双十一买了什么? 都付完尾款了吗? 可以空出小手手来逛逛腾讯云和DNSPod了吗?! D妹上周已经给各位小伙伴安排了一波预热 还没有看的小伙伴,赶紧补功课! ↓↓↓ 那些你不知道的域名秘密 有没有小伙伴已经发现腾讯云的双十一主会场和DNSPod的双十一分会场已经悄悄上线啦,不知道大家对我们准备好的各项产品和优惠折扣还是否满意呢~ 腾讯云双十一主会场 ↓↓↓ 戳戳进入 DNSPod双十一分会场 ↓↓↓ 戳戳进入 还有绝不打折的DNS解析? 也强行被D妹推出了1折骨折价!
HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》[1]系列。经过几番的努力和沟通,终于邀请到分布式任务调度与计算框架:PowerJob 的作者 Salieri,加入 HG 的开源讲解系列,开启了他的 P
墨墨导读:2020数据技术嘉年华于11月21日落下帷幕,大会历时两天,来自全国各地的数据领域学术精英、领袖人物、技术专家、从业者和技术爱好者相聚北京,见证了个人的快速成长、技术的迭代进步、行业的蓬勃发展、生态的融合共赢,以及市场的风云变迁。
随着互联网信息的发展,大家也对云这个词汇也不是特别陌生了,作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云,依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀,我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长,也做了相关的调研和分析,推出了腾讯云新一代自研数据库。首先,欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
一年一度的双十一又双叒叕来了,给技术人最好的礼物就是大促技术指南!而经过这些年的发展,大促早已不仅仅局限于电商行业,现在各行各业其实都会采用类似方式做运营活动,汽车界有 818,电商有 618 、11.11 等等,各种各样的大促场景,对包括数据库在内的基础软件提出了很多新挑战,同时也积累了诸多最佳实践。
注:本文摘自2018年11月22日腾讯云数据库CynosDB新品发布会的演讲实录。随着互联网信息的发展,大家也对云这个词汇也不是特别陌生了,作为全球首选的云服务厂商之一的腾讯云,依托腾讯多年的业务积累和技术沉淀,我们推出了高性能、低成本、安全可靠的整体数据服务解决方案。并且随着客户数据日益增长,也做了相关的调研和分析,推出了腾讯云新一代自研数据库。首先,欢迎我们的数据库产品总监祝百万给大家分享腾讯云数据库的前世今生和产品布局。
高速性(velocity):大数据要求处理速度快,比如淘宝双十一需要实时显示交易数据
大家好,我是来自中国光大银行信息科技部的王志刚,非常高兴有机会给大家分享一些分布式数据库在光大银行的应用探索。我目前在光大银行银行信息科技部负责数据库管理团队,在加入光大银行之前在三星、索尼爱立信,还有 Oracle 工作过,一直在负责数据库相关的工作。在近十年我和我的团队一直负责光大银行总行的数据库运维,这里面既包括我们的交易型数据库,也包括 MPP,还有 Hadoop 这样的大数据运维。在运维的过程中,我们一直也在思考现在的数据库有哪些问题、面临哪些风险、数据库技术的发展趋势是什么,这一点是很重要的,因为它决定了我们为什么要转向分布式,我们希望分布式能替我们解决哪些问题,它能够解决哪些问题和它不能够解决哪些问题。
众所周知,文明的发展离不开信息的积累,而任何东西的积累离不开存储。因此,信息存储是文明发展的重要环节,从某种意义上讲,甚至可以说是人类迈入文明社会的标志之一。在历史上,人类曾经创造过很多信息存储的方法。我们一起来看下存储发展历程。
举例:一个用户表有很多的属性,关联了很多数据,如果放到同一个表里面的话查询是方便了,但是效率不行。
