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Jetty和Tomcat

最近在学习Gitee里面的Star项目,发现有些项目已经开始使用Jetty,大致查了一下发现,Google已经放弃了Tomcat,把一些服务迁移到了Jetty上,对于这个黑马,我挺感兴趣的,所以把它的大致情况也整理分享下: Jetty是什么,背后是哪家公司提供技术支持?(部分解释来自其官网)如果我们在网上搜索会发现,其实Jetty的全称是Eclipse Jetty,它是Eclipse提供的Web服务器和javax.servlet容器,以及对HTTP / 2,WebSocket,OSGi,JMX,JNDI,JAAS和许多其他集成的支持。这些组件是开源的,可用于商业用途和分发。 Eclipse Jetty用于开发和生产中的各种项目和产品。Jetty可以轻松嵌入到设备,工具,框架,应用程序服务器和集群中。有关Jetty的更多用途,请参阅Jetty Powered页面。 目前推荐使用的版本是Jetty 9,可以在Jetty下载页面上获得。另外还有Jetty 8和Jetty 7的最新维护版本, Jetty项目自2009年以来一直在Eclipse基金会托管。在此之前,Jetty的早期版本部分或完全...

大数据时代的数据治理

其实一直想写这个主题,只是最近事有点多。按照向下兼容的特性来说,大数据治理和数据治理应该是没有差别的。但从本质而言,传统数据库的模式是Schema on Write,即在写入数据前先要定义Schema,包括了数据库的表、视图、存储过程、索引等,每个数据库条目都有自己的血缘关系(Lineage),基于角色或栏的访问控制,变更日志等等,这些内容在跨系统数据传输或转置时必须定义明确,因为在数据流的每个入库阶段都可能改变原始数据。 尤其数据的血缘关系梳理是非常困难的事情。举个例子来说,最初的数据录入是在MySQL库中,进入数仓(比如Oracle)就会有数据结构的变化;数仓中还会有内置的SQL描述规范,数据需要转置;接下来进入BI工具(比如MicroStrategy)又会对数据造成改变;最后一些可视化工具(比如Tableau)又会对数据进行分类汇总。因此在传统数据治理中,通常需要有数据核验官或QA记录下在每一个数据流的落地环节,原始数据做了哪些变化与调整,并且在原始数据结构(Schema)发生变化的时候,更新其后的每一个环节的描述文档。 而大数据治理是Schema on Read的模式,即在采集...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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