一、前言 我们对于单例模式我觉得是23种设计模式中大家最熟悉的一个，但是我们真的理解清楚了吗？...小编最近才想到都说懒汉模式不合适出现在高并发中，会出现并发问题，于是小编研究了一下才发现，今天就带大家用一个例子来证明是不是高并发会出现错误！！...二、懒汉模式优缺点 - 优点： 懒汉式相对于饿汉式的优势是支持延迟加载 - 缺定： 懒汉式有性能问题，不支持高并发 三、案例分析 - 手机数量类： import lombok.Data; import...，懒汉式在面对高并发的时候，出现了并发错误，也就是秒杀的买超了问题，我们这里是三个线程买到的都是一个手机，而不是三个手机。...原因是因为三个线程可能都拿到了时间片，然后再懒汉式中判断phone == null，他们三个线程都以为为空都创建了一个对象，这样就成了new了三个对象，其实只能存在一个对象。
参考链接： Python中的Phyllotaxis模式| 算法植物学的单位 简介| 叶底 Phyllotaxis / phyllotaxy是植物茎上叶子的排列，Phyllotactic螺旋形成自然界中独特的一类模式...这个词本身来自希腊语phullon，意思是“叶子”和出租车，意思是“安排”。基本的花卉叶序安排包括： 螺旋叶状体 -在螺旋叶状体中，个别花器官是在规则的时间间隔内创建的相同的发散角度。...重点要注意： Fibonacci系列通常描述自然界中发现的螺旋。它被计算为一系列，其中前一对数字与系列中的下一个数字相加。该系列是1,1,2,3,5,8,13,21,34,55,89 …。 ...植物茎上的每个新叶与前一个叶以一定角度定位，并且该叶在叶之间是恒定的：通常约137.5度。 ...在这里，我们对Spiral phyllotaxy感兴趣，我们将编码使用龟图形在python中形成Spiral Phyllotaxy模式。
为什么内存中数据和外存、网络中的会有如此不同呢？ 在内存中，借助编译器，我们可以将内存解释为各种数据结构；但在文件系统和网络中，我们只能通过 seek\read 等几个有限的操作来流式的读取字节流。...仍是编码之前例子，Avro 只用了 32 个字节，为什么呢？ 他没有编入类型。...更改字段名和在 union 中添加类型，都是向后兼容，但是不能向前兼容的，想想为什么？ 如何从编码中获取写入模式 对于一段给定的 Avro 编码数据，Reader 如何从其中获得其对应的写入模式？...动态生成数据中的模式 Avro 没有使用字段标号的一个好处是，不需要手动维护字段标号到字段名的映射，这对于动态生成的数据模式很友好。...书中给的例子是对数据库做导出备份，注意和数据库本身使用 Avro 编码不是一个范畴，此处是指导出的数据使用 Avro 编码。
每个框架的设计选择都很有趣，通过比较，我认为你可以成为一个更好的工程师（通过一点点）。 我将使用的例子是一个描述一个人的小对象。在JSON中我将这样写。...这种用一个标签号来代表每个字段的方法简单而有效。但我们马上就会看到，这并不是唯一的方法。 ◆Avro Avro模式可以用两种方式编写，一种是JSON格式。...在模式中没有标签号。那么，它是如何工作的呢？ 下面是同一个例子的数据 encoded只用了32个字节。 字符串只是一个长度前缀，后面是UTF-8字节，但字节流中没有任何东西告诉你它是一个字符串。...它也可能是一个变长的整数，或者完全是其他的东西。你能解析这个二进制数据的唯一方法是通过与模式一起阅读，而模式告诉你接下来应该期待什么类型。你需要拥有与所用数据的编写者完全相同的模式版本。...你可以随心所欲地重新排列记录中的字段。尽管字段是按照它们被声明的顺序进行编码的，但解析器是按照名字来匹配读写器模式中的字段的，这就是为什么在Avro中不需要标签号。
执行import sys; print(sys.path)查看python搜索路径，确保自己的模块在python搜索路径中 python的搜索路径与包（package） python的搜索路径其实是一个列表...，它是指导入模块时，python会自动去找搜索这个列表当中的路径，如果路径中存在要导入的模块文件则导入成功，否则导入失败： >>> import sys >>> sys.path ['', 'C:\\Python33...\\lib', 'C:\\Python33', 'C:\\Python33\\lib\\site-packages', 'E:\\python'] >>> 当安装第三方模块的时候，如果不是按照标准方式安装...路径配置文件的扩展名是”.pth”，其中的每一行包含一个单独的路径，该路径会添加到sys.path列表中（已验证）。”....pth”中的路径既可以是绝对路径，也可以是相对路径，如果是相对路径，则是相对于包含”.pth”文件的路径而言的。 终极解决办法：重新安装python
