码农小C
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电脑上同时存在JDK8和JDK17的环境变量配置

参考链接1：https://blog.csdn.net/chencaw/article/details/121674479
参考链接2：电脑上同时存在JDK8和JDK17的环境变量配置https://blog.csdn.net/m0_46610658/article/details/129289498?ops_request_misc=%257B%2522request%255Fid%2522%253A%2522170115527416800215085992%2522%252C%2522scm%2522%253A%252220140713.130102334…%2522%257D&request_id=170115527416800215085992&biz_id=0&utm_medium=distribute.pc_search_result.none-task-blog-2allsobaiduend~default-1-129289498-null-null.142v96pc_search_result_base4&utm_term=%E7%94%B5%E8%84%91%E4%B8%8A%E5%90%8C%E6%97%B6%E5%AD%98%E5%9C%A8JDK8%E5%92%8CJDK17%E7%9A%84%E7%8E%AF%E5%A2%83%E5%8F%98%E9%87%8F%E9%85%8D%E7%BD%AE&spm=1018.2226.3001.4187

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    作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员，效力于Verisign，是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施（基础Hadoop）的技术主管。本文，Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间， Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状，非常值得阅读，虽然有一些信息在Spark 1.2版
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    互联网的web项目，都有个特点：请求的并发量高，其中请求最耗时的db操作，又是系统优化的重中之重。 为此，往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层，要保证针对主库进行写操作，对多个从库进行读操作。当然在一些请求中，为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性，部分的读操作也要到主库上。（这种需求一般通过业务垂直分开，比如下单业务的代码所部署的机器，读去应该也要从主库读取数
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