前面两篇文章,对于SpringBatch这个批处理框架做了一个大概的学习和了解,通过前两篇文章,你可以了解到SpringBatch是什么?应用场景有哪些?怎么去写一个SpringBatch的demo?以及SpringBatch的架构设计和核心组件的简单介绍。
本文介绍了如何在Android系统上实现联系人的全特效,包括分组、背景、动画以及字母表滚动等效果。通过自定义列表视图和自定义动画实现分组和滚动效果,并提供了完整的代码示例和GIF动态展示。
分析vuejs官网上一个表格组件的实现过程。 原址:https://cn.vuejs.org/v2/examples/grid-component.html
线上某业务,频繁出现IOPS 使用率100%的(每秒4000IOPS)现象,每次持续接近1个小时,从慢请求的日志发现是一个 getMore 请求耗时1个小时,导致IOPS高;深入调查之后,最终发现竟是一个索引选择的问题。
在之前的一篇缓存穿透、缓存并发、缓存失效之思路变迁文章中介绍了关于缓存穿透、并发的一些常用思路,但是个人感觉文章中没有明确一些思路的使用场景,本文继续将继续深化与大家共同探讨,同时也非常感谢这段时间给我提宝贵建议的朋友们。
Redis作为一个开源的(BSD)基于内存的高性能存储系统,已经被各大互联网公司广泛使用,并且有着诸多的应用场景。本篇文章将基于PHP来详细讲解Redis在Web项目中的主要应用与实践。
一、前言 我们在用缓存的时候,不管是Redis或者Memcached,基本上会通用遇到以下三个问题: 缓存穿透 缓存并发 缓存失效 缓存穿透 注: 上面三个图会有什么问题呢? 我们在项目中使用缓存通常
利用AsyncQueryHandler能异步任务获取手机联系人,增加用户体验,使用起来也很方便。不多说,上干货。
该文章介绍了一种在Android平台上实现分组导航、挤压动画、字母表快速滚动以及联系人全特效的方法。其中,分组导航通过在ListView中自定义适配器实现;挤压动画通过ViewPager实现;字母表快速滚动通过自定义Indexer实现;联系人全特效通过自定义BaseAdapter和ViewHolder实现。该方案基本实现效果,但在特定情况下存在一些问题,例如分组导航在固定分组数量较多的情况下,滑动时会出现闪烁现象,需要进一步改进。
Redis专题(四) ——Redis排序、消息队列、优化存储 (原创内容,转载请注明来源,谢谢) 一、排序 1、命令 SORTkey [ALPHA] [DESC] [LIMIT start end],对列表、集合和有序集合进行排序,当加上alpha参数后,则可以按照字典顺序排序,加上desc则倒序排序,加上limit则支持分页。 2、关键参数 by参数:by key:*->val,可以指定排序的标准,可以自己传入一个list,也可以指定某个列进行排序。
在今天这个快乐周五的早上,我们一到公司就收到了一些 CP 的紧急反馈,在 iOS 14 上,H5 游戏的性能下降,线上项目受到严重影响。
在这篇博文中,我们介绍了 Spark-Lineage,这是一种内部产品,用于跟踪和可视化 Yelp 的数据是如何在我们的服务之间处理、存储和传输的。
本篇博客是记录使用spring batch做数据迁移时时遇到的一个关键问题:数据迁移量大时如何保证内存。当我们在使用spring batch时,我们必须配置三个东西: reader,processor,和writer。
在数据处理或者数据分析的场景中,需要对已有的数据进行排序,在Excel中可以通过排序功能进行整理数据。而在Java中,则可以借助Excel表格插件对数据进行批量排序,下面是一些常见的数据排序方法:
那么select的实现在go的源码包runtime中,路径为:./src/runtime/select.go。下面,我们先来看select的使用方式:
原文地址:https://dzone.com/articles/criteria-for-selecting-a-data-warehouse-platform
数据是每项技术业务的支柱,作为一个健康医疗技术平台,Halodoc 更是如此,用户可以通过以下方式与 Halodoc 交互:
Cocos Creator 升级的2.2之后,渲染流程发生了比较大的变化,主要是重构了一些类,属性的位置发生了变化。为了防止日后忘记,先记录下来。
业务在使用find().limit()命令查询数据时遇到卡顿,一次操作卡最多1分钟,问题描述如下:
此前Apache Hudi社区一直有小伙伴询问能否使用Amazon Redshift(数仓)查询Hudi表,现在它终于来了。
