Java 是可以自学的。 Java 主要问题是 OO（面向对象），面向对象的就导致了基础概念非常多。 同时又因为 Java 封装得比较好，又会牵扯出很多概念在里面。 就好像很多人的教程第一步说的就是类，越学越困惑，还有抽象类，实现，方法，静态方法，封装，设计模式，接口 等等好多概念。 这些基本概念是应该了解的的，没有这些概念，很多东西你可能理解不了。 从实践中进行学习，多在社区提一些问题，也许能够帮你解决不少困惑。 另外很多人学习 Java 的第一步就是 Hello World，如果教学机构或者老师非要你用记事本写的话，你可以大大的鄙视下。 任何语言的开发，很少会在记事本上直接写的，基本上都用 IDE，有钱弄个 IJ，没钱弄个 Eclipse，VSCode 现在都被吹成宇宙第一的，说实在的每个工具都有自己的特点，对 VSCode 没有太多感。 不幸的是 IJ 在 Java 项目中的开发至少目前还是主流。 整个上面的 IDE 不是非常爽？ https://www.ossez.com/t/java/13625

Druid 在几年前升级了搜索版本为 V2。 在早期是可以通过设置查询参数来进行设计的，如果你使用的是 Druid 的新版本的话，默认都会使用引擎 V2。 如果使用 JSON 查询的话，那么应该设置的参数是： "groupByStrategy":"v2" 但是在返回的时候显示返回的版本是 V1。     说明 在网上考古了下，发现了多年前有这样一个帖子： 0.9.2 groupBy v2 Strategy problem - Google Groups (read only) - Druid Forum 上面官方的解释是这个 V1 定义的是返回的数据集格式为 V1，和使用的查询引擎无关。 这个返回结果还是有点困惑的，希望提出来供大家参考。 https://www.ossez.com/t/druid/13624

和 Java 有关的项目通常和内存都有关。 最近我们的 Confluence 平台经常挂起，通常的原因可能是内存溢出。在对 Confluence 进行调整之前，需要先查看下内存的配置情况。 内存信息 在 Confluence 中，你可以查看当前 Confluence 实例分配了多少内存。 按照下面的顺序进入系统配置： 单击左上角的配置按钮 > General Configuration > System Information 。 单击左侧上面的系统信息（System Information） 这个页面的载入需要花费点时间，请耐心等待。     从上面的图片上，我们可以看到当前的内存使用的是 1024MB，这个内存的分配对 Confluence 有点小。 调整内存 例如现在我们希望将内存调整到使用 16GB。 假设 1 GB 为 1024MB，那么 16 GB 为 16384 MB。 调整的位置为 Confluence 安装路径的 setenv.sh 文件。 如果使用 Confluence 默认安装的话，这个文件位于： /opt/atlassian/confluence/bin/setenv.sh 路径下。 在调整之前，需要先停止 Confluence，停止的命令通常为：service confluence stop 然后 vi 编辑文件 setenv.sh。 找到配置行： CATALINA_OPTS="-Xms1024m -Xmx1024m ${CATALINA_OPTS}" 修改为 CATALINA_OPTS="-Xms16g -Xmx16g ${CATALINA_OPTS}" 在这里是可以使用 G 为参数的。 修改上面的参数后保存并重启 Confluence。     校验内存修改 进入第一步中提示的的路径，检查内存配置是否生效。     如上图显示的，内存配置已经生效了。   https://www.ossez.com/t/confluence-7/13622

在默认的情况下，Druid 是不开启查询日志的。 换句话说，在 Druid 进行查询的数据是不会显示在 Druid 的日志中的，这里可能会带来一个麻烦就是没有办法在后台查询到 druid 获得查询。 这篇文章主要是说明如何在日志中显示查询日志。 配置 Druid 的日志使用的 slf4j，因此你需要修改的属性文件为：common.runtime.properties 这个文件位于 Druid 部署路径为： /conf/druid/_common/common.runtime.properties 在上面的配置文件中，添加一个属性： druid.request.logging.type=slf4j     配置 log4j2.xml 在 Druid 部署的同样路径下，会有 log4j2.xml 日志配置文件。 在这里最主要修改的是日志级别，很多时候你可能配置的日志级别是 ERROR，查询日志的输出是在日志级别的 INFO 中的。 因此你需要调整你的 Root 日志级别为 INFO，如果你对日志级别不是非常了解的话，请参考有关 log4j2 相关配置。     在完成上面的配置后，重启你部署的 druid 服务，然后应该就能够看到查询的请求是什么了。     在日志的后面就应该能看到具体的查询 SQL 是什么，在 Druid 中，你也是可以使用 JSON 格式进行查询的。   https://www.ossez.com/t/druid/13619

