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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
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- LDG_AGI
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Temporal Table Function (TTF) 是 Flink 中一种按时间访问维表版本的表函数，它将 append-only 表包装成随时间变化的维表。通过 LATERAL TABLE(func(时间列)) 语法，可以查询指定时间点的数据版本。TTF 只能基于 append-only 流定义，不支持 changelog 输入，且必须通过 Table API 注册。与 Versioned Table 相比，TTF 是较早期的解决方案，适用于只有 append-only 源的场景，而 Versio
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- Hello.Reader
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稀疏检出（Sparse Checkout）是 Git 的功能，允许只检出仓库中的指定目录或文件，而不是整个仓库。对于大型数据集，这能显著减少下载时间和存储占用。使用克隆仓库使用初始化使用指定要下载的目录验证下载结果这种方法可以显著减少下载时间和存储空间，适合只需要部分数据集的场景。注意事项确保有足够的磁盘空间妥善保管 OAuth token大型数据集下载可能需要数小时，建议使用screen或tmux保持会话参考资源Git Sparse Checkout 官方文档。
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- 多恩Stone
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本文介绍了如何使用SpringBoot集成Elasticsearch实现商品搜索功能。主要内容包括：1)准备工作，包括环境配置和Elasticsearch核心概念；2)SpringBoot集成步骤，涵盖依赖添加、配置设置、实体类创建、Repository定义和服务层实现；3)搜索功能实现，包括全文搜索和分类筛选；4)中文分词配置和高级功能如高亮显示。通过对比传统数据库LIKE查询，Elasticsearch搜索速度提升10倍以上。文章还提供了完整的代码示例和测试方法，帮助开发者快速构建高效的搜索功能。
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- 码上软考GO
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腾讯云TBDS与Cloudera CMP在大数据平台选型中存在明显差异：TBDS优势在于深度国产化支持（信创适配、等保合规）、AI原生能力及低成本模型，特别适合国内金融政务场景；而CMP强项在于全球合规认证、Impala的OLAP性能及多云统一管理能力，更适合跨国企业。主要缺陷对比：TBDS存在生态封闭（绑定腾讯云）、跨云能力弱的问题；CMP则面临在华落地困难、许可成本高昂（约5千美元/核/年）及缺乏国产化支持的短板。企业选型需重点考虑业务地域性、合规要求及现有技术栈。
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- 肥仔鱼yumgpkpm
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从基础类型到复杂结构 本文系统介绍了 Apache Flink 中的 DataType 体系，涵盖逻辑类型与物理表示的差异，并详细解析了各类数据类型： 基础标量类型：包括字符串(CHAR/VARCHAR/STRING)、数值(DECIMAL/INT/DOUBLE)、布尔值、日期时间(DATE/TIMESTAMP_LTZ等)以及二进制类型 时间间隔类型：YEAR-MONTH和DAY-SECOND两种粒度的INTERVAL 复杂结构类型： 集合类：ARRAY、MAP、
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- Hello.Reader
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但是有时候，在执行Python代码时，出现Python代码执行的速度比较慢，想要通过一些方法提高Python代码的执行速度。multiprocessing模块分别给work01()和work02()启动一个进程，与主进程一共3个进程，这3个进程是同时进行的。在使用多进程的情况下，Python代码是同时执行work01()和执行work02()，代码运行消耗的时间大约3.5秒。在不使用多进程的情况下，Python代码是先执行work01()，再执行work02()，代码运行消耗的时间大约6秒。
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- 扶光碧落
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RAG架构数据库选型指南：向量数据库、传统数据库扩展与图数据库三大流派解析。文章对比了Pinecone、PostgreSQL(pgvector)、Elasticsearch、Neo4j等主流方案的特点与适用场景，指出专用向量库适合海量数据和高性能需求，传统数据库扩展适合混合检索需求，图数据库则擅长复杂推理场景。同时提供了RAG实施流程（ETL-R）和选型决策的四个关键问题，帮助开发者根据数据规模、查询复杂度、技术栈现状和隐私要求选择最适合的数据库方案。
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- 只会写bug的小李子
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git push origin main出错，关键可能是main
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提到MySQL的事务，我相信对MySQL有了解的同学都能聊上几句，无论是面试求职，还是日常开发，MySQL的事务都跟我们息息相关。
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随着业务的发展，MySQL数据库中的表会越来越多，表中的数据量也会越来越大，相应地，数据操作的开销也会越来越大；另外，无论怎样升级硬件资源，单台服务器的资源（CPU、磁盘、内存、网络IO、事务数、连接数）总是有限的，最终数据库所能承载的数据量、数据处理能力都将遭遇瓶颈。
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MySQL 狠甩 Oracle 稳居 Top1，私有云最受重用，大数据人才匮乏！ | 中国大数据应用年度报告...
科技长河，顺之者昌，错失者亡。在这个技术百态之中，中国专业的 IT 社区CSDN 创始人&董事长蒋涛曾多次在公开活动中表示，开发者是对技术变革最敏感的人群。这不仅源于开发者、工程师创建了助力这个时代蜕变的工具，他们还极具前瞻性地缔造了真实世界之外的虚拟、数字化世界。
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“删库跑路”这个词儿，经常被挂在嘴边当玩笑，是因为大家都知道，一旦真的发生这样的事情，企业损失是无比惨重的。
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华为云TaurusDB计算存储分离架构：让数据“身”分离，“心”凝聚
在2019年HC大会上，华为重磅推出最新一代高扩展海量存储分布式数据库——TaurusDB，它拥有一个最大的特点就是将存储和计算以一种分离的架构形式运行。很多人就会问到，华为云为什么会设计这款产品？核心竞争力是什么？对比原生MySQL的优势有哪些？借此时机，CSDN记者有幸采访到了华为云TaurusDB数据库资深技术专家，现在就请他来为我们一一解答。
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CSDN云计算「C课有道」栏目趁着这股技术风潮再次如期而至啦！秉承「门门有路，路路有门」的理念，这次CSDN云计算小分队特邀阿里云、腾讯云、青云、天云等企业内的“国宝级”架构师，共同打造了一款数据库系列进阶教程，效果绝堪比“红宝书”。 从数据库宏观发展入手，内容主要涉及云数据库为代表的非关系型数据库、MySQL数据处理、分布式等诸多技术要点，将造福开发者设置为终极指标，纯技术绽放的精彩无限，实在不容错过。
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