25.数据查询与写入优化25.1.分布式子查询优化25.1.1.分布式表的IN查询示例1（普通IN子查询、IN子查询为本地表）25.1.2.分布式表的IN查询示例2（普通IN子查询、IN子查询为分布式表）25.1.3.分布式表的IN查询示例3（GLOBAL IN子查询、IN子查询为分布式表)25.1.4.使用GLOBAL IN/GLOBAL JOIN注意事项25.2.外部聚合/排序优化25.3.基

2.2.Pulsar架构原理（Broker与Bookkeeper）2.2.1.深入理解Pulsar分层存储2.2.2.深入理解Bookkeeper架构2.2.2.1.Bookkeeper相关名词概念2.2.2.2.Bookkeeper整体架构2.2.2.3.Bookkeeper整体架构。

1.7.Flink scala shell代码调试1.7.1.Flink scala shell代码调试语法1.8.Flink基本原理及应用场景1.8.1.Flink特点1.8.2.Flink架构图1.8.2.1.Flink集群的解剖1.8.2.1.1.JobManager1.8.2.1.2.TaskManagers1.8.2.1.3.Tasks and Operator Chains1.8.2.

26.2.1业务背景26.2.1.1现状&&需求26.2.2大数据安全组件介绍与对比26.2.2.2 Apache Sentry26.2.2.3 Apache Ranger26.2.3 Knox,ranger,Kerveros,LDAP整合26.2.3.1Kerberos与Ranger26.3Apache Ranger系统架构及实践26.3.2组件介绍26.3.2.1整体说明26.

目录OpenLDAP1.1. OpenLDAP简介1.2. LDAP的基本模型1.2.1. 目录树概念1.2.2. DC、UID、OU、CN、SN、DN、RDN1.2.3. 基本模型1.3. LDAP的使用1.4. 相关网址1.5. 安装OpenLDAP1.5.1. 系统环境信息1.5.2. 基础的环境准备1.5.3. OpenLDAP服务器的搭建1.5.4. 安装和配置LDAP管理工具PHPld

1.33.卷积神经网络1.33.1.卷积 和 神经网络1.33.1.1.比较MLPS和CNNS1.33.1.2.计算机如何看图像？1.33.1.3.建立自己的滤波器1.33.2.完整的卷积神经网络（CNNS）1.33.2.1.CNN各层的作用1.33.2.2.在Pytorch可视化CNN1.33.卷积神经网络参考文章：https://blog.csdn.net/kstheme/article/de

对于人类而言，以前见过的事物会在脑海中留下记忆，虽然随后记忆会慢慢消失，但是每当经过提醒，人们往往可以重拾记忆。在神经网络中也是一样，之前介绍的CNN模型都是与时间序列无关的模型，它有明显的局限性，就是只能单独的取处理一个个的输入，前一个输入和后一个输入是完全没有关系的。但是，某些任务需要能够更好的处理序列的信息，即前面的输入和后面的输入是有关系的。所以接下来要介绍一种在序列问题和自然语言处理等领

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先了解什么是数据湖DataLake，及Hudi 数据湖框架功能及各个版本特性。Data lake这个术语由Pentaho公司的创始人兼首席技术官詹姆斯·狄克逊(James Dixon)提出，他对数据湖的解释是：把你以前在磁带上拥有的东西倒入到数据湖，然后开始探索该数据。数据湖（Data Lake）和数据库、数据仓库一样，都是数据存储的设计模式。数据库和数据仓库会以关系型的方式来设计存储、处理数据。

云原生的概念是2013年Matt Stine提出的,到目前为止, 云原生的概念发生了多次变更, 目前最新对云原生定义为: DevOps + 持续交付 + 微服务 + 容器而符合云原生架构的应用程序是：采用开源堆栈(K8S + Docker)进行容器化，基于微服务架构提供灵活性和可维护性，借助敏捷方法、DevOps支持持续迭代和运维自动化，利用云平台设施实现弹性伸缩、动态调度、优化资源利用率。Dev