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任何看到显著增长的应用程序或网站，最终都需要进行扩展，以适应流量的增加。以确保数据安全性和完整性的方式进行扩展，对于数据驱动的应用程序和网站来说十分重要。人们可能很难预测某个网站或应用程序的流行程度，也很难预测这种流行程度会持续多久，这就是为什么有些机构选择“可动态扩展的”数据库架构的原因。
Apache Hudi 使用索引来定位更新/删除所属的文件组。 对于 Copy-On-Write 表，通过避免需要连接整个数据集来确定要重写哪些文件，这可以实现快速的 upsert/delete 操作。 对于 Merge-On-Read 表，这种设计允许 Hudi 限制任何给定基本文件需要合并的记录数量。 具体来说，给定的基本文件只需要针对属于该基本文件一部分的记录的更新进行合并。 相比之下，没有索引组件的设计（例如：Apache Hive ACID）可能最终必须根据所有传入的更新/删除记录合并所有基本文件。
原文：http://xcd.blog.techweb.com.cn/archives/222.html
3.文档(Document) Index 里面单条的记录称为 Document(文档)，是ElasticSearch中最小的存储单元。类似SQL中的一行记录。 许多条 Document 构成了一个 Index。Document 使用 JSON 格式表示。 4. 类型(Type) 索引可以定义一个或多个类型，文档必须属于一个类型。 类型可以理解为SQL中的表。 Document 可以分组，比如weather这个 Index 里面，可以按城市分组（北京和上海），也可以按气候分组（晴天和雨天）。这种分组就叫做 Type，它是虚拟的逻辑分组，用来过滤 Document。 不同的 Type 应该有相似的结构（schema），举例来说，id字段不能在这个组是字符串，在另一个组是数值。这是与关系型数据库的表的一个区别。性质完全不同的数据（比如products和logs）应该存成两个 Index，而不是一个 Index 里面的两个 Type（虽然可以做到）。 下面的命令可以列出每个 Index 所包含的 Type：
现实世界的存储，我们使用的工具和建模。每种数据结构有自己的优点和缺点，想想如果Google的数据用的是数组的存储，我们还能方便地查询到所需要的数据吗？而算法，在这么多的数据中如何做到最快的插入，查找，删除，也是在追求更快。 我们Java是面向对象的语言，就好似自动档轿车，C语言好似手动档吉普。数据结构呢？是变速箱的工作原理。你完全可以不知道变速箱怎样工作，就把自动档的车子从 A点 开到 B点，而且未必就比懂得的人慢。写程序这件事，和开车一样，经验可以起到很大作用，但如果你不知道底层是怎么工作的，就永远只能开车，既不会修车，也不能造车。当然了，数据结构内容比较多，细细的学起来也是相对费功夫的，不可能达到一蹴而就。我们将常见的数据结构：堆栈、队列、数组、链表和红黑树 这几种给大家介绍一下。
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在一个商店里，顾客需要购买一些商品。他们需要按照价格从低到高排序，以便更容易地找到他们想要的商品。
索引是一个关键组件，有助于 Hudi 写入端快速更新和删除，并且它在提高查询执行方面也发挥着关键作用。Hudi提供了多种索引类型，包括全局变化的Bloom索引和Simple索引、利用HBase服务的HBase索引、基于哈希的Bucket索引以及通过元数据表实现的多模态索引。索引的选择取决于表大小、分区数据分布或流量模式等因素，其中特定索引可能更适合更简单的操作或更好的性能。用户在为不同表选择索引类型时经常面临权衡，因为还没有一种能够以最小的操作开销促进写入和读取的通用性能索引。
