但是，在Excel中插入图片并不是一件很容易的事情，需要借助于一些工具来实现。本文将介绍如何使用Hutool插入图片到Excel中，并给出详细的代码示例。...使用Hutool插入图片到Excel的方法Hutool提供了非常方便的API，可以帮助我们将图片插入到Excel中。具体步骤如下：1. 创建Excel对象首先，我们需要创建一个Excel对象。...插入图片在前面的步骤中，我们已经将Employee对象的数据写入到Excel中。现在，我们需要将照片插入到Excel中。具体步骤如下：获取Employee对象的照片URL地址。...这里我们假设Employee对象的照片要插入到第4列第2行的单元格中。...(tempFileName);总结在这篇文章中，我们介绍了如何使用Hutool插入图片到Excel中。
经常会踫到这样的场景需求：批量向MySQL数据库插入数据，显然手工INSERT成千上万条数据是不现实的，所以自己写了这个shell脚本来处理。...1 具体需求 shell脚本批量插入10万条数据到MySQL中，其中对应表唯一索引是用户uid。因此在程序循环1万次数时，每次都使uid自增1就行了。.../bin/bash # FileName: batchinsertmysqlshell1.sh # Description: 使用shell脚本批量插入数据到MySQL中 # Simple...echo "==== ${endTime} ====" 3 脚本管理 目前已经把这个脚本放在Github了，地址是https://github.com/vfhky/shell-tools，以后脚本的更新或者更多好用的脚本也都会加入到这个工程中
Q：如果我想在包含文件路径的单元格右侧添加一个文件浏览按钮，以便直接将所选的文件路径输入到该单元格，而无需手动复制粘贴文件路径，该如何实现？...图2 此时，在单元格C3中将输入新的文件路径和文件名，如下图3所示。 ? 图3 A：下面是实现方法。 首先，对包含文件路径和文件名的单元格定义名称。这虽然不是必需的，但能够减小出错风险。...因为如果编写的代码中直接引用单元格C3，在插入新行或新列后，代码没有改变但可能会引用错误的单元格。 我们将包含文件路径和文件名的单元格，本例中是单元格C3，命名为“filePath”。...dialogBox.InitialFileName = "D:\完美Excel\我的文章\示例文件夹" '清除对话框筛选器 dialogBox.Filters.Clear '应用文件筛选 - 使用...单击功能区“插入”选项卡“插图”组中的“图标”按钮，在弹出的“插入图标”对话框中搜索“文件夹”，然后选择文件夹图标，如下图4所示。 ? 图4 文件夹图标插入到工作表中后，调整其位置、大小和颜色。
缓慢渐变维度(Slow Changing Dimensions) 缓慢渐变维度（SCD）可以直接用BigQuery数据仓库来实现。由于通常在SCD模型中，您每次都会将新记录插入到DW中。...当您从运营数据存储中创建周期性的固定时间点快照时，(使用)SCD模型很常见。例如，季度销售数据总是以某种时间戳或日期维度插入到DW表中。...使用BigQuery数据存储区，您可以将每条记录放入每个包含日期/时间戳的BigQuery表中。...但是，通过充分利用Dremel的强大功能，只需在本地ETL引擎检测到更改时插入新记录而不终止现有的当前记录，即可在BigQuery中支持FCD。...这个Staging DW只保存BigQuery中存在的表中最新的记录，所以这使得它能够保持精简，并且不会随着时间的推移而变大。 因此，使用此模型，您的ETL只会将更改发送到Google Cloud。
在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。 ? 经过整理，类型 A 和 B 被过滤掉了： ? ?...将数据流入新表 整理好数据之后，我们更新了应用程序，让它从新的整理表读取数据。我们继续将数据写入之前所说的分区表，Kafka 不断地从这个表将数据推到整理表中。
在这篇文章中，我将介绍我们的解决方案，但我还想提醒一下，这并不是一个建议：不同的情况需要不同的解决方案，不过也许有人可以从我们的解决方案中得到一些有价值的见解。 云解决方案会是解药吗？...如果 BigQuery 引入失败（比如执行请求查询的成本太高或太困难），这个办法为我们提供了某种退路。这是一个重要的决定，它给我们带来了很多好处，而开销很小。...这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...因此，我们用新 schema 创建了新表，并使用来自 Kafka 的数据来填充新的分区表。在迁移了所有记录之后，我们部署了新版本的应用程序，它向新表进行插入，并删除了旧表，以便回收空间。...我开发了一个新的 Kafka 消费者，它将过滤掉不需要的记录，并将需要留下的记录插入到另一张表。我们把它叫作整理表，如下所示。
