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这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第1天，点击查看活动详情 点击并拖拽以移动点击并拖拽以移动 C++问题： 使用函数调用，排序string字符串数组从小到大，没有使用指针和引用，为什么实参也会改变？
这是我参与「掘金日新计划 · 12 月更文挑战」的第23天，点击查看活动详情 </p 🎶 文章简介：RocketMq简介以及名词概念 💡 创作目的：简单介绍RocketMq的信息以及名词概念 ☀️ 今日天气：天气阴沉 📝 每日一言：小酌一杯炉火前
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第26天，点击查看活动详情 vue 对象 vue 对象是管理 vue 的基本单元，开发者可以在 JS 代码中创建 vue 对象。 在 vue 对象中，必须通过 el 指定 vue 对象作用域。
这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第17天，点击查看活动详情 Spark Day13：Structured Streaming 01-[了解]-上次课程内容回顾 主要讲解2个方面内容：SparkStreaming中偏移量管理和StructuredStreaming
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 提交版本 commit 通过执行 commit 操作，将暂存区中托管的文件数据存储到本地仓库保存。 commit 操作执行完毕后，暂存区数据会被清空。每次 commit 操作前都应执行 add 操作。
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第11天，点击查看活动详情 1.
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第12天，点击查看活动详情 实时读取流数据的步骤 原始数据实时ETL任务分析 Hive 将HDFS数据映射到Hive表 需要指定的HDFS的目录 回忆如何映射HDFS数据到Hive表中 ① 创建表 create
这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第17天，点击查看活动详情 Spark Day14：Structured Streaming 01-[了解]-上次课程内容回顾 继续讲解：StructuredStreaming，以结构化方式处理流式数据，底层分析引擎SparkSQL
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 https://www.zhihu.com/question/65502802 架构 垂直架构 所有功能模块在一个项目中编写，并集中部署。 优点：实现简单。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第28天，点击查看活动详情 vue 组件 vue 前端框架的基本功能单元是组件，vue 对象本身也是一个组件（根组件）。 全局组件 Vue.component 用于声明全局组件（不推荐）。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 目前唯一同时支持高吞吐、低延迟、高性能的分布式流式数据处理框架。像Apache Spark也只能兼顾高吞吐和高性能特性，主要因为在Spark Streaming流式计算中无法做到低延迟保障。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第29天，点击查看活动详情 每日一题|454四数相加II 题目 给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i, j, k, l) 能满足： 0 <=
这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第4天，点击查看活动详情 React（web前端开发框架） React主要用于构建UI。
这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第13天，点击查看活动详情” jna 是什么 JNA = Java Native Access 是基于JNI开发的一个框架。 是为了降低JNI 开发的复杂性的一个Java框架。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 什么是Docker docker是一个用来装应用的容器,就像杯子可以装水,笔筒可以放笔,书包可以放书,可以把hello word放在docker中,可以把网站放入docker中,可以把任何想得到的程序放在
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第27天，点击查看活动详情 vue 基础 指令绑定 vue 使用 v-bind 绑定属性，表示该属性内容从 vue-data 中加载。可以用 : 代替。
这是我参与「掘金日新计划 · 8 月更文挑战」的第30天，点击查看活动详情 Spark Streaming Spark 是一种快速、通用、可扩展的大数据分析引擎，已经发展成为一个包含多个子项目的集合。 Spark Streaming 是 Spark 的流处理部分。
这是我参与「掘金日新计划 · 6 月更文挑战」的第13天，点击查看活动详情 Logistics_Day09：实时增量ETL存储Kudu 01-[复习]-上次课程内容回顾 物流项目数据实时ETL转换开发（存储Kudu数据库）部分功能：消费Kafka数据及ETL转换（JSON
这是我参与「掘金日新计划 · 10 月更文挑战」的第14天，点击查看活动详情 1 Flink Watermark(水位线) 1 事件时间（event time） 为了使用事件时间，Flink任务需要知道事件的时间戳（标记），这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳/水位线(
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