序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
特别申明：本文根据生产变更编写，所有ip、用户名、文件路径和文件名等敏感信息已做替换删除或打码处理。
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
每天凌晨一点进行跑批，对昨天一天内交易表所有交易账户的交易数据进行跑批，要求查找出每三分钟内所有符合规则的交易账号，并且进行统计汇总到表格中。
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特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快？ 硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜，SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法，只能干瞪眼。 那，咋样才能快？ 嗯，不能再用SQL了。 但也不能用Java，虽然写得出，但会累死人。 用SPL！简单代码实现高性能计算 SPL是啥？为啥管用？ SPL是一款开源程序语言，专门对付结构化数据计算，我们将数十种高性能算法和存储融入SPL中，提速N倍不是梦！ 读书
公司的文档一般有统一的规范格式，文档的开头，一般要包含公司信息、项目名称、业务名称、版本号等。
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
一般项目Dokcer 的安装比较简单，直接 brew install Docker 就可以了，不会安装的自己谷哥或者度娘去去去去。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
执行的定时任务是基于其他定时任务计算得到的结果基础上做操作的，那么如何来确定其他存在数据依赖的定时任务已经执行完成呢？
说道存储过程，很多人都知道，但是真正用的人其实很少，但是在某些必要的场景，是必须使用的，虽然可以使用java代码解决，但是效率性能远不及存储过程 曾经在sqlserver 以及pgadmin上用过，m
悼念512汶川大地震遇难同胞——一定要记住我爱你 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 11003 Accepted Submission(s): 6693 Problem Description 当抢救人员发现她的时候，她已经死了，是被垮塌下来的房子压死的，透过那一堆废墟的的间隙可以看到她死亡的姿势，双膝跪着，整个上身向前匍
假如有这样一个需求，当我们需要解析一个Excel里多个sheet的数据时，可以考虑使用多线程，每个线程解析一个sheet里的数据，等到所有的sheet都解析完之后，程序需要统计解析总耗时。分析一下：解析每个sheet耗时可能不一样，总耗时就是最长耗时的那个操作。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的，直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了，自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网：https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载：http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据，所以具体的操作不再叙述，具体的使用自己可以根据需求来使用。
Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”
根据我这一年多的检测（上海地区豆瓣小组），近8成的帖子都是中介帖子，这很好理解，有流量的地方就会有广告。对于一个单身的，刚刚大学毕业的打工人，排除土豪，租房的选择基本都是合租。那么你就会或多或少的跟中介或者二房东打交道。
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
又是一周即将过去，今天来简单聊聊周报。周报，顾名思义，是以一周为单位写一篇关于这周内的工作情况和对下周的工作计划。
如果你认为这个语句跑起来没问题，那你值得看下去，会避免以后踩到【SQL变量作用域】的坑。
SPL作为专门用于结构化和半结构化数据的处理技术，在实际应用时经常能比SQL快几倍到几百倍，同时代码还会短很多，尤其在处理复杂计算时优势非常明显。用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣，但又担心掌握起来太难，毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同，这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法，用户可能会心生疑虑。
大家好，我是鱼皮，昨天工作中遇到一个挺好玩儿的小 Bug，和大家分享下，小白可懂～
Redis是我们很常用的一款nosql数据库产品，我们通常会用Redis来配合关系型数据库一起使用，弥补关系型数据库的不足。
鱼皮，我有一个朋友，想做个 windows 的在线聊天软件，要求能直播、在线不间断语音和打字。我第一反应是 这不是个大学生都能做吗 ？但我却不是特别了解现在的 商业作品 怎么做，所以想问一下。 其实小伙伴的这个问题还是挺不错的，说得专业一点：需要一套商用聊天软件的技术实现方案。
爱可生 DBA 团队成员，熟悉 Oracle、MySQL、MongoDB、Redis，最近在盘 TiDB，擅长架构设计、故障诊断、数据迁移、灾备构建等等。负责处理客户 MySQL 及我司自研 DMP 数据库管理平台日常运维中的问题。热衷技术分享、编写技术文档。
在日常开发中会经常遇到一些需要异步定时执行的业务诉求，典型的使用场景如：超时未支付订单关单、每隔 2h 更新好友排行榜、3.22 日 17 点《xx》剧上线等。目前业务侧多基于以下思路来快速搭建一个调度系统，mysql 或者 redis 队列存储待执行任务，通过 crontab 定时触发应用完成“捞取、计算、执行等操作”。不难看出存在几类亟待解决问题：
摘要：本文整理自 Shopee 研发专家李明昆，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
导读：如今，无论是互联网应用还是企业级应用，都充斥着大量的批处理任务，常常需要一些任务调度系统帮助我们解决问题。随着微服务化架构的逐步演进，单体架构逐渐演变为分布式、微服务架构。
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
表示一种公共资源或者说是共享数据，可以被多个线程使用。但是每一次，只有一个线程使用它，一旦临界区资源被占用，其他线程想要使用这个资源，就必须等待；
我自己建的大数据学习交流群:199427210，群里都是学大数据开发的，如果你正在学习大数据 ，小编欢迎你加入,大家都是软件开发党，不定期分享干货（只有大数据软件开发相关的），包括我自己整理的一份最新的大数据进阶资料和高级开发教程，欢迎进阶中和进想深入大数据的小伙伴加入。
李剑，携程技术保障中心系统研发部资深软件工程师，负责Redis和Mysql的容器化和服务化工作，以及维护容器宿主机的内核版本，喜欢深入分析系统疑难杂症。
当前在用报表平台是帆软旗下的BI和Report，目前版本还不支持邮件提醒异常报表。
本文主要介绍银行业务的发展趋势、应用架构演进以及在此背景下应用运维面临的挑战和解决方案。文章目录如下，是笔者过去5年作为乙方在多个银行设计和落地应用运维自动化的经验分享，共11000字，阅读时长大约10分钟。
如上图，该电路实现了电源的导通控制。通过跳帽，可以实现12V，5V，3.3V的导通可选。可以说此电路也是美丽的。
•实时数据落地需求演进•基于Spark+Hudi的实时数据落地应用实践•基于Flink自定义实时数据落地实践•基于Flink+Hudi的应用实践•后续应用规划及展望
调度系统，更确切地说，作业调度系统（Job Scheduler）或者说工作流调度系统（workflow Scheduler）是任何一个稍微有点规模，不是简单玩玩的大数据开发平台都必不可少的重要组成部分。
【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统
随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
本文是昨天那位算法转开发&测开，顺利拿到4个offer的师弟所做分享的第二部分，主要是师弟提前批 + 正式批，两次面试字节的全部面经，一共包括 6 轮技术面和 2 轮HR面。
凌晨四点被公司的监控告警叫醒了，告警的原因是生产环境跑批任务发生故障。即刻起床处理故障，但还是花了不少时间才解决。
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