使用到System.Threading.Timer类。定时器触发任务的DoWork方法。定时器在StopAsync上停止,并且释放是在Dispose上
本文介绍了Salesforce审批流的异步处理机制,着重讲解了ProcessInstanceWorkItem、ProcessInstanceStep和ProcessInstanceHistory三个表的作用及其在审批流程中的作用。
近1年,偶尔发生应用系统启动时某些操作超时的问题,特别在使用4核心Surface以后。笔记本和台式机比较少遇到,服务器则基本上没有遇到过。
Codec2是Android中多媒体相关的软件框架,是MediaCodec的中间件,往上对接MediaCodec Native层,往下提供新的API标准供芯片底层的编解码去实现,也就是说适配了Codec2,就可以通过MediaCodec来调用芯片的硬件编解码的能力,来完成一些多媒体相关的功能。这篇文章先从下到上讲解适配Codec2需要实现的接口,然后再从上到下分析MediaCodec的流程来分析这些接口是如何调用的。主要抓住以下两条主线
Hudi支持上层Hive/Presto/Spark查询引擎,其中使用Spark读取Hudi数据集方法非常简单,在spark-shell或应用代码中,通过 spark.sqlContext.read.format("org.apache.hudi").load便可加载Hudi数据集,本篇文章分析具体的实现。
一篇由Apache Hudi PMC Bhavani Sudha Saktheeswaran和AWS Presto团队工程师Brandon Scheller分享Apache Hudi和Presto集成的一篇文章。
本文主要分享 Eureka-Client 向 Eureka-Server 获取增量注册信息的过程。
摘要: 原创出处 http://www.iocoder.cn/Apollo/portal-publish-namespace-branch-to-master/ 「芋道源码」欢迎转载,保留摘要,谢谢!
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开源文件格式保留。
Apache Hudi(简称:Hudi)允许您在现有的hadoop兼容存储之上存储大量数据,同时提供两种原语,使得除了经典的批处理之外,还可以在数据湖上进行流处理。
ES将数据存储于一个或多个索引中,索引是具有类似特性的文档的集合,类比传统关系型数据库的一个数据库(database),或者一个数据存储方案(schema)。索引由其名称(必须全小写字符)进行标识,并通过引用此名称完成文档的创建、搜索、更新及删除操作。
OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动,如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程。
随着Apache Parquet和Apache ORC等存储格式以及Presto和Apache Impala等查询引擎的发展,Hadoop生态系统有潜力作为面向分钟级延时场景的通用统一服务层。然而,为了实现这一点,这需要在HDFS中实现高效且低延迟的数据摄取及数据准备。
指定整个Pipeline或特定阶段是在Jenkins Master节点还是Jenkins Slave节点上运行。可在顶级pipeline块和每个stage块中使用(在顶层pipeline{}中是必须定义的 ,但在阶段Stage中是可选的)
长期以来,Kimball方法一直是维度数据建模技术的标准。根据Kimball的说法,“时间概念渗透到数据仓库的每个角落”。这在数据分析的背景下意味着什么?在较高的层面上,现代分析可以被视为随着时间的推移不断变化的数据的聚合。问题在于,不断变化的数据不仅包括新的添加,还包括对先前数据集的更改。
一个近期由Hudi PMC & Uber Senior Engineering Manager Nishith Agarwal分享的Talk
•Q1. What are you trying to do? Articulate your objectives using absolutely no jargon.•Q2. What prob
一、 为什么要做用例精简和精准测试 1、 测试用例越来越多,测试效率低下 这是因为在目前的快速迭代开发模式下,测试人员需要不停覆盖不断调整的产品逻辑需求,因此测试用例也越来越庞大了,以病毒查杀为例,目前用例已达500多条用例,导致全量测试时间很长,同时发现的问题并不和用例数成正比 2、 以往迭代测试用例更多是功能“点”的覆盖,而不是用户场景“线”、“面”的覆盖 目前产品经理给出的需求都是增量文档,也就是很难有某个产品的完整需求文档,因此,每次用例更多是功能点的覆盖,比如需求文档里面提到点击某个按钮会有什么变
拉链表的优势我就不说了,具体请参考百度百科: 拉链表-百度百科 推荐一个比较详细的参考文章: 拉链表示例
随着有赞零售业务的蓬勃发展,为了尽早交付有价值的应用满足客户需求,我们采用了敏捷开发的模式,快速拥抱变化的同时保持竞争优势。从 2019 年起,零售客户端的发版周期更改为每周一次,这对移动端的持续集成与交付提出更高的要求。如何根据现有的团队规模,在有限的资源下,快速搭建稳定可靠的持续集成与交付系统,我们有了自己的实践与思考。
在一个岁月静好的一天,笔者使用一个开发分支在测试环境做编包和部署,发布的时候突然报错,查看原因是某个配置文件异常,一些部署相关代码被删除了! 当然,这件事情看起来很离谱 但在多人频繁开发的项目团队 也很正常!