在推特中曾经有精度丢失的例子，2的53次方会导致一部分数据丢失而产生数据不准确问题，根本问题是使用了64位的数字去表示推文内容在JS中产生溢出！...Avro同样是 Apach 的另一个二进制编码，Avro 是 Hadoop 的一个子项目，同样通过模式指定编码的一种数据结构，主要的进攻方向有两条：Avro IDL 人工编译。...这样的灵活度不是依靠数据结构本身支撑，而是换了一种思路，对于二进制数据的读写制定一套规则，在Avro中被叫做读写模式。...Avro 除了这两个模式的特点之外，还有一种非常特殊的情况，对于 null 内容的处理，这和多数编程语言不同，如果 Avro 中声明 允许为null值，必须要是联合类型。...流模式则讨论另一个话题，数据流动的过程，在软件系统生态架构中数据流动无非下面几种形式：通过数据库（实际上依然可以认为是中间件）。通过异步服务调用。通过异步消息传递。
数据网格规定，数据域应以一种易于消费的方式托管以及提供域数据集，而不是让数据从不同的域流向一个集中式的数据湖或平台。 ...考虑到开发平台较多（以 C# 为主，但与我们合作的团队中也有使用 Python、C++ 以及 Kotlin 的），这不是件容易的事。...这方面还有很大的改进余地，例如，在工具中管理元数据，而不是直接在模式文件中。 数据与产品思维相融合 （数据）产品的可用性可以归结为易于发现、理解和消费。...int32 old_field = 1 [deprecated = true]; // 更好的方法 int64 new_field = 2;} 显然，在这个例子中，MonetaryAmount...string trade_currency = 1 [(metadata.field_term_link) = "CurrencyIdentifer"];} 在这个例子中，trade_currency
数据网格规定，数据域应以一种易于消费的方式托管以及提供域数据集，而不是让数据从不同的域流向一个集中式的数据湖或平台。 ...考虑到开发平台较多（以 C# 为主，但与我们合作的团队中也有使用 Python、C++ 以及 Kotlin 的），这不是件容易的事。...这方面还有很大的改进余地，例如，在工具中管理元数据，而不是直接在模式文件中。 数据与产品思维相融合 （数据）产品的可用性可以归结为易于发现、理解和消费。...int32 old_field = 1 [deprecated = true]; // 更好的方法 int64 new_field = 2;} 显然，在这个例子中，MonetaryAmount.../ 交易币 string trade_currency = 1 [(metadata.field_term_link) = "CurrencyIdentifer"];} 在这个例子中，trade_currency
在某些情况下，你可以为键和值分别使用不同的 Converter。 下面是一个使用字符串 Converter 的例子。...因为只是一个字符串，没有数据的 Schema，因此使用它的值不是很有用: "key.converter": "org.apache.kafka.connect.storage.StringConverter...每条消息中都会重复这些数据，这也就是为什么说 JSON Schema 或者 Avro 这样的格式会更好，因为 Schema 是单独存储的，消息中只包含 payload（并进行了压缩）。...如果 JSON 数据是作为普通字符串写入的，那么你需要确定数据是否包含嵌套模式。.../etc/kafka/connect-distributed.properties 5.3 检查 Kafka Topic 假设我们遇到了上述当中的一个错误，并想要解决为什么我们的 Kafka Connect