比流量或者订单淘宝可以把我们甩出几条大街。淘宝的兄弟可以自豪地说他们的实时应用已经承受住了双十一全世界范围内最大的单日数据流的冲击。而阿里巴巴中文站的流量和订单与淘宝相比则少的可怜。同时B2B自身业务又存在不同的特点,我们的客单价和笔单价要高得多,因此对于实时数据的误差是零容忍的(比如丢了一个几百万的单子,那实时数据就没有参考价值了)。 所以中文站的实时应用的特点是零误差,事务性,故障可恢复。 在开发实时应用的过程中,我发现当实时计算需要保证数据完全不出错的时候,逻辑就变得复杂起来。效率和精度本身就是不
很多人在问我,程序员如何拿高薪,如何做到年薪40W+,其实总结出来还是一句话,你的技术决定你的能力已经薪资。 那么什么样的技术人才才能拿到一份Java行业里面的高薪呢? 下面是我的一个总结技术: 最后、是我总结出的阿里面试必备知识点: 掌握Java编程语言,包含io/nio/socket/multi threads/collection/concurrency等功能的使用; 熟练掌握jvm(sun hotspot和ibm j9)内存模型、gc垃圾回收调优等技能; 精通JVM,JMM,MVC架构,熟练使
产品经理要不要懂技术的问题一直有很多的观点和讨论,一般来讲产品懂技术是有一定的优势,但不是充分必要条件。而数据产品是B端更偏底层的工种,有一定技术基础后,开展工作更顺利。找工作的经历里面,有被问到过你
购物车是任何一个电商项目都会用到的功能,面试的时候也经常问到,今天我们就来谈谈Redis下购物车的实现。
1.程序自动完成,数据源方便管理。2.不需要维护,因为没用中间件。3.理论支持任何数据库 (sql标准)。
本文先介绍传统关系数据库中事务的ACID特性,再介绍分布式系统中的经典理论——CAP定理和BASE理论。 事务 事务的定义: 事务(Transaction)是由一系列对系统中数据进行访问与更新的操作所组成的一个程序执行逻辑单元(Unit),狭义上的事务特指数据库事务。 事务的作用: 当多个应用程序并发访问数据库时,事务可以在这些应用程序之间提供一个隔离方法,以防止彼此的操作相互干扰。-事务为数据库操作序列提供了一个从失败中恢复到正常状态的方法,同时提供了数据库即使在异常状态下仍能保持数据一致性的方法。事务具
当时的业务很相对简单,就是JSP—>Action—->Service—->DAO—–>数据库,数据库也就是一个实例而已,无论是Mysql还是Oracle。把这五层缩减为三层的话便是:应用层——>DAO层——>Mysql实例。
面对互联网业务的不断深化以及业务量的爆发式增长,传统数据库架构迎来了前所未有的挑战和变革。
在很早之前就采集过关于淘宝双11的数据,之前也只是做了比较简单的数据分析,那么就在假日的最后,作一番比较深入的分析吧。我们的目标是:分析双十一销量的影响要素,以及要素在影响销量的比重。 一、数据来源说
随着互联网数据规模的爆炸式增长, 如何从海量的历史, 实时数据中快速获取有用的信息, 变得越来越有挑战性. 一个中等的电商平台, 每天都要产生百万条原始数据, 上亿条用户行为数据. 一般来说, 电商数据一般有3种主要类型的数据系统:
假设服务器宕机了,用户就无法访问 我们就必须保证网站稳定的向用户提供7*24小时不间断的服务 哪怕有服务器节点宕机了,依然用备用集确保服务正常访问
封装业务逻辑为一个对象(可以包括多个PO,通常需要将BO转化成PO,才能进行数据的持久化,反之,从DB中得到的PO,需要转化成BO才能在业务层使用)。 关于BO主要有三种概念 :
PingCAP 联合创始人&CTO 黄东旭,一定是传说中的「别人家的孩子」:小学三年级开始写代码,四、五年级学 C 语言,高中时就开始用 Linux,还喜欢画画,会玩摇滚……单看履历,已然感受到了一万
大数据(big data):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理 和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程 优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
之前在做业务应用系统压力测试项目的时候,发现大部分性能不达标的应用,问题都出在数据库上。数据库压力过大是每个业务经理都多多少少面临过的问题,那么解决的办法除了纵向提高数据库配置之外,是否还有其他更高效的途径呢?
