借助最新的数据网格平台（Data Mesh Platform），Netflix Studio 中的数据移动进入到了一个新阶段。...如果 Operational Reporting 管道使用的字段已从 CDC 源中删除了，Data Mesh 会将此变更归类为 不兼容（incompatible），暂停管道处理并通知管道所有者。...借助 Studio Edge 的单一数据模型，它聚合了数据建模的工作，Studio UI 应用程序、后端服务和搜索平台都高度利用了这些工作。...当一组主键在真实源和目标 Data Mesh 表之间始终不匹配时，每小时都会发送一次通知。 端到端（黑盒）审计示例 人工综合事件审计是人为触发的变更事件，以模拟服务的常见 CUD 操作。...Genesis 负责根据数据源定义中的可用内容以及用户通过执行输入定义所指定的内容来连接、聚合、格式化、过滤数据。
本示例说明如何使用Pentaho MapReduce把细节数据转换和汇总成一个聚合数据集。当给一个关系型数据仓库或数据集市准备待抽取的数据时，这是一个常见使用场景。...我们使用格式化的web日志数据作为细节数据，并且建立一个聚合文件，包含按IP和年月分组的PV数。...一、向HDFS导入示例数据文件 将weblogs_parse.txt文件放到HDFS的/user/grid/parse/目录下（因资源有限，本示例只取了这个文件的前100行数据） 参考： http
我的经验告诉我，很多数据库（大多数我曾经使用的）不包含外键时并不总是一件坏事。在这篇文章中，我想把重点放在为什么的原因上。 为什么这是一个问题？...2.表格关系不清晰 数据库中缺少外键的另一个不太明显的负面影响是，不了解该模式的人很难找到正确的表并找出表关系。这可能会导致严重的数据库查询和报告问题。 为什么数据库可以没有外键？...1.性能 在表上拥有活动的外键可以提高数据质量，但会影响插入、更新和删除操作的性能。在这些任务之前，数据库需要检查它是否违反数据完整性。这就是为什么一些架构师和DBA完全放弃外键的原因。...这些工具负责参照完整性，并与RDBMS一起创建更高级别的数据库引擎。这些框架可以自己创建数据库表，而不总是创建外键。使用这些工具的开发人员很少会干扰自动生成的模式，并且不需要外键。...一些架构师和数据库管理员只是忽略了这一部分。 9.保持模型的秘密 也许这是一个很遥远的问题，但也许有时候是因为人们不希望别人知道太多太容易。一般来说，人们希望被需要和不可替代。
最近折腾 azure sql database 的时候发现了微软的一款新的数据库管理工具： azure data studio。...azure data studio 是一款跨平台数据库管理工具，支持 windows，macos，linux 。...安装 https://docs.microsoft.com/en-us/sql/azure-data-studio/download-azure-data-studio?...view=sql-server-ver15 从以上地址下载azure data studio的安装包，进行安装。 试用 ? 安装完成之后运行 azure data studio。...可以看到跟 vscode 长的简直一模一样，可以推断 azure data studio 是基于 vscode 开发的。 ? 要连接数据库，我们首先要添加一个连接。
作为全美乃至全球最大的科技会议之一，Data+AI 峰会自然吸引了大量数据与人工智能领域工作者的目光。而以往年不同的是，今年的峰会在举办之前便火药味十足。...而当亲身参与到这场盛会之后，我却感概：在 AI 时代，无数据，不 AI！...Data lineage 功能也能够使用户观测到数据使用的整个生命周期，让用户对存放在 Databricks 平台上的数据感到更加放心。...数据是 AI 的基石 Databricks Data+AI 峰会是 AI 的狂欢，更是 data 的狂欢。 数据是 AI 的基石。这是我与诸多参会者深入沟通后得出的结论。...Databricks Data+AI 峰会用实际的产品证明了：无数据，不 AI。 作者简介： 吴英骏，流数据库公司 RisingWave（risingwave.dev） 创始人 & CEO。
为什么不立刻删除？答案就是做不到，或者即便能做到，代价也太高。最简单的做法就是每一个 key 启动一个定时器，到时间了就删掉。但是这里会有 2 个问题。...为什么要随机抽样，同一个 DB 内按照顺序遍历下去不就可以吗 ？确保每个 key 都能遍历到。随机只是为了保证每个 key 都有一定概率被抽查到。...RDB 简单来说就是快照文件，也就是当 Redis 执行 SAVE 或者 BGSAVE 命令的时候，就会把内存里的所有数据都写入 RDB 文件里。...后续主库可以载入这个文件来恢复数据，从库也可以利用这个文件来完成数据同步。对于 RDB 来说，一句话总结就是主库不读不写，从库原封不动。也就是说，在生成 RDB 的时候，主库会忽略已经过期的 key。...Redis 用这个文件来逐条记录执行的修改数据的命令。不管 Redis 是定期删除，还是懒惰删除过期 key，Redis 都会记录一条 DEL 命令。
