为企业提供数据信息类服务至今，我在这个行业已经呆了14年之久。从入行时的电话、网络营销到现在的行销，我一直觉得想做好这个行业，就必须要沉到自己服务的企业所在的行业里。...正是因为这点，大2020年3月至5月，因为疫情大封城不能跑数据业务期间，我运用已经跑过的540家防护用品生产商和贸易公司的信息，结合贸易数据中找到因市场需求才进入市场的买家，出口了约1000万片口罩和小规模的防护服...提这些过去的历史，是因为昨天，一个曾经合作的数据工厂CEO给我打电话说他们想开源些新客户，来转移一部分老客户突然几个月没下单的恐慌。“开发些新客户？”我问。他回答说：”是的。...如果您要开源，我觉得当前您 可能要做好这两件事：（1）先看看您 那3个大客户是否还有老常态返单的可能？...所以，老客户带来的收益高于开发新客户；所以让3月份新增的客户让它们成为持续可返单的客户是销售首先要做的事； 四、 找出有潜力返单的客户 （1）市场容量分析 A、2014年1月至2016年12月美国从中国进口的
在最新的Fabric版本中，账本快照很好的解决了这个问题。 账本快照功能可以对一个节点的通道信息（包括其状态数据库）进行快照，新节点可以通过快照加入该通道。 ...使用账本快照具有以下优点： 快速加入通道：从创世块开始，节点可以在不处理所有先前块的情况下加入通道，从而大大减少了将节点加入通道的时间； 可以使用最新的通道配置：快照包含最新的通道配置，因此节点现在可以使用最新的通道配置加入通道...账本快照可以实现节点间数据的快速同步，但也有一些局限性： 通过快照加入通道的节点没有包含以前的区块，所以想通过这个节点查询以前的区块信息是有问题的，但可以指定其他包含完整区块的节点查询。...由于通道中组织之间的私有数据可能有所不同，因此快照中不包含私有数据（私有数据，Fabric实现数据隐私保护的特性），但通过快照加入通道的节点，将从快照中发现其所属的私有数据集，并直接从属于这些集合成员的节点获取相关的私有数据...数据同步是区块链中非常常见的场景，所以实现数据的快速同步也将是区块链的必备能力之一。Hyperledger Fabric作为最具代表的联盟链引擎，一直在不断更新迭代，功能也越来越完善。
当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。...快照的类型 Flink 的快照包括 Checkpoint（周期触发）和 Savepoint（用户主动触发）两种，其中 Checkpoint 分为普通 Checkpoint 和外部化（Externalized...对于 Savepoint，以及开启了 外部化特性 的 Checkpoint，Flink 会在快照目录生成一个元数据文件（快照目录中名为 _metadata 的文件），这个文件是我们分析快照时至关重要的线索...快照的存储格式 我们先从这个元数据（_metadata 文件）入手，看一下它的数据结构： 图片.png 在 Master State 的不定长结构中，也有自己的 Magic Number、数据长度等信息...Flink 内部 API 最简单的方式，是找到 Flink 恢复快照状态的源码，然后按图索骥查找反序列化 _metadata 文件的类。
当 Flink 进行快照时，用户定义的这些状态数据可以被保存在状态点中，以供后续的崩溃恢复。...下文笔者将带领大家分析 Flink 快照系统，找出影响大状态和数据倾斜的算子。...Checkpoint，Flink 会在快照目录生成一个元数据文件（快照目录中名为 _metadata 的文件），这个文件是我们分析快照时至关重要的线索。...二、快照的存储格式 我们先从这个元数据（_metadata 文件）入手，看一下它的数据结构： ?...Flink 快照 _metadata 文件结构 在 Master State 的不定长结构中，也有自己的 Magic Number、数据长度等信息，通常不会有太多数据。
在现代数据库管理中，如何实现数据的一致性保护和高效恢复，是保障业务连续性和数据安全的核心问题。传统数据备份方式存在恢复间隔长、数据易丢失等不足，因而采用快照与恢复技术成为关键解决方案。...YashanDB针对不同部署架构与业务场景，提供了完善的快照与恢复机制，以保障数据的完整性和系统的高可用性，提升数据库的容灾能力与维护效率。...本文将基于YashanDB技术体系，深入剖析其快照与恢复功能的原理、实现机制及优势。快照技术原理及实现方式快照技术在YashanDB中主要体现在对数据状态的时间点捕捉。...快照是一种数据副本，可以在不中断业务的情况下保存数据库某一时间点的一致性视图。YashanDB通过内存的多版本并发控制（MVCC）机制结合物理存储的持久化手段实现快照功能。...数据恢复机制及流程数据恢复是数据库灾难恢复的重要环节，YashanDB提供多层次的恢复能力，包括实例恢复、基于快照的恢复及基于归档日志的时间点恢复（PITR）。
