企业在项目中完全使用Hadoop之前，数据移动是必须解决的事情之一。如何将数千台主机日志数据放入Hadoop?从关系型或者No/NewSQL系统以及Hadoop中获取数据的最有效方法是什么?如何将Hadoop中生成的Lucene索引输出到服务器?这些流程如何实现自动化?

日前，IDC正式公布2018年上半年《中国企业级存储系统市场调查数据报告》。数据显示，2018年上半年中国市场存储出货量为67,358套。浪潮存储出货量8,414套，居中国企业级存储（不含监控）市场第一；浪潮出货量增速106%，5倍于业界平均增速，居中国第一。

无论从哪一个角度看，双方的合作都是1+1>2的效果。所谓“新的思想、新的理念、新的技术”，这样的未来已来！

进入2018年戴尔升级了在CES 2018上正式发布XPS 13，在轻薄和美观方面又有了长足的进步，并搭载了第八代智能英特尔八代酷睿处理器。XPS 13 9370将三边边框进一步缩窄到了4毫米，将13英寸融进了11英寸机身。巩固了自己工业设计巅峰的位置。

近年来，云上用户遭遇云服务宕机、数据被破坏或丢失的事件时有发生，充分说明了云服务厂商提供的三副本与云快照服务还不能完全满足云上用户数据生命周期保护的需求，很有必要借助现代数据保护全面的策略，来更稳妥地实现用户数字化转型。

简单来说使用线程池有以下几个目的：线程是稀缺资源，不能频繁的创建。解耦作用；线程的创建于执行完全分开，方便维护。应当将其放入一个池子中，可以给其他任务进行复用。

长久以来，一直想剖析一下Java线程安全的本质，但是苦于有些微观的点想不明白，便搁置了下来，前段时间慢慢想明白了，便把所有的点串联起来，趁着思路清晰，整理成这样一篇文章。

前面讲过在当今的实际部署环境中，以高容量接入为目标，无线接入点之间的距离远远比从前以覆盖为目的的方式近。那么问题就来了，既然无线接入点部署的相对密集，每个无线接入点覆盖的区域很小，那是不是我们就不需要考虑信号覆盖问题了?或者说，此时覆盖都很简单且没问题?

这些年，在IT界流行这样一句脍炙人口的话：人生苦短，我用 Python 。不知道从什么时候开始，这句话开始被广为流传，或许是因为Java的枯燥机械，或许是C语言的复杂，或许…...但是，Python以其清丽脱俗的气质崛起，并且势已不可挡。2017 年，便是 Python 开始辉煌的一年。毕竟在这一年中，Python 的增长速度令人惊艳。

针对新手入门的普及，有过大型网站技术架构牛人路过，别耽误浪费了时间，阅读之前，请确保有一定的网络基础，熟练使用Linux，浏览大概需要3-5分钟的时间，结尾有彩蛋。