1 为什么要学数据分析 有读者问我，看到现在大厂都在招数据分析师，薪资也非常有吸引力，我会用 SQL 和 Excel，还会一点 Python，能不能去应聘？...一个专业的数据分析师在对业务做数据分析时，流程一般为： 定义问题 搭建框架 数据提取 数据清洗 数据分析 数据可视化 总结建议 如果没有遵循这样的流程，那得出的报告，往往只能得出结论，顶多定位到问题——...因此，定义问题、分析数据及总结建议，才是数据分析师的核心价值所在，也是无数数据分析师仍在持续学习的原因。...下图是数据分析流程中所需要的能力及工具，可以看到，SQL 和 Excel 只能完成数据提取和数据清洗，现在大热的 Python，也仅能做到数据清洗和可视化。 ?...而且和看视频一样，自学往往依旧偏重于工具、理论的学习，无法结合真实场景，容易出现纸上谈兵的现象，不推荐用这种方式。 最后谈一下培训课程。
译者：梅子，iCDO翻译志愿者 审校：Rona，iCDO翻译志愿者 前言：今天管理咨询公司Winterberry将为我们引入Data Onboarding的概念，带我们一同探索数据监测的黑盒。...管理咨询公司Winterberry集团表示这是该司第一个关于数据打通的独立研究。 ? Data onboarding （数据打通，即连接并管理线下线上不同数据）是数字营销多道工序中的一个。...数据打通就是通过一个“匹配键”（matchkey）将“线下数据”与“线上数据”相匹配、连接。这个匹配键是两类数据共享的标识符，例如用户的电子邮件地址。...事实上，以下是报告最开始对消费者数据打通的定义： “消费者数据打通指的是连接线下数据和线上属性的过程。”...但是然后报告中又补充： “更具体地说，它是两个（B2B或者B2C）受众数据集的匹配：一方是属于一个内部营销人员的第一手客户关系管理（CRM）数据集，另一方是属于数据提供者的数据集。
1.2 Why Python for Data Analysis?...（为什么使用Python做数据分析） 这节我就不进行过多介绍了，Python近几年的发展势头是有目共睹的，尤其是在科学计算，数据处理，AI方面，否则大家也不会来看这本书了。...对于一些大数据量的处理，Python并不合适。 但并不是说Python不能运行多线程，并行代码。
这篇文章我会从InnoDB存储空间分布，delete对性能的影响，以及优化建议方面解释为什么不建议delete删除数据。 InnoDB存储架构 ?...物理上主要由系统用户数据文件，日志文件组成，数据文件主要存储MySQL字典数据和用户数据，日志文件记录的是data page的变更记录，用于MySQL Crash时的恢复。...，分别用HDD和SSD来存储，既能实现数据的高效访问，又能节约成本，比如可以添加两块500G硬盘，经过创建卷组vg，划分逻辑卷lv，创建数据目录并mount相应的lv，假设划分的两个目录分别是/hot_data...add datafile '/hot_data/tbs_data_hot01.dbf' max_size 20G; #创建核心业务表存储在热数据表空间 create table booking(id...tbs_data_cold add datafile '/hot_data/tbs_data_cold01.dbf' max_size 20G; #创建日志，流水，备份类的表存储在冷数据表空间 create
为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ ? 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。...另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。当我们为实例放置数据库容器时，上面说的这些便利性就不存在了。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
面对个性化、多样化数据，以及企业内部的数据孤岛和业务孤岛，如果有一套能够处理海量数据的基础设施，那么在很大程度上可以挖掘并分析出对业务发展有价值的信息，从而帮助企业更快地作出数据驱动的决策，更快地推出适应用户...这样的规模在业界也十分罕见，为了应对大规模的数据量，字节跳动数据平台团队没有采用传统的数据中台模式，而采用了“中台 +BP 制”模式，避免中台脱离业务需求。...它的优点是“快”，能达到毫秒级别，但是数据需要预聚合，且计算量大，维度和度量也都需要提前定义。当时我们采取了一些方法，暂时缓解了这些问题。...决策敏捷：这是字节典型的 A/B 测试文化，“遇事不决用 A/B”，用客观代替主观，辅助一线快速决策，而不是依靠冗长的层层拍板的办法。这也使得我们的 A/B 产品每天同时进行的测试就达上万场。...针对春晚活动的实时决策和战报需求，我们使用了两套不同的技术架构，一套是基于 Flink 的计算架构，流式计算出最终指标，另外一套基于 ByteHouse 的存储架构，在存储层实时写入明细数据，查询时聚合出最终指标