什么是快照 数据库快照是sql server 2005的一个新功能。MSDN上对它的定义是： 数据库快照是数据库（称为“源数据库”）的只读静态视图。在创建时，每个数据库快照在事务上都与源数据库一致。...在创建数据库快照时，源数据库通常会有打开的事务。在快照可以使用之前，打开的事务会回滚以使数据库快照在事务上取得一致。...Snapshot_Test; 结果： 现在的快照应该和我们新建的数据库一摸一样，可以通过sql server的对象浏览器查看数据库快照，我们可以通过USE [快照库名]来查询数据库快照 use Snapshot_Test_shot...结果： 使用快照恢复数据库 上面删除是我们模拟误删了数据库中的数据，但是幸好我们做了数据库的快照。...注意： 1、快照是只读的，一旦创建不能修改 2、快照只能恢复数据库，不能恢复指定的表 3、为防止误删除，必须在数据插入或更新到数据库之后再创建快照，否则在插入或更新之前创建快照，插入或更新的数据被删除是无法恢复的
[TOC] 0x00 前言简述 描述：在 Kubernetes 集群中所有操作的资源数据都是存储在 etcd 数据库上, 所以防止集群节点瘫痪未正常工作或在集群迁移时，以及在出现异常的情况下能尽快的恢复集群数据...在K8S集群中或者Docker环境中，我们可以非常方便的针对 etcd 数据进行备份，通我们常在一个节点上对 etcd 做快照就能够实现etcd数据的备份，其快照文件包含所有 Kubernetes 状态和关键信息...etcd 数据库进行快照备份, 如果是多主多从的集群，我们则需依次备份多个 master 节点中 etcd，防止在备份时etc数据被更改！...使用 Docker 容器查看 k8s 集群中的etcd数据库中的数据。...快照数据备份完毕!
内存数据 Zookeeper数据的组织形式为一个类似文件系统的数据结构，而这些数据都是存储在内存中的， 可以认为 Zookeeper是一个基于内存的小型数据库 ....，应为日志文件时顺序写入的，所以这个最大事务ID也将是整个事务日志文件中，最小的事务ID，日志满了即进行下一次事务日志文件的创建 ---- 数据快照 数据快照用于记录Zookeeper...可以通过配置snapCount配置每间隔事务请求个数，生成快照，数据存储在dataDir 指定的目录中， 可以通过如下方式进行查看快照数据（ 为了避免集群中所有机器在同一时间进行快照，实际的快照生成时机为事务数达到...，日志满了即进行下一次事务日志文件的创建 ---- 事务日志 VS 快照数据 快照数据主要时为了快速恢复， 事务日志文件是每次事务请求都会进行追加的操作，而快照是达到某种设定条件下的内存全量数据...所以通常快照数据是反应当时内存数据的状态。事务日志是更全面的数据，所以恢复数据的时候，可以先恢复快照数据，再通过增量恢复事务日志中的数据即可。
一.什么是数据库快照 为了提高资源的使用率，想让镜像数据库可以承担部分读，可以借助数据库快照技术。 数据库快照是 SQL Server 数据库（源数据库）的只读静态视图。...快照创建时，SQL Server会在实例中创建一个空文件的快照数据库，如果在快照数据库上查询数据，就会被重定向到源数据库中，所以返回的数据都是源数据库的数据。...如果在创建数据库快照后，源数据库的原始数据发生了变更，则会把变更前的数据Copy一份写入到对应的数据库快照空白文件中，这时候数据库快照就有了数据，也不再全是空白页了，此时再查询SQL Server数据库快照...，查询到的是数据库快照中的数据库（也就是原始数据的副本）。...快照文件的大小随着对源数据库的更改而增大。 注意：数据库快照在数据页级运行。在第一次修改源数据库页之前，先将原始页从源数据库复制到快照。快照将存储原始页，保留它们在创建快照时的数据记录。
另外，我们通过在拓扑的选中部分应用下游备份，同时保持快照状态在最小值，来覆盖循环执行图的case。我们的技术不会停止流操作，它只会引入很小的运行开销。...一个stage结束时的operator状态的集合反映了整个执行的历史。因此，它可以单独用于快照。我们算法的核心思想是在保持持续数据流入的同时，使用阶段性（分阶段）快照创建相同的快照。...在我们的方法中，stage在持续数据流执行中被特殊的屏障标记所模拟，这些屏障标记被数据流周期性地注入，也在整个执行图中被推送到下游接收。随着每个task接收指示执行阶段的屏障，逐步构建全局快照。...那我们先来说第二个，当task接收到barrier屏障时，首先是个常规的空值判断，如果input不为空，那么就把触发该input通道的block。...当快照间隔很小时，同步快照的巨大性能影响尤为明显。这是因为系统花费更多时间不处理任何数据，以获得全局快照。
