首先，对于即将踏入大学校园的准大学生来说，学习一门编程语言是不错的选择，不论是计算机相关专业还是其他专业，掌握一门编程语言对于后续的学习都会有一定的帮助，掌握编程语言可以提升自身的数据处理能力，这在当前的大数据时代还是比较重要的。Python是当前比较流行的全场景编程语言，当前Python语言不仅在IT互联网行业有广泛的应用，在传统行业，Python的应用场

Hadoop太老了，很多人担心它会不会到了明天就已经过时了。目前云驱动数据处理和分析呈上升趋势，我们在本文中来分析下，ApacheHadoop在2019年是否还是一个可选方案。从我第一次使用ApacheHadoop生态系统开始，围绕着“大数据”和“机器学习”两个术语，很多事情已经变得很不一样。在本文中，我们来分析下从那之后发生了什

概述平时工作用python的机会比较多，习惯了python函数式编程的简洁和优雅。切换到java后，对于数据处理的『冗长代码』还是有点不习惯的。有幸的是，Java8版本后，引入了Lambda表达式和流的新特性，当流和Lambda表达式结合起来一起使用时，因为流申明式处理数据集合的特点，可以让代码变得简洁易读。幸福感爆棚，有没有！本文主要列举一些

0x01背景最近HackerOne公布了Nginx内存内容泄漏的问题，如果说内存内容泄漏的问题是个Bug的话，那这个Bug是个比较典型的程序没有对输入异常数据做适当的过滤处理而形成的。现实中程序对有限正常系用例的数据处理是定量的，对无线的异常数据会出现处理的盲点，如果什么数据都可以作为一个可接受输入程序的输入数据

一直在用JDK8，却从未用过Stream，为了对数组或集合进行一些排序、过滤或数据处理，只会写for循环或者foreach，这就是我曾经的一个写照。刚开始写写是打基础，但写的多了，各种乏味，非过来人不能感同身受。今天，我就要分享一篇如何解决上述问题的新方法StreamAPI。但学习Stream之前却不得不学一下Lambda表达式。说实话，网上介

1数据库概述1.1数据管理技术的产生和发展数据库技术是应数据库管理任务的需要而产生的。20世纪50年代中期以前，计算机主要是用于科学计算。当时的硬件状况是，外存只有纸带、卡片、磁带，没有磁盘等可以直接存取的设备；软件状况是，没有操作系统，没有管理数据的专门软件；数据处理的方式通常是批处理。对数据的管理主要通过人力来完成，这一阶

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企业数据需求不断变化，近年来变化趋势日益明显，从数据的3V特性看：体积，速度和变化；BigData强调数据量，PB级以上，是静态数据。而FastData在数据量的基础上，意味着速度和和变化，意味着客户可以更加实时化、更加快速地进行数据处理。在Forrester最近的一项研究中，超过75％的受访公司已经使用FastData解决方案。在接受调查的人中，8

RDBMS是我们常见的一些存储数据的仓库，无论是做前端还是后端，都会接触到。我们常见的数据处理，都是通过sql来和数据库做交互的，因此造成了许多人对数据库认知比较模糊，底层的架构也不是很清晰，从本周开始，我们介绍些数据库的基础知识，来了解数据库引擎是如何工作的，以及如何设计更好的索引的方法论，欢迎一起探讨。一、数据库架构

随着云计算技术的快速发展，云电脑作为一种基于云计算技术的虚拟化电脑，正在逐渐受到广泛关注。然而，云电脑在实现过程中面临着许多挑战，如计算资源的有限性、数据传输的瓶颈等。为了解决这些问题，一种新型的设备——数据处理单元（DataProcessingUnit，DPU）应运而生。本文将从专业的角度对DPU进行详细介绍和分析，包括其定义、功能、优势以及应用前景等方面。