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SqlAlchemy 2.0 中文文档（五十八）

在不寻常的情况下，如果自定义 SQL 列类型同时也用作批量 INSERT 的“标志”列不接收和返回相同类型的值，则将引发“无法匹配”错误，但缓解方法很简单，即应传递与返回值相同的 Python 数据类型...这允许在模式中存在后，为该类型添加任何长度的新元素。感谢 Eugene Toder 提交的拉取请求。...现在，在选择加入的基础上恢复了这种原地突变，以允许单个混合具有多个设置的方法，无需命名所有方法相同，也无需仔细“链”不同命名的方法以维护组合。...参考：#9122 [输入] [错误] 从类型的角度来看，or_() 和 and_() 需要第一个参数存在，但这些函数仍然接受零个参数，这将在运行时发出弃用警告。...这允许在模式中存在该类型后添加任意长度的新元素。感谢 Eugene Toder 的拉取请求。

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【Kubernetes系列】Container（容器）

容器镜像（Image）所承载的是封装了应用程序及其所有软件依赖的二进制数据。 容器镜像是可执行的软件包，可以单独运行；该软件包对所处的运行时环境具有良定（Well Defined）的假定。...这一策略会使得 kubelet 在镜像已经存在的情况下直接略过拉取镜像的操作。...以下列表包含了 imagePullPolicy 可以设置的值，以及这些值的效果： IfNotPresent只有当镜像在本地不存在时才会拉取。...如果镜像已经以某种方式存在本地， kubelet 会尝试启动容器；否则，会启动失败。 更多细节见提前拉取镜像。...这样，你将从这些不同运行时所提供的额外隔离中获益，代价是一些额外的开销。 还可以使用 RuntimeClass 运行具有相同容器运行时但具有不同设置的 Pod。

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    优雅实现延时任务之Redis篇

    首先要存储的就是任务的描述。假如你要处理的延时任务是延时发布资讯，那么你至少要存储资讯的id吧。另外，如果你有多种任务类型，比如：延时推送消息、延时清洗数据等等，那么你还需要存储任务的类型。...使用Redis实现延时任务 以上就是一个延迟任务系统必须具备的要素了。回到redis，有什么数据结构可以既存储任务描述，又能存储任务执行时间，还能根据任务执行时间进行排序呢？...还有就是，这里为了方便，任务的描述存储的只是任务的id，如果有多种不同类型的任务，像前面说的发送资讯任务和推送消息任务，那么就要通过额外存储任务的类型来进行区分，或者使用不同的Sorted Set来存放延时任务了...大家看上面的代码，当拉取到待执行任务时，就直接执行任务，任务执行完该线程也就退出了，但是这个时候，队列里可能还有很多待执行的任务（因为我们拉取任务时，限制了拉取的数量），所以其实在这里可以使用循环，当拉取不到待执行任务时...缺点则是存在任务丢失的风险（当redis实例挂了的时候）。因此，如果对性能要求比较高，同时又能容忍少数情况下任务的丢失，那么可以使用这种方式来实现。

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    优雅实现延时任务之Redis篇

    首先要存储的就是任务的描述。假如你要处理的延时任务是延时发布资讯，那么你至少要存储资讯的id吧。另外，如果你有多种任务类型，比如：延时推送消息、延时清洗数据等等，那么你还需要存储任务的类型。...使用Redis实现延时任务 以上就是一个延迟任务系统必须具备的要素了。回到redis，有什么数据结构可以既存储任务描述，又能存储任务执行时间，还能根据任务执行时间进行排序呢？...还有就是，这里为了方便，任务的描述存储的只是任务的id，如果有多种不同类型的任务，像前面说的发送资讯任务和推送消息任务，那么就要通过额外存储任务的类型来进行区分，或者使用不同的Sorted Set来存放延时任务了...大家看上面的代码，当拉取到待执行任务时，就直接执行任务，任务执行完该线程也就退出了，但是这个时候，队列里可能还有很多待执行的任务（因为我们拉取任务时，限制了拉取的数量），所以其实在这里可以使用循环，当拉取不到待执行任务时...缺点则是存在任务丢失的风险（当redis实例挂了的时候）。因此，如果对性能要求比较高，同时又能容忍少数情况下任务的丢失，那么可以使用这种方式来实现。