作者：腾讯云游戏行业资深架构师 余国良 MOBA类和“吃鸡”游戏为什么对网络延迟要求高？ 我们知道，不同类型的游戏因为玩法、竞技程度不一样，采用的同步算法不一样，对网络延迟的要求也不一样。...类似地，“吃鸡”游戏（如《绝地求生》）玩法对玩家坐标、动作的同步要求极高，延迟稍大导致的数据不一致对体验都会造成较大影响，其实时性要求接近MOBA类游戏。...相比之下，对于炉石传说、斗地主、梦幻西游等回合制游戏来说，同时只有一个玩家在操作双方数据，无数据竞争，且时间粒度较粗，甚至可通过特效掩盖延迟，因此对网络延迟的要求不高，即便延迟达到500ms~1000ms...其中，quic是源自google的tcp替代方案，其主要目的是为了整合TCP协议的可靠性和udp协议的速度和效率，其主要特性包括：避免前序包阻塞、减少数据包、向前纠错、会话重启和并行下载等，然而QUIC...总结 测试结果符合预期，在实时性方面，TCP协议的网络抗性欠佳，对MOBA类或其他实时性要求较高的游戏，我们不建议使用TCP作为协议载体。
当容器被rm掉，容器里的数据将会丢失。为了避免数据丢失，用户可以使用数据卷挂载来存储数据。但是容器的 Volumes 设计是围绕 Union FS 镜像层提供持久存储，数据安全缺乏保证。...如果容器突然崩溃，数据库未正常关闭，可能会损坏数据。另外，容器里共享数据卷组，对物理机硬件损伤也比较大。 即使你要把 Docker 数据放在主机来存储 ，它依然不能保证不丢数据。...然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。 我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？ 6、云平台的不适用性 大部分人通过共有云开始项目。...当我们可以迅速启动一个实例的时候，为什么我们需要担心这个实例运行的环境？ 微信图片_20200808204051.jpg 这就是为什么我们向云提供商支付很多费用的原因。...因为数据不匹配，新实例不会与现有的实例兼容，如果要限制实例使用单机服务，应该让 DB 使用非容器化环境，我们仅仅需要为计算服务层保留弹性扩展的能力。
这个引擎有一个特点，就是删除数据不释放空间。例如现在你的一个集合里面有 10000000 条数据，占用 10GB 的硬盘空间。你把其中的 9999999 条数据都删了，占用空间仍然是 10GB。...如果你想释放空间，最直接的方法是删除整个集合（Drop Collection）或者删除整个数据库（Drop Database）。...如果你的 MongoDB 版本小于 4.4，但是大于等于 3.6，那么虽然删除了数据，磁盘空间不会释放，但当你插入新的数据时，MongoDB 会重用之前占有的空间，而不会继续额外占用新的磁盘空间。...例如你的集合有 10GB，你删除了 9999999 条数据，接下来，在你新插入的数据总大小超过 10GB 前，MongoDB 都不会申请额外的硬盘空间。...这里显示的数据就是当前集合可重用的空间大小。如下图所示。
这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？ 答案是，可以用IO多路复用——但是「使用JDBC不行」。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...这样一来就会打破一般 Web 服务一个请求处理用一个线程的一般做法，会让程序边的更复杂——你的业务代码和DB查询之间必须做跨线程数据交换。 相反，连接池的实现就相对独立的多，也简单的多。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
导读：今天我们聊一个不常见的 Java 面试题：为什么数据库连接池不采用 IO 多路复用？总结本篇文章希望对从事相关工作的同学能够有所帮助或者启发 。 前言 这是一个非常好的问题。...这到底是为什么？ 常见的误解 IO多路复用听上去好像是多个数据可以共享一个IO（socket连接），实际上并非如此。...为什么DB连接不能放到IO多路复用里一并执行吗？ 答案是，可以用IO多路复用——但是「使用JDBC不行」。...只不过对于IO多路复用，数据库官方似乎都没做这种支持——他们只支持JDBC、ODBC等等这些标准协议。 那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 对于数据库开发者来说。...那么为什么基于 IO 多路复用的实现不能成为默认的? 批处理数据分析代码都是这样的场景。这样的程序写成NIO就会得不偿失——代码不容易懂，也没有任何效率上的优势。
我的接口返回的数据顺序总是不固定问题描述====我在开发突发奇想。将表头信息也给查出来一并返回给前端了。但是正因为这一举动却带来嘲讽。...刚入行那会一直都是使用Mybatis 框架实现数据的获取的。突然接到一个需求是要求将数据列按照一定顺序返回。前端直接按照我返回的顺序进行渲染。刚接到需求觉得很简单，将数据依次写入就行了。...当遇到有纵向数据是在纵向遍历。...决定一探究竟为什么LinkedHashMap 可以实现按照写入顺序排序。通过结构图我们清楚看到他是HashMap的子类。所以他的存储结构和HashMap基本上是一样的。...在每次通过HashMap put进数据之后会将当前添加进来的数据和上次添加的node进行链表关联。这样就使其都在一条链上我们上面添加的数据最终其内部一个结构图如下当然内部会有一个默认的节点作为头结点。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