在 Halodoc,我们始终致力于为最终用户简化医疗保健服务,随着公司的发展,我们不断构建和提供新功能。我们两年前建立的可能无法支持我们今天管理的数据量,以解决我们决定改进数据平台架构的问题。在我们之前的博客中,我们谈到了现有平台的挑战以及为什么我们需要采用 Lake House 架构来支持业务和利益相关者以轻松访问数据。在这篇博客中,我们将讨论我们的新架构、涉及的组件和不同的策略,以拥有一个可扩展的数据平台。
最近一段时间在做数据库相关,给一些开源社区提交过几个issue与pr,今天来简单复盘一下。
https://blog.csdn.net/DD_PP_JJ/article/details/111829869
导读:本文打破有关数据湖的8个错误认知,错误认知包括3方面,还提出了5个小技巧,以构建一个灵活的、可交付业务价值的数据湖。
select.go这个文件是Go语言运行时(runtime)中的一个模块,主要负责实现Go语言中的select语句。Select语句是Go语言中一种用于处理多个通道并发操作的语句,可以让程序阻塞等待多个通道中的任意一个有可读取的数据或可写入的空间,从而实现对多个并发操作的统一控制。
数据平台已经彻底改变了公司存储、分析和使用数据的方式——但为了更有效地使用它们,它们需要可靠、高性能和透明。数据在制定业务决策和评估产品或 Halodoc 功能的性能方面发挥着重要作用。作为印度尼西亚最大的在线医疗保健公司的数据工程师,我们面临的主要挑战之一是在整个组织内实现数据民主化。Halodoc 的数据工程 (DE) 团队自成立以来一直使用现有的工具和服务来维护和处理大量且多样的数据,但随着业务的增长,我们的数据量也呈指数级增长,需要更多的处理资源。由于现代数据平台从不同的、多样化的系统中收集数据,很容易出现重复记录、错过更新等数据收集问题。为了解决这些问题,我们对数据平台进行了重新评估,并意识到架构债务随着时间的推移积累会导致大多数数据问题。我们数据平台的所有主要功能——提取、转换和存储都存在问题,导致整个数据平台存在质量问题。 现有数据平台 印尼医疗龙头企业Halodoc的数据平台转型之路:数据平台V1.0 在过去几年中为我们提供了很好的服务,但它的扩展性满足不了不断增长的业务需求。
分区表就是将一个大表在物理上分割成若干小表,并且整个过程对用户是透明的,也就是用户的所有操作仍然是作用在大表上,不需要关心数据实际上落在哪张小表里面。Greenplum中分区表的原理和PostgreSQL一样,都是通过表继承和约束实现的。
Yelp 公司 采用 Apache Beam 和 Apache Flink 重新设计了原来的数据流架构。该公司使用 Apache 数据流项目创建了统一而灵活的解决方案,取代了将交易数据流式传输到其分析系统(如 Amazon Redshift 和内部数据湖)的一组分散的数据管道。
我们用过很多数据仓库。当我们的客户问我们,对于他们成长中的公司来说,最好的数据仓库是什么时,我们会根据他们的具体需求来考虑答案。通常,他们需要几乎实时的数据,价格低廉,不需要维护数据仓库基础设施。在这种情况下,我们建议他们使用现代的数据仓库,如Redshift, BigQuery,或Snowflake。
我(Lewis Gavin)目前的工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。以我的经验,无论我们采用的是 Oracle 来搭建数仓,还是以 Hadoop 来搭建 Data Lack(数据湖),基础型的概念还是没有变。
Apache Druid是一款开源时序OLAP数据库,支持流数据摄入和批数据摄入两种数据写入方式,其中批数据摄入又包括Native batch和Hadoop-based两种方式。根据官方文档[1],Druid推荐使用Native batch方式摄入数据,因为这种方式更灵活,且没有对外部Hadoop集群的依赖。但Hadoop-based数据摄入也有其优势: 1. 生成Segment的离线计算过程可以使用Hadoop集群的计算资源,减少了druid集群的计算压力,做到计算和存储分离;2. 与大数据处理生态对接更方便,前期的数据预处理可以使用Spark、Flink等计算引擎,将处理结果放在某个HDFS目录下即可。
本文的目的是构建数据湖,并提供适应企业数据策略的背景信息。咨询公司和提供商提出的意见相互矛盾,因此,这些信息历来一直不透明,令人困惑。
如今,Python真是无处不在。尽管许多看门人争辩说,如果他们不使用比Python更难的语言编写代码,那么一个人是否真是软件开发人员,但它仍然无处不在。
