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艾莉丝已经把【Git版本控制器】这个板块内容都整理成博客啦，所以Linux主线专栏这里我们就寥寥几笔，直接带过。详解Git原理与使用艾莉丝把此专栏的链接都挂在下面了，大家可以根据实际需要乘坐【传送门】哦！【Git：基本操作】深度解析Git：从初始Git到熟悉基本操作【Git：分支管理】Git分支管理完全指南：从创建、合并到冲突解决【Git：深度解析Git远程操作和标签管理】从克隆到推送：Git远程操作与标签管理完全指南【Git：多人协作】Git多人协作实战：从同分支到多分支工作流。
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- 艾莉丝努力练剑
- 昨天
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本文探讨了时序数据快速增长背景下企业选型时序数据库的关键考量。重点介绍了Apache IoTDB这一专为工业物联网设计的开源时序数据库，其特点包括：1）列式存储引擎TsFile实现高效压缩（10-20倍）；2）树状数据模型匹配工业设备层级；3）高性能读写（1000万点/秒写入）。文章通过性能对比和实际应用案例（如宝武钢铁、长安汽车等）展示了IoTDB在工业制造、能源电力等领域的优势，包括高可用架构、端边云协同等特性。最后针对不同行业场景提供了选型建议，指出IoTDB在性能、生态和扩展性方面的综合优势。
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- 正在走向自律
- 昨天
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本文系统介绍了Git分支管理的核心概念与实践技巧。主要内容包括：1）分支的本质与价值，解析时间线分叉、HEAD指针等关键概念；2）基础操作指南，涵盖创建、切换、合并、删除分支的具体命令；3）合并冲突解决方案，通过案例演示如何手动编辑冲突文件；4）企业级分支策略，对比GitFlow模型与简化方案的适用场景；5）实战Bug分支管理，讲解git stash暂存与恢复的技巧；6）常见问题排查，提供切换分支丢失修改等典型问题的应对方案。
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- _OP_CHEN
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RabbitMQ消息可靠性保障方案 RabbitMQ通过两种机制确保消息可靠传输： 发送方确认机制： Confirm模式：确认消息是否到达Exchange Return模式：处理无法路由到队列的消息 通过设置ConfirmCallback和ReturnsCallback实现回调处理 消费者确认机制： 三种确认模式：NONE(自动)、MANUAL(手动)、AUTO(异常时重试) 可配置重试参数：间隔时间、最大重试次数 手动模式下需显式调用basicAck/basicNack 完整可靠性方案包括： 生产者到Ex
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- 寻梦缘6
- 昨天
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领码SPARK融合平台：企业数字化转型的智能底座 领码SPARK融合平台通过"连、搭、慧"三位一体策略，为企业提供iPaaS与aPaaS深度融合的数字化解决方案。其iPaaS引擎支持多协议连接，实现企业系统高效集成；aPaaS低代码能力支持全栈可视化开发，加速应用构建；AI深度赋能开发、运维与业务决策，形成"连接-构建-优化"的闭环。该平台采用双引擎架构，以元数据驱动为核心，已在金融、零售、制造等行业落地，帮助企业打破数据孤岛，实现业务敏捷创新与持续进化。
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- 领码科技
- 昨天
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本文介绍了在ElasticSearch集群出现主副本分片同时unassigned时的数据恢复方案。当系统文件句柄耗尽导致分片不可分配时，虽然磁盘数据仍存在，但ES会因安全验证失败而拒绝自动恢复。文章详细解析了两种底层恢复机制：allocate_stale_primary（从磁盘恢复可能回滚数据）和allocate_empty_primary（重建空分片），并给出了工程化的恢复流程，包括系统修复、分片检查、逐分片恢复策略表等关键步骤。最后强调恢复后的数据校验和集群加固措施，指出掌握磁盘级恢复技术对保障搜索系统
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- 小小工匠
- 昨天
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本文介绍了ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana、Metricbeat）日志系统解决方案及其在企业IT环境中的应用。ELK结合Beats组件可实现多源数据的统一采集、处理与可视化，帮助提升系统监控和故障响应能力。文章详细解析了各核心组件功能：Elasticsearch用于存储和查询日志数据，Logstash负责日志处理，Kibana提供可视化界面，Beats实现轻量级数据采集。此外还介绍了Kafka作为可选中间件的作用。最后简要说明了该系统的部署架构方案。
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- 炸裂狸花猫
- 昨天
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你是否曾经因为忘记压缩包密码而焦急万分？重要的工作文档、珍贵的照片资料被锁在加密压缩包里无法打开？别担心，ArchivePasswordTestTool正是为你量身定制的解决方案！## 🔐 工具核心亮点**ArchivePasswordTestTool**是一款基于7zip引擎的开源密码测试工具，专门用于自动化测试加密压缩包的密码。它让密码找回过程变得前所未有的简单高效。**三大核心
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- 吕真想Harland
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在生产端主要有两个线程：main和sender，两者通过共享内存RecordAccumulator通信。
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关键性能指标包括首次内容渲染（FCP）、最大内容渲染（LCP）、交互延迟（TTI）。分析RAIL模型（响应、动画、空闲、加载）对用户体验的影响。实施Real User Monitoring（RUM）收集真实用户数据。采用Tree Shaking移除未使用代码，通过Webpack或Rollup实现。使用Terser等工具压缩代码，减少空白字符和缩短变量名。采用事件委托减少监听器数量，利用事件冒泡机制。使用弱引用（WeakMap/WeakSet）管理临时对象。避免强制同步布局（FSL），减少回流与重绘。
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- Lja20050607
- 前天
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本研究以Hadoop分布式系统为核心，系统阐述了大数据集群故障诊断与修复的全流程方法论。结合第一性原理与工程实践，从概念基础、理论框架到架构设计、实现机制，逐层拆解Hadoop集群的故障类型（节点宕机、数据损坏、资源争用等），并提供可操作的诊断工具链（如hdfs fsck、Prometheus监控）与修复策略（如Quorum Journal Manager解决脑裂、Erasure Coding优化存储容错）。同时，通过多层次解释框架（专家→中级→入门）与可视化工具。
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- AI移动开发前沿
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ES|QL（Elasticsearch Query Language）是一种专为 Elasticsearch设计的、管道式的数据查询语言。它于2023年正式推出，Elasticsearch 8.11+ 引入的一种新的查询语言，类似于传统的 SQL但更专注于流式数据处理，旨在提供比传统 Query DSL 更直观、更强大且更易于学习的数据探索和转换能力。核心设计哲学1. 管道式处理：数据像在流水线上一样，依次通过一系列命令（称为“操作符”）进行处理，每个操作符接收上一个操作符的输出作为输入。2. 声明式。
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- Colin♛
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Spark3.0发布了，代码拉过来，打个包，跑起来！| 附源码编译
Spark3.0已经发布有一阵子了，官方发布了预览版，带来了一大波更新，对于我们程序员来说，首先当然是代码拉过来，打个包，跑起来！！
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从提取层、处理层、基础结构入手，带你了解Spark和Kafka！
电子商务市场中典型的一天是这样的：每分钟发生1万个事件流，并且要选择合适的工具对其进行处理。
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Q：什么是Spark？A：简单理解，Spark是在Hadoop基础上的改进，是UC Berkeley AMP lab所开源的类Hadoop MapReduce的通用的并行计算框架，Spark基于map reduce算法实现的分布式计算，拥有Hadoop MapReduce所具有的优点；但不同于MapReduce的是Job中间输出和结果可以保存在内存中，从而不再需要读写HDFS，因此Spark能更好地适用于数据挖掘与机器学习等需要迭代的map reduce的算法。
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