在大型数据库系统中，查询和检索数据的性能通常是一个关键问题。在MySQL中，如果单表数据量过大，查询的性能通常会变得很低。
聚类问题(Clustering problems)是一类将多个数分为固定或可变数目的多个组，使其在满足一定限制条件并且实现某些目标的问题。例如半监督图聚类、生物网络领域的限制图聚类、图划分、P-中心选址问题和P-中位问题。
启动（START）监听是Oracle用户在操作系统下执行的命令，可以直接在LSNRCTL后加参数，也可以在该命令提示符后在进行操作。
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首先在VMware中对虚拟机进行扩容操作，如图，虚拟机必须关机才可以进行“扩展”，我的原先为8G，要扩展到13G（此时截屏为扩展后）
原文链接 http://www.oracle.com/technetwork/database/bi-datawarehousing/twp-bp-for-stats-gather-12c-1967354.pdf 译者 杨禹航 何时收集统计信息 为了选择最佳执行计划，优化器必须可以获得有代表性的统计信息。有代表性的统计数据不必是最新的，而是一组能够帮助优化器确定执行计划中每个操作所能返回的行数。 自动统计信息收集任务 Oracle会在预定义维护窗口期间 (工作日10pm 到2am 和周末6am 到2am
日常开发中，相信大家都对 Kafka 有所耳闻，Kafka 作为一个分布式的流处理平台，一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念，分别是 topic、partition 和 offset。
聚合函数是一类在数据库中用于对多个行进行计算并返回单个结果的函数。它们能够对数据进行汇总、统计和计算，常用于提取有关数据集的摘要信息。聚合函数在 SQL 查询中广泛应用，包括统计总数、平均值、最大值、最小值等。
Consumer Group（CG）：消费者组，由多个consumer组成。形成一个消费者组的条件，是所有消费者的groupid相同。
继之前《Kafka运维篇之初识Streams Messaging Manager》、《Kafka运维篇之使用SMM监控Kafka集群》和《Kafka运维篇之使用SMM预警策略管理Kafka预警》之后。我们今天介绍使用使用SMM监控Kafka集群的复制。
关于数据仓库，早期分享过不少基础类文章，偶然间看到知乎上这篇关于OLAP的深度解读，从技术发展，产品选型，执行优化等方面做了详细的剖析，分享来给大家看看！
摘要：本文介绍去哪儿数据平台在使用 Flink + Iceberg 0.11 的一些实践。内容包括：
pull模式不足之处是如果Kafka没有数据，消费者可能会陷入循环中，一直返回空数据。
Kafka引入了消费者事务（Consumer Transactions）来确保在消息处理期间维护端到端的数据一致性。这使得消费者能够以事务的方式处理消息，包括从Kafka中读取消息、处理消息和提交消息的offset。以下是有关Kafka消费者事务的详细信息：
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
这个工作流程涵盖了Kafka消费者从配置到数据处理再到资源管理的主要步骤。消费者通常是多线程或多进程的，以处理大量的消息，并能够根据需要调整消费速率。此外，Kafka的消费者库提供了很多功能，如自动负载均衡、自动偏移管理等，以简化消费者的开发和维护。
DashBoard 仪表盘，数据展示的窗口。就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息，包括车速，水箱温度等。Grafana的 DashBoard 就是以各种图形的方式来展示从 Datasource 拿到的数据。
本系列 D3.js 数据可视化文章是古柳按照自己想写的逻辑来写的，可能和网上的教程都不太一样，至于会写多少篇、写成什么样，古柳也完全心里没数，虽然是奔着初学者也能轻松看懂的目标去的，但真的大家看完觉得有什么感受，古柳也不清楚，所以希望大家多多反馈，后续文章能改进的也继续改进，并且有机会的话基于这个系列再出个视频教程，但那是后话了。
Java8的新特性主要是Lambda表达式和流，当流和Lambda表达式结合起来一起使用时，因为流申明式处理数据集合的特点，可以让代码变得简洁易读
随着技术的不断的发展，大数据领域对于海量数据的存储和处理的技术框架越来越多。在离线数据处理生态系统最具代表性的分布式处理引擎当属Hive和Spark，它们在分区策略方面有着一些相似之处，但也存在一些不同之处。