在一定的规模上为了分析而查询MongoDB是低效的； 2. 我们没有把所有数据放在MongoDB中（例如分条计费信息）。 在一定的规模上，作为服务供应商的数据管道价格昂贵。...根据我们的研究，最常用的复制MongoDB数据的方法是在集合中使用一个时间戳字段。该字段的典型名称是updated_at，在每个记录插入和更新时该字段就会更新。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...我们备份了MongoDB集合，并制作了一个简单的脚本以插入用于包裹的文档。这些记录送入到同样的BigQuery表中。现在，运行同样的dbt模型给了我们带有所有回填记录的最终表。...因为我们一开始使用这个管道(pipeline)就发现它对端到端以及快速迭代的所有工作都非常有用！我们用只具有BigQuery增加功能的变更流表作为分隔。
此外还包括用于降级的命令行工具，允许用户从表版本 6 降级到 5，或从 Hudi 0.14.0 恢复到 0.14.0 之前的版本。请从 0.14.0 环境使用此工具。...仅使用 Spark SQL MERGE INTO 、 UPDATE 和 DELETE 语句支持更新和删除。...多写入器的增量查询 在多写入器场景中，由于并发写入活动，时间线中可能会出现间隙（requested或inflight时刻不是最新时刻）。在执行增量查询时，这些间隙可能会导致结果不一致。...例如，如果在 t0 到 t2 的增量查询范围内，在 t1 时刻检测到间隙，则查询将仅显示 t0 到 t1 之间的结果，而不会失败。...Google BigQuery 同步增强功能 在 0.14.0 中，BigQuerySyncTool 支持使用清单将表同步到 BigQuery。与传统方式相比，这预计将具有更好的查询性能。
布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件裁剪作为布隆索引的一部分。 2....使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现（与 0.10.0 中添加的空间曲线相比）...Spark SQL改进 • 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 • 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。...有关使用更新，请参阅迁移指南[7]。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark Bundle包。
元数据表中添加了两个新索引： 布隆过滤器索引包含文件级布隆过滤器，以便在进行writer更新插入期间将主键查找和文件修剪作为布隆索引的一部分。...使用元数据表进行data skipping 随着在元数据表中增加了对列统计的支持，数据跳过现在依赖于元数据表的列统计索引 (CSI)，而不是其自己的定制索引实现(与 0.10.0 中添加的空间曲线相比)...Spark SQL改进 用户可以使用非主键字段更新或删除 Hudi 表中的记录。 现在通过timestamp as of语法支持时间旅行查询。（仅限 Spark 3.2+）。...集成 Google BigQuery 在 0.11.0 中，Hudi 表可以作为外部表从 BigQuery 中查询。...这在HoodieDeltaStreamer拖尾 Hive 表而不是提供 avro 模式文件时很有用。 迁移指南 Bundle使用更新 不再正式支持 3.0.x 的 Spark 捆绑包。
数据结构定义 直方图的定义可以在 histograms.go 中找到，值得注意的是，对于桶的上下界，我们使用了在 《TiDB 源码阅读系列文章（十）Chunk 和执行框架简介》 中介绍到 Chunk 来存储...对于每一个数据，Iterate 会使用建立列直方图时类似的方法插入数据。...统计信息使用 在查询语句中，我们常常会使用一些过滤条件，而统计信息估算的主要作用就是估计经过这些过滤条件后的数据条数，以便优化器选择最优的执行计划。...接下来在 getUsableSetsByGreedy 中，选择尽量少的 bitset，来覆盖尽量多的过滤条件。每一次在还没有使用的 bitset 中，选择一个可以覆盖最多尚未覆盖的过滤条件。...使用查询得到的真实数去反馈调整直方图，假定所有桶贡献的误差都是均匀的，用连续值假设去调整所有涉及到的桶。
