【Linux】进程概念（五）：详解环境变量的本质
引言在Linux系统的广阔天地中，环境变量如同无形的神经网络，默默构建着程序运行的生态基础。它们以全局属性的特质贯穿整个进程体系，通过精妙的继承机制将配置信息从父进程传递到子进程，形成一张覆盖所有应用的环境网络。理解环境变量的工作原理，就如同掌握了一把开启系统运行机制的钥匙，让我们能够深入探索命令行背后的奥秘&#
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互联网大厂Java面试故事：产业互联网场景下Spring Cloud、Kafka、JPA、AI与安全全链路实战解析
互联网大厂Java面试故事：产业互联网场景下Spring Cloud、Kafka、JPA、AI与安全全链路实战解析场景设定谢飞机，一位搞笑的Java程序员，来到某产业互联网大厂（如企业供应链平台）面试。平台涵盖采购管理、订单流转、实时消息与智能推荐。第一轮：基础能力与产业互联网业务理解面试官：谢飞机你
【大数据技术基础 | 实验十二】Hive实验：Hive分区
文章目录
一、实验目的
二、实验要求
三、实验原理
四、实验环境
五、实验步骤
（一）启动Hadoop集群
（二）用命令进入Hive客户端
（三）通过HQL语句进行实验
六、实验结果
七、实验心得
一、实验目的掌握Hive分区的用法，加深对Hive分区概念的理解
Hive 4.1.0的安装与部署
1.下载安装介质下载地址： （或者可以访问官网选择其他版本 #xff09;在安装Hive之前，需要确认已经安装了 Hadoop
sudo tar -zxvf ./apache-hiv
01 | Hive SQL执行步骤
Hive SQL 的执行过程是将用户编写的类 SQL 语句（HiveQL）转化为底层可执行的计算任务（如 MapReduce、Tez 或 Spark），并在 Hadoop 生态中完成数据处理。整个流程可分为 6 个核心步骤，体现了 Hive “SQL → 逻辑计划 → 物理计划 → 分布式执行” 的编译与优化思想。
【推荐系统】深度学习训练框架（十五）：特征工程——PySpark DataFrame数据处理核心指南
📚 一、DataFrame核心概念
1.1 什么是DataFrame？本质：PySpark DataFrame是一个分布式、不可变、基于命名列的数据集合，类似于关系型数据库表或Pandas DataFrame，但底层是RDD的封装。关键特性：
分布式处理：数据自动分区在集群节点上并行处理
惰性
【docker】Docker Image（镜像）
系列文章目录
文章目录
系列文章目录
一、Docker镜像是什么？
镜像生活案例
镜像分层生活案例
为什么需要镜像
二、镜像命令详解
1.镜像命令清单
2.具体命令使用
（1）docker images
（2）docker tag
（3）docker rmi
（
【JavaWeb学习 | 第18篇】Servlet与MVC
🌈
个人主页: Hygge_Code
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热门专栏:从0开始学习Java | Linux学习| 计算机网络
💫
个人格言: “既然选择了远方，便不顾风雨兼程”
文章目录
深入理解Servlet与MVC
JSP内置对象回顾🥝
1. request对象
2. respons
探索大数据领域Spark的分布式计算性能提升方法
Spark分布式计算性能调优全攻略：从原理到实践的12个关键方法副标题：解决Shuffle慢、资源浪费、任务倾斜的实战指南
摘要/引言你有没有遇到过这样的场景？
写好的Spark任务跑到一半卡住，盯着日志看“Shuffle Read”进度半天不动；
明明给了10个Executor，却只有2个在干活，
Java 大视界 -- Java 大数据在智能交通智能停车诱导与车位共享中的应用
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引言：
正文：
一、Java 构建的智能停车全场景技术体系（含极端气候适配）
1.1 寒地设备续航优化（哈尔滨实战）
1.2 设备故障预测模型（全国 19 城数据训练࿰
