本人的原因是因为引入了jackson-dataformat-xml依赖导致的，下面查看自己项目是否包含此依赖，如果包含的话，可以去掉。 有的人添加了下面注解后可以解决，不过我这里没有解决。...还是依靠上图的操作解决的。 @RequestMapping(produces = MediaType.APPLICATION_JSON_UTF8_VALUE) 本人去掉此依赖后，就好了。...追根到底发现，依赖jackson-dataformat-xml的项目中也没有直接依赖jackson-dataformat-xml。
swagger2是一款不错的接口查看工具，我们可以通过开发完接口后只需进行相应的配置后，通过swagger查看每个接口的使用说明以及返回值，但是swagger2默认接口是127.0.0.1的，这样前端人员在测试接口时使用的是...127.0.0.1地址而不是部署该接口部署服务器的地址，在swagger2中我们可以在创建Docket时设置对应服务器地址，具体代码如下： @Configuration public class SwaggerConfig
在JavaScript中，与RS485设备（或任何硬件设备）通信时使用Uint8Array而不是直接使用查询报文字符串（如"01 03 00 00 00 14 45 C5"）的原因涉及到数据类型和通信协议的需求...这意味着每个指令或消息由一系列二进制值组成，而不是文本字符串。Uint8Array提供了一种方便的方法来表示和操作这些二进制值。...如Uint8Array）作为数据源，而不是字符串。...内存使用：Uint8Array为处理大量二进制数据提供了一种高效的方式，它直接映射到内存中的字节，而不需要额外的封装或转换，这对于资源受限的环境（如嵌入式系统或低功耗设备）尤其重要。...字符串和二进制数据在底层是以不同的方式表示的。例如，字符串"01 03 00 00 00 14 45 C5"如果直接发送给设备，可能会被解析为ASCII码对应的二进制值，而不是你期望的原始字节值。
Span 上的范围索引器是非复制的 Slice 操作，但对于字符串中的范围索引器，将使用方法 Substring 而不是 Slice。 这会生成字符串所请求部分的副本。...，请对字符串使用 AsSpan 而不是基于 Range 的索引器，以避免创建不必要的数据副本。...从显示的选项列表中选择“对字符串使用 AsSpan 而不是基于范围的索引器”。 何时禁止显示警告 如果打算创建副本，可禁止显示此规则的冲突。...ReadOnlySpan slice = (ReadOnlySpan)str[1..3]; ... } 相关规则 CA1832:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的...ReadOnlySpan 或 ReadOnlyMemory 部分 CA1833:使用 AsSpan 或 AsMemory 而不是基于范围的索引器来获取数组的 Span 或 Memory 部分 另请参阅
上面的示例显示了在Hudi数据集上大约10:00到10:20之间发生的更新事件，大约每5分钟一次，将提交元数据以及其他后台清理/压缩保留在Hudi时间轴上。...如果有延迟到达的数据（事件时间为9:00的数据在10:20达到，延迟 >1 小时），我们可以看到upsert将新数据生成到更旧的时间段/文件夹中。...在时间轴的帮助下，增量查询可以只提取10:00以后成功提交的新数据，并非常高效地只消费更改过的文件，且无需扫描更大的文件范围，例如07:00后的所有时间段。...写时复制存储的目的是从根本上改善当前管理数据集的方式，通过以下方法来实现 优先支持在文件级原子更新数据，而无需重写整个表/分区 能够只读取更新的部分，而不是进行低效的扫描或搜索 严格控制文件大小来保持出色的查询性能...读时合并存储上的目的是直接在DFS上启用近实时处理，而不是将数据复制到专用系统，后者可能无法处理大数据量。
在时间轴的帮助下，尝试获取从10:00小时以来成功提交的所有新数据的增量查询，能够非常有效地只使用更改的文件，而不必扫描所有时间桶> 07:00的数据。...对于读表上的merge，它通过动态合并最新文件片的基文件和增量文件来获取接近实时的数据(几分钟)。...写表复制的目的，是从根本上改进目前表的管理方式 支持在文件级原子更新数据，而不是重写整个表/分区 量地消费更改，而不是浪费的扫描或启发式搜索 制文件大小以保持优异的查询性能(小文件会极大地影响查询性能...在大约每1分钟提交一次，这在其他表类型中是做不到的。 文件id组中，现在有一个增量日志文件，它在基础列文件中记录更新。在这个示例中，增量日志文件保存了从10:05到10:10的所有数据。...对读表进行合并的目的是直接在DFS上进行接近实时的处理，而不是将数据复制到可能无法处理数据量的专门系统。