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...谷歌BigQuery提供可伸缩、灵活的定价选项，并对数据存储、流插入和查询数据收费，但加载和导出数据是免费的。BigQuery的定价策略非常独特，因为它基于每GB存储速率和查询字节扫描速率。...Snowflake提供按需定价，类似于BigQuery和Redshift Spectrum。与BigQuery不同的是，计算使用量是按秒计费的，而不是按扫描字节计费的，至少需要60秒。...当数据量在1TB到100TB之间时，使用现代数据仓库，如Redshift、BigQuery或Snowflake。
虽然这听起来有点夸大，但不要自欺欺人: 简化数据仓库的选择和数据仓库的选择很简单并不是一回事。 从目前可用的丰富数据中挖掘出可操作的见解，仍然令人难以置信，复杂而乏味。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...Panoply分析显示，使用BigQuery估算查询和数据量成本非常复杂。...随意更改数据类型和实施新表格和索引的能力有时可能是一个漫长的过程，事先考虑到这一点可以防止未来的痛苦。 在将数据注入到分析架构中时，评估要实现的方法类型非常重要。...这意味着他们可以实时迭代他们的转换，并且更新也立即应用于新插入的数据。最后，通过Panoply UI控制台还可以进行自定义的高级转换，只需几分钟即可完成设置和运行。 支持的数据类型 仔细考虑你的需求。
你可能已经注意到这有两个console.log而不是一个—— 这是因为第一个函数被调用时，没有被销毁，它只是被重写了。我们在这里调用了两次sayHello()函数。...(2) 冲突 (全局mixin与组件内mixin 中的非钩子函数冲突时，全局mixin被重写) 对于非钩子函数，组件实例的对象属性，组件内的会覆盖全局的。...，mixin都被重写 对于钩子函数，会添加到一个函数数组里，执行顺序从前到后 对于组件的对象属性（methods等）,后面的会覆盖前面的 最好不要用全局mixin ---- [二] vm....xx }) 获取焦点 // 注册一个全局自定义指令 v-focus，作用：获取焦点 Vue.directive('focus', { // inserted钩子函数，作用：当绑定元素插入到...(v-focus)在inserted等钩子函数中使用获得焦点的函数将失效，因为keep-alive会保存状态，没有重新加载，即el绑定的元素已经插入dom中，所以inserted失效，这时要使用keep-alive
需要使用make函数来初始化一个map。 键的唯一性: 在同一个map中，每个键只能出现一次。如果尝试使用相同的键插入多次，新值将覆盖旧值。...同时 maptype 的存在也让 Go 中所有 map 类型都共享一套运行时 map 操作函数，而不是像 C++ 那样为每种 map 类型创建一套 map 操作函数，这样就节省了对最终二进制文件空间的占用...Go 运行时采用了把 key 和 value 分开存储的方式，而不是采用一个 kv 接着一个 kv 的 kv 紧邻方式存储，这带来的其实是算法上的复杂性，但却减少了因内存对齐带来的内存浪费。...不过，如果我们插入新键值对的时候，某个 key 已经存在于 map 中了，那我们的插入操作就会用新值覆盖旧值： // 修改键 "apple" 对应的值 myMap["apple"] = 3 // 更新键...7.2 批量更新和修改(合并同类型map) 在Go中，可以使用循环遍历另一个map，然后使用遍历的键值对来批量更新或修改目标map的键值对。
但这样只是降低了锁粒度，sync.Map 的思路是尽可能使用原子操作而不是锁，因为原子操作直接由硬件支持，在多核 CPU 环境下有更好的拓展性和性能。 如何对 map 使用原子操作呢?...dirty, 如果是往 Map 中插入新值，就加锁插入到 dirty 中， 如果是要修改已经存在的 key 对应的 value ，就可以直接修改 read ，当达到某种条件时，会把 dirty 转换为...read, 这样设计能够尽可能避免使用 Mutex而改用性能和拓展性更好的 原子操作来实现安全并发。...，而是会把其暂时标记为 nil, 等 dirty 升级为 read 后再插入新值时会把 read 中标记为 nil 的值标记为 expunged, 而其他的值会被重新复制到 dirty 中，当这时插入刚被删除的键后...中复制值到 dirty 中时，我们不能将已标记的键值对也复制过去，这会导致这些键值无法被删除，所以如果在插入已删除的键值时还和更新值时一样只改 read就会导致 read 比 dirty 新，这是不允许的
