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摘要：本文深入探讨了倍增思想在算法中的应用，通过二进制分解和分步处理将时间复杂度从O(n)优化到O(logn)。重点讲解了快速幂算法（a^b mod p）和大整数乘法取模（a×b mod p）的实现原理与C++代码，包括递归和迭代两种版本。文章还介绍了倍增思想在RMQ、LCA等高级场景的应用，并提供了处理数据溢出的"快速乘"优化方案。通过数学原理、案例分析和代码实现，帮助读者掌握这一高效算法思想，适用于处理10^18级别的大数据运算。
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- _OP_CHEN
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本文总结了Spring Boot整合Elasticsearch时常见的7类问题及解决方案，包括：1）Bean定义冲突的包路径分离方案；2）依赖配置问题的版本处理方法；3）服务连接错误的配置修改；4）版本兼容性问题的依赖排除技巧；5）健康检查失败的关闭方法；6）Netty冲突的系统属性设置；7）YAML格式错误的注意事项。针对每种问题提供了具体的错误示例和修复方案，帮助开发者快速排除Elasticsearch集成障碍。
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- 程序员1970
- 昨天
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本文是《Prometheus企业级监控系统实战指南》系列的第一篇，主要介绍Prometheus的基础部署与核心原理。内容包括： Prometheus概述：介绍其起源、发展历程和云原生监控定位 核心特点：详细解析其Pull模式、数据模型、PromQL查询语言等9大特性 架构解析：通过图解说明Server、Exporter、PushGateway等组件协作关系 实战部署： 提供完整安装包获取方式 分步指导Prometheus Server部署流程 详解prometheus.yml配置文件的关键参数 介绍Node
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- 礼拜天没时间
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本文介绍了如何使用SpringBoot集成RabbitMQ实现异步订单处理系统。主要内容包括：1）准备工作（JDK17、IDE、RabbitMQ）；2）RabbitMQ核心概念（生产者、队列、消费者和4种交换机类型）；3）详细实现步骤：添加依赖、配置RabbitMQ、创建消息实体、配置交换机队列绑定、实现生产者和消费者逻辑；4）运行验证方法；5）常见坑点解决方案（消息丢失、重复、死信队列等）；6）进阶功能（延迟消息处理）。通过消息队列实现了订单创建与后续处理的解耦，显著提升了系统响应速度。
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- 码上软考GO
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Sqoop是一个用于在Hadoop系统（HDFS/Hive/HBase）与关系型数据库（如MySQL、Oracle）之间高效传输批量数据的工具。它通过MapReduce作业实现数据导入导出，支持全表导入、查询导入、指定列导入等多种方式，并能将数据导入Hive或HBase。Sqoop架构简洁，利用JDBC访问数据库元数据，通过并行化MapTask实现高速传输。虽然不支持实时传输，但能有效解决Hadoop与传统数据库间的数据交互问题。典型应用场景包括将MySQL数据导入HDFS/Hive，或将Hive数据导出到
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RabbitMQ是一个功能强大的消息队列系统，其核心架构包括生产者、交换机、队列、绑定和消费者等组件。交换机负责路由消息，支持多种类型（Direct、Fanout、Topic、Headers）；队列存储消息，可通过集群和镜像队列实现高可用。系统提供持久化机制、消息确认、事务支持等可靠性保障，并支持死信队列处理异常消息。生产环境建议采用集群+镜像队列架构，配合监控工具管理队列状态。相比Kafka和RocketMQ，RabbitMQ更适合业务解耦和异步任务场景，具有灵活的路由机制和可靠性特性，但吞吐量较低。
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- 猩火燎猿
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本文通过项目中的订单-库存交互场景，演示了基于RabbitMQ的异步消息处理方案。订单服务通过HTTP同步调用库存服务锁定库存后，库存服务通过RabbitMQ异步通知订单服务更新状态。系统实现了消息幂等控制（通过msgId）、持久化存储、以及重试机制：1）利用延迟队列和死信交换机实现自动重试；2）通过定时任务扫描未成功消息进行补偿发送；3）采用乐观锁保证消息处理的并发安全。关键点包括事务内消息发送、消费者幂等检查、消息状态跟踪等，确保分布式系统最终一致性。
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- 北
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所谓 Local 模式，就是不需要其他任何节点资源就可以在本地执行 Spark 代码的环境，一般用于教学、调试、演示等。
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它通过插件化的架构，可以从各种数据源（Inputs）读取数据，经过一系列的转换和处理（Filters），最终发送到各种目标（Outputs）。全量同步完成后，需要一个持续运行的任务来捕捉数据库中后续发生的新增和修改，并将其同步到 Elasticsearch。核心思路是：Logstash 定期轮询（Poll）源数据库的表，拉取（Pull）发生变化的数据，然后将其推送到 Elasticsearch。数据同步是整个解决方案的生命线，其设计的优劣直接决定了最终用户搜索到的信息的时效性和准确性。
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在线教育如何应对流量洪峰？阿里云专家：上云+云数据库是最佳路径
2月中下旬原本是全国各地春季学期开学的日子，但这场突如其来的疫情使得1.8亿中小学生只能纷纷在家开启“停课不停学”的学习生活，而线上教育也顺势成为了这一特殊时期首选的学习方式。
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在任何以数据为中心的工作中，对SQL有深刻的理解都是成功的关键，尽管这不是工作中最有趣的部分。事实上，除了SELECT FROM WHERE GROUP BY ORDER BY之外，还有更多的SQL方法。你知道的功能越多，操作和查询所需的内容就越容易。
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你的企业混合云了吗？来看看评估混合云解决方案时要注意的6个原则！
混合云如今很流行。几乎每个IT公司都声称已部署了解决方案，但实际上实现的却很少。相反，它们拥有与多个云实例进行某种程度集成的私有云。
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探索处理数据的新方法，8 个重点带你搞懂云数据库——DBaaS（数据库即服务）到底是什么！...