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    Kubernetes 容器镜像基础

    主要有以下几种拉取策略： IfNotPresent： 如果容器镜像在本地不存在（本地缓存中没有），则尝试从远程仓库拉取。如果本地已存在，则直接使用本地缓存的镜像。这是默认的拉取策略。...Always： 每次启动容器时，都尝试从远程仓库拉取最新的镜像。即使本地已经存在相同版本的镜像，也会拉取最新的版本。 Never： 容器不会尝试从远程仓库拉取镜像。...每个节点独立地决定镜像拉取的顺序，即使使用串行拉取，不同节点也可以并行拉取相同的镜像。 2....这种情况下，kubelet 会立即向镜像服务发送多个镜像拉取请求，允许多个镜像同时被拉取。 并行拉取可以提高镜像拉取的效率，特别是在大型集群中。...注意事项： kubelet 从不代表一个 Pod 并行地拉取多个镜像。即使启用了并行拉取，对于一个 Pod，kubelet 仍然会按顺序拉取它包含的每个容器的镜像。

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    NumPy 1.26 中文文档（五十三）

    多个相邻的@return命令将合并为一个段落。当遇到空行或其他分段命令时，@return描述结束。 @code/@endcode 开始/结束一个代码块。代码块与普通文本不同。它被解释为源代码。...NumPy 文档保存在源代码树中。要将您的文档添加到文档库中，您必须下载树状结构，构建它，然后提交拉取请求。...多个相邻的@return命令将合并为一个段落。当遇到空行或其他分段命令时，@return描述结束。 @code/@endcode 开始/结束一个代码块。代码块与普通文本有所不同。它被解释为源代码。...@return 开始一个函数的返回值描述。 多个相邻的 @return 命令会合并成一个段落。当遇到空行或其他部分命令时，@return 描述结束。...多个相邻的 @return 命令将连接成一个段落。当遇到空行或其他分段命令时，@return 描述结束。 @code/@endcode 开始/结束一段代码。代码块与普通文本不同。它被解释为源代码。

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    RDMA over Falcon Transport V1.0

    为了支持无序操作模式，RDMA-over-Falcon 层必须根据 MTU 大小和片段边界将大型 READ 操作分解为多个拉取事务。拉取事务不得大于 MTU，也不能跨越片段边界。...在上面的示例中，大型 READ 操作被分段为 6 个拉取事务。与 WRITE 和 SEND 情况不同，由于片段边界不能跨越的限制，READ 第一事务和 READ 中间事务可以小于 MTU。...在上图中，目标向发起者发送单个合并的 ACK。 RDMA 块对每个拉取请求执行内存读取操作，并向目标返回拉取响应。 目标创建两个拉取数据包并将它们传输到发起者。...数据包传送子层将 PSN=200 和 PSN=201 分配给拉取响应。 发起者接收两个拉取数据包并创建拉取响应返回给 RDMA 块。...发起者还触发数据包传送子层生成 ACK 数据包，确认收到拉取数据包。 在发起者的 RDMA 块收到两个拉取响应后，RDMA 块创建读取完成并将完成发布到完成队列。

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    Spark性能调优指北：性能优化和故障处理

    广播变量起初在 Driver 中，Task 在运行时会首先在自己本地的 Executor 上的 BlockManager 中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager 会从 Driver 中远程拉取变量的副本...缺点：普通 map 算子，可以将已处理完的数据及时的回收掉，但使用 mapPartitions 算子，当数据量非常大时，function 一次处理一个分区的数据，如果一旦内存不足，此时无法回收内存，就可能会...BlockManager 在拉取数据的时候，无法建立连接，然后超过默认的连接等待时长 60s 后，宣告数据拉取失败，如果反复尝试都拉取不到数据，可能会导致 Spark 作业的崩溃。...例如，目前有10万条用户数据，当前 key 的粒度是（省，城市，区，日期），现在我们考虑扩大粒度，将 key 的粒度扩大为（省，城市，日期），这样 key 的数量会减少，key 之间的数据量差异也有可能会减少...所以，通过调整 reduce 端拉取数据重试次数和 reduce 端拉取数据时间间隔这两个参数来对 Shuffle 性能进行调整，增大参数值，使得 reduce 端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长

