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详解clickhouse分区目录的合并过程

MergeTree的分区目录和传统意义上其他数据库有所不同。MergeTree的分区目录并不是在数据表被创建之后就存在的,而是在数据写入过程中被创建的。...在之后的某个时刻(写入后的10~15分钟,也可以手动执行optimize查询语句),ClickHouse会通过后台任务再将属于相同分区的多个目录合并成一个新的目录。...PartitionID、MinBlockNum、MaxBlockNum和Level组成,属于同一个分区的多个目录,在合并之后会生成一个全新的目录,目录中的索引和数据文件也会相应地进行合并。...值并加1 下面我们来看下图,分区目录的创建,合并,删除的过程。...2:为什么会有合并目录的过程,其实主要是clickhouse是异步对数据合并并进行压缩,为了节省空间。

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算法的复杂性分析

算法的复杂性分析 0、 算法评价的基本原则 1、影响程序运行时间的因素 2、算法复杂度 2.1 算法的时间复杂度 2.2 渐进表示法 3、总结 4、参考 ---- ---- 0、 算法评价的基本原则...通常一个好的算法应该应考虑达到以下目标。 1.正确性(correctness) 一个好的算法的前提就是算法的正确性。不正确的算法没有任何意义。...对于规模较大的程序,算法的效率问题是算法设计必须面对的一个关键问题,目标是设计复杂性尽可能低的算法。...1、影响程序运行时间的因素 程序所依赖的算法 求解同一个问题的不同算法,其程序运行时间一般不同。 问题的规模和输入数据 程序的一次运行是针对所求解问题的某一特定实例而言的。...算法复杂性在渐近意义下的记号有:O、Ω、Θ等,分别表达运行时间的上界、运行时间的下界、运行时间的准确界等 2.2.1 运行时间的上界 设函数f(n)和g(n)是定义在非负整数集合上的正函数,如果存在正整数

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    搭建直播平台过程中的全能“辅助”——流媒体服务器

    流媒体的特征就是将连续的音频和视频信息压缩后放到网络服务器上,用户在观看的过程中无需等待下载就可以直接观看。搭建过程中,流媒体服务器起到了一定的作用,简单分为5点。...由于视频输入播放器的格式可能是多种多样的,而且通过流媒体中转系统,能将所有的视频格式转换成为播放器都支持的M3U8,从而解决播放器格式不统一的问题。 2....随着“直播+”形式的应用,这一功能在教育直播或财经直播等方面,可以有效的保护私密性强的文章资料或者是一些资金数据,且加密后的视频配合播放器播放可以防止视频源被盗,避免信息泄露。 3....直播流的管理 支持对需要管理操作的直播流频道地址的手动处理,其中也包括添加/删除功能。 4.组播地址转为单播地址 可以实现将局域网直播流组播地址,转化成为对外的单播地址。...所以在搭建的过程中,流媒体服务器和服务商的选择也是需要得到重视的,毕竟直播的特点就是实时性和互动性,如果问题解决不到位造成用户体验感差,估计这样的平台也不会太长久。

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    研究提出能够自我解释的 AI 算法,辅助理解机器决策过程

    【新智元导读】加利福尼亚大学伯克利分校和马克斯普朗克信息学研究所的研究提出了一种能够自我解释的算法,有助于让人类理解机器学习的决策过程。...给定一个数据点(人的图片)的集群,AI 将从中找到模式(不同的个体),并绘制一条线(包含特定的人)。通常,这些数据的集群是如此复杂,以至于很难追溯机器画出的线。如果它错了,我们很难弄清楚为什么。...这个方案不是从事后追溯为什么发生了事情,而是记录了一路上的过程。 ? 根据在 ArXiv 上发表的未经审查的研究论文,该算法目前唯一能做到的是识别图片中的人类行为,如打棒球或骑自行车。...第一组使用人类活动的图像,将它与图像的描述相关联,然后与对特定任务的解释相关联。图片描述可以是一个人拿着两个杂耍球,而解释则指向正在运动的第三个球。...独立于直接人为干预而进行的学习过程使得这些算法不像汽车或交通灯;我们知道为什么汽车能工作,以及它们是如何构建的,但神经网络彻底改变了这个范式。

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    如何降低软件的复杂性?