数组：所谓数组，是无序的元素序列。数组中的所有元素都具有相同类型(这一点和结构或类中的字段不同，它们可以是不同类型)。数组中的元素存储在一个连续性的内存块中，并通过索引来访问(这一点也和结构和类中的字段不同，它们通过名称来访问)。 链表：链表是一种物理存储单元上非连续、非顺序的存储结构，数据元素的逻辑顺序是通过链表中的指针链接次序实现的。链表由一系列结点（链表中每一个元素称为结点）组成，结点可以在运行时动态生成。每个结点包括两个部分：一个是存储数据元素的数据域，另一个是存储下一个结点地址的指针域。 相比于线
一说到Excel查找函数，你一定会想到VLOOKUP函数，虽然它是最基础实用的函数，但每次一看就会，一用就忘。接下来给大家分享一个VLOOKUP函数动态图解 ，记得收藏它哦，在每次使用VLOOKUP函数时，把它拿出来一看就会用，不用再去花精力搜其它资料了。
查询的生命周期的下一步是将一个SQL转换成一个可执行计划，MySQL再按照这个计划和存储引擎进行交互
毫无疑问，对于开始就以表格形式处理数据的人来说，最简单的方法之一是打开 Excel 并开始在工作表中记录数据。虽然 Excel 并不是真正打算充当数据库的角色，但这正是实际发生的事情，因此 Power Query 将 Excel 文件和数据视为有效数据源。
通过前面学习到， Hash表的查询效率并不是 O(1)，它与 Hash函数、散列冲突等因素有关。如果 Hash函数确定得不好，可能导致散列冲突概率升高，查询效率下降。那么，该如何设计 Hash函数呢？
路由是指在计算机网络中，将数据包从一个网络传递到另一个网络的过程。路由器是负责实现路由功能的网络设备，它能够通过查找路由表，将数据包从源地址传递到目标地址。
在大数据时代，任何公司的成功都取决于数据驱动的决策和业务流程。在这种情况下，数据集成对于任何业务的成功秘诀都是至关重要的，并且掌握诸如Informatica Powercenter 9.X之类的端到端敏捷数据集成平台必将使您走上职业发展的快速通道。使用Informatica PowerCenter Designer进行ETL和数据挖掘的职业是前所未有的最佳时机。
作为Key/Value键值数据库，Redis的应用非常广泛。在之前多年的工作生涯中，我也只是关注了零散的技术点，没有对Redis建立起一套整体观，但只有建立了系统整体观，才能更好地定位问题和解决问题，更重要的是应付面试。
内存管理 包括内存管理和虚拟内存管理 内存管理包括内存管理概念、交换与覆盖、连续分配管理方式和非连续分配管理方式（分页管理方式、分段管理方式、段页式管理方式）。 虚拟内存管理包括虚拟内存概念、请求分页管理方式、页面置换算法、页面分配策略、工作集和抖动。 3.1 内存管理的概念 内存管理(Memory Management)是操作系统设计中最重要和最复杂的内容之一。虽然计算机硬件一直在飞速发展，内存容量也在不断增长，但是仍然不可能将所有用户进程和系统所需要的全部程序和数据放入主存中，所以操作系统必须将内存空间
分页管理方式是从计算机的角度考虑设计的，以提高内存的利用率，提高计算机的性能，提升计算机的性能，且分页通过硬件机制实现 ，对用户完全透明；
内存管理主要包括虚地址、地址变换、内存分配和回收、内存扩充、内存共享和保护等功能。
使系统快速运行的最重要因素是其基本设计。您还必须知道系统正在执行哪种处理以及其瓶颈是什么。在大多数情况下，系统瓶颈来自以下来源：
两个或多个以太网通过网桥连接后，就成为一个覆盖范围更大的以太网，而原来的每个以太网就称为一个网段。网桥工作在链路层的MAC子层，可以使以太网各网段成为隔离开的碰撞域( 又称冲突域 )。如果把网桥换成工作在物理层的转发器，那么就没有这种过滤通信量的功能。由于各网段相对独立，因此一个网段的故障不会影响到另一个网段的运行。网桥必须具有路径选择的功能，接收到帧后，要决定正确的路径，将该帧转送到相应的目的局域网站点。
苹果官方文档Objective-C Runtime Programming Guide
地址解析协议，即ARP（Address Resolution Protocol），是根据IP地址获取物理地址的一个TCP/IP协议。主机发送信息时将包含目标IP地址的ARP请求广播到局域网络上的所有主机，并接收返回消息，以此确定目标的物理地址；收到返回消息后将该IP地址和物理地址存入本机ARP缓存中并保留一定时间，下次请求时直接查询ARP缓存以节约资源。地址解析协议是建立在网络中各个主机互相信任的基础上的，局域网络上的主机可以自主发送ARP应答消息，其他主机收到应答报文时不会检测该报文的真实性就会将其记入本机ARP缓存；
