在文件大小的问题上，Lighthouse 已经给了比较详细的优化方法，比如控制图片大小、减少冗余代码等等，可以在项目打包的时候，使用可视化的插件来查看包大小的分布。
确实，对于一个由随机生成的8位字符组成的文件，我们不能期望通过任何压缩方法将其压缩，哪怕只是压缩一位。这里的原因涉及到信息论的基本概念，特别是与数据编码和压缩相关的概念。
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.48.3
uni-app 团队投入两周完成了这个深度评测，下面我们就分享下，实际开发不同框架的测试例时遇到的问题，以及在各端的兼容测试结果。在本文里，我们团队基于真实测试数据及各框架官网可采集到的公开数据，希望客观公正地评价各个框架的选型和优劣。但宥于利益相关，本文的观点很可能是带有偏向性的，大家可以带着批判的眼光去看待。
除此之外，还可以通过一些普适的最佳实践，减少编译范围、编译步骤提升 Webpack 性能，包括：
我在Stanley Black & Decker的工业4.0团队工作。我们的团队最近为Stanley制造工厂创建了相当于App Store的产品。工厂可以访问市场并根据他们在该位置生产的产品选择他们需要的应用程序。这将构建一个自定义构建，将所有这些应用程序捆绑在一起，以便工厂运行。由于捆绑了如此众多的应用程序，我们的vue生产构建时，导致多个大小过度的警告。
于 2017 年初，有在 Github 建立并维护一个项目：Vue Boilerplate Template，以成就一款开箱即用 Vue + Webpack 的脚手架模版；其目标与宗旨是：根据以往经验提供一些参考，对于如何构建中大型 Vue 项目。这蛮久以来，有坚持维护更新，各项主要依赖库，基本都保持着同步升级；记载这篇文章，即是对关于它的设计做下更全面的阐述，以起到项目 Wiki 的作用。 关于此 Vue、Webpack 脚手架模版 这是一个用以开发 Web 单页应用的脚手架项目；谨以 Vue 为开发
Vue建议捆版bundles不超过244KiB。我们只有14个资源，每个资源都超过这个规模。此外，我们有四个入口点也高于建议的大小。以下是我将构建的大小减半的方法。
上一篇文章react结合redux实现了一个购物车功能，本篇给大家演示用vue结合vuex实现相同的购物车功能。
减小文件搜索范围 配置 resolve.modules Webpack的resolve.modules配置模块库（即 node_modules）所在的位置，在 js 里出现 import 'vue' 这样不是相对、也不是绝对路径的写法时，会去 node_modules 目录下找。但是默认的配置，会采用向上递归搜索的方式去寻找，但通常项目目录里只有一个node_modules，且是在项目根目录，为了减少搜索范围，可以直接写明 node_modules 的全路径；同样，对于别名(`alias)的配置，亦当如此：
在很多时候，需要对多个文件进行同样的或者相似的处理。例如，你可能会从多个文件中选择数据子集，根据多个文件计算像总计和平均值这样的统计量。当文件数量增加时，手动处理文件的可能性会减小，出错的概率会增加。
Vue.js是一套构建用户界面的UI框架，它专注于MVVM模型的ViewModel层，通过双向数据绑定把View层和Model层链接起来。
最近在维护微信文档这块内容，遇到一个问题，文档数量多起来编译时间会变慢，而且有时候会越来越慢。后面，发现文档的编译一直走的是单线程的，只用到了一个核，顿时感觉有套路可以走了。node 在 v10 过后提出了 worker_threads 模块，它是在一个单独的 node v8 实例进程里面，可以创建多个线程来搞 CPU 任务。
文/pecliu 腾讯S1规划设计部——应用开发 工程师 0写在前面 此文总结了近期参与的几个项目， 在Web静态资源方面的一些优化的点。 （左右滑动查看代码） 1如何优化 用户在访问网页时， 最直观的感受就是页面内容出来的速度，我们要做的优化工作， 也主要是为了这个目标。那么为了提高页面加载（或者渲染）速度呢？一般来说有三个方面： 代码逻辑：优秀的代码逻辑结构可以有效减少渲染页面使用的内存和速度（比如虚拟DOM），此方面不在本文讨论范围内。 SSR服务器渲染，也就是所谓的“直出”。将首屏所有内容在服务器端