为什么创建HDF？...NumPy是一个功能强大的Python库，可以帮助程序员轻松地进行数值计算。...支持mapreduce的split输入 Avro Avro的模式主要由JSON对象来表示，它可能会有一些特定的属性，用来描述某种类型(Type)的不同形式。...avro存储格式应用场景很多，比如hive、mongodb等 Parquet Parquet是一个基于列式存储的文件格式，它将数据按列划分进行存储。...列块，Column Chunk：行组中每一列保存在一个列块中，一个列块具有相同的数据类型，不同的列块可以使用不同的压缩。
这个项目是由Doung Cutting创建，目的是提供一种与大量与用户共享的数据文件格式。Avro数据是采用一种与语言无关的模式进行描述。...这个例子说明了使用avro的好处，即使我们在没由更改读取数据的全部应用程序的情况下而更改了消息中的模式，也不会出现异常和中断错误，也不需要对全部数据进行更新。...然而，有如下两点是需要注意的： 用于写入的数据模式和用于读取消息所需的模式必须兼容，Avro文档中包括兼容性规则。 反序列化器将需要访问在写入数据时使用模式。...即使它于访问数据的应用程序所期望的模式不同。在avro文件中，写入模式包含在文件本身，但是有一种更好的方法来处理kafka消息，在下文中继续讨论。...对象(模式放在每条消息中)而不是生成的avro对象，你只需要提供模式即可： Properties props = new Properties(); props.put("bootstrap.servers
在这里我们把内容分成上下两篇，在上篇给大家带来了Python的发展历程( 为什么说Python是数据科学的发动机(一)发展历程 )。下篇将给大家介绍Python中的一些重要工具。...如果把一个Python列表乘以2，那么整个列表的长度都乘以2，然后加上所有多余的元素。 Python的初衷不是用来进行数据科学的，而是出于其他目的。因此我们在Python上添加了很多数据科学工具。...这里有一个例子，我们在导入特殊的库，这里是特殊的函数，并且导入优化的库。我们可以看到第一个贝塞尔函数的最小值，这就是SciPy做的。...如果想通过scikit-learn把数据拟合到直线上，你可以使用该模型API。你创建一个模型拟合到数据，然后在新的数据和图上预测模型。相当于这个数据的随机森林。...它所做的是把Python代码编译到C语言代码中，然后运行C语言代码，而不是Python代码。 但要真正获得Cython的优势，你需要做的是增加些类型。
在本文中他提出，为什么我们不使用Python把这些都组合到一起呢? ? 他提出一个他已进行了4年的案例研究，当中他把Python作为胶水，把许多其他的工具都粘到了一起。...接着Fernando创建了IPython项目，他想在Python中做类似IDL或类似Mathematica，以便他能够用一个简单的工具代替这所有。...这时的座右铭应为"Python是R语言的替代品”。 ? 我认为PyData社区在这点上做的很好。R语言还是有些做的很好且无法超越的地方。我认为其中一个常规数据统计，还有一个是可视化。...还有许多重要的软件这个时期问世。 ? pandas第一个重大的发布是在2011年左右。...我认为没有其他语言比scikit-learn更简洁，更深思熟虑的。 但我们必须认识到在整个过程中，Python并不是数据科学语言。 Python是通用语言，我认为Python的通用本质在于其优势。
Avro是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。在Hadoop的其他项目中例如HBase(Ref)和Hive(Ref)的Client端与服务端的数据传输也采用了这个工具。...另外，avro支持跨编程语言实现（C, C++, C#，Java, Python, Ruby, PHP），类似于Thrift，但是avro的显著特征是：avro依赖于模式，动态加载相关数据的模式，Avro...这种数据及其模式的自我描述方便了动态脚本语言的使用。当Avro数据存储到文件中时，它的模式也随之存储，这样任何程序都可以对文件进行处理。...文件中，其中存储数据的模式放在文件头的元数据中，这样读取的模式即使与写入的模式不同，也可以迅速地读出数据。...假如另一个程序需要获取学生的姓名和电话，只需要定义包含姓名和电话的学生模式，然后用此模式去读取容器文件中的数据即可。 ?