在一个岁月静好的一天,笔者使用一个开发分支在测试环境做编包和部署,发布的时候突然报错,查看原因是某个配置文件异常,一些部署相关代码被删除了!
第 2 章 配置管理 2.1 引言 配置管理是指一个过程,通过该过程,所有与项目相关的产物,以及它们之间的关系都被唯一定义、修改、存储和检索 配置管理策略将决定如何管理项目中发生的一切变化。它记录了你的系统以及应用程序的演进过程。另外,它也是对团队成员协作方式的管理 ---- 2.2 使用版本控制 版本控制系统的目的有两个 它要保留每个文件的所有版本的历史信息,并使之易于查找 它让分布式团队(无论是空间上不在一起,还是不同的时区)可以愉快地协作 2.2.1 对所有内容进行版本控制 每个与所开发的软件相关的产
高效的持续交付体系,必定需要一个合适的代码分支策略。采用不同的代码分支策略,意味着实施不同的代码集成与发布流程,这会影响整个研发团队每日的协作方式,因此研发团队通常需要很认真地选择自己的策略。
随着工商银行业务的快速迭代,“IT架构转型工程”的持续推进,金融产品的复杂多元,测试工作在效率和质量上面临不少挑战。
表格数据处理是我们项目开发中经常会遇到的设计需求之一,所需处理的数据量也较大,通常是万级、甚至百万级。此时,完全依赖平台自带的表格工具,往往无法加载如此大的数据量,或者加载得很慢影响程序执行。 那么,有没有好的开发工具,能实现加载大量数据的需求,同时不影响程序执行? 介绍一款高效轻量的数据处理工具 -- FlexGrid,这是一个轻量级的、快速灵活的和可扩展的控件,包含在全能控件套包 ComponentOne Studio Enterprise 中。 FlexGrid 提供了项目开发所需的所有表格数据
Kudu在大数据技术栈中是个相对年轻的角色,它原本是Cloudera的内部存储项目,用C++开发,其1.0版本在2016年9月发布,最新版本则是1.9。Kudu本质上是个列式存储引擎,主打“fast analytics on fast data”。由于Kudu非常适合我们的日历数据分析业务的场景,所以我们在一年多前就开始研究它,建设了Kudu集群承载相关业务,并运行至今。
大家好,我是一哥,HBase在大数据技术领域中占据了重要的作用,整理了一些面试问题,大家收藏,文末可以获取PPT。
前不久,微软在 Linux 基金会董事会的代表 Sarah Novotny 认为,由纯文本电邮讨论推动的 Linux 内核开发需要被更好的或替代协作工具取代,以降低门槛引入新的贡献者,维护和维持未来的 Linux。她认为替代工具可以是基于文本的、基于电邮的补丁系统,某种程度上是过去五到十年成长起来的开发者所熟悉的工具。此前 Linus 曾在接受采访时表示很难找到新的 Linux 内核维护者。
仓储物流有很多需要了解的名词,也许初次接触会一时难以清楚理解。本文主要解释了库存管理、各类订单与分成及物流调度、仓储作业三个方面的名词,希望对你有所帮助。
它是IBM Rational 出品的大型商用软件配置管理工具。其核心是版本控制。
为了维护共享复制集的最新节点,复制集的次要成员节点将同步或复写其他成员节点的数据。MongoDB用了两种方式做数据同步:用全量数据初始化节点,用增量数据复写到节点。
图中我们可以看出此时 “HEAD” 实际是指向 master 分支的一个"游标"。所以图示的命令中出现 HEAD 的地方可以用 master 来替换。
作者:潘唐磊 腾讯WXG开发工程师 导语| 本文主要总结了企业微信消息系统的架构与设计,阐述了toB业务带来的一些难点,面临哪些挑战,以及设计方案的对比与分析。同时总结了后台开发的一些常用手段,实用于消息系统,解决相关问题。 名词解释 seq:自增长的序列号,每条消息对应一个 ImUnion:消息互通系统,用于企业微信与微信的消息打通 控制消息:不可见消息,复用消息通道的一种可靠通知机制 应用类消息:系统应用下发的消息 api消息:第三方应用下发的消息 appinfo:每条消息对应的唯一strid,全局唯
