单纯了! 以前我也一直想 Java 面试就好好面试呗,嘎哈么总考一些工作中也用不到的玩意,会用 Spring、MyBatis、Dubbo、MQ,把业务需求实现了不就行了!
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑,其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化,Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化,InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来,大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中,InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
界面展示类型的轮子往往定制性需求比较多,常常让人抓耳挠腮。这种接近业务的轮子如何设计才能兼顾便捷性和拓展性?如何有效的优化性能?如何控制内存不至于 OOM ?本文以 YBImageBrowser 的重构为切入点,尽量抽象提炼,谈谈笔者对以上问题的思考。
首先创建 DefaultSecurityManager 实例,其中可以传入两个参数,Realm 和 Collection<Realm>,前面我们提到 Realm 领域,指的是用户账号权限信息。我们可以看一下它的实现类。
ThreadLocal 是解决多线程并发问题时一个常用的且有效的方法。
导读:大家好,今天主要分享数据分析平台的平台演进以及我们在上面沉淀的一些数据分析方法是如何应用的。
Apache Flink 是一个兼顾高吞吐、低延迟、高性能的分布式处理框架。在实时计算崛起的今天,Flink正在飞速发展。由于性能的优势和兼顾批处理,流处理的特性,Flink可能正在颠覆整个大数据的生态。
“指纹”一词形象地描述了散列运算的结果。在现实生活中,两个人可能长得很像,但是他们的指纹不同,根据指纹就能对这两个人进行区分。
Spring Boot作为一种快速开发框架,广泛应用于Java项目中。在一些大型应用中,数据库的读写分离是提升性能和扩展性的一种重要手段。本文将介绍如何在Spring Boot项目中优雅地实现读写分离,并通过适当的代码插入,详细展开实现步骤,同时进行拓展和分析。
近年来,共享经济成为社会服务业内的一股重要力量。作为共享经济的一个代表性行业,共享单车快速发展,成为继地铁、公交之后的第三大公共出行方式
一、基本思想 Sharding的基本思想就要把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题。不太严格的讲,对于海量 数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用垂直切分,即把关系紧密(比如同一模块)的表切分出来放在一个server上。如果表并不多,但每 张表的数据非常多,这时候适合水平切分,即把表的数据按某种规则(比如按ID散列)切分到多个数据库(server)上。当然,现实中更多是这两种情况混 杂在一起,这时候需要根据实际情况做出选择,也可能会综合使用垂
MITRE ATT&CK 框架是打造检测与响应项目的流行框架。这玩意有没有用不确定,但是你绝对承担不起不会用的风险。
🍅 作者:不吃西红柿 🍅 简介:CSDN博客专家🏆、信息技术智库公号作者✌。简历模板、职场PPT模板、技术难题交流、面试套路尽管【关注】私聊我。 (优质好文持续更新中……)✍ 目录 一、kudu介绍 二、基础概念 三、设计架构 四、数据存储结构 五、表设计 六、注意事项 ---- 一、kudu介绍 Kudu是Cloudera开源的新型列式存储系统,是Apache Hadoop生态圈的成员之一(incubating),专门为了对快速变化的数据进行快速的分析,填补了以往Hadoop存储层的空缺。 1 功
为什么说第二好用呢?做人嘛,最重要的就是谦虚,做函数也是一样的,而apply就是这样一个优雅而谦虚的函数。
http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475
开发者写代码,和数学家写公式一样是非常自然的一件事。开发者将完成某个任务的步骤和逻辑,一行行写成代码,并期待达到预定的效果。数学家从某个事实出发,将思考过程一行行写成表达式,并期待找到复杂逻辑背后的简单关系。
Greenplum(以下简称GP)支持多种数据导入方法,比如GP自带的gpfdist,通过gpfdist+外部表的形式将远端服务器上的数据并行导入到GP中,再比如GP自带的COPY命令,能够将本地的数据按照一定格式导入到GP中。除此之外,还有一些比较优秀的第三方导入工具,本文主要介绍DataX。
在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式。
在Asp.net 2.0中增加了一个新的数据绑定控件:GridView,其目的用来取代Asp.net1.x中的DataGrid控件,但有一点很不爽的是,如果把某列设置为visible=false,则不会进行数据绑定,也就是说无法直接从GridView中取到这个列内的文本。
本文着重介绍sharding的基本思想和理论上的切分策略 参考地址:http://blog.csdn.net/bluishglc/article/details/6161475 要点总结 基本思想: 把一个数据库切分成多个部分放到不同的数据库(server)上,从而缓解单一数据库的性能问题。 多数系统会将垂直切分和水平切分联合使用,先对系统做垂直切分,再针对每一小搓表的情况选择性地做水平切分。从而将整个数据库切分成一个分布式矩阵。 1.垂直切分: 对于海量数据的数据库,如果是因为表多而数据多,这时候适合使用
Spring Boot 作为一个高效、灵活的框架,提供了优雅的支持多数据源的解决方案。本文将详细介绍如何在 Spring Boot 项目中配置和使用多个数据源,以及使用 MySQL 作为示例数据库的相关配置。
这是Python数据分析实战基础的第四篇内容,也是基础系列的最后一篇,接下来就进入实战系列了。本文主要讲的是Pandas中第二好用的函数——apply。
在前一章讲解了IPSec采用的安全技术,那什么是IPSec安全协议呢?本章将会很透彻的讲解IPSec安全协议。
