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Kafka实现高可靠消息传输的关键机制包括：生产者端通过acks参数（0/1/all）控制消息确认级别，支持幂等性避免重复；消费者端提供三种语义（最多/至少/精确一次），事务保证精确消费。分区分配策略（Range/RoundRobin/Sticky）影响负载均衡，动态Rebalance机制处理消费者变动。监控运维方面，JMX提供Broker/Topic/Consumer三级指标，Prometheus+Kafka Manager等工具实现可视化监控，常用命令可排查消费滞后、副本同步等问题。
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本文总结了大表数据(日均五六千万)处理中的去重优化和资源调优经验。Hive入库阶段通过distinct()、dropDuplicates()、开窗函数等多重去重策略确保数据唯一性。Hive到Oracle迁移时发现NULL值导致主键冲突和资源不足问题，通过NULL值预处理和调整Executor配置(最终采用45G内存)解决。关键经验包括：早期处理NULL值、渐进式资源调优、多维度监控指标及详细文档记录。作者强调大数据问题需综合考虑数据特性、处理逻辑和集群资源，并建议建立系统的参数调优知识库以提高处理效率。
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看完这一篇，你就对 Spring Security 略窥门径了
开发Web应用，对页面的安全控制通常是必须的。比如：对于没有访问权限的用户需要转到登录表单页面。要实现访问控制的方法多种多样，可以通过Aop、拦截器实现，也可以通过框架实现，例如：Apache Shiro、Spring Security。我们这里要讲的Spring Security 就是一个Spring生态中关于安全方面的框架。它能够为基于Spring的企业应用系统提供声明式的安全访问控制解决方案。
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