这是一种适用于现代数据流执行引擎的轻量级算法，可最大限度地减少空间需求，让快照发生时对系统的影响降到最低。...对于流入算子的每一条数据 r ∈ M，通过 UDF，产生一个新的状态值 st’，同时产生一个新的输出的集合 D ⊆ M。 3....3.2 非循环数据流的ABS 当一个执行过程被分成多个阶段 (stage)，在不保留 channels 状态的情况下执行快照是可行的。...当快照时间间隔较小时，同步快照的性能影响尤其明显。这是由于系统花费更多时间来获取全局快照而不是处理数据。ABS 对运行时的影响要低得多，因为它可以持续运行而不会阻碍整体执行，同时保持相当稳定的吞吐率。...总结 我们的目的是解决在分布式数据流系统上执行定期全局快照的问题。我们引入了 ABS，这是一种新的快照技术，可实现良好的吞吐量。ABS 是第一种考虑非循环执行拓扑的最小可能状态的算法。
堆快照深度分析指南：从数据到根源的内存问题诊断堆快照（Heap Snapshot）是 Java 应用内存状态的 “全景照片”，它记录了某一时刻 JVM 堆中所有对象的信息 —— 包括对象类型、数量、大小...在排查内存泄漏、频繁 Full GC、OOM 等问题时，堆快照是最直接的证据来源。然而，面对动辄 GB 级的快照文件和海量对象数据，许多开发者往往无从下手。...本文将系统梳理堆快照的获取方法、分析维度与实战技巧，帮助你从复杂数据中精准定位内存问题。...一、堆快照的核心价值：为什么它是内存诊断的 “黄金证据”堆快照并非简单的内存数据堆砌，其价值体现在三个关键维度：客观性：完整记录堆中所有对象的实时状态，避免日志监控的片面性（如 GC 日志仅能反映内存变化趋势...集合内容审计：发现 “藏污纳垢” 的容器集合类（List、Map、Set）是内存泄漏的重灾区，需深入分析其存储内容：键 / 值类型：判断是否存储了不必要的大对象（如Map的 value 是大图片字节数组
作者：Ahong 介绍：一个跨界的心理学专家 公众号：CrossHands 数据分析的起点通常来自于“Δ值”。...年初的小目标们还有很大一部分仍然是目标； 由Δ值触发的分析流程一般如下： 发现Δ值，基于监控报表(或者Dashboard)或者主观判断(直觉)，e.g....基于发现的问题提出你的假设，找到验证假设的方法和对应的数据指标。 验证假设时需要注意的点： 1. 指标量化，涉及到的指标是可量化且和Δ值对应的因素是高度关联的； 2....时间上要注意特殊时间段，例如节假日的数据一般不和普通日对比，工作日的数据和周末的数据也可能存在差异(人的行为在这两种时间条件下不一样)；人群上需要注意幸存者偏差以及跨时间匹配，注意样本的匹配性；另外，要注意场景依赖...可以用数据报告反推分析过程，再用分析过程反推方案设计。想一想数据报告PPT的逻辑架构是什么？每一页PPT要放什么数据来证明方案的效果，如何对比，要控制哪些影响因素，是否对其他KPI有影响。 2.
int nRGBValue = 15391129; // 方式一 int blueMask = 0xFF0000, greenMask = 0xFF00, r...
[up-dbf0b0634ea522bbf0b96936e2aa0903e18.png] 1 概述 1.1 需求背景 图数据库 Nebula Graph 在生产环境中将拥有庞大的数据量和高频率的业务处理...，在实际的运行中将不可避免的发生人为的、硬件或业务处理错误的问题，某些严重错误将导致集群无法正常运行或集群中的数据失效。...当集群处于无法启动或数据失效的状态时，重新搭建集群并重新倒入数据都将是一个繁琐并耗时的工程。针对此问题，Nebula Graph 提供了集群 snapshot 的创建功能。...checkpoint：针对 StorageEngine 的一个时间点上的快照，checkpoint 可以作为全量备份的一个 backup 使用。...snapshot：本文中的 snapshot 是指 Nebula Graph 集群的某个时间点的快照，即集群中所有 StorageEngine 的 checkpoint 的集合。
1.构造数据 下面的这个就是生成这个正态分布的数据，这个时候我们的这个数据里面是没有这个异常的数据的，因此这个时候我们可以自己创造这个异常的数据： 下面的这个代码里面的这个NaN表示的就是缺失值，然后构造出来了四个异常值...我们可以让这个显示出来这个控件和代码，使用这个线性插值的方法对于这个缺失的数据进行填充； 下面的这个就是进行这个缺失值处理之后的这个结果： 3.异常值的处理 在我们的这个matlab里面称这个异常值为离群数据...，两个说法都是一样的： 这个地方我们的这个异常值的处理是基于上面的这个缺失值处理之后的这个结果的基础上面再次进行这个异常值的处理： 因此我们进行这个选择的时候，输入的这个数据需要是这个上面的操作之后的数据集合...，而不是我们最开始的这个数据集合data；使用这个线性插值的方法对于这个异常数据进行处理； 我们可以看到这个离群数据进行处理的时候，是在这个异常数据这个点的位置打上叉号，然后使用这个插值数据进行填充：...，把这个脚本存放在我们当前的这个工作区里面去，这样话，我们的这个数据进行修改的时候，就可以直接执行这个脚本的名字作为这个指令，对于这个数据进行更新，减少一些不必要的操作； 5.插值拟合工具箱使用 找到这个拟合的工具箱