后面五分钟学大数据会有一期专门介绍基于Flink+Iceberg打造T+0实时数仓，本文算是这篇文章的前置铺垫。...可以实现增量拉取。所谓增量拉取是指可以读取指定某个时间区间的文件数据，读取的最小粒度是文件。...Iceberg因为是上游写入程序一段时间会提交一次事务生成一个snapshot，假如每10分钟提交一次，那在时间点[00:00:00,00:10:00,00:20:00,00:30:00,00:40:00,00...这种增量写入-增量消费的处理模式可以实现准实时的上下游ETL，这为端到端的分钟级别准实时数仓建设提供了可能。相反，基于Metastore的写入模式，是无法实现增量写入-增量消费的。...上面所述的写入API，读取API最大的不同也介绍了，就是Metastore表格式不支持增量拉取，而Iceberg表格式支持增量拉取，同时Iceberg表格式支持文件级别的谓词过滤，查询性能更佳。
支持每次全量同步或按照特定字段（如递增ID、修改时间）增量同步； 同步频率可控，最快同步频率每分钟一次（如果对实效性要求较高，慎用）； 不支持被物理删除的数据同步物理删除ES中的数据（可在表设计中增加逻辑删除字段...，需要增量同步时此字段必须为false； clean_run => false # # 同步频率(分 时 天 月 年)，默认每分钟同步一次； schedule => "* * * *...，需要增量同步时此字段必须为false； clean_run => false # # 同步频率(分 时 天 月 年)，默认每分钟同步一次； schedule => "* * * *...检测配置的地址是否正确，如果是linux环境，注意路径分隔符是“/”，而不是“\”。 4.4、数据丢失 statement配置的sql中，如果比较字段使用的是大于“>”，可能存在数据丢失。 ...假设当同步完成后last_run_metadata_path存放的时间为2019-01-30 20:45:30，而数据库中更新时间最大值也为2019-01-30 20:45:30，那么这些数据将重复更新
如果你需要像日历那样按日程来触发任务，而不是像SimpleTrigger 那样每隔特定的间隔时间触发，CronTriggers通常比SimpleTrigger更有用。...使用CronTrigger，你可以指定诸如“每个周五中午”，或者“每个工作日的9:30”或者“从每个周一、周三、周五的上午9：00到上午10：00之间每隔五分钟”这样日程安排来触发。...Year (optional field) 年（可选的域） 一个cron表达式的例子字符串为"0 0 12 ? * WED",这表示“每周三的中午12：00”。 单个子表达式可以包含范围或者列表。...'/'字符用来表示值的增量，例如, 如果分钟域中放入'0/15'，它表示“每隔15分钟，从0开始”，如果在份中域中使用'3/20'，则表示“小时中每隔20分钟，从第3分钟开始”或者另外相同的形式就是'3,23,43...注意，对于单独触发器来说，有些日程需求可能过于复杂而不能用表达式表述，例如：9：00到10：00之间每隔5分钟触发一次，下午1：00到10点每隔20分钟触发一次。
/ 2 分钟 必须 0-59 , - \* / 3 小时 必须 0-23（0 为午夜） , - \* / 4 日期 必须 1-31 , - \* ?.../ 特殊符号的用法 符号 含义 用法 \* 所有值 代表一个字段的所有可能取值。如将 设为\*，表示每一分钟。 ?.../ 增量 如 设为0/15，即从 0 秒开始，以 15 秒为增量，包括 0、15、30、45 秒；5/15 即 5、20、35、50 秒。...每隔 5 分钟执行一次 10 0/5 \* \* \* ? 每隔 5 分钟执行一次，每次执行都在分钟开始的 10 秒，例如 10:00:10、10:05:10 等等。 0 30 10-13 ?...每个月的 5 号和 20 号的 8 点和 10 点之间每隔 30 分钟执行一次，也就是 8:00、8:30、9:00 和 9:30。
”在“/”前面（如：*/10）等价于0在“/”前面（如：0/10）) " / " 字符用来指定数值的增量 例如：在子表达式（分钟）里的“0/15”表示从第0分钟开始，每15分钟...解释： 每1分钟触发一次（秒元素定死了，那就从分钟元素开始，*可以为分钟元素取值范围内的任意值，那就以每分钟为单位触发） 0/40 * * * * ？...解释： 增量后的值遇到当前元素取值范围最大值时，会被置为取值范围最小值 例： 0:00:00、0:00:40、0:01:00、0:01:40、0:02:00、...... 0 0 * * * ?...解释：分钟元素用了一个增量，小时元素用了一个连续区间，表示早9点到下午5点每半小时执行一次(9:00、9:30、10：00、......) 0 0 12 ?...解释： 在每天下午2点到下午2:59期间的每1分钟触发 （分钟元素取值范围为0-59）例: 14:00:00、14:01:00、14:02:00 ...... 14:59:00 "0 0/5 14 *
