Singleflight 对于热门的主题,如果存在缓存穿透的情况,会导致大量的同进程、跨进程的数据回源到存储层,可能会引起存储过载的情况,如何只交给同进程内,一个人去做加载存储? 使用归并回源的思路
本篇推送主要涉及SQL语言中较为复杂的子查询与函数嵌套。 虽然这个MySQL系列取名为MySQL基础入门,但是个人不打算做单个函数的用法总结,或者说简单罗列,(这些内容你可以通过很多途径了解)因为一方面以前有过SQL基础方面的学习经历(本科的计算机必修课以及计算机等级考试)现在应该更加深入一些,另一方面SQL是一门数据分析语言,单纯的一个两个函数基本很少能解决问题。 SQL语言不像R语言和Python那种面向对象的语言,提供了各种灵活多变的的可用方法以及成千上万的高效解决工具,更没有提供像管道函数那样的参
给定一个字符串 s ,请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。(即为连续的)
思考: 1.任何一个公司都是以盈利为目的,这里天善作为一个线上学习平台,核心应该是用户,以用户学习付费课程而盈利
group查询就是分组查询,为什么要分组查询?因为我们想按某个维度进行统计。下面来看个图:
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了(当时在广州休假了1个月多,在实习期间也没咋写过SQL),回到公司的第一个需求就是做报表。
项目场景是给做用户年报,项目属于活动类型,需要维持1个月左右,需要统计用户操作的一些数据,主要是统计方面的,当时注册用户大概280w左右,书单、评论、打赏还可以,之前的数据做过分表,只有阅读记录log大概将近1亿条,是个大难点。
最近在公司做了几张报表,还记得刚开始要做报表的时候都快把SQL给忘光了,回到公司的第一个需求就是做报表。
上一篇我重点写了秦路老师在七周数据分析师系列课程中MySQL模块的实战作业SQL语法,对比了自己的冗余思路与老师的最佳思路。 MySQL入门学习笔记——七周数据分析师实战作业 这一篇,仍然是相同的六个业务问题,我尝试着R语言、Python复盘一遍,这样你可以对比同样的业务逻辑,使用不同工具处理之间的效率、逻辑的差异,以及各自的优缺点。在R语言代码部分,适当位置酌情做了注释,Python部分未做注释,请谨慎参考! 首先大致介绍这两份数据: userinfo 客户信息表 userId 客户id ge
filter 过滤列表中的元素,并且返回一个由所有符合要求的元素所构成的列表,而表达式可以使用 lambda 表达式一行搞定
备注:本步骤不用重复执行,第7部分已经执行完成了,重复一遍,是为了回顾文件的具体位置 将数据上传到hadoop集群所在节点
个人资料: 985硕士毕业,一年c++后台开发经验。 不一样的地方在于我一面面了一个半小时,二面40分钟,然后直接hr面,给了口头offer。 一面: 1 聊项目(20分钟) 2 给你两个有序数组,找中位数。 3 c++特性 4 多态怎么实现的,虚函数,虚表。 5 父类指针查找虚表的过程。 6 c++11特性 7 右值引用和move语义 8 kafka生产者和消费者的过程。 9 kafka中partition的工作原理 10 kafka三种消息传递语义,消费者怎么能按顺序消费一个top
RFM(Recency Frequency Monetary)模型是衡量客户价值和客户创利能力的重要工具和手段。在众多的客户关系管理(CRM)的分析模式中,RFM模型是被广泛提到的。
在一些系统导出的数据里,或者一些表单采集到的多选项目的数据,很常见到的是将某一列的内容,多个项目合并成一行,如下图所示。
当前形势不佳,在这种情况下。小猫更是雪上加霜,他被裁了。投了个把月简历,终于约到一个面试。
本文使用C语言。对某一输入的字符串,对其构造哈夫曼()树,并由此树的到字符串中每一个字符的哈夫曼编码
在C#中,Dictionary<TKey, TValue>是一种非常常用的泛型集合类,用于存储键值对(Key-Value Pair)的数据结构。Dictionary<TKey, TValue>可以根据键快速查找对应的值,因此在需要快速查找和检索数据的场景下,特别是在涉及大量数据时,使用字典是非常高效的选择。本文将详细介绍Dictionary<TKey, TValue>的应用,包括创建字典、添加元素、访问元素、删除元素、遍历字典、常用的方法等内容。
3、我们在学习工作中,有疑惑或者问题时,会想寻求答案,这种场景下,我们的需求是什么?
