Python是一门非常优秀的编程语言，被广泛的应用于各个领域，它不仅简单、易懂、语法清晰，还拥有各种各样的库，让我们的工作更高效、更便捷。今天为大家分享8个Python库，有了它们之后，数据可视化超轻松，快来学习一下吧。　　数据可视化是展示数据、理解数据的有效手段，常用的Python数据可视化库如下：　　1.Matplotlib第一个Python可视化库

内部表&外部表未被external修饰的是内部表（managedtable），被external修饰的为外部表（externaltable）；区别：内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理；内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse）

我们都有到图书馆借书的经历，偌大的图书馆，为什么能在短的时间内找到想要找的书？如果这些书是杂乱无章的堆放，或者没有任何标识的放在书架，那么还能这么快的找到吗？这个场景就很接近我们软件开发中使用数据库的场景，图书馆的书就类似我们数据表中的数据，楼层索引牌、书架分类标识、索书号就类似我们查找数据的索引。那我们常用的数据库的索引底层的一个数据结构是什么样的呢？要了

算法描述：有数组array，其长度为len。第一轮工作从末尾开始往前比较工作。如果末尾数据比他前一位数据大，则交换他们的位置，否则则不交换。无论本次比较的结果是交还是不交换，这两个数据都遵循了前一个数据比后一个数据大的结果。接下里向前移动一个工作位置，重复以上的操作。这样一轮比较结束。大的数据不断往前移动。如果他是最大的，就会一直往前移动。如果不是则说明数组

(一)缓存和数据库间数据一致性问题分布式环境下（单机就不用说了）非常容易出现缓存和数据库间的数据一致性问题，针对这一点的话，只能说，如果你的项目对缓存的要求是强一致性的，那么请不要使用缓存。我们只能采取合适的策略来降低缓存和数据库间数据不一致的概率，而无法保证两者间的强一致性。合适的策略包括合适的缓存更新策略，更新数

基础操作创建数据库CREATEDATABASEdb_name;切换数据库USEdb_name;创建表CRETAETABLEtable_name(columntype,...);查看表结构DESCta

MemFireCloud是一款提供云数据库，用户可以创建云数据库，并对数据库进行管理，还可以对数据库进行备份操作。它还提供后端即服务，用户可以在1分钟内新建一个应用，使用自动生成的API和SDK，访问云数据库、对象存储、用户认证与授权等功能，可专注于编写前端应用程序代码，加速WEB或APP应用开发。此示例提供了使用MemFireCloud和Flut

VM集群由以下子模块组成vmstorage：存储原始数据，并根据指定时间范围和标签过滤条件等返回查询数据集vminsert：接收数据写入，并根据指标名和标签按一致性hash分发至集群中vmstorage节点vmselect：执行查询请求，从数据所在的vmstorage节点获取数据每个模块可以独立扩缩容。其中vmstorage各节点之间不互相通信，属于sharenothing架构。如此可以增加集群可用性，也简化了集群维护、扩容。

本文主要介绍了数据脱敏的相关内容，首先介绍了数据脱敏的概念，在此基础上介绍了常用的数据脱敏规则；随后介绍了本文的重点Hutool工具及其使用方法，在此基础上进行了实操，分别演示了使用DesensitizedUtil工具类、配合Jackson通过注解的方式完成数据脱敏；最后，介绍了一些常见的数据脱敏方法，并附上了对应的教程链接供大家参考，本文内容如有不当之处，还请大家批评指正。