分析型数据库AnalyticDB（原名 ADS）是阿里巴巴针对海量数据分析自主研发的实时高并发在线分析系统，可以针对万亿级别的数据进行多维度分析透视和业务探索。采用分布式计算，具有强大的实时计算能力。
Byzer-lang 使用 JDBC 数据源非常简单。目前Byzer-lang内置了 MySQL 的驱动，所以可以直接使用如下代码访问 MySQL:
Flink 的 Transformations 操作主要用于将一个和多个 DataStream 按需转换成新的 DataStream。它主要分为以下三类：
本章如果要归结成一个问题的话，可以归结为选择问题，比如要从一堆数中选择最大的数，或最小的数，或第几小/大的数等， 这样的问题看似很简单，似乎没有什么可研究的必要，因为我们已经知道了排序算法，运用排序+索引的方式不就轻松搞定了？但细想，排序所带来的时间复杂度是不是让这个问题无形之中变得糟糕。那算法研究不就是要尽可能避免一个问题高复杂度地解决，让那些不敢肯定有无最优解的问题变得不再怀疑，这也是算法研究者所追求的一种极致哲学。既然排序让这个问题解决的性能无法确定，那我们就抛开排序，独立研究问题本身，看有没有确
大家好，我是老三，一个刷不动算法的程序员。排序算法相关题目尽管在力扣中不是很多，但是面试中动不动要手撕一下。接下来，我们看一下十大基本排序，
最近在项目上接入公司APP产品的用户点击日志数据时，发现消费者组的Offset值非常大，才一天的时间，已提交的Offset值就有千亿级别了。 于是不禁想了一个问题：假设一个Topic就只有一个Partition，每天产生数据量为100000000000（千亿）条，那是否会出现该分区下的消费Offset溢出的情况呢？ 经过搜索发现，果然也有类似的问题被提过，答案是：完全不用担心Kafka分区的消费Offset会出现溢出的情况！ 简单计算如下： 1.假设Kafka只有一个Topic，且该Topic只有一个Partition，每天写入的数据量刚好是1千亿，那么多长时间之后会出现消费Offset溢出的情况呢？ 2.Kafka中的消费Offset使用的是java.lang.Long类型，最大值为：9223372036854775807 3.按每天的生产量为1千亿算，Kafka的最大消费Offset可以支持：9223372天=9223372036854775807/1千亿 => 25269年
静态分区与动态分区的主要区别在于静态分区是手动指定，而动态分区是通过数据来进行判断。详细来说，静态分区的列实在编译时期，通过用户传递来决定的；动态分区只有在SQL执行时才能决定。不难看出，Hive分区主要是以缩小数据查询范围，提高查询速度和性能的。
下面我介绍的是大范围高精度栅格可视化的方案，它是我们结合大数据技术解决实际应用问题的一个典型例子，看着有点标题党的味道，其实这里我们想强调的是，我们设计和实现这个方案时，一开始直接调用HBASE检索，看着要检索的数据量，多达数百万，还真是觉得不可能几秒内完成任务。所以这个技术难题，或者说是省公司的业务需求提出来以后很长时间以来我们迟迟没有解决。
作者 | 何甜甜在吗 来源 | https://juejin.cn/post/6844903945005957127 使用Stream API优化代码 Java8的新特性主要是Lambda表达式和流，当流和Lambda表达式结合起来一起使用时，因为流申明式处理数据集合的特点，可以让代码变得简洁易读 放大招，流如何简化代码 如果有一个需求，需要对数据库查询到的菜肴进行一个处理： 筛选出卡路里小于400的菜肴 对筛选出的菜肴进行一个排序 获取排序后菜肴的名字 菜肴：Dish.java public class
https://blog.csdn.net/weixin_38754799/article/details/104306898
最近工作中呢，频频用到消息中心，包括异步转同步的功能，分布式收集日志信息等功能，在面试中也常会问到候选人关于消息中心的知识点，但大多数程序员，尤其是工作两三年的，虽然平时工作中都有用到消息中心，但都总是不能够说明白其中的原理，于是觉得有必要把消息中心作为一个篇章，专门进行总结梳理一番~
www.juejin.im/post/5d8226d4e51d453c135c5b9a
通过上一篇《消息驱动的微服务（消费组）》的学习，我们已经能够在多实例环境下，保证同一消息只被一个消费者实例进行接收和处理。但是，对于一些特殊场景，除了要保证单一实例消费之外，还希望那些具备相同特征的消