2，在 1 的基础上，View 的绘制到底是怎样完成的，它又为什么不会因为 Looper.loop()里的死循环卡死而永无机会刷新。 ...，然后往管道写端写一个字节，这样就能唤醒主线程从管道读端返回，也就是说queue.next()会调用返回 4.dispatchMessage()中调用onCreate, onResume...文字解析，仅描述重点： APP 的启动过程很复杂，但是最终的入口会在 ActivityThread 类里面的 main 函数，在这个函数里面，首先会调用 Looper.prepare 目的是实例化一个...随后调用AMS的attachApplicationLocked(...)，在这个函数里面，将会进行第一次跨进程通讯，AMS运行在系统进程，而我们的APP是另外一个进程。...，mThread和当前代码运行的线程来做了个等式运算，相同就出错，也就是说，并不是子线程不能刷新UI，准确来说，是发送进行 UI 刷新消息的消息，因为真正的底层刷新也不是当前 APP 的主线程。
Apache Avro是一个数据序列化系统。...序列化： 序列化跟生成的User类似，只不过schema是自己构造的，不是User中拿的。...类似，只不过schema是自己构造的，不是User中拿的。...，如果不使用Avro自动生成的model代码进行insert，并且insert中的model数据有null数据的话。...但是spark读取之后要根据Key拿这个Map数据的时候，永远得到的是null。 stackoverflow上有一个页面说到了这个问题。
【Avro介绍】 Apache Avro是hadoop中的一个子项目，也是一个数据序列化系统，其数据最终以二进制格式，采用行式存储的方式进行存储。...代码生成是一种可选的优化，只值得在静态类型语言中实现。 基于以上这些优点，avro在hadoop体系中被广泛使用。除此之外，在hudi、iceberg中也都有用到avro作为元数据信息的存储格式。...【schema】 Avro依赖"schema"（模式）来实现数据结构的定义，schema通过json对象来进行描述表示，具体表现为： 一个json字符串命名一个定义的类型 一个json对象，其格式为`{...对于fixed：使用schema中定义的字节数对实例进行编码。 2、存储格式 在一个标准的avro文件中，同时存储了schema的信息，以及对应的数据内容。...每个数据块的最前面是一个long型（按照zigzag编码存储）的计数表示该数据块中实际有多少条数据，后面再跟一个long型的计数表示编码后的（N条）数据的长度，随后就是按照编码进行存储的一条条数据，在每个数据块的最后都有一个
当数据格式或模式发生变化时，在「数据模型」层面，不同的数据模型有不同的方法来应对这种变化： 关系数据库通常假设数据库中的所有数据都符合一种模式，这样在任何一个给定时间点都只有一个有效的模式 非关系数据库则不强制执行模式...由于指针对其他进程没有意义，所以这个字节序列表示通常看起来与内存中使用的数据结构不大一样 因此，在这两种表示之间需要进行类型的转化，从内存中的表示到字节序列的转化称为「编码」（encoding）或「序列化...这个问题的答案取决于 Avro 使用的上下文，下面给出几个例子： 「有很多记录的大文件」。...如果使用 Avro，我们可以很容易地「根据关系模式生成 Avro 模式」，并使用该模式对数据库内容进行编码，然后将其全部转储到 Avro 对象容器文件中。...我们可以为每一张数据库表生成对应的记录模式，而每个列成为该记录中的一个字段，数据库中的列名称映射为 Avro 中的字段名称。
需要平衡压缩和解压缩数据所需的能力、读写数据所需的磁盘 IO，以及在网络中发送数据所需的网络带宽。 此外，用到哪些压缩格式，为什么使用这些压缩格式而不是其他的压缩格式？...Avro Avro 是 Hadoop 中的一个子项目，也是 Apache 中一个独立的项目，Avro 是一个基于二进制数据传输高性能的中间件。...Avro是一个语言无关的数据序列化的系统，它的出现主要是为了解决Writables缺少跨语言移植的缺陷。...Avro将模式存储在文件头中，所以每个文件都是自描述的，而且Avro还支持模式演进(schema evolution)，也就是说，读取文件的模式不需要与写入文件的模式严格匹配，当有新需求时，可以在模式中加入新的字段...和Parquet类似，它并不是一个单纯的列式存储格式，仍然是首先根据行组分割整个表，在每一个行组内进行按列存储。
第四章主要介绍数据的序列化和反序列化，以及迭代升级过程中如何保证兼容性。 分布式系统滚动升级的过程中，新旧数据与代码是同时并存的。如果出现异常，可能还需要回退程序。...数据在内存中的时候是一个个“对象”（objects）。 保存到外存或通过网络传输时，得先将这个内存中的对象转换成字节流——这个过程称之为序列化（Serialization）。...在与浏览器相关的交互中，因为 JavaScript 的原生支持，JSON 占据了绝对的优势。 而在应用后台内部，JSON 和 XML 都不是一个好选择。...Avro 的序列化结果和 Protobuf/Thrift 的最大不同是：Avro 的序列化结果中没有保存 tag number、field name 和数据类型。...实践中，建议优先考虑 Protobuf。 Avro 我没有用过，其设计应该主要用于与 Hadoop 生态的大数据传输。 在我接触的范围内，XML 除了一些旧系统，已经很少使用了。
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