[算法与数据结构] 排序算法性能比较.xlsx

说明：python实现归并、快速、堆排序算法，并生成1000-1024000（2倍递增）规模的测试数据，对于每个数据规模，进行升序、随机、降序三种数据类型的测试，计算运行时间，写入Excel表格。
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[kafka] Apache Pulsar复制订阅相关的二三事

说明：在 Pulsar 里，可以基于 geo-replication 将数据在多个机房进行复制，这个特性主要是复制的消息数据，而今天我们分享的主要是订阅状态的跨机房同步。 订阅状态主要指订阅的消费进度，开启订阅状态跨机房复制可以在其中某个机房出现故障时，consumer 切换其他机房可以根据消费进度继续进行消费，这样可以减少消息的重复消费以及consumer丢失消息的问题。
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[kafka] 基于Pulsar架构的移动云AMQP消息队列设计与应用

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[kafka] TGIP_CN_Apache Pulsar 问答专场.pdf

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[flink] Pulsar-Flink连接器的介绍与使用

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[kafka] Apache Pulsar管理工具Pulsar Manager的介绍和使用

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[Hadoop] Pulsar Storage on BookKeeper

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[kafka] 详解 Apache Pulsar 2.6.0 功能特性

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[kafka] Apache Pulsar 2.6.1 版本发布前瞻

说明：Apache Pulsar 是 Apache 软件基金会顶级项目，是下一代云原生分布式消息流平台，集消息、存储、轻量化函数式计算为一体，采用计算与存储分离架构设计，支持多租户、持久化存储、多机房跨区域数据复制，具有强一致性、高吞吐、低延时及高可扩展性等流数据存储特性。
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[Hive] 大数据之Hive官方文档简要翻译（中文文档）

说明：将官方文档做了简要翻译 此页面仅记录配置单元2.x及更早版本中的元存储。对于3.x及更高版本，请参阅AdminManual Metastore 3.0管理。 介绍 所有表和分区的元数据都是通过配置单元元存储区访问的。元数据使用JPOX ORM解决方案（Data Nucleus）持久化，因此它支持的任何数据库都可以被Hive使用。大多数商业关 系数据库和许多开源数据库都受到支持。请参阅下面一节中支持的数据库列表。
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[算法与数据结构] 高级算法设计实验1分治算法：求解凸包问题

说明：求解凸包问题：输入是平面上 n 个点的集合 Q，凸包问题是要输出一个 Q 的 凸包。其中，Q 的凸包是一个凸多边形 P，Q 中的点或者在 P 上或者在 P 中。 实现基于枚举方法的凸包求解算法 实现基于 Graham-Scan 的凸包求解算法 实现基于分治思想的凸包求解算法
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[算法与数据结构] 高级算法设计实验2：搜索算法python实现

说明：1、掌握搜索算法的基本设计思想与方法， 2、掌握 A*算法的设计思想与方法， 3、熟练使用高级编程语言实现搜索算法， 4、利用实验测试给出的搜索算法的正确性。 寻路问题。以图 1 为例，输入一个方格表示的地图，要求用 A*算法找到并 输出从起点（在方格中标示字母 S）到终点（在方格中标示字母 T）的代价最小 的路径。
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