毫无疑问，Git已经成为当下分布式版本控制系统的翘楚。
借助于Git强大的分支、合并、日志、历史追溯、rebase、submodule、subtree等一系列特性，开发者之间的协作变得越来越容易。
Git是由LinusTorvalds开发的；
同时，LinusTorvalds也是Linux之父。
他开发的这两款软件对于如今的互联网时代影响深远。
目前，最为流行和强大的社交化代码平台GitHub上托管着大量项目，其中既有个人开发的、也有诸多优秀的开源项目，如jQuery、React、Netty、Redis、Kafka、Zookeeper等等。
如果不充分利用这些优秀的代码宝藏，岂不是最大的遗憾。
而且，除了GitHub外，业界还有优秀的in-house代码托管平台Gitlab，这也是国内诸多互联网公司所用的Git代码托管平台，它提供了极为庞大的优秀功能集；
让我们可以将公司项目全部托管到其上，而不必担心网络速度问题或是隐私问题。
目前，已经有越来越多的项目开始或是准备开始从传统的svn向Git迁移，在这样的一个时代背景下，如果我们不去深入学习Git，将会真正错失这一切的美好。
我时常说的一句话就是：“如果你还不会Git，那就不用再写代码了”！相比于svn或是cvs等传统的集中式版本控制系统来说，Git的学习曲线是相当陡峭的。
这导致很多学习者在学习一段时间后无法深入，而且由于没有真正、彻底地理解Git的原理与模型，使得即便掌握了不少Git命令，在真正遇到问题时也是束手无策，最终导致放弃学习，而且对Git形成了心理阴影。
纵然如此，优秀的Git依然是每一个对程序开发有追求的人都应该认真且完整地学习的。
当你真正掌握了Git后，你才会真正领略到Git的美妙，以及为何有如此之多的开源项目都纷纷转向Git而抛弃svn。
不得不说的是，Git涉及到的理论与命令是相当多的，这使得很多人望而却步，不知从何开始。
鉴于此，该门课程从一开始对Git进行全面的介绍，接下来全部通过命令完成一个个Git操作，并且通过命令来阐述Git相关的理论，同时对Git涉及到的方方面面特性进行了细致而完整的介绍，最后还通过演示如何搭建内网的Gitlab平台向大家介绍Gitlab在生产系统中使用与运维的诸多细节知识。
可以这么说，学习完这门课程后，你对Git的掌握将会达到一个非常深入的水准，你对Git的理解也将会有颠覆性的认知。
值得注意的是，学习Git一定要动手敲命令而不能借助于IDE协助我们完成操作，否则你永远也无法体会到Git的强大以及为开发者所带来的便利。
对于Git常见的命令与参数，一定要通过多练习来强化记忆，将其变成自己血液的一部分。

HBase–HadoopDatabase，是一个高可靠性、高功能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库。
这是Linux搭建hbase的所需的环境资源。
配合博主的hbase环境搭建更棒哦

Kafka是一种分布式的，基于发布/订阅的消息系统。
主要设计目标如下：以时间复杂度为O(1)的方式提供消息持久化能力，并保证即使对TB级以上数据也能保证常数时间的访问功能高吞吐率。
即使在非常廉价的商用机器上也能做到单机支持每秒100K条消息的传输支持KafkaServer间的消息分区，及分布式消息消费，同时保证每个partition内的消息顺序传输同时支持离线数据处理和实时数据处理为什么要用MessageQueue在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求，是极其困难的。
消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的、基于数据的接口层，两边的处理过程都要实现这一接口。
这允许你独立的扩展或修改两边的处理

分布式文件存储零碎minio

MonggoDB教程，MongoDB是由C++语言编写的，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统。
在高负载的情况下，添加更多的节点，可以保证服务器功能。
MongoDB旨在为WEB应用提供可扩展的高功能数据存储解决方案。
MongoDB将数据存储为一个文档，数据结构由键值(key=＞value)对组成。
MongoDB文档类似于JSON对象。
字段值可以包含其他文档，数组及文档数组。

分布式零碎概念与设计(第5版)教材（EN）+习题答案（EN）

2SDK参考.............................................................................312.1JavaSDK调⽤..........................................................................................312.1.1快速开始.......................................................................................312.1.2使⽤⼿册.......................................................................................332.1.2.1安装JavaSDK............................................................................332.1.2.2设置⾝份验证凭证........................................................................332.1.2.3发起调⽤....................................................................................342.1.2.4错误处理....................................................................................352.1.2.5常⻅错误....................................................................................362.1.2.6获取AccessKey..........................................................................372.1.2.7获取endpoint............................................................................382.2PythonSDK调⽤......................................................................................442.2.1快速开始.......................................................................................442.2.2使⽤⼿册.......................................................................................452.2.2.1安装PythonSDK........................................................................

GBase是南大通用数据技术无限公司推出的自主品牌的数据库产品，目前在国内数据库市场具有较高的品牌知名度。
GBase系列产品包括：新型分析型数据库GBase8a、分布式并行数据库集群GBase8aCluster、高端事务型数据库GBase8t、高速内存数据库GBase8m/AltiBase、可视化商业智能GBaseBI、大型目录服务体系GBase8d、硬加密安全数据库GBase8s。
目前这工驱动是GBASE8A的jdbc驱动，找了好久才找到的，亲测可用。

这是最新的HBase书籍，其他的几个都是还在0.8版本的，2018年11月出版，自己扫面的，页面高清书签精准，制作不易。
内容很新，HBASE的版本是1.4.0。
分为8大章，第一章Hbase引见第二章Hbase模型和系统架构第三章Hbase数据读写流程第四章Hbase环境搭建第五章HbaseShell第六章Hbase程序开发第七章Hbase高级特性第八章MapReduceONHbase

用Python火花ApacheSpark是技术领域中最热门的新趋势之一。
它是实现大数据与机器学习结合的成果的最大潜力框架。
它运行速度快（由于在内存中进行操作，因此比传统的快100倍，提供健壮的，分布式的，容错的数据对象（称为），并通过诸如的补充包与机器学习和图形分析领域完美集成和。
Spark在上实现，并且主要用（一种类似于Java的功能性编程语言）编写。
实际上，Scala需要在您的系统上安装最新的Java并在JVM上运行。
但是，对于大多数初学者来说，Scala并不是他们首先学习的语言，它可以涉足数据科学领域。
侥幸的是，Spark提供了一个很棒的Python集成，称为PySpark，它使Python程序员可以与Spark框架进行交互，并学习如何大规模操作数据以及如何在分布式文件系统上使用对象和算法。
笔记本电脑RDD和基础数据框使用Python3和JupyterNotebook设置ApacheSpark与大多数Python库不同，让PySpark开始正常工作并不像pipinstall...和import...那样简单。
我们大多数基于P

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。