导图下载请点击文章底左下角->阅读原文 概念: VO(View Object) 视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。 DTO(Data Transfer Object) 数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对象。 DO(Domain Object) 领域对象,就是从现实世界中抽象出来的有
一段时间以来,巨大数量的数据处理迫使所有的应用程序在数据库层前添加缓存策略。即使经典数据库进行了大量的下划线优化,仍然不能提供足够的速度和可用性。主要原因在于数据存储越远,获取数据就越困难。另一个原因是因为数据库中的数据通常保存在磁盘中,而不是在内存。经典数据库却是在内存上嵌入了缓存来优化,但是拥有一个专用的独立缓存也是一种很常用的策略。
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
在写这篇文章之前,断断续续地写过一些大数据组件的历史和它的一些评价,但是感觉不过瘾,历史本来就应该是连续的、有其内在的规律,便想写一篇文章总结大数据技术发展的历史,梳理其脉络,并试图找出其内在的规律,分享给大家。
一、当你在浏览器访问淘宝 你发现快要过年了,于是想给你的女朋友买一件毛衣,你打开了www.taobao.com。这时你的浏览器首先查询DNS服务器,将www.taobao.com转换成IP地址。不过首先你会发现,你在不同的地区或者不同的网络(电信、联通、移动)的情况下,转换后的IP地址很可能是不一样的,这首先涉及到负载均衡的第一步,通过DNS解析域名时将你的访问分配到不同的入口,同时尽可能保证你所访问的入口是所有入口中可能较快的一个(这和后文的CDN不一样)。 你通过这个入口成功的访问了www.taobao
开源生态正在经历前所未有的繁荣。 今年 3 月,“开源”首次被明确列入国民经济和社会发展五年规划纲要。纲要提到,加快布局量子计算、量子通信、神经芯片、DNA 存储等前沿技术,加强信息科学与生命科学、材料等基础学科的交叉创新,支持数字技术开源社区等创新联合体发展,完善开源知识产权和法律体系,鼓励企业开放软件源代码、硬件设计和应用服务。 对开源社区的支持,对完善开源底层基础设施的规划以及对企业开源的鼓励,为开源生态的长远发展和繁荣注入一剂强心针。二季度以来,开源领域也发生了一些大事,如阿里云开放关系型数据库
消息队列的应用场景十分广泛,主流的消息中间件有ActiveMQ,RabbitMQ,RocketMQ,ZeroMQ,Kafka等,ActiveMQ是最老牌的MQ,它是Apache的开源项目,ZeroMQ是最快的消息队列,RabbitMQ也很不错,RocketMQ是阿里巴巴的开源项目,现在已经捐赠给Apache并成为了Apache的顶级项目,Kafka是吞吐量最高的消息中间件,常用于日志的处理,可能因为吞吐量的原因,ActiveMQ和RabiitMQ的活跃度越来越低,RocketMQ因为有相当好的性能,抗过了阿里的双十一,双十二等,所以越来越活跃,但是别去管那么多,消息中间件都差不多,懂一个了去学其他的也都一样
大家可能会有个疑问(在笔者参与的项目中,很多程序员也有相同的疑惑):既然DTO是展示层与服务层之间传递数据的对象,为什么还需要一个VO呢?对!对于绝大部分的应用场景来说,DTO和VO的属性值基本是一致的,而且他们通常都是POJO,因此没必要多此一举,但不要忘记这是实现层面的思维,对于设计层面来说,概念上还是应该存在VO和DTO,因为两者有着本质的区别,DTO代表服务层需要接收的数据和返回的数据,而VO代表展示层需要显示的数据。
关系数据库技术,作为计算机技术的基石,兴起于上世纪的80年代。最初的两个系统是IBM Almaden研究院的System R和加州大学伯克利分校的Ingres。 在商业领域,经过一系列的厮杀,在淘汰掉包括Informix和SyBase这些强劲对手以后,Oracle,IBM和微软最终成为了商业数据库领域的三驾马车。 其中Oracle数据库更是一骑绝尘,在相当长一段时间内,Oracle数据库被广泛应用到了包括银行等在内的各种领域,在商业数据库领域是无敌的代名词。 进入21世纪以后,事情逐渐发生了变化。一方面,以