存内容：用对象存储保存完整快照新闻网页的HTML可能上百KB，还带图片和脚本，不适合塞进数据库。...存索引：让数据库存“关于网页的信息”关键元数据我们放进 PostgreSQL，包括：URL、域名、标题抓取时间、新闻类别、关键词快照文件的对象路径HTTP状态码、代理来源、采集耗时有了这些，我们就能一行...四、实战代码：代理采集 + 快照归档下面是我们后来用的 Python 脚本版本。 它会通过爬虫代理IP抓取网页内容，上传HTML到对象存储，同时写入可检索的元数据。...后来我们甚至在快照元数据里加了：NLP抽取的主题词情感倾向分数文本相似度哈希于是，这套系统不仅能保存网页，还能支撑“新闻演化分析”： 比如，“过去三个月中，哪些主题的报道语气变得更积极了？”...快照不是终点，而是素材。 当它被结构化、被索引、被分析，就不再是死数据，而是信息演化的时间轴。有时候，技术成长的关键，不是多写几行代码，而是多问一句：“我存下来的数据，能被未来的人用到吗？”
多字段存储数据的缺点 1、灵活性：如果数据结构经常变化，可能需要频繁地修改数据库表结构，可能会涉及复杂的迁移过程。 2、空间效率：对于包含大量空值或重复值的字段，可能不如JSON存储方式节省空间。...单字段存储JSON值的优点 1、灵活性：可以轻松地存储和查询非结构化或半结构化数据，无需事先定义所有可能的字段。当数据结构发生变化时，不需要修改数据库表结构。...2、空间效率：对于包含大量空值或高度动态的数据集，JSON存储方式可能更节省空间。 3、简化接口：对于需要直接与外部系统交互的应用程序，JSON格式的数据可能更方便处理。...单字段存储JSON值的缺点 1、查询性能：对JSON字段进行复杂查询时，性能通常不如对多个字段进行查询。特别是当需要跨多个JSON字段进行联合查询或排序时，以及数据条数过多时，性能问题可能更加突出。...如果应用需要频繁地对特定字段进行查询、排序或过滤，并且数据结构相对稳定，那么可以选择多字段存储。 如果应用需要处理非结构化或半结构化数据，并且数据结构经常变化，那么可以选择单字段存储json值的方式。
computed 监控的数据在 data 中没有声明 computed 不支持异步，当 computed 中有异步操作时，无法监听数据的变化 computed 具有缓存，页面重新渲染，值不变时，会直接返回之前的计算结果...如果属性值是属性值时，属性有一个get和set方法，当数据发生变化时会调用set方法。...set(val){ } } }, 3.2、对于 watch 监测的数据必须在 data 中声明或 props 中数据 支持异步操作 没有缓存，页面重新渲染时，值不改变时也会执行 当一个属性值发生变化时...，就需要执行相应的操作 监听数据发生变化时，会触发其他操作，函数有两个参数： immediate ：组件加载立即触发回调函数 deep：深度监听，主要针对复杂数据，如监听对象时，添加深度监听，任意的属性值改变都会触发...注意：对象添加深度监听之后，输出的新旧值是一样的。 computed 页面重新渲染时，不会重复计算，而 watch 会重新计算，所以 computed 性能更高些。
前言 不同应用之间的传值可以使用以下几种方式： Intent传值：使用隐式Intent，但需要确保接收方应用可以响应该Intent。...一个应用可以将数据暴露给其他应用，并提供读写权限，其他应用可以通过ContentResolver访问这些数据。 文件共享：两个应用之间可以通过文件共享的方式传递数据。...怎样选择： 假如A是数据的提供方，B是数据的接收方， 如果B一定是A唤起的并且传值的可以使用Intent传值方式 如果B也能自己打开，还要获取A的值，就使用Content Provider方式。...Intent传值 使用Intent在不同的应用之间传递数据，可以通过Intent的putExtra()方法添加数据，并通过startActivity()或startActivityForResult()...文件共享：两个应用之间可以通过文件共享的方式传递数据。
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