目前的这个库是一个统计库，库里的数据是从账号库中分库分表的12个用户中得来，就如同左边所示，是放在了4个分库，12个用户中，表名都是account_delta 目前采用是物化视图的增量刷新来实现，使得数据能够每天按时增量刷新到统计库中...这个时候问题催的也非常着急，这个时候也在犹豫是不是因为多个物化视图导致了这个问题。 为了尽快修复问题，一边排查一遍开始准备复制一份数据来，表中的数据量非常大，最后开了并行的复制。...这个时候时间又过去了十多分钟。...把第二个分片的数据导入表中，大概持续了8分钟左右。不过按照这个速度还是有很大的差距。剩下的11个分片数据量都不小。...Elapsed: 00:00:03.27 所以从这个程度来看，物化视图堆叠起来的视图性能其实也差不了，用不好就会感觉差。也算是对物化视图的一个重新认识吧。
每天晚上18:00准时推送。 正文共：1107 字 4 代码 预计阅读时间： 6 分钟 ?...使用“--build --watch“检查复合项目的增量文件 TypeScript 3.0 引入了一个用于构建过程的被称为“复合项目”的新功能。...其目的之一是确保用户可以将大型项目拆分为更小的部分，从而能够快速构建，同时保留项目结构，而不会影响现有的 TypeScript 体验。...您可以把它视为对项目间构建的优化。 TypeScript 2.7还引入了 --watch模式，通过新的增量“构建器”API进行构建。...在 --build --watch模式下，如果一个项目中有了更新，将会强制完全重新构建该项目，而不是检查项目中有哪些文件受到影响。
增量同步，每次记录last_update_time最后时间，然后每次查询查询上一次时间之后的数据。...最终结果，增量丢数据！！！ 方案1 每次查询last_update_time 时间大于等于上一次数据时间的数据，分页查询。...这个时候在2020-09-30 00:00:03的时候，同步sql有可能已经是翻页翻到时间为2020-09-30 00:00:02的数据了，因此导致数据丢失。 3）主从同步导致数据分页查询不到。...一般都用es了，都会有主从同步，而es数据同步也是在从库中读取数据同步的。因此主从同步的这个时间延时也会导致数据查询不正确。 方案2 不分页查询，避免分页造成的数据丢失。...方案3 使用两个脚本同步数据，新增一个5分钟延迟的同步脚本，减少数据丢失的概率 select id,username,upnum,last_update_time from user where last_update_time
基本架构 与Kudu相比，Kudu是一个支持OLTP workload的数据存储系统，而Hudi的设计目标是基于Hadoop兼容的文件系统（如HDFS、S3等），重度依赖Spark的数据处理能力来实现增量处理和丰富的查询能力...，Hudi支持Incremental Pulling而Kudu不支持。...根据上图，说明如下： 例子场景是，在10:00~10.20之间，要对一个Hudi表执行Upsert操作，操作的频率大约是5分钟执行一次。...通过使用Timeline来管理，当增量查询10:00之后的最新数据时，可以非常高效的找到10:00之后发生过更新的文件，而不必根据延迟时间再去扫描更早时间的文件，比如这里，就不需要扫描7:00、8:00...写入过程中可以进行查询，如果查询COMMIT为10:10之前的数据，则会首先查询Timeline上最新的COMMIT，通过过滤掉只会小于10:10的数据查询出来，即把文件ID为1、2、3且版本为10:05
会话的增长趋势 通过查询V$SYSMETRIC_HISTORY视图（记录了上一小时里每1分钟的指标信息，上3分钟里每15s的指标信息），可以得出每分钟内会话数的增长趋势： select begin_time...可以看到很多表统计信息没有自动收集成功，而ORACLE是根据数据改变量大于10%才进行统计信息的收集，且对静态表并不收集统计信息，但当前并不是因为采集任务过重未能及时收集完成，而是基本没有收集。...为避免数据库引用错误的临时表统计信息进行锁定临时表统计信息，而让其进行动态采样收集begindbms_stats.unlock_table_stats('用户名','表名');dbms_stats.delete_table_stats...启用11G新特性的增量统计信息收集技术 除锁定表不自动收集统计信息外，也可考虑使用11G新特性的增量统计信息收集技术，当系统有很大的分区表时，如果总是全部收集则会比较慢，11g之后可以设置INCREMENTAL...SQL执行计划是不是突变的，这个通过SQL执行历史信息可以查看到。 2. SQL涉及的表的统计信息是不是最新的，如果不是，需要重新收集。 3.
