”分布式缓存”，但是MemCache本身完全不具备分布式的功能Memcache是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高了网站访问的速度。MemCaChe是一个存储键值对的Hash

持久化机制Redis速度快，很大一部分原因是因为它所有的数据都存储在内存中。如果断电或者宕机，都会导致内存中的数据丢失。为了实现重启后数据不丢失，Redis提供了两种持久化的方案，一种是RDB快照（RedisDataBase），一种是AOF（AppendOnlyFile）。RDBRDB是Redis默认的持久化方案。当满足一定条

漏洞描述FreeType是一个流行的字体函数库。FreeType2.4.9之前版本在实现上存在多个堆缓冲区溢出漏洞、栈缓冲区溢出漏洞和拒绝服务漏洞，远程攻击者可利用这些漏洞执行任意代码或造成拒绝服务。解决方法以下是各Linux/Unix发行版系统针对此漏洞发布的安全公告，可以参考对应系统的安全公告修复该漏洞:Ubuntu\

activeMQ：高效、可扩展、稳定安全企业级消息通信rabbitMQ：分布式系统可靠、可扩展、功能丰富，内存式堆积，某些条件下触发换页动作将内存中消息换页到磁盘；支持多租户  不支持重试队列，二次封装延迟队列实现呢  拉模式，不回溯，支持消息追踪  多租户kafka：高吞吐量分布式发布订阅消息系统，可水平扩展，磁盘式堆积，冗余功能

开发App过程中，免不了要进行网络请求操作进行数据交换，比如下载图片，如果自己写一个下载图片的类进行操作的话，要考虑太多太多内容，必须线程池，内存溢出，图片磁盘缓存操作，图片内存缓存操作等等，相当麻烦。好在伟大的开源者们已经写好了一个比较完美的开源类库供大家使用Android(https://www.oschina.net/action/GoTo