背景 2016年Q3季度初,在美团外卖上单2.0项目上线后,商家和商品数量急速增长,预估商品库的容量和写峰值QPS会很快遇到巨大压力。随之而来也会影响线上服务的查询性能、DB(数据库,以下统一称DB)主从延迟、表变更困难等一系列问题。 要解决上面所说的问题,通常有两种方案。第一种方案是直接对现有的商品库进行垂直拆分,可以缓解目前写峰值QPS过大、DB主从延迟的问题。第二种方案是对现有的商品库大表进行分库分表,从根本上解决现有问题。方案一实施起来周期较短,但只能解决一时之痛,由此可见,分库分表是必然的。 在确
假如有一个设备,采用UDP组播协议,在正常通讯情况下通过网络给你发送数据,注意的是,不管通道有没有通都会发出数据但是对应的关键标识没有,设备每100ms发送一次。
导语:得益于调度单元是通用的SQL语句,SuperSQL能够做到与特定计算引擎解耦,也正因为此原因,SuperSQL只需专注在最优执行计划生成,并根据SQL具体类型选择最佳的计算引擎。 天穹SuperSQL是腾讯自研的跨数据源、跨数据中心、跨计算引擎的大数据SQL引擎,能够满足位于不同数据中心、不同类型数据源的数据联合分析/即时查询的需求。在腾讯整个天穹大数据图谱中,负责连接端与存储。 数据源无论是关系型数据库、NoSQL还是大数据系统;数据存储无论是跨集群还是跨数据中心;数据计算无论是报表生成、分析挖掘
MyBatis,这位编程的诗人,通过其独特的核心配置文件,为我们描绘出一幅数据之美的画卷。本篇博客将带你深入探讨MyBatis核心配置文件的奥秘,让你能够更好地理解和运用这个优雅的数据持久化框架。
摘要 到目前为止,我相信大家对于ADO.NET如何与外部数据源建立连接以及如何提高连接性能等相关知识已经牢固于心了。连接对象作为ADO.NET的主力先锋,为用户与数据库交互搭建了扎实的桥梁。它的一生是平凡而又伟大的,总是尽自己最大的努力为用户搭建一条通往数据库的平坦大道。相比连接对象来说,Command对象似乎耀眼的多。Command对象在ADO.NET世界里总是忙忙碌碌,它就像一个外交官,为用户传达了所有操作数据库的信息。 ---- 目录 准备 什么是Command对象? 必须掌握的几个属性 必须掌握的几
在数据消费端,就算是数据分析师的角色,对于正规的公司来说,都不会轻易地开发数据库的访问权限给到终端用户,绝大部分的场景只会是给予导出Excel、csv等文件格式的权限,并且通常来说,导出的记录数也是有限制的,导出量太大,应用程序负荷过重,是不允许的。
缓存能够有效地加速应用的读写速度,同时也可以降低后端负载,对日常应用的开发至关重要。下面会介绍缓存使用技巧和设计方案,包含如下内容:缓存的收益和成本分析、缓存更新策略的选择和使用场景、缓存粒度控制方法、穿透问题优化、无底洞问题优化、雪崩问题优化、热点key重建优化。
本次教程利用微搭低代码工具带着大家实现一款打卡小程序,小程序一共分为三个页面,分别是首页、签到页、签退页。
在多表联合查询的时候,如果我们查看它的执行计划,就会发现里面有多表之间的连接方式。多表之间的连接有三种方式:Nested Loops,Hash Join 和 Sort Merge Join.具体适用哪种类型的连接取决于
上面是一些安全体系系统,如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统,如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务,如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢,是中间件服务,如MQS即队列服务,OCS即缓存服务等。
导读:如今,缓存系统的应用非常广泛,能够用来提高并发数、数据吞吐量,提高快速响应能力。那么当数据量达到一定程序,单机环境可能就显得有些力不从心了,就需要一个分布式缓存系统。
什么时候一个Java工程里需要同时控制(连接)多个数据源呢?我认为主要有如下两种情况:
Spring对多个持久化技术提供了集成支持,包括Hibernate、MyBatis、JPA、JDO。 此外Spring还提供了一个简化JDBC API操作的Spring JDBC框架。
很多情况,我们确实需要在一个服务中访问多个数据源。虽然它让整体设计变的不那么优雅,但真实的世界确实需要它。比如,你的业务为两个比较大的客户服务,但你希望他们能够共用一套代码。
墨墨导读:数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节,数据库建得怎么样,关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以,建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具,希望可以对数据库从业者提供一些帮助!
决策树是监督学习算法之一,并且是一种基本的分类与回归方法;决策树也分为回归树和分类树,本文讨论的是分类树。如果了解或者学过数据结构,肯定对"树"这个概念是不陌生的,在此基础上学习掌握决策树也会更加容易,下面通过一个小例子帮助理解何为决策树。
停电区域是指供电公司在某一天的某些区域的台区进行停电,台区的下属表箱均受到影响。这是一个地域性问题,所以通过在地图上进行标识这些区域,将数据可视化地展示到分析人员面前,可以很直观看到当天停电影响区域,极大地方便了后续工作的展开。
在互联网项目中,当业务规模越来越大,数据也越来越多,随之而来的就是数据库压力会越来越大。
我编写了一个名为Rhodiola的工具,该工具可以分析目标数据(例如目标的tweets),并检测其中最常用的主题,以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
在实际开发中,经常会遇到应用要访问多个库的情况,需要配置多个数据源。本文会介绍spring多数据源的典型场景,如何优雅的实现多数据源,并结合spring、mybatis源码进行分析,为什么在事务中,不能切换数据源。最后,还会提供一个多数据源的完整源码案例。
Hash join散列连接是CBO 做大数据集连接时的常用方式,优化器使用两个表中较小的表(通常是小一点的那个表或数据源)利用连接键(JOIN KEY)在内存中建立散列表,将列数据存储到hash列表中,然后扫描较大的表
把数据导出至 Excel 是很常见的需求,而数据的持久化,往往又放在数据库中。因此把数据库中的数据导出到 Excel中,成了非常普遍的一个需求。
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