在前面的《时序列数据库武斗大会之 TSDB 名录 Part 1》和《时序列数据库武斗大会之TSDB名录 Part 2》中，我们介绍了一些常见的TSDB，并在《时间序列数据库武斗大会之 KairosDB 其最主要的部件就是TSD了，这是接收数据并存储到HBase处理的核心所在。而带有C（collector）标志的Server，则是数据采集源，将数据发给 TSD服务。 保存数据到OpenTSDB 在安装并启动所有服务之后，我们就来尝试发送1条数据吧。 最简单的保存数据方式就是使用telnet。 我们一共看到了8行数据。 查询数据 看完了如何保存数据，我们再来看看如何查询数据。
数据量大则是另一个重要特点，这是由于时序列数据由所监控的大量数据源来产生、收集和发送，比如主机、IoT设备、终端或App等。 2.TSDB数据库特点 TSDB 作为一种专为时序列数据优化而设计的数据库，在很多方面都和传统的 RDBMS 和 NoSQL 数据库不太一样，比如它不关心范式和事务。 2.1 数据写入 TSDB 在数据写入方面，具有如下特点： 写多于读：95%-99%的操作都是写操作 顺序写：由于是时间序列数据，因此数据多为追加式写入，而且几乎都是实时写入，很少会写入几天前的数据 2.4 基本数据分析支持 TSDB 的数据是用来分析的，所以 TSDB 还会提供做数据分析所必须的各种运算、变换函数。 如果不删除数据，也可以对数据进行压缩，或者再采样（Resampling），比如对最近 1 天的数据我们可能需要精确到秒，而查询 1 年的数据时，我们只需要精确到天，这时候，海量的数据一年只需要 365
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故事的开始 这几天观察错误日志发现有一个数据反序列化的notice错误，实际情况我是从缓存中读取数据然后反序列化，因为反序列化失败，所以实际每次都是去数据库取的值。背后性能影响还是挺大的。 当unserialize失败之后，我们可以尝试去json_decode，而不是立即返回一个false，从而把请求传递到数据库。
文档目录 随机事件及其概率 随机变量及其分布 期望和方差 大数定律与中心极限定理 数理统计的基本概念 参数估计 假设检验 多维 回归分析和方差分析 降维
Iceberg数据存储格式一、Iceberg术语data files（数据文件）:数据文件是Apache Iceberg表真实存储数据的文件，一般是在表的数据存储目录的data目录下，如果我们的文件格式选择的是 Manifest file（清单文件）：Manifest file也是一个元数据文件，它列出组成快照（snapshot）的数据文件（data files）的列表信息。 每行都是每个数据文件的详细描述，包括数据文件的状态、文件路径、分区信息、列级别的统计信息（比如每列的最大最小值、空值数等）、文件的大小以及文件里面数据行数等信息。 二、表格式Table FormatApache Iceberg作为一款数据湖解决方案,是一种用于大型分析数据集的开放表格式(Table Format),表格式可以理解为元数据及数据文件的一种组织方式 Iceberg底层数据存储可以对接HDFS，S3文件系统，并支持多种文件格式，处于计算框架（Spark、Flink）之下，数据文件之上。
DML语句(Data Manipulation Language 数据操作语言): insert update delete select SQL> --2. DCL语句(Data Control Language 数据控制语言): commit rollback SQL> --插入insert SQL> --插入新员工 SQL> --隐式插入null值 SQL ename,&sal,&deptno); SQL> --在DML语句中使用地址符 SQL> select empno,ename,&a 2 from emp; SQL> --一次插入（拷贝）一批数据 SQL> --Oracle支持的隔离级别：read commited（默认）：读已提交数据 SQL> --serializable()：串行化，差点儿不用；由于没有并发，效率低 SQL> --read DML语句(Data Manipulation Language 数据操作语言): insert update delete select SQL> 2.
这意味着修改表结构（例如增加列）需要修改所有的数据块，还有可能因为修改后的数据不能存储在原有的数据块中，产生大量的行连锁和行移行。 NoSQL数据库主要有下面几个发展方向： 键值(Key-Value)存储数据库 这一类数据库主要会使用到一个哈希表，这个表中有一个特定的键和一个指针指向特定的数据。 但是如果数据库管理员(DBA)只对部分值进行查询或更新的时候，Key/value就显得效率低下了。 列存储数据库 这部分数据库通常是用来应对分布式存储的海量数据。 文档型数据库可以看作是键值数据库的升级版，允许之间嵌套键值，在处理网页等复杂数据时，文档型数据库比传统键值数据库的查询效率更高。 NoSQL数据库没有标准的查询语言(SQL)，因此进行数据库查询需要制定数据模型。许多NoSQL数据库都有REST式的数据接口或者查询API。
由于 “集合” 中的数据元素之间存在着完全松散的关系，因此查找表是一种非常灵活的数据结构，可以利用其他的数据结构来实现，例如线性表、树表及散列表等。 关键字 关键字是数据元素（或记录） 中某个数据项的值，用它可以标识一个数据元素（或记录）。若此关键字 可以唯一地标识一个记录，则称此关键字为主关键字（对不同的记录，其主关键字均不同）。 当数据元素只有一个数据项时，其关键字即为该数据元素的值。 查找 查找是指根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等千给定值的记录或数据元素。 在数据量为n的情况下，线性表的平均查找长度： (n+……+2+1)/n=(n+1)/2 顺序查找需要从头开始不断地按顺序检查数据，因此在数据量大且目标数据靠后， 或者目标数据不存在时，比较的次数就会更多 《大话数据结构》 【6】：图解：如何理解与实现散列表 【7】：算法图解之散列表 【8】：数据结构与算法-Day17-哈希(散列)表 【9】：Java数据结构与算法解析(十二)——散列表 【10
数据结构,那么怎么去理解这个数据结构这4个字呢,从某种角度来说,就是这一长串数据集合的特性,约束条件.之前的文章中我们对于数据结构的讨论,都会说它的时间复杂度,也就是使用某个数据结构的性能,这里我们还是一样 栈 就像前面说的,栈存取数据的方式和数组一样,也是在内存中开辟一段连续的空间来存放数据,但是相对于数组来言,它有以下3条约束. 栈只能在末尾假如数据 栈只能在末尾删除数据 栈只能读取末尾的数据 我们可以想象一个薯片筒,商家在包装的时候,是这样: ? 包装即将完成 ? 在栈中,加入数据称之为"压栈", 在栈中,取出数据称之为"出栈". 让我们来简单的举个例子加强记忆一下. 但是为了好区分,我们还是写下它的特性 只能在末尾插入数据 只能读取排在第一位的数据 只能删除排在第一位的数据 也就是遵循先进先出的原则.这样的数据结构,在游戏消息推送消息中很有必要这样设计.