Es低版本(1.x)的scroll操作还有一个变种:scan,其在指定size时真实返回的是size * num_of_shards条数据,比如scan请求返回size=10条数据,而索引本身有5个shard,那么一次scan将返回10*5=50条数据,另外在第一次请求时只执行初始化操作,不会返回数据,在第二次请求时才会返回数据。
Kudu设计是面向结构化存储的,因此Kudu的表需要用户在建表时定义它的Schema信息,这些Schema信息包含:
客户端就可以通过git clone git@127.0.0.1:sample.git 克隆仓库
在阿里的业务中,有广泛的算法应用场景,也沉淀了相关的算法应用平台和工具:基础的算法引擎部分,有成熟的召回和打分预估引擎、在线实时特征服务;推荐算法应用领域,有算法实验平台TPP(源于淘宝个性化平台),提供Serverless形式的算法实验平台,包括资源弹性伸缩,实验能力(代码在线发布、AB分流、动态配置),监控管理(完善的监控报警、流控、降级)等能力,是算法在线应用的基石。
互联网时代,亿级用户各种网络行为产生大量数据,如何解决海量数据存储?如何高性能读写?解决思路有哪些,本文列举了常用的解决方案:
1. 从另一分支切换单个文件 大家是否曾销毁文件只为能重新开始? 或需要在另一分支的某文件中进行更改?而git指令可以实现从另一分支切换文件。 git checkout some-other-bran
从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全、无缝的运输和交付体验需要可靠、高性能的大规模数据存储和分析。2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能。一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势。接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Software Foundation顶级项目。为纪念这一里程碑,我们想分享Apache Hudi的构建、发布、优化和毕业之旅,以使更大的大数据社区受益。
wacth的重复监听,只要使用了wacth,不管是不是你所需要的数据,只要状态变更就会触发改变,监听行为
代码审查是大规模软件开发过程中的一个重要部分,占用了代码提交人员和代码审查员的大量时间。在这个过程中,审查员会审查代码中的问题,并编写的评论要求作者进行代码更改。在 Google,我们每年看到数百万条审查员的评论,作者们需要花费大约 60 分钟的时间来应对这些评论,并根据评论的文本提出代码更改。我们研究发现,代码作者为解决审查员评论必须付出的工作时间几乎随评论数量线性增长。然而,借助机器学习(ML),我们可以自动化并简化代码审查过程,例如,根据代码审查评论自动给出对应的代码变更。
作为使用Sourcetree大于3年的我,已熟知Git的每一个功能,并灵活运用利用Git解决开发中各式各样的场景问题,我也曾多次在公司内部不同小组间分享Sourcetree使用经验,接下来给大家分享下这款工具吧。
摘要:本文介绍了如何使用 Dinky 实时计算平台构建 Flink CDC 整库入仓入湖。内容包括:
Change Stream是MongoDB从3.6开始支持的新特性。这个新特性有哪些奇妙之处,会给我们带来什么便利?本次的文章将就这个主题进行初步讨论。
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