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    Spark性能优化和故障处理

    广播变量起初在 Driver 中，Task 在运行时会首先在自己本地的 Executor 上的 BlockManager 中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager 会从 Driver 中远程拉取变量的副本...缺点：普通 map 算子，可以将已处理完的数据及时的回收掉，但使用 mapPartitions 算子，当数据量非常大时，function 一次处理一个分区的数据，如果一旦内存不足，此时无法回收内存，就可能会...BlockManager 在拉取数据的时候，无法建立连接，然后超过默认的连接等待时长 60s 后，宣告数据拉取失败，如果反复尝试都拉取不到数据，可能会导致 Spark 作业的崩溃。...例如，目前有10万条用户数据，当前 key 的粒度是（省，城市，区，日期），现在我们考虑扩大粒度，将 key 的粒度扩大为（省，城市，日期），这样 key 的数量会减少，key 之间的数据量差异也有可能会减少...所以，通过调整 reduce 端拉取数据重试次数和 reduce 端拉取数据时间间隔这两个参数来对 Shuffle 性能进行调整，增大参数值，使得 reduce 端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长

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    MongoDB索引顺序导致慢SQL分析过程

    18.385Z") rpts 1 ctt ISODate("2020-07-25T00:18:18.385Z") vv 1 3、业务逻辑 账单表字段很少且结构很简单,Java程序多线程间隔拉取数据到...ES集群,然后对拉取后的数据进行更新,现在拉取数据平均时间在4s-10s(小分片执行时间在4s,大的分片在10s左右). 4、具体SQL 备注:每次拉取最近一个月内已审核且rpts等于1的账单数据 db.fee_detail.find...({ut:{ $gte: new Date(1595638774822) }, billSt: 1, rpts: 1 }).limit(5000) 5、更新逻辑 为了避免重复拉取数据,对已拉取的数据进行状态更新...,这个组合索引并不是真正的稀疏索引,根据稀疏索引定义来讲,稀疏索引中不包括不存在字段的文档,但是这个是组合索引，但ut日期字段一直都在.所以此稀疏索引中还是索引key对应文档信息，只是缺少billSt字段而已...ut类似叶子遍历，遍历完成，去检索下一个ut,直到所有ut都都检索,只统计1小时区间，只画出2个日期，实际有792个ut不同值，相当于有792如下树结构.生产1个月则更多，1个分片就有280万不同值.需要寻址遍历

    80220

    Spark性能调优指北：性能优化和故障处理

    广播变量起初在 Driver 中，Task 在运行时会首先在自己本地的 Executor 上的 BlockManager 中尝试获取变量，如果本地没有，BlockManager 会从 Driver 中远程拉取变量的副本...缺点：普通 map 算子，可以将已处理完的数据及时的回收掉，但使用 mapPartitions 算子，当数据量非常大时，function 一次处理一个分区的数据，如果一旦内存不足，此时无法回收内存，就可能会...BlockManager 在拉取数据的时候，无法建立连接，然后超过默认的连接等待时长 60s 后，宣告数据拉取失败，如果反复尝试都拉取不到数据，可能会导致 Spark 作业的崩溃。...例如，目前有10万条用户数据，当前 key 的粒度是（省，城市，区，日期），现在我们考虑扩大粒度，将 key 的粒度扩大为（省，城市，日期），这样 key 的数量会减少，key 之间的数据量差异也有可能会减少...所以，通过调整 reduce 端拉取数据重试次数和 reduce 端拉取数据时间间隔这两个参数来对 Shuffle 性能进行调整，增大参数值，使得 reduce 端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长