在Vue开发中，我们经常需要处理大量的组件渲染和销毁操作，这可能会影响应用的性能和用户体验。而Vue的KeepAlive组件提供了一种简便的方式来优化组件的渲染和销毁流程，通过缓存已经渲染的组件来提升应用的性能。
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text,、JSON或者 Avro，都会遇到这种小文件问题，这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。
vue-router 有 3 种路由模式：hash、history、abstract，对应的源码如下所示
①. 图片大小优化，部分图片使用WebP（需要考虑webp兼容性） 在线生成，如智图、又拍云 gulp生成，gulp-webp或gulp-imageisux canvas生成
Log表引擎是ClickHouse中一种用于高性能、追加写入的表引擎。它是基于LSM树 (Log-Structured Merge Tree) 数据结构实现的，适用于日志数据和其他追加写入场景。
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStrea
详情见：https://github.com/Tencent/tdesign-vue/releases/tag/0.47.0
自 2017-1-9微信小程序诞生以来，历经几年的迭代升级，已有数百万小程序上线，成为继Web、iOS、Android之后，第四大主流开发技术。
hive 中的小文件肯定是向 hive 表中导入数据时产生，所以先看下向 hive 中导入数据的几种方式
来源：blog.csdn.net/weixin_41605937/ article/details/110933984
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
Vue是一个MVVM（Model-View-ViewModel）模型的前端JS框架。Model本质上来说就是数据，View就是视图（即最终展现给客户的页面）。MV（从Model到View）是由数据驱动视图，而VM（从view到model）则是由视图通过事件更新数据。
点击打开源码 https://github.com/317482454/vue_upload
在前文 Webpack 打包优化之体积篇中，对如何减小 Webpack 打包体积，做了些探讨；当然，那些法子对于打包速度的提升，也是大有裨益。然而，打包速度之于开发体验和及时构建，相当重要；所以有必要对其做更为深入的研究，以便完善工作流，这就是本文存在的缘由。 减小文件搜索范围 在使用实际项目开发中，为了提升开发效率，很明显你会使用很多成熟第三方库；即便自己写的代码，模块间相互引用，为了方便也会使用相对路劲，或者别名(alias)；这中间如果能使得 Webpack 更快寻找到目标，将对打包速度产生很是积极的
Spark 最开始只有 Hash Based Shuffle，因为在很多场景中并不需要排序，在这些场景中多余的排序反而会损耗性能。
Hive表是一种依赖于结构化数据的大数据表。数据默认存储在 Hive 数据仓库中。为了将它存储在特定的位置，开发人员可以在创建表时使用 location 标记设置位置。Hive 遵循同样的 SQL 概念，如行、列和模式。
图像往往是任何特定网页上最大的资源。虽然许多开发者花时间优化网页性能的其他方面，但减少图像的大小对性能的影响比所有其他方面加起来还要大。这篇文章将纯粹关注于可用于减少图片大小的不同工具。
原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/m4NPnZaKJMXKrTwtZoOQeQ
这种方法是 Vue 组件的基础，相信大部分同学耳闻能详，所以此处就不举例展开介绍。
webpack4在2月底的时候发布，这次webpack4有了一个名字"Legato"，也就是"连奏"的意思，寓意webpack在不断进化，而且是无缝(no-gaps)的进化。webpack的进化点是通过捐赠者和用户投票来决定的，之前在介绍webpack3的时候，曾给出过投票数在前几名的优化点，集中在用户体验、构建性能（速度和产出大小）、通用和适配性（es module、typescript、web assemble）等。webpack4发布了，下面将结合文档和实践，验证一下webpack是否兑现了当初的诺