    一、什么是复杂性 Ousterhout 教授认为,软件设计的最大目标,就是降低复杂性(complexity)。 所谓复杂性,就是任何使得软件难于理解和修改的因素。...二、复杂性的隔离 降低复杂性的基本方法,就是把复杂性隔离。"如果能把复杂性隔离在一个模块,不与其他模块互动,就达到了消除复杂性的目的。"...改变软件设计的时候,修改的代码越少,软件的复杂性越低。...复杂性尽量封装在模块里面,不要暴露出来。如果多个模块耦合,那就把这些模块合并成一个。...这也导致了复杂性,用户必须面对所有的 Exception。"反正我告诉你出错了,怎么解决是你的事。" 正确的做法是,除了那些必须告诉用户的错误,其他错误尽量在软件内部处理掉,不要抛出。

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    浅论C++的复杂性

    C++是一种功能强大且自由度极大的语言,使用C++的过程中一不小心就犯下错误,留下代码漏洞,特别对于初学者,要能够自如高效的使用C++语言需要很长时间的磨练。 2....对于一个能够静下心来,能够持续持续不断努力提升自己对计算机系统理解程度(计算机体系结构、硬件、操作系统、应用开发、软件项目和过程管理)的程序员来说,C++语言是一个绝佳的选择。...(4)C++是一门成熟的编程语言。这并不是说其他的编程语言不成熟。成熟是一种相对的概念。C++语言在其30多年的发展和使用过程中,开发了无数成功的软件系统,积累了丰富的成功案例和可重用资源。...有兴趣的读者可以光临Bjarne Stroustrup教授的主页,了解一下C++语言在业界创造的辉煌战绩。 4.如何应对C++的复杂性 尽管C++的复杂性有其产生的深刻背景,但复杂性确实是个问题。...换句话说,问题不在于C++的复杂性,而在于使用C++的人有没有有效控制这种复杂性。 那么,如何应对C++的复杂性,下面给出几点建议。

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    Kubernetes如何降低云的复杂性

    但是,我还可以告诉你,人们并不认为Kubernetes有助于解决2020年面临的核心问题——云复杂性。 云复杂性有两个主要成因: 首先,人们在选择云平台时过度使用异构性。...云复杂性也同样有两种解决方案: 首先是抽象。使用具有共同特征的抽象层可以使你不必直接处理云原生工具和接口的复杂性。 第二,自动化。自动化接口的使用可以使操作更轻松,因此不再那么复杂。...Kubernetes生态系统(包括最近发布的Anthos)的本质就是抽象容器内的应用程序和数据。其真正的价值就在于以高度可扩展的方式将这些容器自动化,同时降低复杂性。...我担心的是,必须处理复杂性的人不了解自动化或不了解Kubernetes如何解决这些问题。...如果你正在处理云复杂性,那么你必须关注自动化的价值,特别是新兴的支持技术,如Kubernetes。

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    解决性能问题的复杂性

    考虑到我们大脑的工作方式,以下是一些解决复杂性能问题的方案。...Kerry Osborne 在 P99 CONF 2023 上的演讲,“如何提高解决复杂性能问题的能力”,即使在几个月后仍然受到广泛关注。...这次演讲,“如何提高解决复杂性能问题的能力:第二部分”,将重点介绍我们可以做些什么来提高解决问题的能力,包括一个几乎万无一失的方法来获得成功的结果。”...直觉是我们的大脑在没有积极努力地思考某事时的模式。它是自动的。分析是我们实际努力工作并以专注的方式在我们的大脑中勤奋工作时的模式。...“批处理过程没有在一小时内完成”是对问题的相当好的概括性描述。 “我们需要加快 IO 系统的速度,因为 IO 系统很慢”是对问题的非常狭隘的定义。 第 2 步:收集数据 为什么这个问题的定义如此重要?

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    软件的复杂性与构造定律

    复杂性是被低估的。复杂越高,开发人员会感到不安。对其的理解认知负荷代价就越高,我们就更不快乐。真正的挑战是在构建我们的系统时要保持其有序以及工程师的生产方式。...复杂性会增加 让我们将系统的复杂性看成是两个组件之间的许多交互,在两个组件情况下,复杂度是1,如下图: ? 如果增加一个组件,复杂度将从1增加到3: ?...复杂度以指数级的增长是惊人的,当我们增加到六个组件,复杂度将是15。 ? 显然,这种拓扑可能是一个极端,但却能公平地明复杂性需要驯服。...老实说,这个极端的例子并不少见,这正是人们做的事情,复杂性感染一切。什么出错了吗? 构造定律Constructal Law 自然界是如何应对这复杂呢?...换句话说,系统应该致力于将能量消耗减少到最低限度,而同时将消耗单位能量产生的熵提高到最大限度 Bejan相信,进化实质上是这么一个过程,即生物体不断的重组他们自身,以使能量和物质能够尽可能迅速高效的通过他们