G91增量定位 当使用 G91 增量定位时，我们命令刀具从当前位置移动，而不是从基准位置移动。 上图显示，要从原点移动到位置 A，我们给出的距离为 80mm，与绝对距离相同。...这是因为我们给出的是距刀具位置的距离，而不是基准位置。 我们可以将其视为每次移动后原点或基准移动到刀具的中心。 使用 G90 绝对值编程 让我们看看如何在该图纸上对孔位置进行编程。...尺寸的布局方式为我们提供了使用绝对系统进行编程所需的一切信息。一切都来自于图纸，就像我们使用G90编程一样。 注意：该程序只是使用绝对 G90 指令移动到图纸上标记的每个位置。...使用 G91 增量编程 现在使用 G91 增量系统编写相同的程序。 此处的绘图显示了使用增量的尺寸。所有尺寸均取自刀具位置而非基准。...钻孔循环 谈论增量就不能不提到钻孔固定循环。 许多固定循环（例如 G81 钻孔循环）在大多数机床上激活时会自动使用增量（但不是全部，请检查机床说明书）。我们不必通过输入 G91 命令来声明这一点。
作者 杨禹航 出品 沃趣技术 PDB Refresh是12C推出的特性，具有对源端PDB进行增量同步的功能，每次刷新会将源端PDB中的任何更改同步到目标PDB(在此环境中目标PDB被称作Refreshable...Refreshable PDB的应用场景可以用在开发和测试环境的搭建过程中, 因为数据是采用增量同步的方式，这样就减少了对源数据库的影响，也可以作为online备份库。...Clone源端的PDB前期注意事项： 如果PDB被Clone的到的CDB的字符集不是AL32UTF8，那么源与目标字符集必须兼容。 源端与目标端的字节顺序必须相同。...:00:00.07 sys. ora12c> 通过视图我们可以看到状态为REFRESHING，刷新模式为MANUAL手工刷新。...:00:00.05 sys. qdatapdb> 通过视图我们可以看到刷新模式已经被更改为AUTO，间隔时间为1分钟。
方案制定 迁移的需求是： 日志数据不能停止写入到ES 日志查询不受影响，延迟不能超过1分钟 参考之前写的关于数据迁移的文章Elasticsearch数据迁移与集群容灾，制定出的迁移方案为： 先使用logstash...： 源集群(5.6.4)的.kibana索引也被同步到6.4.3版本的新集群了，造成不兼容，需要在新集群中删除掉.kibana索引 源集群中的日志时间戳字段@timestamp是增加了+08:00时区后缀的...记录新集群中当天索引中数据的最新时间戳 存量的旧的索引不会再写入了，而当天的索引还在持续写入，在步骤2的全量同步数据完成之后(logstash执行完毕后会自动终止进程)， 需要查询出当天索引的数据中已经同步完成的最新的时间戳..."sort": [ { "@timestamp": "desc" } ] } 记执行上述查询获取到的时间戳为start. 4.增量迁移当天的索引 使用logstash增量迁移当天的索引...，从源集群中拉取5分钟前到当前分钟的所有数据，同步到新的集群中；因为查询的粒度为分钟，所以每次执行定时任务查询时会有一部分重叠的数据，所以需要在output中配置document_id参数避免重复写入到新集群中
在数据迁移中，除了跨平台，全量，增量数据迁移之外，还有一类会把已有的难度升级，那就是整合式迁移，比如原来有两个数据，迁移后是一个，类似这样的需求，如果再加上平滑升级数据库版本，那就值得我们好好想想方案了...如果两个源库不大，其实直接使用Datapump不失为一种方法，最大的优点就是操作简单，可控性强，而瓶颈也很明显，随着数据量的增长，这个迁移时长就会线性增长，从逻辑迁移的角度来看，对于版本升级的依赖性不高...1.数据导出，我们还需要额外配置的磁盘空间和存储，基本是200%以上的冗余空间才可以，我们拍脑袋给个时间，比如30分钟。...假设这些都不是问题，还是拍脑袋，至少得60分钟 3.如果按照预想的计划到了这一步，数据迁移的工作还没正式开始，时间就用完了。...而迁移之后，切记需要把表空间置为读写状态，这样一来大部分的迁移工作就提前准备好了。 如果满打满算，准备充分，半个小时搞定全然不成问题。
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