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技术框架Kafka：用于接入数据源；FlinkCDC：如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式，如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink：用于数据ETL，包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Spark：用于数据ETL，包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务；Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；Doris：O

+Hudi：湖仓一体数据管理框架，用来管理模型数据，包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等；+Doris：OLAP引擎，同步数仓结果模型，对外提供数据服务支持；+Hbase：用来存储维表信息，维表数据来源一部分有Flink加工实时写入，另一部分是从Spark任务生产，其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC

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最近在做一个计算相关的功能，大体就是有很多条SQL，每条SQL都涉及复杂地运算，最后要将所有计算结果进行合并分析。经初步测试，每个SQL起码会查出几十万条记录，我们现在有毛毛多的这种SQL。最大的问题不在于速度，毕竟涉及运算的功能，想要从速度入手就得靠中间件和算法了。内存占用才是我们最需要注意的，一旦数据量很大且一次性冲入Java堆内存，程序会直接OOM然后离开人世。比如使用非分页的普通查询，这张

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04-树4是否同一棵二叉搜索树分数25作者陈越单位浙江大学给定一个插入序列就可以唯一确定一棵二叉搜索树。然而，一棵给定的二叉搜索树却可以由多种不同的插入序列得到。例如分别按照序列{2,1,3}和{2,3,1}插入初始为空的二叉搜索树，都得到一样的结果。于是对于输入的各种插入序列，你需要判断它们是否能生成一样的二叉搜索树。输入格式:输入包含若干组测试数据。每组数据的第1行给出两个正整数N(≤10)和

这道题依然使用了map（不知道为什么很爱用map，哈哈），缩短了一些代码量简单先说一下思路，建立一棵标准的树，然后依次建立待测试的树，拿它与标准的树每一个结点去对比，不一样则为No.1、条件准备map还是老样子，键存值，数对存左右结点#include#includeusingnamespacestd;map>ma,mb;这里n,l输入并判断是否结束，具体实现放在solve里intmain(){io

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四种遍历#include#includeusingnamespacestd;typedefstructtreenode*BinTree;typedefBinTreeposition;typedefintElementType;structtreenode{ElementTypedata;BinTreeleft;BinTreeright;treenode(){left=NULL,right=NULL

破解这一矛盾的思路之一是实现大数据支持下的教师培训循证决策，从资源供给、培训服务、队伍治理三个层

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