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    接口隔离原则带来的复杂性

    接口 其实每个人对接口的理解是不一样的,从分类上讲,大该两类,一是狭义:常被理解为像Java语言中的interface,或者模块内部的使用;二是广义:系统间交互契约。...通过使用接口隔离原则,我们可以将一个实现类的不同方法包装在不同的接口中对外暴露。应用程序只需要依赖它们需要的方法,而不会看到不需要的方法。...如果我们大量抽象依赖的组件,意味着我们系统的可配置性更好,但复杂性也激增。 什么时候考虑抽象呢? 1、在需要提供多种选择的时候。比如经典的Logger组件。把选择权交给使用方。...通过空间的换取逻辑的明确性。 VS SRP 接口隔离原则跟单一职责原则有点类似,不过稍微还是有点区别。 单一职责原则针对的是模块、类、接口的设计。...如果调用者只使用部分接口或接口的部分功能,那接口的设计就不够职责单一。 总结 表达原则的文字都很简单,但在实践时又会陷入落地时的困境。 这些原则的背后,也体现了架构之道,虚实结合之道。

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    软件的复杂性正在杀死我们

    我们深陷复杂性和优雅的泥沼:再来个抽象层!自己动手!分离关注点!组合优于继承!这也是可以理解的,但是在这个过程中,我们常常忽略了要解决的业务问题,忘记了管理复杂性是软件开发人员的第二重要职责。 ?...软件的复杂性还会继续,不幸的是软件工程师在这里不能给自己任何裨益。 需要改变什么?...正是这种思维过程和默认开销导致企业认为软件开发太昂贵了。你可能会说:“但Event Sourcing是如此优雅!在微服务之上有SPA是如此的干净!...“当然,可能是这样的,但是当你成为编写这10个微服务的人时,情况就并非如此了。这种额外的复杂性往往是不必要的。 作为一个行业,我们需要设法简化构建软件的过程,而不忽视业务的合法复杂性。...我们对业务越来越复杂的解决方案不能是增加开发过程的复杂性——不管它看起来多么优雅。 我们必须设法通过简化开发流程来管理复杂性。

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    辅助表的使用

    Disconnected Table 辅助表英文是disconnected table, 直译是断开的不连接的表,你也可以叫它参数表,独立表等等。...但无论什么叫法,它都是辅助运算的表,我们就暂且叫它辅助表吧。它会存在我们的数据模型中,但是你故意让它不与任何表发生关联。...现在我就来利用辅助表完成一件事情,创建辅助表你可以在Excel中编辑,再导入。因为我们的案例很简单,也可以采用另一种方法,在PowerBI选项卡下面有一个输入数据选项。 ?...接下来新建一个度量值排名值,排名值=Max('辅助表'[排名])。这里的Max只是为了把表中的数据转换成值,所以使用Min当然也是可以的。...这个方法的应用场景很多,比如在学习Filter公式时使用的[10 Filter销售量]中的筛选条件使用的是[销售量]>200, 你可以建立一张辅助表,有50,100,150,200等等不同的目标数字,利用这种辅助表的方法来做敏感性分析

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    算法的复杂性详解及原理

    算法在运行时候,所使用的辅助变量占用空间,才是衡量算法复杂度的关键因素。.../temp为辅助空间 ① x=y; //② y=temp; //③ } 两个数交换的过程: 这里使用了temp...辅助变量,空间复杂度为O(1) 递归空间复杂度 在递归算法中,每次递归都需要一个栈来保存调用记录,因此在计算递归的空间复杂度的时候,需要计算递归栈的深度。...5的阶乘的递推和回归的过程如下: 如上面两个图所示,递推、回归过程是从逻辑思维上推理,以图的方式形象的表达出来, 但计算机内部是怎样计算的呢?...在运算过程中,因为使用了n个栈作为辅助空间,因此阶乘的递归算法的空间复杂度为O(n)。时间复杂度也为O(n),因为n的阶乘仅比n-1的阶乘多了一次乘法运算,fac(n) = n * fac(n-1)。

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    人类大脑活动的时空复杂性结构

    结构连接体是分解后的谐波分量,每个时间点的大脑活动都被写成谐波分量的加权线性组合,关键的步骤需要一个分裂的过程,将大脑活动分解为耦合和非耦合的部分,然后解耦合耦合信号规范的比例产生SFDI。...将单个区域的复杂性时间序列与这些区域之间的FC联系起来。任何两个区域之间的FC强度与它们表现出复杂性下降的程度密切相关(图1C)。...下降级联反应的特征表现为:级联过程的持续时间与参与其中的区域数量之间有着强烈的正相关关系。...相比之下,相反的一端包括复杂性下降较少的区域(在复杂性状态上变化较小的区域)代表了功能层次的跨峰极点相位,并显示出较低的结构-功能耦合。图5.复杂性状态反映的大脑网络中的结构-功能耦合。...3)复杂性的下降定义了神经活动的时间状态,神经复杂性状态动态地调节了母网络的连接强度和拓扑配置一个时刻的形式。

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    如何应对混合云网络的复杂性?

