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ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ、Kafka 的区别
【10月更文挑战第24天】ActiveMQ、RocketMQ、RabbitMQ 和 Kafka 都有各自的特点和优势，在不同的应用场景中发挥着重要作用。在选择消息队列时，需要根据具体的需求、性能要求、扩展性要求等因素进行综合考虑，选择最适合的消息队列技术。同时，随着技术的不断发展和演进，这些消息队列也在不断地更新和完善，以适应不断变化的应用需求。
秒懂IT术语
本文以幽默的方式，将恋爱关系比作计算机领域的各种技术概念，如冷备份、双机热备份、异地容灾备份、云备份、灾难演练、ping、TraceRoute、心跳监测、故障切换、主从配置、负载均衡、集群LVS、多集群横向扩容、纵向扩容、CDN、DOS/DDOS攻击、访问控制、入侵检测/防御系统、SIEM/SOC、等级保护、专线/租用专线/SDWAN、VPN、逆向工程、压力测试、数据分析、并行计算、云计算、数据挖掘、精准推送、容器、实时数据采集、虚拟化、大数据中心、大数据应用、大数据脱敏、数据融合跨域建模、大数据变现、数据简化等。通过这些比喻，生动形象地展示了技术原理及其应用场景。
美团面试：Mysql如何选择最优 执行计划，为什么？
在40岁老架构师尼恩的读者交流群中，近期有小伙伴面试美团时遇到了关于MySQL执行计划的面试题：“MySQL如何选择最优执行计划，为什么？”由于缺乏系统化的准备，小伙伴未能给出满意的答案，面试失败。为此，尼恩为大家系统化地梳理了MySQL执行计划的相关知识，帮助大家提升技术水平，展示“技术肌肉”，让面试官“爱到不能自已”。相关内容已收录进《尼恩Java面试宝典PDF》V175版本，供大家参考学习。
科技云报到：假开源真噱头？开源大模型和你想的不一样！
科技云报到：假开源真噱头？开源大模型和你想的不一样！
"DataWorks高级技巧揭秘：手把手教你如何在PyODPS节点中将模型一键写入OSS，实现数据处理的完美闭环！"
【10月更文挑战第23天】DataWorks是企业级的云数据开发管理平台，支持强大的数据处理和分析功能。通过PyODPS节点，用户可以编写Python代码执行ODPS任务。本文介绍了如何在DataWorks中训练模型并将其保存到OSS的详细步骤和示例代码，包括初始化ODPS和OSS服务、读取数据、训练模型、保存模型到OSS等关键步骤。
深度解析：DataHub的数据集成与管理策略
【10月更文挑战第23天】DataHub 是阿里云推出的一款数据集成与管理平台，旨在帮助企业高效地处理和管理多源异构数据。作为一名已经有一定 DataHub 使用经验的技术人员，我深知其在数据集成与管理方面的强大功能。本文将从个人的角度出发，深入探讨 DataHub 的核心技术、工作原理，以及如何实现多源异构数据的高效集成、数据清洗与转换、数据权限管理和安全控制措施。通过具体的案例分析，展示 DataHub 在解决复杂数据管理问题上的优势。
文件系统EXT3，EXT4和XFS的区别
通过上述分析，我们可以看出，选择哪种文件系统需依据具体的应用需求而定，无论是寻求稳定性与兼容性的EXT3，追求高性能与扩展性的EXT4，还是面向大数据处理优化的XFS，各有千秋。正确评估业务需求，方能做出最适合的选择。
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【10月更文挑战第22天】
最佳实践：AnalyticDB在企业级大数据分析中的应用案例
【10月更文挑战第22天】在数字化转型的大潮中，企业对数据的依赖程度越来越高。如何高效地处理和分析海量数据，从中提取有价值的洞察，成为企业竞争力的关键。作为阿里云推出的一款实时OLAP数据库服务，AnalyticDB（ADB）凭借其强大的数据处理能力和亚秒级的查询响应时间，已经在多个行业和业务场景中得到了广泛应用。本文将从个人的角度出发，分享多个成功案例，展示AnalyticDB如何助力企业在广告投放效果分析、用户行为追踪、财务报表生成等领域实现高效的数据处理与洞察发现。
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