    1K61

    如何用 Redis 实现延时任务？

    首先要存储的就是任务的描述。假如你要处理的延时任务是延时发布资讯，那么你至少要存储资讯的id吧。另外，如果你有多种任务类型，比如：延时推送消息、延时清洗数据等等，那么你还需要存储任务的类型。...3、使用 Redis 实现延时任务 以上就是一个延迟任务系统必须具备的要素了。回到 Redis，有什么数据结构可以既存储任务描述，又能存储任务执行时间，还能根据任务执行时间进行排序呢？...还有就是，这里为了方便，任务的描述存储的只是任务的 id，如果有多种不同类型的任务，像前面说的发送资讯任务和推送消息任务，那么就要通过额外存储任务的类型来进行区分，或者使用不同的 Sorted Set...除此之外，上面的例子每次拉取延时任务时，只拉取一个，如果说某一个时刻要处理的任务数非常多，那么会有一部分任务延迟比较严重，这里可以优化成每次拉取不止一个到期的任务，比如说 10 个，然后再逐个进行处理，...缺点则是存在任务丢失的风险(当 Redis 实例挂了的时候)。因此，如果对性能要求比较高，同时又能容忍少数情况下任务的丢失，那么可以使用这种方式来实现。

    2.5K10

    拆解大数据总线平台DBus的系统架构

    响应拉全量事件：当收到拉全量请求时为了保证数据的相应顺序行，会暂停拉增量数据，等全量数据完成后，再继续。...2)实际拉取 每个分片代表一个小任务，由拉取转换模块通过多个并发度的方式连接slave从库进行拉取。 拉取完成情况写到zookeeper中，便于监控。 ?...对于全量抽取，ums_id是一个值，该值为全量拉取event的ums_id号，表示该批次的所有数据是一批的，因为数据都是不同的可以共享一个ums_id_号。...根据配置，我们支持同一条原始日志，能提取为一个表数据，或者可以提取为多个表数据。 每个表是结构化的，满足相同的schema。...，并且与被同步表走相同的逻辑和线程（为了保证顺序性，当遇到多并发度时是sharding by table的，心跳数据与table数据走同样的bolt），这样当收到心跳数据时，即便没有任何增删改的数据，也能证明整条链路是通的

    3.1K50

    多线程是剂猛药，别乱吃！

    (1)重复订单数据处理 当任务数据进入线程池通过多线程任务执行时，有一种场景是非常危险的，我们拿订单来举例：订单号：TA00001001，从下单到结束中间有多个状态，如：A、B、C、D，如果这时发出订单动作的订单消息会出现多次...； (3)两个线程同时被执行，都拿到了最新订单状态B，两个线程同时执行了数据库save操作； (4)数据库中就存在了2条订单号：TA00001001的数据，而且状态相同。...订单号：TA00001001，从下单到结束中间有多个状态，如：A、B、C、D，如果这时发出订单动作的订单消息会出现多次，但系统肯定希望能得到最新一次的订单状态。...； (3)两个线程同时被执行，都拿到了最新订单状态B，两个线程同时执行了数据库save操作； (4)数据库中就存在了2条订单号：TA00001001的数据，而且状态相同。...因为，在多线程任务中，每多一个功能点，线程隔离范围就会放大，原子性、可见性的保证就会变的更加复杂，变得会更加的不可控，甚至每个线程的执行时长会放大，当线程并发量足够大时，影响业务系统性能可能是指数级的。

    8510

    数仓建设中最常用模型--Kimball维度建模详解

    ，存在一对一的关系就是相同粒度。...为什么要提相同粒度呢，因为维度建模中要求我们，在同一事实表中，必须具有相同的粒度，同一事实表中不要混用多种不同的粒度，不同的粒度数据建立不同的事实表。...每行数据相当于管道或工作流，有事件的起点，过程，终点，并且每个关键步骤都包含日期字段。如订单数据，累计快照事实表的一行就是一个订单，当订单产生时插入一行，当订单发生变化时，这行就被修改。...维度表通常比较宽，包含大量的低粒度的文本属性。 跨表钻取 跨表钻取意思是当每个查询的行头都包含相同的一致性属性时，使不同的查询能够针对两个或更多的事实表进行查询 钻取可以改变维的层次，变换分析的粒度。...所以在有些情况下，在同一维度中存在不同的层次。 维度表空值属性 当给定维度行没有被全部填充时，或者当存在属性没有被应用到所有维度行时，将产生空值维度属性。