所有这些更改都要求数据、请求可以从一个节点转移到另一个节点。 将负载从集群中的一个节点向另一个节点移动的过程称为 再平衡（rebalancing）。无论哪种分区策略，分区rebalancing通常至少要满足：
流是从支持数据处理操作的源生成的元素序列，源可以是数组、文件、集合、函数。流不是集合元素，它不是数据结构并不保存数据，它的主要目的在于计算。
堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法。以大堆为例利用堆顶记录的是最大关键字这一特性，每一轮取堆顶元素放入有序区，就类似选择排序每一轮选择一个最大值放入有序区，可以把堆排序看成是选择排序的改进。它的最坏，最好，平均时间复杂度均为O(nlogn)，它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。
当然，都可以，反正都是奇奇怪怪的不正经应用。Graphpad Prism当然可以跟PPT一样，通过插入几个矩形拼接出基因结构，但矩形大小没法真实对应基因元件的长度，那还不如用PPT画呢。
用Calcuated Items可以对Items进行汇总计算，如求磁盘总容量、网络流量，只依赖于Zabbix-Server，与Zabbix-Agent和proxy无关。Calcuated Items也可用于Trigger，配置与Items相同。
在消息发送的过程中，涉及到了两个线程——main 线程和== Sender 线程==。在 main 线程中创建了一个双端队列 RecordAccumulator（32M内存）。main 线程将消息发送给 RecordAccumulator，Sender 线程不断从 RecordAccumulator 中拉取消息发送到 Kafka Broker。
当一个数据表的数据量达到千万级别以后，每次查询都需要消耗大量的时间，所以当表数据量达到一定量级后我们需要对数据表水平切割。水平分区分表就是把逻辑上的一个表，在物理上按照你指定的规则分放到不同的文件里，把一个大的数据文件拆分为多个小文件，还可以把这些小文件放在不同的磁盘下。这样把一个大的文件拆分成多个小文件，便于我们对数据的管理。
陈焕生 Oracle Real-World Performance Group 成员，senior performance engineer，专注于 OLTP、OLAP 系统 在 Exadata 平台和 In-Memory 特性上的最佳实践。个人博客 http://dbsid.com 。 DBIM 概述 Database In-Memory (DBIM) 是 Oracle 在 12.1.0.2 中引入的新特性，旨在加速分析型 SQL 的速度。In-Memory Columnar Store（IM列式存
在 Hudi 0.10 中，我们引入了对高级数据布局优化技术的支持，例如 Z-order和希尔伯特空间填充曲线[1]（作为新的聚类算法），即使在经常使用过滤器查询大表的复杂场景中，也可以在多个列而非单个列上进行数据跳过。
《A Full Error Dynamics Switching Modeling and Control Scheme for an Articulated Vehicle》是期刊《International Journal of Control, Automation, and Systems》在2015年第13卷第5期上刊载的一篇论文。目前期刊《International Journal of Control, Automation, and Systems》的中科院大类分区是3区（工程技术），小类分区是4区（自动化与控制系统），2019年影响因子是2.733。
ORC 是 Optimized Row Columnar 的缩写，ORC 文件格式提供一种高效的方法来存储Hive数据。旨在解决其他Hive文件格式的局限。当Hive读取，写入和处理数据时，使用 ORC 文件格式可以提高性能。
寻找最大的K个数 从n个数中寻找最大的K个数。 01 class 两种思路： 1 保存目前找到的最大k个数，每访问一个数，就与这k个数中的最小值比较，决定是否更新这k个数。储存k个数的数据结构可采用：败者树、二叉查找树、最小堆。 C++ STL提供了multiset和priority_queue容器，另外还提供了make_heap，push_heap，pop_heap方便手动构建堆结构。（测试发现，手工建堆的效率最高，当n和k增大到一定值时，采用红黑树的multiset的效率极差。手动建堆的效率相比prio
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