一.SpringCloud面试题口述1.SpringCloud和DubboSpringCloud和Dubbo都是现在主流的微服务架构SpringCloud是Apache旗下的Spring体系下的微服务解决方案Dubbo是阿里系的分布式服务治理框架从技术维度上,其实SpringCloud远远的超过Dubbo,Dubbo本身只是实现

本篇文章适用于0基础学习spring源码，文章重点解析spring如何解决循环依赖，并从解决循环依赖过程、三级缓存在循环依赖中的作用、解决代理对象的问题、二级缓存、初始化几个维度出发，解析spring源码。

1，开始之前先看张图!(http://static.oschina.net/uploads/space/2015/0302/170102_jwKM_2008084.png)A表和B表是数据有重复部分的表，现在如果想获取A表中B表不存在的数据语句有两种：①.使用leftjoin；\假设俩张表中都有共同字段id\selecta.i

1、生成思路利用mysql内存表插入速度快的特点，先利用函数和存储过程在内存表中生成数据，然后再从内存表插入普通表中2、创建内存表及普通表\sql\viewplain(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fblog.csdn.net%2Fwhzhaoc

　　全局符号表(GOT表)hook实际是通过解析SO文件，将待hook函数在got表的地址替换为自己函数的入口地址，这样目标进程每次调用待hook函数时，实际上是执行了我们自己的函数。　　GOT表其实包含了导入表和导出表，导出表指将当前动态库的一些函数符号保留，供外部调用，导入表中的函数实际是在该动态库中调用外部的导出函数。　　这里有几个关键点要

引言Join是SQL语句中的常用操作，良好的表结构能够将数据分散在不同的表中，使其符合某种范式，减少表冗余、更新容错等。而建立表和表之间关系的最佳方式就是Join操作。对于Spark来说有3中Join的实现，每种Join对应着不同的应用场景：BroadcastHashJoin：适合一张较小的表和一张大表进行joinShuffleHash

全局表如果你的业务中有些数据类似于数据字典，比如配置文件的配置，常用业务的配置或者数据量不大很少变动的表，这些表往往不是特别大，而且大部分的业务场景都会用到，那么这种表适合于Mycat全局表，无须对数据进行切分，只要在所有的分片上保存一份数据即可，Mycat在Join操作中，业务表与全局表进行Join聚合会优先选择相同分片内的全局表jo

innerjoin(等值连接)只返回两个表中联结字段相等的行leftjoin(左联接)返回包括左表中的所有记录和右表中联结字段相等的记录rightjoin(右联接)返回包括右表中的所有记录和左表中联结字段相等的记录INNERJOIN语法：INNERJOIN连接两个数据表的用法：SELECT\FROM

分享来源地址：http://bigdata.51cto.com/art/201705/538648.htmCube的高级设置   随着维度数目的增加，Cuboid的数量会爆炸式地增长。为了缓解Cube的构建压力，ApacheKylin引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要

一. 视图　　视图是一个虚拟表（非真实存在），是跑到内存中的表，真实表是硬盘上的表，怎么就得到了虚拟表，就是你查询的结果，只不过之前我们查询出来的虚拟表，从内存中取出来显示在屏幕上，内存中就没有了这些表的数据，但是下次我要是想用这个虚拟表呢，没办法，只能重新查一次，每次都要重新查。其本质是【根据SQL语句获取动态的数据集，并为其命名】