在互联网的世界中数据都是以TB、PB的数量级来增加的,特别是像BAT光每天的日志文件一个盘都不够,更何况是还要基于这些数据进行分析挖掘,更甚者还要实时进行数据分析,学习,如双十一淘宝的交易量的实时展示。 大数据什么叫大?4个特征: 体量化 Volume,就是量大。 多样化 Variety,可能是结构型的数据,也可能是非结构行的文本,图片,视频,语音,日志,邮件等 快速化 Velocity,产生快,处理也需要快。 价值密度低 Value,数据量大,但单个数据没什么意义,需要宏观的统计体现其隐藏的价值。
可以说,Java是现阶段中国互联网公司中,覆盖度最广的研发语言,掌握了Java技术体系,不管在成熟的大公司,快速发展的公司,还是创业阶段的公司,都能有立足之地。
云数据库的功能是很强大的,而且云数据库主要分为两大类型,一种是关系型数据库,另一种是非关系型数据库,也可以说是分布式数据库。那么什么是关系型数据库?分布式数据库和关系型数据库区别有哪些?
总结出一个原则:分析设计层面和实现层面完全是两个独立的层面,即使实现层面通过某种技术手段可以把两个完全独立的概念合二为一,在分析设计层面,我们仍然(至少在头脑中)需要把概念上独立的东西清晰的区分开来,这个原则对于做好分析设计非常重要(工具越先进,往往会让我们越麻木)
随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 随着大数据行业的发展,大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步,作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程,通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示,分为以下9类,下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起,产生了海量数据。这些数据散落在各个地方,我们需要将这些数据融合到一起,然后从这些海量数据中计算出一些
互联网技术面试的特点 互联网公司的技术面试有一些侧重点,国内互联网公司和外企的侧重点又有不同。BAT 互联网公司看重项目能力,重点考察语言深度和项目能力,国外 IT 公司更看重计算机基础,比如微软和 Amazon 的面试,每轮面试都是算法题的在线测评,针对社招还会有 System Design 题目。
redis是一个非关系型数据库,相对于其他数据库而言,它的查询速度极快,且能承受的瞬时并发量非常的高。所以常常被用来存放网站的缓存,以减少主要数据库(如mysql)的服务器压力。
数据管理:数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储:应数据管理的需要而产生,存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。
当前的大环境和技术氛围,提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会,操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域,无论是供应商,还是使用者,比以往任何时候都更积极和主动,并且更具成效。
在选择数据存储时,经常会选择关系型数据库(SQL)和非关系型数据库(NoSQL)进行数据存储,这两种数据各有优缺点,下面进行简单对比
咱们很多读者都是在互联网公司工作,大部分同学会有一种认知偏差,总以为互联网的业务对技术的要求是最高的。但其实不然。
2021年9月16日,由中科软科技股份有限公司主办的中国寿险科技应用高峰论坛2021隆重举行。国内头部保险公司管理者、国内外各界信息化专家、保险科技公司齐聚北京,共议保险科技未来发展,探索保险科技发展新机遇。 “云数据库是数据库行业发展的必然。腾讯云数据库已进入世界顶级数据库厂商行列。” 在中国寿险科技应用高峰论坛2021会上,腾讯云数据库副总经理王义成先生发表题为“TDSQL助力保险核心系统数字化转型”的主题演讲,分析云数据库行业的必然趋势,并针对腾讯云数据库TDSQL的生态发展理念,在政务机关、
一年一度的双十一购物狂欢节又要来临了,你准备好剁手了吗?我每年都要购买好几百,有时候甚至是一千多的东西。不过以前我还没有考虑过这背后的技术问题,直到最近我做了一个烂项目以及和同事谈论双十一购物效率问题时才思考了一下这个问题。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云