楔子 从现在开始，我们就来分析 Python 的内置对象，看看它们在底层是如何实现的。但说实话，我们在前面几篇文章中介绍对象的时候，已经说了不少了，不过从现在开始要进行更深入的分析。 除了对象本身，还要看对象支持的操作在底层是如何实现的。我们首先以浮点数为例，因为它是最简单的，没错，浮点数比整数要简单，至于为什么，等我们分析整数的时候就知道了。 浮点数的底层结构 要想搞懂浮点数的实现原理，就要知道

Hive Hive是什么？Hive 是数据仓库工具，再具体点就是一个 SQL 解析引擎，因为它即不负责存储数据，也不负责计算数据，只负责解析 SQL，记录元数据。 Hive直接访问存储在 HDFS 中或者 HBase 中的文件，通过 MapReduce、Spark 或 Tez 执行查询。 我们今天来聊的就是 Hive 底层是怎样将我们写的 SQL 转化为 MapReduce 等计算引擎可识别的程序

redis 提供五种数据类型，每种类型有其底层数据结构：字符串：sds（二进制安全、空间高效）哈希：哈希表（键值对存储）列表：双向链表（有序数据集合）集合：整数集合或哈希表（不重复元素）有序集合：跳跃表（按分数排序和范围查找） Redis 五种数据类型及其底层结构 Redis 提供了五种基本数据类型，每种类型都有不同的底层数据结构来存储和操作数据。 1. 字符串（string） 底层结构：SDS（

redis 的数据类型使用不同的底层存储结构：字符串：简单动态字符串（sds）哈希：哈希表，使用链表或跳跃表处理哈希碰撞列表：双向链表集合：哈希表或整数集合，使用布隆过滤器有序集合：跳跃表或字典地理空间索引：跳跃表或 r 树 Redis 数据类型底层存储结构 Redis 是一款高性能 NoSQL 数据库，支持多种数据类型，每种类型都采用不同的底层存储结构。 字符串 (string) 底层存储结构：