需求分析：在javashop电商系统中，商品数据是存在elasticsearch中，使用ik分词器分词，ik分词器的词库内置了2万多个。但在实际运维过程中，因为商品的个性化，词库不一定可以满足，为了搜索引擎分词（关键词）更加准确，要求可对分词词库进行手工维护。思路：IK自定义词库是支持远程热加载的。先看下官方的说明:

一、PyCharm的安装和简单使用由于开发的主要后端语言是Python，因此选择PyCharm作为主要的开发工具。PyCharm可以直接在搜索引擎中直接搜索官网下载，在每种平台均有社区版和专业版两种。社区版免费但功能有限，适合初学者；专业版功能齐全，适合专业开发者。开发者可以根据需要自行选择。Windows下安装PyCharm与安装普通软件类似。

Apache Flink是一个高效、分布式、基于Java和Scala(主要是由Java实现)实现的通用大数据分析引擎，它具有分布式MapReduce一类平台的高效性、灵活性和扩展性以及并行数据库查询优化方案，它支持批量和基于流的数据分析，且提供了基于Java和Scala的API。　　从Flink官方文档可以知道，目前Flink支持三大部署模式：Loca

第一章概述锁的分类:从对数据操作的粒度分表锁、行锁。从对数据的操作类型(读\\写)分读锁(共享锁)、写锁(排它锁)读锁(共享锁):针对同一份数据，多个读操作可以同时进行而不会互相影响。写锁(排它锁):当前写操作没完成前，它会阻断其他写锁和读锁。第二章 表锁(偏读)偏向MyISAM存储引擎，开销小，加

以前只听过SpringBoot，但是没有用过，今天自己尝试搭建一个。开始之前下面先说一下Spring、SpringMVC和SpringBoot的区别：Spring是一个“引擎” SpringMVC是基于Spring的一个MVC框架 SpringBoot是基于Spring4的条件注册的一套快速开发整合包 Spring最初利用“工厂模式”（DI）和“代理模式”（AOP）解耦应用组件。大家觉得挺好用，于是按照这种模式搞了一个M

在使用activiti做流程引擎的时候，某些节点的执行人是固定的，但是有些节点的执行人不是固定的，为了进一步的简化用户操作，我们可以将固定执行人的任务节点预先配置好，这样在启动流程的时候用户配置的节点就会进一步的得到简化。废话不多说，数据库的表结构如下：!(https://static.oschina.net/uploads/space/2016

Docker是一个开源的引擎，可以轻松的为任何应用创建一个轻量级的、可移植的、自给自足的容器。开发者在笔记本上编译测试通过的容器可以批量地在生产环境中部署，包括VMs（虚拟机）、baremetal、OpenStack集群和其他的基础应用平台。Docker通常用于如下场景：web应用的自动化打包和发布；自动化测试和持续集成、发布；

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MySQL作为互联网中非常热门的数据库，在高并发业务场景下，一条好的MySQL语句能为企业节省大量的运作时间和成本，这也是为何互联网大厂面试官最爱考察数据库底层和性能调优的原因。因此，了解其底层原理和架构的设计非常重要，尤其是MySQL的存储引擎，很大程度上决定了MySQL整体的执行效率和工作性能。网上有不少关于MySQL调

提到天猫双十一，一分钟破百亿的成交额，你肯定不会陌生，他的背后就是一套强大的流计算引擎在支撑，以便得到实时统计结果。面对日益增长的数据规模，以及越来越低时延的数据处理需求，流处理已成为每家公司数据平台的必备能力。目前主流的流计算技术有ApacheStorm，SparkStreaming和ApacheFlink，但真正能同时做到低时延、