Atlas集成HiveAtlas可以针对多个不同的数据源，统一采用kafka作为中间消息传递队列，使元数据源与服务端采用异步方式进行沟通，减少元数据采集对正常业务效率的影响，但是目前的Atlas版本监控 Kafka中的消息，并解析生成相应的Atlas元数据写入底层的Janus图数据库来存储管理,其原理如下图示：atlas安装之前，hive中已存在的表，钩子是不会自动感应并生成相关元数据的，可以通过atlas #这里同步的是Hive中已有数据的元数据，可以通过此脚本同步过来[root@node3 ~]# cd /software/apache-atlas-2.1.0/bin/#执行脚本导入元数据，期间需要输入 by '\t';#需要准备 person.txt文件hive> load data local inpath '/root/test/person.txt' into table personinfo;八、 刷新Atlas页面，可以看到数据被同步
刚刚提到的天际通，也传言被有关部门约谈… 这些都不难理解，承载着用户数据的SIM卡，牵扯了太多的利益，是运营商的最重要资产之一，哪能拱手让人？
3.3.3 配置 1). schema.xml 在schema.xml中配置逻辑库、逻辑表、数据节点、节点主机等相关信息。具体的配置如下： <?xml version="1.0"?> <!
数据结构 From Zero To Hero(八) 發佈於 2021-03-03 本篇，我们要来介绍计算机科学中第二个非常重要的非线性存储结构 —— 图(Graph)。
2.4 图形化界面工具 上述，我们已经讲解了通过DDL语句，如何操作数据库、操作表、操作表中的字段，而通过DDL语句执行在命令进行操作，主要存在以下两点问题： 1).会影响开发效率 ; 2). 添加数据源 参考图示, 一步步操作即可 配置以及驱动jar包下载完毕之后，就可以点击 "Test Connection" 就可以测试，是否可以连接MySQL，如果出现 "Successed"，就表名连接成功了 展示所有数据库 连接上了MySQL服务之后，并未展示出所有的数据库，此时，我们需要设置，展示所有的数据库，具体操作如下： 3). 创建数据库 注意: 以下两种方式都可以创建数据库： A. create database db01; B. create schema db01; 4). 创建表 在指定的数据库上面右键，选择new --> Table 5). 修改表结构 在需要修改的表上，右键选择 "Modify Table..."
二、栅格化处理 要想栅格化第一步肯定需要读取矢量数据。 读取矢量数据 本文中主要讲解shapefile，数据库部分后面讲解。 通过上述可以得出其实通过数据库读取矢量数据也只是个驱动的问题，只要将需要的记录逐行读出然后转化为Geometry对象即可，后面会通过一篇博客详细说明。 读出了矢量数据后，紧接着就是将数据映射到栅格图像上。 矢量数据 ? 使用（六）Scala并发（并行）编程 七、geotrellis使用（七）记录一次惨痛的bug调试经历以及求DEM坡度实践 八、geotrellis使用（八）矢量数据栅格化
创建好主机监控任务后，就可以查看被监控机器的相关性能，点击监测中-》最新数据 就可以看到目前对主机的所有监控任务。 ? 点击每个监控项最右侧的图形就可以看到由该监控项实时监控的数据绘成的图形。 ? 除了可以查看监控项所监控到的数据外，还可以在问题中查看触发器的状态，以及在报表中查看动作日志等等，这些在后面讲解了触发器和动作后再详述。
数组C包含数组A和B的所有数据项。 ? 把每个四分之一分成八分之一，对每个八分之一进行排序，以此类推，反复的分割数组，直到得到的子数组是一个数据项，那这就是这个递归算法的边界值，也就是假定一个数据项的元素是有序的。 ? 二、从选择的第一个数据项开始，剩余的数据项的加和必须符合背包的目标重量减去第一个数据项的重量，这是一个新的目标重量。 三、逐个的试每种剩余数据项组合的可能性，但是注意不要去试所有的组合，因为只要数据项的和大于目标重量的时候，就停止添加数据。 四、如果没有合适的组合，放弃第一个数据项，并且从第二个数据项开始再重复一遍整个过程。 五、继续从第三个数据项开始，如此下去直到你已经试验了所有的组合，这时才知道有没有解决方案。
前言 本章主要讲述如何通过Android OpenSL 实现录制 PCM 音频数据。开发流程回顾可以看下笔者前面发布过的文章。 SHARED native-lib.cpp ) OpenSL ES 录制 PCM 音频数据流程主要有如下： 1、 新建native-lib.cpp文件， recorderRecord, SL_RECORDSTATE_RECORDING); 小结 通过上面五个步骤就完成了Android OpenGL ES录制pcm功能，文章最后会附送上demo链接，demo生成的pcm数据会保存在
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