在分析的世界中，网站的每次点击都是数据分析的候选对象，显然，这会涉及大量的数据生成。
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数据安全对企业生存发展有着举足轻重的影响，数据资产的外泄、破坏都会导致企业无可挽回的经济损失和核心竞争力缺失，而往往绝大多数中小企业侧重的是业务的快速发展，忽略了数据安全重要性。近年来，企业由于自身的安全防护机制不严谨，引发的数据安全事件频发。抛开事件本身的人为因素不谈，如何从技术角度避免类似的事件发生，才是我们需要认真总结的。
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在我们开始之前，作者想先声明一下，本文并非要从两者中分出一个胜负，所以无论你是哪一方的忠实支持者，都建议你仅客观看待本篇文章。
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云应用程序是热门话题。很多时候，我们会遇到像云原生应用程序和云计算应用程序这样的术语。首先，很少有人同时使用这两个术语。但两者之间存在着模糊的界线。云原生和云计算的区别到底是什么呢？为什么它如此重要？让我们来看看！
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最近，Jrebel公布了一份2020 Java生态系统报告，这份报告主要关注开发人员在开发过程中使用的技术。
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自从Docker在2013年初上线以来，就与程序员及系统管理员之间产生了一种爱恨交加的奇妙关系。虽然与我交谈过的一些经验丰富的的开发人员都非常不喜欢容器化(稍后会详细介绍)，但是为什么许多大公司，包括eBay、Twitter、Spotify和Lyft在内，都在他们的生产环境中采用了Docker呢？
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稳定、可扩展、模块化、简化部署过程、版本控制……一文看懂 Kubernetes 到底如何运用！...
说实话，我是个Kubernetes爱好者。Kubernetes是软件开发的重要一步。当我遇到它时，我就想：“这就是将容器融入生产的方式”。我没有任何犹豫就投入了它的怀抱。有成千上万的架构师像我一样，已经深深爱上这项技术。
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超级干货！31 条2020 年最新版 ZooKeeper面试题，先收藏再看
金三银四，虽然受疫情影响，大多数企业还未正式复工，但没有条件，创造条件也要上，许多企业已经开始物色合适的人才了，我们怎么能掉队？趁着在家里，赶紧预习一下面试题，只要一复工，马上就开始“打仗”了！
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相信对于大部分的大数据初学者来说，一定遇见过Hadoop集群无法正常关闭的情况。有时候当我们更改了Hadoop内组件的配置文件后，必须要通过重启集群来使配置文件生效。
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这篇分享主要总结了数据从业人员在实践中可能遇到的陷阱与缺陷。跟其他新起的行业一样，数据科学从业人员需要不停的去考虑现在，考虑未来；需要不断的斟酌工作方法的合理性，正确性。思索不断，才能前行。
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别再用那些已经淘汰的技术了！2020 年 9 大顶级 Java 框架出炉！！
诞生于1995年的Java，目前已在134,861个网站上广泛使用，包括ESPN、SnapDeal等。在其24年的成长史中，Java已经证明了自己是用于自定义软件开发的顶级通用编程语言。
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2月18日，阿里云在官网宣布，河源数据中心正式对外提供服务。这是华南地区规模最大的绿色数据中心，可容纳超过30万台服务器，作为深圳地域的新可用区为华南地区上百万企业客户提供领先的云计算、人工智能、物联网等服务。
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如今，Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说，如果他们不使用比Python更难的语言编写代码，那么一个人是否真是软件开发人员，但它仍然无处不在。
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