    但是,大量的短暂存在亚马逊云服务(AWS)虚拟机使我的主控机很难保持对它们的可靠控制。...在解决这个问题,我突然发现了云管理中有一个新的网络复杂性问题。这个问题不仅存在于传统云网络中,也存在于现在所谓的混合加混合网络(Hybrid-Hybrid Networks, HHN)。...一旦你开始将一些使用云服务的服务器迁移到云中虚拟机上,你就会遇到一种前所未有的网络复杂性,从而制造出一些不同的东西:混合加混合云。...首先,先记住因为所有来自同一个供应商的服务并一定位于同一个位置,否则网络复杂性也不会成为一个问题。当这些使用云服务的应用部署在机架上时,它们会使用服务的地理路由前端。...在将虚拟机迁移到云的过程中,只需要记住关键点并不是考虑基础架构。这里仍然有许多规划和故障修复要做。固定的网络和旧式检测方法比以前更加重要,特别是在我们进入混合加混合加混合网络之后。

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    利用Kamal摆脱Kubernetes的复杂性

    我没意识到 Capistrano 是由 37Signals 公司的工程师为他们的主要产品 Basecamp 编写的。这是 David Heinemeier Hansson 的公司。...DHH(他以缩写而闻名)去年宣布出于纯粹的经济原因离开了云。如果你有能力在自己管理的机架上运行软件(就像以前每个人都不得不做的那样),显然可能比使用亚马逊 AWS 更便宜,特别是如果你有固定的需求。...显然,当他们诱使人们加入他们的平台时,云服务提供商看起来比后来价格上涨时更具吸引力。 亚马逊高度创新的服务提供方式仍然是留在云上的一个很好的理由。...在我的 Mac 上启动 Warp 后,我会检查一下我的内置 ruby 的版本: 然后我可以安装 kamal gem: > gem install kamal 然后启动它: 我们没有任何需要部署的东西,也没有任何需要部署的地方...在考虑您的计算策略时,如果您的发展方向是这样的,了解有关经济和技术退出方法的工作示例,那将是件好事。

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    解析Kafka: 复杂性所带来的价值

    问题是,这些更简单的替代方案能否提供与Kafka相同的优势?...凭借这些特性,跨越IT、金融、制造、电信、零售、医疗、运输等多个行业的成千上万的组织已经将Kafka作为核心技术来处理海量、高频的数据流。 一个例子是R3,一家金融服务领域的公司。...这不是一个轻松的任务,但似乎是值得的: MoEngage数据工程师Amrit Jangid表示:“我们的新Kafka架构为系统带来了大幅提升的可靠性。[...]...当更简单的不够用时 考虑到Kafka的复杂度,您可能倾向使用更简单的事件驱动工具,如RabbitMQ(查看对比了解两者差异和相似处)。但RabbitMQ能否提供与Kafka相同的优势?答案是否定的。...我们将不得不处理遗留技术,这只会增加开发者的复杂度。” 简化Kafka的采用 并非每个人都有时间、资源或意愿来处理Kafka的复杂性。但这不意味着他们无法从Kafka的功能中受益。

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    股票预测中模型复杂性的利弊

    比起预测的准确性,重要的是预测在最重要的时候是否正确。所以,基于提升预测准确性的复杂模型的夏普可能还不如简单模型。在这种情况下,以降低夏普比率和可理解性为前提的更好的准确性可能并不具有什么吸引力。...使用Goval和Welch(2004)中描述的数据,KMZ提供了一个理论论点和经验证据,即无岭回归与解释变量的随机傅立叶变换可以提高夏普比率,即使模型复杂性增加。...对过度拟合的担忧似乎是没有根据的,因为他们的过度拟合模型具有非常好的样本外表现。这就是他们所说的复杂性的优点(virtue of complexity)。...复杂性的缺点(vice of complexity)是模型无法解释。Goval和Welch(2004)认为过于复杂的模型是不稳定的,具有不好的样本外特性,并且缺乏透明度。...本文基于Goval和Welch(2004)所使用的数据(1926年至2022年),用四个不同复杂度的方法来预测未来一个月的指数收益率(时序预测),从而进行模型复杂性的优缺点的讨论。

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