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    得物彩虹桥架构演进之路-负载均衡篇

    主要痛点 SLB 带宽已达瓶颈（5Gb/s，历史上出现过多次 SLB 带宽达到 100%的情况），目前彩虹桥单集群挂载了双 SLB 暂时解决带宽瓶颈但仍存在痛点： 1....MetaCenter 服务定时查询所有 metadata 数据库，基于心跳版本号和多个数据库的并集筛选出健康的节点列表存储到内存中。...查出所有列表数据后，对比内存中的 beat_version 与数据库中的 beat_version，如不相同则更新内存，如果相同说明对应节点心跳有丢失，如果丢失次数超过阈值，则剔除此节点。...如果拉取的可用节点列表为空，启动时报错，运行时兜底不做任何处理，等待下次拉取。...拉取的节点数据会按照可用区进行分组，分为同可用区&跨可用区2个队列 负载均衡时优先从同 AZ 节点队列中进行加权轮训。

    14220

    数仓建设中最常用模型--Kimball维度建模详解

    ，存在一对一的关系就是相同粒度。...为什么要提相同粒度呢，因为维度建模中要求我们，在同一事实表中，必须具有相同的粒度，同一事实表中不要混用多种不同的粒度，不同的粒度数据建立不同的事实表。...每行数据相当于管道或工作流，有事件的起点，过程，终点，并且每个关键步骤都包含日期字段。如订单数据，累计快照事实表的一行就是一个订单，当订单产生时插入一行，当订单发生变化时，这行就被修改。...维度表通常比较宽，包含大量的低粒度的文本属性。 跨表钻取 跨表钻取意思是当每个查询的行头都包含相同的一致性属性时，使不同的查询能够针对两个或更多的事实表进行查询 钻取可以改变维的层次，变换分析的粒度。...所以在有些情况下，在同一维度中存在不同的层次。 维度表空值属性 当给定维度行没有被全部填充时，或者当存在属性没有被应用到所有维度行时，将产生空值维度属性。

    4.2K00

    Spark性能调优-Shuffle调优及故障排除篇（万字好文）

    每个shuffle read task都会有一个自己的buffer缓冲，每次都只能拉取与buffer缓冲相同大小的数据，然后通过内存中的一个Map进行聚合等操作。...因此，consolidate机制允许不同的task复用同一批磁盘文件，这样就可以有效将多个task的磁盘文件进行一定程度上的合并，从而大幅度减少磁盘文件的数量，进而提升shuffle write的性能。...Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题，是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。...例如，目前有10万条用户数据，当前key的粒度是（省，城市，区，日期），现在我们考虑扩大粒度，将key的粒度扩大为（省，城市，日期），这样的话，key的数量会减少，key之间的数据量差异也有可能会减少，...reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer中，然后再进行后续的处理，buffer的默认大小为48MB。

    3.1K40

    Docker 应用实践-镜像篇

    镜像是 Docker 运行容器的前提，仓库是存放镜像的场所，可见镜像更是 Docker 的核心。 首先，需要先从镜像仓库服务中拉取镜像。...常见的镜像仓库服务是 Docker Hub，但是也存在其他镜像仓库服务； 然后，拉取操作会将镜像下载到本地 Docker 主机，可以使用该镜像启动一个或者多个容器。...如果运行中的容器修改了现有的一个已存在的文件，那该文件将会从可写层下的只读层复制到可写层，该文件的只读版本仍然存在，只是已经被可写层中该文件的副本所隐藏。...，比如基于 Linux 的某发行版本； 当对镜像进行修改或增加等操作时，会直接在前镜像层上形成新的镜像层，所以当我们去拉取最新的镜像时往往会提示我们已包含基础镜像，所以我们一般拉取的就是新更新的几层镜像层...说明： -a : 拉取所有 tagged 镜像； –disable-content-trust : 忽略镜像的校验,默认开启。

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