错误信息如下 yhu@YuCheng-Hu:~/apache-druid-0.21.1/bin$ ./start-nano-quickstart Druid only officially supports Java 8. Any Java version later than 8 is still experimental. Your current version is: 11.0.11. If you believe this check is in error or you still want to proceed with Java version other than 8, you can skip this check using an environment variable: export DRUID_SKIP_JAVA_CHECK=1 Otherwise, install Java 8 and try again. This script searches for Java 8 in 3 locations in the following order * DRUID_JAVA_HOME * JAVA_HOME * java (installed on PATH)     问题和解决 这个其实不是问题，出现上面提示的原因就是 Druid 在安装的时候需要校验 Java 的版本。 因为 Druid 是在 Java 8 上编译的，虽然 11 的版本也能够运行。但是会提示上面的错误。 如果你是运行 JDK 11 的版本的话，请运行命令： export DRUID_SKIP_JAVA_CHECK=1 然后再次尝试运行就可以了。   https://www.ossez.com/t/druid-java/13618

在本快速开始的内容部分，将向你介绍有关如何开始使用 Apache Druid 和一些相关的基本特性。 当你按照给出的步骤完成操作后，你将能够安装并且运行 Druid 和使用自带的批量数据摄取（ingestion）特性向安装成功的 Druid 实例中导入数据。 当前翻译基于的 Druid 版本为 apache-druid-0.21.1，本页面中的有关下载链接可能会随着版本更新而失效。 请自行根据官方办法的发行进度进行搜索更新和下载。 在开始我们下面的步骤之前，请先阅读 Druid 概述 和 数据摄取（ingestion）概述中的内容。 因为下面使用的步骤将会参照在前面 2 个 页面中提到过的一些概念和定义。 安装要求 你可以按照后续的步骤在一个相对机器性能比较小的计算机上进行安装。例如我们说的笔记本电脑（4 CPU 和 16 GB 的内存）。 针对不同的机器性能和安装条件，Druid 有一系列的安装配置属性。例如, micro-quickstart 配置属性对需要进行 Druid 评估时候的计算机性能进行了配置。 如果你希望对 Druid 的计算性能进行评估或者对计算能力进行调整的话，你可能需要更大和更好性能的计算机并且配置属性（profile）。 Druid 配置属性包括有从 Nano-Quickstart 配置 （1 CPU, 4GB RAM） 到 X-Large 配置（64 CPU, 512GB RAM）。 有关更多的配置信息，请参考 独立服务器部署 页面中的内容 另外，如果你希望对 Druid 进行集群部署的话，请参考 集群服务器部署 页面中的内容来了解更多有关 Druid 集群部署中的配置。 针对运行 Druid 的计算机，你需要完成下面的软件配置： Linux， Mac OS X， 或者其他基于 Unix 的操作系统（不能部署在 Windows 上） Java 8, Update 92 或者后续版本 (8u92+) Druid 官方只支持 Java 8 only。对其他主要的 Java 版本进行支持目前还主要是实验性的。 Druid 通过计算机中的环境变量 JAVA_HOME 或者 DRUID_JAVA_HOME 来找到安装的 Java 版本。如果你的计算机中安装有多个版本的 Java，那么你可以通过 设置环境变量 DRUID_JAVA_HOME 来让你安装的 Druid 实例找到相应的 Java 版本。 可以运行 Druid 程序中的 bin/verify-java 脚本来查看当前运行的 Java 版本。 在将 Druid 安装到生产环境的时候，你需要注意 Druid 实例运行的用户账号是什么。因为 Druid 控制台用户的权限和当前 Druid 实例运行的用户权限是相同的。 例如，如果你使用 Druid 的控制台对文件进行浏览的话，那么操作系统通只显示这个用户能够访问到的文件，或者说有权限进行查看的文件进行显示。     一般来说，我们是不希望 Druid 以 root 用户的权限来运行的。因此针对 Druid 的安装环境，可以考虑针对 Druid 实例，在操作系统中创建一个只供 Druid 运行的用户。   https://www.ossez.com/t/druid/13616

随着 GitHub 系统的更新，在 2021 年的 8月底将不再支持使用用户名和密码的方式访问仓库了。 用户需要使用用户名和访问 Token 的方式来访问。 这篇文章就是指导你如何创建访问的秘钥。 进入 GitHub 设置 在登录成功 GitHub 后，选择系统设置。     进入开发设置 在进入的设置页面中，选择左侧的开发设置。     选择访问 Token 在随后的页面中，选择个人的访问 Token。     到这里就是如何设置 Token 的访问路径。 设置名称和权限 根据不同的 Token 会有不同的访问权限。 你可以对房屋的权限进行设置和修改。     在这个界面中，设置用户名后就可以设置权限了。 至此，访问的 Token 就已经设置完成了，在使用 Git 需要登录的时候，你需要使用用户名和这个 Token 同时进行登录。 需要注意的是，这个 Token 需要保存，以避免丢失。   https://www.ossez.com/t/github-access-token/13615