IP 地址分为公网地址和私有地址。公网地址有 IANA 统一分配，用于连接互联网；私有地址可以自由分配，用于私有网络内部通信。
在工作表中查找值是很常见的操作，我们可以使用VLOOKUP函数、MATCH函数、INDEX函数等来查找值。当使用VBA代码在大量的数据中进行查找操作时，灵活运用工作表公式，往往能够提高效率。
引言：本文学习整理自microsoft.com，LAMBDA的真正的解决了Excel公式存在的先天不足，让Excel公式真正的强大起来了。
哈希是一种通过对数据进行压缩, 从而提高效率的一种解决方法，但由于哈希函数有限，数据增大等缘故，哈希冲突成为数据有效压缩的一个难题。本文主要介绍哈希冲突、解决方案，以及各种哈希冲突的解决策略上的优缺点。
顺序查找 成功的平均查找长度为 (n+1)/2，也就是说查找的平均次数约为表长的一半，优点就是算法简单适应面广，对查找的表结构没什么要求，缺点就是查找长度太长效率低下。
路由器工作在OSI模型中的第三层，即网络层。路由器利用网络层定义的“逻辑”上的网络地址(即IP地址)来区别不同的网络，实现网络的互连和隔离，保持各个网络的独立性。路由器不转发广播消息……
Office 2021 专业增强版还是可以买下的，包含Word、Excel、PowerPoint、OneNote、Outlook、Publisher 和 Access 等应用，我亲自测试过，Microsoft Office 2021的相应速度比Office 2019还要快不少，还有其他一些更新。
在程序设计的时候，我们通常希望使用同样的数据结构或算法，就可以处理许多不同类型的元素，比如通用的List或只需要实现compare函数的排序算法。对于这个问题，不同的编程语言已经提出了各种各样的解决方案：从只是提供对特定目标有用的通用函数（如C，Go），到功能强大的图灵完备的通用系统（如Rust，C++）。在本文中，我将带你领略不同语言中的泛型系统以及它们是如何实现的。我将从C这样的不具备泛型系统的语言如何解决这个问题开始，然后分别展示其他语言如何在不同的方向上逐渐添加扩展，从而发展出各具特色的泛型系统。 泛型是元编程领域内通用问题的简单案例：编写可以生成其他程序的程序。我将描述三种不同的完全通用的元编程方法，看看它们是如何在泛型系统空的不同方向进行扩展：像Python这样的动态语言，像Template Haskell这样的过程宏系统，以及像Zig和Terra这样的阶段性编译。
一、简介 数据库服务器需要CPU、内存、 磁盘和网络才能运行，了解这些资源对于DBA来说非常重要，因为任何的超载行为都可能成为限制因素，导致数据库服务器性能不佳。DBA的主要任务就是调整系统和数据库的配置，避免可用资源的过渡利用和利用不足。 首先，性能优化是一个持续的过程，安装MySQL通常是调整操作系统和数据库配置的第一步。而数据库是一个动态系统，这是一个永无止境的故事。你的MySQL数据库起初可能是CPU绑定的，因为你有足够的内存和很少的数据。随着时间地推移，它可能会改变，磁盘访问可能会变得更加频繁。正
性能在软件工程诞生时就占据着非常重要的位置，如何用更少的硬件资源来支撑更多的功能、来完成更多的任务是软件工程师的职责，也是用来衡量一个软件工程师技艺高低的标准。
上次有写过一篇《18张图带你详解IP路由表七大要素：路由前缀、协议类型、优先级、开销、下一跳、出接口 》的文章，里面有提到了路由表，路由表中的路由条目是通过直连的，或是静态的，或者是通过OSPF、IS-IS、EIGRP、BGP等动态路由学习到的。
路由器（router）是互联网的枢纽，是连接英特网中各局域网、广域网的设备，它会根据信道的情况自动选择和设定路由，以最佳路径，按前后顺序发送数据。
随着网络的发展，公网IP地址的需求与日俱增。为了缓解公网IP地址的不足，并且保护公司内部服务器的私网地址，可以使用NAT（Network Address Translation,网络地址转换）技术将私网地址转化成公网地址，以缓解IP地址的不足，并且隐藏内部服务器的私网地址。
