首先简单介绍一下 RocketMQ Operator 的相关知识； 然后结合案例详细介绍 RocketMQ Operator 提供的自定义资源及使用方法 最后介绍 Operator 社区目前的情况并展望 RocketMQ Operator 下一步的发展方向。
基础的——如果否则 如果变量A = 变量 B 为真 return true 如果变量A = 变量 B 为假 return false 很简单的逻辑
线上故障主要会包括cpu、磁盘、内存以及网络问题，而大多数故障可能会包含不止一个层面的问题，所以进行排查时候尽量四个方面依次排查一遍。
Future通过get方法来获取异步任务的结果，如果任务还没有完成则阻塞线程，因为我们需要它的结果，所以等待是应该的。
基于Maven项目 Spring MVC 整合Mybatis
我理解上，Column Family NoSQL的schema和SQL schema大多能够互相作逻辑转换。也就是说，给一个DB，里面有很多table，table里有很多column，然后跟你说我query的型态会长怎样 (等同告诉你app layer的join要怎么做)。我们多半能把这些DB schema转成CF NoSQL的schema。反之亦然。
随着DT时代互联网、智能设备及其他信息技术的发展，数据爆发式增长，如何将这些数据进行有序、有结构地分类组织和存储是我们面临的一个挑战。
在看怎么合并两个分支之前，我们先来看一下怎么合并两个文件，因为两个文件的合并是两个分支合并的基础。
实现远程服务器的文件上传与下载。通常而言，我们会选择 ftp、scp 以及 sftp 进行文件传输。但 ftp 基于 TCP 来传输文件，明文传输用户信息和数据，存在一定的安全风险。所以我们更倾向于选择基于 SSH 来加密传输的 scp 和 sftp，但结合速度、安全性和功能的要求，这两种协议各有优劣。接下来，我们做个简单比较，也许会让你的日常选择更加高效。
ThreadLocal的作用主要是做数据隔离，填充的数据只属于当前线程，变量的数据对别的线程而言是相对隔离的，在多线程环境下，如何防止自己的变量被其它线程篡改。
在很多复杂的业务场景下，排序的规则会比较复杂，单一的降序，升序无法满足日常需求。不过 ES 中提供了给文档加权重的方式来排序，还是挺好用的。
如今，企业大数据资产在企业辅助决策、用户画像、推荐系统等诸多业务流程中扮演着越来越重要的作用，如何保证企业大数据在满足各业务部门数据访问需求的同时又能精细化保障数据访问安全、避免数据泄露是每个企业大数据资产管理者必须关注的话题。笔者结合在华为云数据湖探索服务中的技术沉淀与丰富的企业数据安全管理经验，从以下几点来探讨如何精细化保障企业大数据安全。
Elasticsearch 依靠映射（Mapping）定义的数据类型处理数据。映射定义了文档中的字段并指定了它们对应的数据类型，例如日期类型 Date、长整数类型 long 和 字符串类型 text。
我们知道，连接可以理解为筛选+笛卡尔乘积，即便真实的算法可以做很多优化，基本思想不会变。笛卡尔乘积是固定的，让连接操作变得复杂的，只有筛选操作，也就是筛选条件。根据不同的筛选条件，SQL提供了不同的书写方式，帮助程序员明确目的、减少意料之外的事情，也增加了学习的难度。只要牢记，各种连接就是筛选条件不同，也就可以很容易地区分各种连接了。
在进行MySQL的优化之前，必须要了解的就是MySQL的查询过程，很多查询优化工作实际上就是遵循一些原则，让MySQL的优化器能够按照预想的合理方式运行而已。
在很多项目，特别是互联网项目，在使用MySQL时都会采用主从复制、读写分离的架构。为什么要采用主从复制读写分离的架构？如何实现？有什么缺点？让我们带着这些问题开始这段学习之旅吧！
下面两图大家再熟悉不过了，TCP 的三次握手和四次挥手见下面左边的”TCP 建立连接”、”TCP 数据传送”、”TCP 断开连接”时序图和右边的”TCP 协议状态机” 。
阿里巴巴十多年的双十一，锤炼出来了一套业界领先的高可用技术，有一些已经商业化（云产品 PTS、AHAS），也有的开源了如：Sentinel、ChaosBlade。我们这一系列的高可用章节也主要介绍这方面的内容。今天介绍熔断部分，即开源产品 Sentinel 的核心能力。
作为一个程序员，只是写出好用的代码是不够的，我们还需要考虑到程序的安全性。在这个不能跟陌生人说话世界，扶老奶奶过马路都是一件很困难的事情。那么对于程序员来说，尤其是对于开发那种对外可以公开访问的网站的程序员，要承受的压力会大很多。任何人都可以访问我们的系统，也就意味着如果我们的系统不够健壮，或者有些漏洞，恶意攻击者就会破门而入，将我们辛辛苦苦写的程序蹂躏的体无完肤。
在深度学习中，有很多种优化算法，这些算法需要在极高维度（通常参数有数百万个以上）也即数百万维的空间进行梯度下降，从最开始的初始点开始，寻找最优化的参数，通常这一过程可能会遇到多种的情况，诸如：1.提前遇到局部最小值从而卡住，再也找不到全局最小值了
关注时代Java