我们刚庆祝了 Vue 上线十周年，Vue 首次在 2014 年 2 月对外公布。当我回想起来，自己也感到非常惊奇，我们已经坚持了十年。在 JavaScript 或整个前端领域，这样的时间可谓非常漫长。
五分钟学大数据，致力于大数据技术研究，如果你有任何问题或建议，可添加底部小编微信或直接后台留言
这三部分会在接下来的章节中一一实践，在本篇中并不会给出具体的实例代码。 本篇更侧重于讲清楚在写组件之前应该要注意的地方。
webpack 的出现为前端开发带来翻天覆地的变化，无论你是用 React，Vue 还是 Angular，webpack 都是主流的构建工具。我们每天都跟它打交道，但却很少主动去了解它，就像写字楼里的礼仪小姐姐，既熟悉又陌生。随着项目复杂度的上升，打包构建的时间会越来越长。终于有一天，你发现npm run dev后，去泡个茶，上了个厕所，跟同事 bb 一轮后回到座位，项目还没构建完的时候，你就会下定决心好好了解下这个熟悉的陌生人。
DOM操作是非常昂贵的，因此我们需要尽量地减少DOM操作。这就需要找出本次DOM必须更新的节点来更新，其他的不更新，这个找出的过程，就需要应用diff算法
从三年前开始，工作的原因接触到了NGS（二代测序）技术和相关的生信分析，在公司技术到临床应用转化过程中遇到一系列问题，在问题中挣扎、解决问题的过程中逐渐有了开发一套通用生信分析系统的想法，到目前已经完成了由想法到产品的转化，有必要做一下记录以便复盘：本文为系列文章的第一篇。
前端是一个一直在发展的名词，从最初刀耕火种时代的页面仔到文艺复兴时期的前端工程化再到如今新时代的大前端，前端技术在某种程度上似乎可以为所欲为了。但是我们这次讨论的是前端技术中的一部分—组件库。
当组织团队达到一定的开发规模时，页面可视化搭建是一个减少冗复开发、释放生产力的最有效方案。由于专人专责，在平时的实际工作中，我们接触的大多都是一些比较固定的业务，慢慢地，你很容易发现，我们一直在不停地做很多重复的东西。在这种情况下，我们会去思考组件化开发，试着把通用的东西抽离复用，但这依然远远不够。每一次需求下达，我们依然要花上至少两三天的时间去构建开发，但这些内容可能大多都是已经做过、或者大同小异的。因此，我们需要一个更加灵活、更加彻底的解决方案，最理想情况是实现零开发响应需求。
近年来，vue越来越火，使用它的人也越来越多。vue基本用法很容易上手，但是还有很多优化的写法你就不一定知道了。本文列举了一些vue常用的开发技巧。 require.context()
现代社会信息数据爆炸式增长，工业界业务需求纷繁复杂。数据存储的数据量，建表数量也都不断增长。openGauss通用的普通表，每个数据表对应一个逻辑逻辑上的大文件（最大32T），该逻辑文件又按照固定的大小划分多个实际文件存在对应的数据库目录下面。所以，每张数据表随着数据量的增多，底层的数据存储所需文件数量会逐渐增多。同时，openGauss对外提供hashbucket表、大分区表等特性，每张数据表会被拆分为若干个子表，底层所需文件数量更是成倍增长。由此，这种存储管理模式存在以下问题：
混入 (mixin) 提供了一种非常灵活的方式，来分发 Vue 组件中的可复用功能。一个混入对象可以包含任意组件选项。当组件使用混入对象时，所有混入对象的选项将被“混合”进入该组件本身的选项。
目前集群存于一个非常不健康的状态，主要问题是小文件太多，单个DataNode的block数量阈值是500,000，而现在单个DataNode的block为2,631,218，约为阈值的5倍，现在所有DataNode都处于黄色不健康状态。
每个 Vue 组件实例在创建时都需要经历一系列的初始化步骤，比如设置好数据侦听，编译模板，挂载实例到 DOM，以及在数据改变时更新 DOM。在此过程中，它也会运行被称为生命周期钩子的函数，让开发者有机会在特定阶段运行自己的代码。
HDFS中小文件是指文件size小于HDFS上block(dfs block size)大小的文件。大量的小文件会给Hadoop的扩展性和性能带来严重的影响。
许多开发人员花费了大量时间优化网页性能，比如优化 js、css、减少 http 请求等等，但减小图片大小产生的优化比其他所有领域加起来影响更大。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