在对影响市价的因素和现状做了分析后，整理出对资产价值的看法。 美国的资产评估经过百年的自行发展，于 1989 年联邦政府制定了第一部资产评估法律，首版专业评估统一准则是 1987 年由美国资产评估促进会 （AF）的特别委员会制定的 USPAP， 为全美资产评估执业的统一准则，1989 年评估准则委员会（ASB）成立时,颁布为第一个准则。 USPAP每年修 改、发布一次。美国的资产评估发展过程，有以下几点值得我们思考： 执业资格强调执业经历，本科学历，考试强调与评估紧密相连的学科。如基本评估原理应用、市场分析、成本分析、评估报告的撰写等。评估师分为临时、初、 中、高四等。 资产评估准则强调执业道德、评估方法和技术技巧,评估数据收集和修正。 USPAP标准对评估复核、咨询规定了程序。 估价师（Appraiser） Appraiser 和 Appraisal 之间的关系是什么。这个 2 个单词都是名词，Appraiser（估价师）主要目的是出具 Appraisal。 Appraisal（估价）通常是一个基于当前房地产价格，并且综合各种存在的因素进行综合评估的结果。这个结果通常对房产能否正常成交起到很大的影响作用，所以很多时候还是需要对整个过程进行一些了解。 Appraiser 的判断通常也是非常重要的，并不是所有人的判断都是一致的，通常在这里还会有一个偏差，这个偏差一般来说都不会太大，所以如果你觉得你的 Appraiser 估价太低或者太高了，你可能会希望找另外一个 Appraiser 来进行估计，一般来说可能是会有一些偏差的，但是这个偏差不会太大。如果偏差太大就说明 Appraiser 给出的数据是不准确的。 Appraisal 需要考虑的因素 Appraisal 的成本 每次估价的成本通常在 500 美元左右。     这个费用可高可低，这个费用通常是买家出的，通常也是由于买家的贷款金融机构指定的。 在 Appraisal 的过程中，买家和卖家通常都没有办法决定谁来进行实际上的操作，只能由贷款的金融机构指定时间和人。 Appraisal 报告的时间 从 Offer 到进行 Appraisal 完成，这个时间通常在 2 周左右。 如果贷款机构指定的 Appraiser 比较靠谱的，通常会在 Appraiser 出现在现场后的的 2 到 3 天出结果。贷款的金融机构会在拿到 Appraisal 的结果后决定放款金额。 如果 Appraisal 的金额过低，那么银行是不会按照合同的价格进行放款的，银行只会按照 Appraisal 的结果进行放款，那么在这里就会和合同价格存在一个差额，这个差额要不就是买家自己补上，要不卖家降价，要不各退一步。如果双方互不相让的话，那么合同将会被终止，买家可以拿回所有的保证金存款。 当然在买家拿回所有的保证金的前提是合同中没有写有关 Appraisal 出现价格差的处理情况是什么样的，或者说需要给卖家补偿，或者买家可以接受的价格差是多少，如果这些条款已经写明在了合同中了，并且满足合同的条件，那么合同将会被继续执行。 Appraisal 和地税 Appraisal 和地税的价格之间没有任何关系，银行也不会将 Appraisal 的结果通常当地的市政。 市政系统通常有一套自己的价格评估体系，他们会在一年或者几年的时间内评估一次。Appraisal 通常是个人和金融机构直接的关系，不会影响到你的地税。 影响 Appraisal 的因素 影响 Appraisal 的因素有很多。但大部分情况下就是房屋的使用面积是多少，地下室情况如何，地下室是否完成装修，有多少房间和在一定范围内的相同面积或者差不多的房子在近期的实际成交价格是多少。 如果你的房屋整体面积不大，那么通常不会太高，因为影响 Appraisal 一个非常非常重要的因素就是使用面积，如果你的地下室没有装修，那么你可以考虑装修下地下室，这个会将使用面积增加不少。同时房产内部的配置情况也会有所影响，比如说硬质地板比地毯的估价结果通会高一些。   https://www.usrealestate.io/t/topic/84

与 Fact Table 对应的表是 Dimension Table。 这 2 个表是数据仓库的两个概念，为数据仓库的两种类型表。 从保存数据的角度来说，本质上没区别，都是表。 区别主要在数据和用途上，Fact Table 用来存 fact 数据，就是一些可以计量的数据和可加性数据，数据数量，金额等。     Dimension Table 用来存描述性的数据，比如说用来描述 Fact 表中的数据，如区域，销售代表，产品等。   https://www.ossez.com/t/fact-table/13611

在 SQL 中，基数（cardinality）的定义为一个数据列中独一无二数据的数量。 高基数（High-Cardinality）的定义为在一个数据列中的数据基本上不重复，或者说重复率非常低。 例如我们常见的识别号，邮件地址，用户名等都可以被认为是高基数数据。 例如我们常定义的 USERS 数据表中的 USER_ID 字段，这个字段中的数据通常被定义为 1 到 n。 每一次一个新的用户被作为记录插入到 USERS 表中，一个新的记录将会被创建， 字段 USER_ID 将会使用一个新的数据来标识这个被插入的数据。 因为 USER_ID 中插入的数据是独一无二的，因此这个字段的数据技术就可以被考虑认为是 高基数（High-Cardinality） 数据。   https://www.ossez.com/t/topic/13610