暑假到了，咸鱼了两天我也不知道我在干嘛，Vue 什么的这几天也没学，倒是看了《自顶向下》差不多百来页的样子，算法什么的也没看，都跳过了，完了之后我也不知道我懂了没懂，所以今天总结一下 DHCP 是怎么样给子网分配一个 IP 地址的。
通常，我们会在工作表中放置查找表，然后使用公式在该表中查找相对应的值。然而，这也存在风险，就是用户可能会在删除行时无意识地将查找表中的内容也删除，从而导致查找错误。
本文只是单纯的翻译，如果您感觉枯燥可以参考我这篇比较实用的文章 文章地址，结合demo我相信您很快会熟悉runtime机制。 OC是一种面向对象的动态语言，作为初学者可能大多数人对面向对象这个概念理解的比较深，而对OC是动态语言这一特性了解的比较少。那么什么是动态语言？动态语言就是在运行时来执行静态语言的编译链接的工作。这就要求除了编译器之外还要有一种运行时系统来执行编译等功能。OC中这个系统就是runtime。 OC的runtime是用C语言和编译语言编写的一个runtime库，它使C语言有了面向对
计算机二级C语言考试是许多计算机科学专业学生及编程爱好者的必经之路。它不仅是对基础编程知识的检验，更是对逻辑思维和问题解决能力的挑战。通过这门考试，考生需要掌握C语言的基本语法、数据类型、控制结构、函数、数组、指针以及文件操作等核心内容。
包括程序装入等概念、交换技术、连续分配管理方式和非连续分配管理方式（分页、分段、段页式）。
做数据库开发的程序员，可能每天都会处理各种各样的查询sql，这个就是查找(Search)。通过查询记录主键字段(即主关键码)或其它非唯一字段(即次关键码)找到所需要的记录。 如果在查找的过程中，不改变原始数据(的数据结构)，则这种查找称为静态查找(Static Search)；如果找不到，需要向数据库里插入记录(或者找到了，需要从数据库里删除)，这种在查找过程中需要动态调整原始数据(的数据结构)，这种查找称为动态查找(Dynamic Search). 被查找的数据结构（比如数据库中的某张表）称为查找表，用于
越来越多的公司在采用流处理技术，并将现有的批处理应用程序迁移到流处理或者为新的应用设计流处理方案。其中许多应用程序专注于分析流数据。分析的数据流来源广泛，如数据库交易，点击，传感器测量或物联网设备。
数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始
1. HashMap,LinkedHashMap,TreeMap都属于Map。
大家好，我是鲍光亚，我分享的主题是Zabbix对大流量监控数据的高效处理。首先总结Zabbix监控数据的两个特点，再分析Zabbix如何利用监控数据的特点实现大流量监控数据的高效处理。
树形结构，从GC_roots开始向下遍历，最后依旧连接在一起的就是存活的对象，独立出来的就是死亡对象。
循环冗余码校验（CRC）是一种众所周知的错误检测代码，已广泛用于以太网，PCIe和其他传输协议中。现有的基于FPGA的实现解决方案在高性能场景中会遇到资源过度利用的问题。填充零问题和可编程性的引入进一步加剧了这个问题。在本文中，提出了stride-by-5算法，以实现FPGA资源的最佳利用。提出了pipelining go back算法来解决填充零问题。提出了使用HWICAP进行重编程的方法，以实现资源占用少且恒定的可编程性。实验结果表明，所提出的非分段架构的资源利用率与两种基于FPGA的最新CRC实现相比，降低80.7％-87.5％和25.1％-46.2%，并且所提出的分段架构具有比两种最新状态更低的资源利用率，分别降低了81.7％-85.9％和2.9％-20.8％艺术建筑。此外，保证了吞吐量和可编程性。源代码已在GitHub开源。
在数据库中，我们除了存储数据外，还存储了大量的元数据。它们主要的作用就是描述数据库怎么建立、配置、以及各种对象的属性等。本篇简单介绍如何使用和查询元数据，如何更有效的管理SQLServer 数据库。
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