dbcrossbar 0.3.1: Copy large tables between BigQuery, PostgreSQL, RedShift, CSV, S3, etc. (preview release, uses async Rust)
Spark 运行模式之一,用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。在 local 模式下,Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为,所有 Spark 组件(如 SparkContext、Executor 等)都运行在同一个 JVM 进程中,不涉及集群间通信,适用本地开发、测试和调试。
0 写公众号一年来多来,思维上现在和开始写公众号的时候比,有两个比较大的变化。 第一个变化是对职场个人的行为的分析,放到组织架构这个层面看,才能够看明白更多的道理。人毕竟是群体的动物,脱离了组织没有意义。 第二个变化是技术的分析,结合企业的经营模式来看,才能够看得更清楚。任何企业都是需要赚钱的,这必然会影响到技术本身。 今天我们谈的是Redshift。亚马逊的这款数据仓库云产品可谓非常的成功,同时也是非常的坑人。要理解这里面的坑,不能只看技术。 1 一年前就有人和我说Redshift是个大坑,收费贼贵。
假设字段category无索引且有重复值,order by category 和limit组合使用的结果会和预期不符。
文章末尾有他著作的《深入理解 MySQL 主从原理 32 讲》,深入透彻理解 MySQL 主从,GTID 相关技术知识。
前两天在刷朋友圈,看到一个视频号链接,说有个云数仓,比ClickHouse 还快3倍。我就点进去看了,原来是 SelectDB 公司的“为数而生,因云而新” SelectDB 产品发布会。这个发布会上 SelectDB 发布了云数仓产品 SelectDB Cloud。
日常生活中的大部分决策都以二进制形式存在,具体来说就是这类问题能够以是或者否来回答。而在商业活动中,能够以二进制方式回答的问题也有很多。举例来说:“这种情况是否属于交易欺诈?”,“这位客户是否会购买该产品?”或者“这位用户是否存在流失风险?”等等。在机器学习机制中,我们将此称为二进制分类问题。很多商业决策都能够通过准确预测二进制问题的答案来得到强化。Amazon Michine Learning(简称Amazon ML)就提供了一套简单而且成本低廉的选项,帮助大家以快速且规模化的方式找出此类问题的答案。 在
1、user_visit_action user_visit_action 表,存放网站或者 APP 每天的点击流数据。通俗地讲,就是用户对 网站/APP 每点击一下,就会产生一条存放在这个表里面的数据。
ClickHouse是一款开源的分布式列式存储数据库管理系统,广泛用于大型数据分析和数据仓库场景。作为一种列式存储数据库,ClickHouse采用了一些高效的数据结构来实现主键索引,并通过一系列优化技术来提升查询性能。本文将介绍ClickHouse主键索引的存储结构以及一些查询性能优化方法。
数据库索引与书籍的索引类似,有了索引就不需要翻整本书,数据库可以直接在索引中查找,在索引中找到条目后,就可以直接跳到目标文档的位置,这可以让查找的速度提高几个数量级。
随着云时代的到来,数据库也开始拥抱云数据库时代,各类数据库系统(OLTP、OLAP、NoSQL等)在各内外云平台(AWS、Azure、阿里云)百花齐放,有开源的MySQL、PostgreSQL、MongoDB,传统数据库厂商的SQLServer、Oracle,云厂商自研的Aurora、Redshift、PolarDB、AnalyticDB、AzureSQL等。有些数据库还处于Cloud Hosting阶段,仅仅是将原有架构迁移到云主机上,利用了云的资源。有些数据库则已经进入了Cloud Native阶段,基于云平台IAAS层的基础设施,构建弹性、serverless、数据共享等能力。
这是《未来简史》中提出的三个革命性观点。一本书短短百页,让我们看到了世界颠覆性的变化,从计算机,到互联网,再到大数据、人工智能,所有的变化都在以一种肉眼可观却又无法捕捉的状态悄然发生着,而推动变化发生的背后,则是数据价值的提升。
最近知识星球有人问浪尖,自己的hbase集群元数据丢失了,但是数据还在,是否能够修复,其实这种情况下利用数据的hfile去修复元数据很常见,也有很多时候我们是生成hfile加载进hbase。
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