2017年开春,阿里对外公布了「阿里巴巴Java开发手册」。作为一个13年经验的码农,从头到尾浏览了一遍这份手册之后,感觉很棒。虽然其中的某些观点笔者不能苟同,但大部分的规范还是值得绝大多数程序员学习和遵守的。笔者将对这份代码规范中的一些细节做一些解读,包含笔者的观点和想法,可以作为这份代码规范的扩展阅读。对于规范中某些「显而易见」的条款,将不在解读范围之列(换言之,这都不懂,就说明你天赋不够,            
                
         
            
            
            
            【强制】大括号的使用约定。如果是大括号内为空,则简洁地写成{}即可,不需要换行;如果是非空代码块则:1) 左大括号前不换行。2) 左大括号后换行。3) 右大括号前换行。4) 右大括号后还有else等代码则不换行;表示终止的右大括号后必须换行。【强制】 左小括号和字符之间不出现空格;同样,右小括号和字符之间也不出现空格。详见第5条下方正例提示。反例:if (空格a == b空格)【强制】if/for            
                
         
            
            
            
            文章目录一、编程规约(一)命名风格(二)常量定义(三)代码格式(四)OOP 规约(五)集合处理(六)并发处理(七)控制语句(八)注释规约(九)其它二、异常日志(一)异常处理(二)日志规约三、单元测试四、安全规约五、MySQL 数据库(二)索引规约(三)SQL 语句(四)ORM 映射六、工程结构(一)应用分层(二)二方库依赖(三)服务器 阿里巴巴Java开发手册终极版v1.3.0.pdf下载地址            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-08 10:18:45
                            
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            # 阿里数据仓库架构实现指南
## 一、流程概述
在实现阿里数据仓库架构时,通常需要经历以下步骤:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 创建数据仓库 |
| 2 | 设计数据表结构 |
| 3 | 导入数据 |
| 4 | 进行数据处理和清洗 |
| 5 | 构建数据模型 |
| 6 | 查询数据 |
## 二、详细步骤及代码示例
### 1. 创建数据仓            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            阿里面试题:class HelloA {
    //构造方法
    public HelloA(){
        System.out.println("1.Hello A!父类构造方法");
    }
    //非静态代码块
    {
        System.out.println("2.i'm A class.父类非静态代码块");
    }
    //静态代码块            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                                22阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            前言近期, 全球权威IT咨询机构Forrester发布"The Forrester Wave: CloudData Warehouse Q4 2018"研究报告,阿里巴巴分析型数据库(AnalyticDB)成功入选。AnalyticDB作为阿里巴巴自主研发的PB级实时云数据仓库,全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准,可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索,帮客户将            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-08-23 13:13:53
                            
                                89阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 代码仓库架构的科普与示例
在现代软件开发中,代码仓库的架构至关重要。它不仅关系到代码的存储与管理,还影响到团队协作的效率。本文将详细探讨代码仓库的架构,并以代码示例和关系图帮助读者更好地理解这一概念。
## 什么是代码仓库?
代码仓库是用于存储软件源代码的地方。它可以是本地的,也可以是远程的。例如,GitHub、GitLab 和 Bitbucket 等平台提供了强大的代码仓库功能。在仓库            
                
         
            
            
            
             近几年,随着数据湖概念的兴起,业界对于数据仓库和数据湖的对比甚至争论始终不断。数据仓库和数据湖的区别到底是什么?本文作者来自阿里巴巴计算平台部门,在深度参与阿里巴巴大数据 / 数据中台领域建设之后,将对数据湖和数据仓库的来龙去脉进行深入剖析,阐述两者融合演进的新方向——湖仓一体。大数据 20 年发展的变与不变概述大数据从本世纪初发展到现在,已经历            
                
         
            
            
            
            开源本是一件好事,但当掺杂了一些其他「功利性」的东西时,也许就变味了。提到国内自研数据库,阿里巴巴推出的云数据库 OceanBase 肯定不可绕过。OceanBase 阿里巴巴和蚂蚁金服OceanBase 阿里巴巴和蚂蚁金服100% 自主研发的金融级分布式关系数据库。2019 年 10 月,OceanBase 刷榜 TPC-C 排行榜,打破了由 Oracle 保持了 9 年之久的世界记录            
                
         
            
            
            
            阿里妹导读:Lindorm,就是云操作系统飞天中面向大数据存储处理的重要组成部分。Lindorm是基于HBase研发的、面向大数据领域的分布式NoSQL数据库,集大规模、高吞吐、快速灵活、实时混合能力于一身,面向海量数据场景提供世界领先的高性能、可跨域、多一致、多模型的混合存储处理能力。目前,Lindorm已经全面服务于阿里经济体中的大数据结构化、半结构化存储场景。注:Lindorm是阿里内部HB            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-03-04 21:54:36
                            