你正在探访一家农场,农场从左到右种植了一排果树。这些树用一个整数数组 fruits 表示,其中 fruits[i] 是第 i 棵树上的水果 种类 。
笔记转载于GitHub项目:https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
上篇文章介绍了基准测试的一些思路和方法策略,这篇聊聊基准测试的MVP(最小可行性方案)。
因为业务需要,监控手机客户端对服务器在一分钟内请求的总数和IP访问量(求PV、IP数),要对IP数据进行去重操作,单位时间1分钟的HTTP请求,IP相同的只保留一个IP,少用IF,多用循环。利用Lua语言Table数据结构Key的唯一性,不能重复的特点进行去重操作,代码如下:
https://leetcode.cn/problems/minimum-size-subarray-sum/description/
大家好我是走码,我本科专业是和计算机基本无关的专业,最多相关的可能就是学过c语言,后来考研转到计算机技术,在今年的秋招中拿到阿里,百度,腾讯,携程,滴滴等互联网大厂的后端岗位offer,从非985非科班到如今多家大厂,一路走来也积累了不少失败和成功的经验,后面将和大家分享我的30场面经,希望能帮到你。
原著中男一男二男三出场次数各差一倍,也可以说只有一个男主角:张小敬,其他都是配角。李泌不到其二分之一(已统计其别称: 李司)。
作者简介 刘惊惊,唯品会业务架构部高级架构师。主要负责用户线,营销线的业务架构,也参与库存系统的重构改造。 一、背景介绍 唯品会是一家立足于“全球精选,正品特卖”的电商网站,拥有4亿注册会员,日活约2千万会员。随着会员数量的增多,公司业务部门的飞速发展,和用户的沟通变得日益重要。沿用至今的消息网关,面对多变的业务和爆发式增长的消息面前,显得力不从心,多次大促出现性能瓶颈,急需重构来跟上公司业务发展的需要。 二、唯品会消息网关的架构定位 在本次重构中,将原来耦合在一起的消息发送渠道,被拆分成逻辑消息网关和
flink 1.9之前的版本,对于Table API和SQL的底层实现结构如下图,可以看处流处理和批处理有各自独立的api (流处理DataStream,批处理DataSet)。而且有不同的执行计划解析过程,codegen过程也完全不一样,完全没有流批一体的概念,面向用户不太友好。
从上图可以看出,每一行语料有三列,第一列表示这个句子的ID,第二列是句子,第三列是第二列句子的规范形式。具体来说,第二列句子中有可能会出现阿拉伯数字等一些特殊字符,那么第三列就会将这些字符转换成英文读音(例如将1455改写为fourteen fifty-five)
计算句子概率值的工具就是语言模型,但是随着句子长度的逐渐增大,语言模型会遇到下面两个问题:
某个产品的RESTful API集合部署在服务器集群的多个节点上,近期对客户端访问日志进行了采集,需要统计各个API的访问频次,根据热点信息在服务器节点之间做负载均衡,现在需要实现热点信息统计查询功能。
本文主要介绍n-gram语言模型,如果想要了解语言模型的相关知识可以看《带你理解语言模型》。
[mysqld] #Mysql服务的唯一编号 每个mysql服务Id需唯一 server-id = 1 #服务端口号 默认3306 port = 3306 #mysql安装根目录 basedir = /usr/local/mysql #mysql数据文件所在位置 datadir = /usr/local/mysql/data #pid pid-file = /usr/local/mysql/mysql.pid #设置socke文件所在目录 socket = /tmp/mysql.sock #设置
如今,越来越多的业务场景要求 OLTP 系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果,这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如,在 TB 级别数据量的数据库中,通过 SQL 语句或相关 API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作,是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”,就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。
不要被名字所迷惑,其实它也是二维的表结构,与pivot_table很相似,且是一个特殊的数据透视函数,它默认统计分组项的频次。
很多同学总觉得数据分析做得不深入,到底该怎么做?今天结合一个具体的例子,分享下如何做一个深入的数据分析项目。 深入级别:0级 某天,你收到一个需求:“看下我司APP新增的A功能,过去5天内累计使用1+次的人有多少(去重)”。这问题太简单了,直接跑个数丢过去即可,“过去5天累计使用人数10000人”搞掂。 但是这种分析完全不深入,甚至压根不能叫“分析”,这就是提个数而已。确实,当需求是很具体的取数指标+统计时间的时候,这就是取个数,第0级深入就是如此。 深入级别:1级 某天,你又收到一个需求:“看下我司AP
集合与字典 : 集合常见的形式是Set,字典常见的形式是Map Set 和 Map 主要的应用场景在于 数据重组 和 数据储存。 集合 与 字典 的区别: 共同点:集合、字典 可以储存不重复的值 不同点:集合类似于数组,元素的只有key没有value,value就是key。字典是以 key, value 的形式储存,键的范围不限于字符串,各种类型的值(包括对象)都可以当作键 时间复杂度: set或map可以用哈希表或平衡二叉搜索树实现 哈希表实现的map或者set查找的时间复杂度是`O(1)`,哈希表优点是
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/72625611
Given two arrays, write a function to compute their intersection.
一提起数据分析,很多人都会联想到“分析模型”,似乎分析模型是个很厉害又很神秘的东西。那做数据分析到底需要懂多少模型?今天简单跟大家分享一下。
上次我们利用LUA的表数据结构的特性,对IP数据进行去重的操作,接下来的是更进一步对数据进行统计,统计出数每个IP出现的频次,然后对出重之后的数据进行排序,得出一个IP访问频次的TOP N排行。
这个算法挺冷门的,至少比Apriori算法冷门。很多数据挖掘的教材还会提一提Apriori,但是提到FP-growth的相对要少很多。原因也简单,因为从功能的角度上来说,FP-growth和Apriori基本一样,相当于Apriori的性能优化版本。
案例 这里只是展示方法,用到数据只有15行 案例数据 导入模拟数据 import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_excel('模拟数据.xlsx') data.head() 导入模拟数 查看数据行、列 len(data) #数据行数 len(data.columns) #数据列数 data.info() #数据各列详细信息 data.describe() #默认,值统计数值型列 data.describe(inclu
力扣(LeetCode)定期刷题,每期10道题,业务繁重的同志可以看看我分享的思路,不是最高效解决方案,只求互相提升。
初学Python的人很可能会遇到字频统计这样的练习题,那么很容易会想到使用for循环来做。
导语:本文作者为解决一个JDK性能问题,从堆栈分析,到GC分析,再到Safepoint原因分析,最终定位到问题根因与所用的JDK版本有关。并整理成文,与所有Java相关开发的同学分享此次经验。
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/79120018
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云