scikit-learn中的FeatureUnion工具可以并行组合多个特征提取器，将不同特征提取方法的结果横向拼接成一个更大的特征矩阵。它支持多种特征处理方式（如TF-IDF、词袋模型、PCA等）的并行执行，并通过统一接口进行调用。典型应用场景包括：同时使用多种特征提取方法、处理异构数据以及构建复杂特征工程流水线。使用示例展示了文本特征组合（TF-IDF+词袋模型）、数值特征组合（PCA+标准化）以及自定义特征提取器的实现方法。FeatureUnion能够有效扩展特征空间，提升模型性能，同时保持简洁的AP

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Helm 是 Kubernetes 应用的包管理工具，类似于 Linux 系统中的 yum 或 apt。它主要用来管理 Kubernetes 应用的包（称为 Charts），帮助用户更高效地部署、管理和维护 Kubernetes 应用。通过 Helm，用户可以轻松地打包、发布、安装和升级复杂的 Kubernetes 应用。Helm Chart 是用来封装 Kubernetes 原生应用程序的一系列 YAML 文件。

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Elasticsearch的强大功能根植于其核心——Apache Lucene，一个高性能、功能完备的搜索引擎库 1。要深入理解Elasticsearch如何处理各种数据类型，首先必须剖析构成Lucene索引的三个基本数据结构：倒排索引（Inverted Index）、列式存储（Doc Values）和BKD树（BKD Tree）。这三大支柱各自针对不同的访问模式进行了极致优化，它们的协同工作构成了现代搜索引擎的基石。倒排索引是Lucene乃至所有现代搜索引擎实现快速全文检索的核心数据结构 2。其基本思想与

（Leader）：顺序写入日志（先入页缓存→追加到 segment，更新索引），并向 ISR 中的 Follower 复制。举例：峰值 5,000 msg/s，每条处理 20 ms（0.02s），单分区能稳态 500 msg/s，：原 topic/partition/offset/timestamp、异常类名、异常消息等，方便排查。topic、key（可选，决定有序性）、value、headers、timestamp。：把 DLT 导出到仓库（ClickHouse/ES/S3），数据修复后按批重投。