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            2007年淘宝的交易额已经超过了沃尔玛和家乐福在中国的销售额的总和,占据中国网购市场70%以上的份额。在这些成倍数增长的业绩数字背后,需要数据库技术来支持企业未来持续成长的延展空间。淘宝网资深数据库专家江枫在接受51CTO记者专访时,分享了淘宝2004年开始构建的企业级数据仓库。            淘宝将数据仓库部署在Oracle RAC上,这            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-20 17:43:26
                            
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            一、编程规约(一)命名风格代码中的命名均不能以下划线或美元符号开始,也不能以下划线或美元符号结束。反例:_name / $name / name_ / name$严禁使用拼音与英文混合的方式,更不允许直接使用中文的方式。正例:ali / taobao / aliyun / youku (国际通用的名称,可视同英文)反例:pingJia(评价) DaZhe (打折) DianYing(电影)代码和注            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-05-15 13:37:06
                            
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            编者按:作为阿里数据中台的核心产品,Quick BI 单一代码仓库源码已经突破了 100万行,正在向1000万行迈进。本文重点分享了单一代码仓库Monorepo选用前的思考,以及具体应用中的开发体验和经验。内容转载自「Alibaba F2E」。近年来,阿里数据中台产品发展迅速。核心产品之 Quick BI 连续 2 年成为国内唯一入选 Gartner 魔力象限的国产 BI。Quick BI 单一代            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录基于阿里云的数据仓库架构设计产品对比离线数仓实时数仓数仓规范 基于阿里云的数据仓库架构设计产品对比阿里云产品同类产品简介RDSMySQL、PostgreSQL关系型数据库服务,是阿里提供的云数据库,有各种版本,例如MySQL版、PostgreSQL版、SQLServer版等DTSCanal、DataX、Sqoop、Flume数据传输服务,功能丰富,包括集数据迁移、数据订阅、数据实时同步的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Egg.js 是什么?Egg.js 是一个基于nodejs开发的,为企业级框架和应用而生,我们希望由 Egg.js 孕育出更多上层框架,帮助开发团队和开发人员降低开发和维护成本。github地址:https://github.com/eggjs/egg特性提供基于 Egg 定制上层框架的能力高度可扩展的插件机制内置多进程管理基于 Koa 开发,性能优异框架稳定,测试覆盖率高渐进式开发快速入门本文将            
                
         
            
            
            
            简介:源代码管理是软件开发中至关重要的一环。它能够帮助团队有效地协作、追踪更改、管理版本,并提供稳定的代码基础。在这篇博客中,将介绍两个主流的源代码管理工具:GitHub 和 TFS(Team Foundation Server),以及如何使用GitHub进行团队协作,并结合我们小组实际案例,探讨如何使用 GitHub 管理停车场管理系统的源代码。一、GitHub:社交化的代码托管平台             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、阿里云
阿里云项目管理仓库地址:https://code.aliyun.com/。创建个人账户并登陆,个人项目中有自己创建的项目也有自己被分配权限的项目。在团队开发中,使用分配权限进行开发管理。二、下载Git客户端、生成SSH秘钥在我的上一篇博文中详细介绍了如何下载安装Git客户端、生成SSH秘钥,此博文是介绍Github远程仓库,阿里云项目管理同样基于此原理,这里不再赘述:三、阿里云项目管理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录   仓库介绍阿里云仓库介绍案例:推送redis镜像到阿里云  仓库介绍仓库(Repository)是集中存放镜像的地方,仓库分为公开仓库和私有仓库两种形式。 最大的公开仓库是 Docker Hub,存放了数量庞大的镜像供用户下载。 Docker Hub:https://hub.docker.com/ 在国内,阿里云和163也有提供公开仓库,用户也可以在本地网络内创建一个私有仓库。当用户创建了            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            仓库(Repository)是集中存放镜像的地方,仓库分为公开仓库和私有仓库两种形式。最大的公开仓库是 Docker Hub,存放了数量庞大的镜像供用户下载。Docker Hub:https://hub.docker.com/在国内,阿里云和163也有提供公开仓库,用户也可以在本地网络内创建一个私有仓库。当用户创建了自己的镜像之后就可以使用push命令将它上传到公有或私有仓库,这样其他人只需要从仓            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、实时数仓分层规范1.1 分层需求分析建设实时数仓的目的,主要是增加数据计算的复用性。每次新增加统计需求时,不至于从原始数据进行计算,而是从半成品继续加工而成。我们这里从 loghub、kafka 的 ods 层读取用户行为日志以及业务数据,并进行简单处理,写回到 kafka、hologres 作为 dwd 层。1.2每层的职能分层数据描述生成计算工具存储媒介ODS原始数据,日志和业务            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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