场景适配

提供 System.Data.SQLite.dll 的动态库，自动根据当前进程位数（32 位或 64 位）调用 SQLite.Interop.dll，无需手动释放。

问题描述： 使用VS2022开发项目并连接PostgreSQL数据库时，遇到一系列错误。 原因分析： Npgsql 库版本过低，当前版本为 22 年初发布的 6.0.30 版本，可能存在兼容性问题。 解决方案： 建议升级 Npgsql 库至最新版本，以获取更好的兼容性和性能提升。

Spark-2.41 版本适用于 Hadoop2.6，需要搭配 JDK8 或更高版本使用。

为 Hadoop 2.6.0 版本 Windows 64 位系统提供必要的 winutils.exe 和 hadoop.dll 文件，确保在 Windows 环境下顺利运行 Hadoop。

matlab开发-优化多项式适配。将函数适配为多项式的结果。

针对树莓派4B的32位armv7架构，提供已编译的Hadoop 3.2.1文件，方便用户直接使用。

PostGIS 2.3已经兼容PostgreSQL 9.4及以上版本的使用需求。与hibernate-spatial-4.3配合，可实现空间距离范围远近的精确计算。

mysql5.5版本后开始采用cmake进行编译，确保系统能够顺利下载所需的编译工具。

传统数据库技术在处理海量数据时面临着存储和计算能力的瓶颈。 存储瓶颈: 水平扩展和垂直扩展成本高昂且难以维护。 无法有效应对海量数据的存储需求。 计算瓶颈: 单机计算能力有限，无法满足海量数据的处理需求。 容错性: 传统数据库架构在节点故障时恢复时间长，影响数据处理效率。 Hadoop 通过分布式存储和计算框架有效解决了上述问题，为海量数据处理提供了高效、可靠的解决方案。

MongoDB：何时选择它？ NoSQL数据库如MongoDB，在特定场景下能发挥显著优势。以下是MongoDB适用场景的总结： 高写入负载需求 MongoDB优先考虑写入速度，而非事务安全。 适合处理大量低价值数据，例如日志记录、社交媒体活动等。 不适用于高事务安全场景，例如金融交易。 高可用性保障 轻松设置副本集（主从服务器），实现快速、安全、自动化的节点/数据中心故障转移。 确保在不可靠环境中维持数据可用性。 大规模数据处理 当单表数据量庞大（超过5-10 GB）时，MongoDB的横向扩展能力成为优势。 通过分片技术，将数据分布在多个服务器上，实现高效的查询和写入操作。 灵活数据模型 MongoDB采用文档模型，数据结构灵活，无需预定义模式。 适用于快速变化的数据需求，例如内容管理系统、电子商务平台等。