其优势在于： 在不影响线上业务的情况下进行快速分析：BigQuery 专为快速高效的分析而设计, 通过在 BigQuery 中创建数据的副本, 可以针对该副本执行复杂的分析查询, 而不会影响线上业务。...基于 BigQuery 特性，Tapdata 做出了哪些针对性调整 在开发过程中，Tapdata 发现 BigQuery 存在如下三点不同于传统数据库的特征： 如使用 JDBC 进行数据的写入与更新，则性能较差...，无法满足实际使用要求； 如使用 StreamAPI 进行数据写入，虽然速度较快，但写入的数据在一段时间内无法更新； 一些数据操作存在 QPS 限制，无法像传统数据库一样随意对数据进行写入。...支持多源异构数据双向同步，自动映射关系型到非关系型。一键实现实时捕获，毫秒内更新。已内置 60+连接器且不断拓展中，覆盖大部分主流的数据库和类型，并支持您自定义数据源。...不同于传统 ETL，每一条新产生并进入到平台的数据，会在秒级范围被响应，计算，处理并写入到目标表中。同时提供了基于时间窗的统计分析能力，适用于实时分析场景。
单元测试覆盖率，使用 --cover参数，这里因为作者借助单元测试去实现运行函数的功能，而非测试的功能，所以就相当于跑了一遍函数，覆盖率自然是100% （就是你的代码逻辑都被测试到了） 单元测试编写规范...Append到文件末尾，更新索引，注意Map的并发安全性问题 设计 首先v0分支是基于内存的存储，因此本次课后实践依旧在此基础上进行，以v0分支为基础 git checkout-b homework出一个新的分支进行课后实践的开发工作...，因此需要对文件的追加插入和对map的追加插入加上互斥锁 3....，并不会自动更新这个list，因此需要我们手动去追加帖子数据到 postIndexMap[topic_id]末尾，才能做到内存数据与文件数据的一致性保证，从而不重启系统，重新获取列表就能查询到最新的帖子列表...这里提到的文件追加和map追加都涉及到并发安全性的问题，这里使用了 互斥锁，核心代码就是上面这张图 关于自增id这里因为可以保证临界区的互斥访问，因此采用计数累加的形式实现帖子id唯一性 结束语 关于课后的实践
该服务能够自动执行、更新元数据，清空和许多其他琐碎的维护任务。伸缩也是自动的，按秒计费。 用户可以使用 SQL 或者其他商业智能和机器学习工具来查询半结构化数据。...谷歌 BigQuery BigQuery 是谷歌提供的无服务器多云数据仓库。该服务能对 TB 级到 PB 级的数据进行快速分析。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。...BigQuery 为存储和分析提供单独的按需和折扣的统一价格，而其他操作包括流插入，将会产生额外的费用。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。
时，当 read map 中存在这个key，则更新 Delete/LoadAndDelete 时，如果 read map 中存在这个key，则设置这个值为 nil dirty map 的值是什么时间更新的...完全是一个新 key， 第一次插入 sync.Map，必先插入 dirty map Store/LoadOrStore 时，当 read map 中不存在这个key，在 dirty map 存在这个key...如果又新插入某个 key，多次访问后达到了 dirty map 往 read map 复制的条件，如果直接用 read map 覆盖 dirty map，那岂不是就丢了之前在 read map 但不在...所以，不是说使用了 sync.Map 就一定能提高程序性能，我们日常使用中尽量注意拆分粒度来使用 sync.Map。 关于如何分析 sync.Map 是否优化了程序性能，同样可以使用 pprof。.../blob/master/src/sync/map.go sync.Map 的剖析到这里基本就结束了。
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