一、适用场景 常用于存储大数量的数据。 二、概述 将数据原封不动地存储在手机内存里面。...三、提交数据 调用下面写入文件的方法即可： //写入文件的方法 public void write(String msg){ // 第一步：获取输入值 if...MODE_PRIVATE); // 第三步：将获取过来的值放入文件 fos.write(msg.getBytes()); // 第四步：关闭数据流...fos.close(); }catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } 四、读取数据...files目录下 参数2： Context.MODE_PRIVATE //文件只能被本应用使用，新建模式 Context.MODE_APPEND //追加模式，对原有数据追加
为了保证数据的持久性，必须保证数据在外部存储在docker容器中，为了实现数据的持久性存储，在宿主机和容器内做映射，可以保证在容器的生命周期结束，数据依旧可以实现持久性存储。...但是在k8s中，由于pod分布在各个不同的节点之上，并不能实现不同节点之间持久性数据的共享，并且，在节点故障时，可能会导致数据的永久性丢失。为此，k8s就引入了外部存储卷的功能。...，这种存储成为emptyDir，用于数据的临时存储。...注意：一个容器崩溃了不会导致数据的丢失，因为容器的崩溃并不移除pod. emptyDir 磁盘的作用： （1）普通空间，基于磁盘的数据存储 （2）作为从崩溃中恢复的备份点 （3）存储那些那些需要长久保存的数据...，例web服务中的数据 默认的，emptyDir 磁盘会存储在主机所使用的媒介上，可能是SSD，或者网络硬盘，这主要取决于你的环境。
我自己就是从业务自学转入数据库内核研发岗位的，根据自己的经历，简单总结了一下入门数据库相关的学习路线、学习资料、项目书籍推荐等，大家可以参考。...可以了解到数据库的基本概念，例如存储、BufferPool 管理、索引、优化器、执行器、事务、MVCC 等。...之所以推荐写存储类的小项目，主要是因为存储层的 KV 一般比较好实现，同时又能够了解到一些数据库的基本设计理念。...当然如果你对某个部分特别感兴趣的话，比如优化器之类的，也可以多去了解然后自己实践，我这里推荐存储和事务的实现，是因为相对来说比较容易上手。...---- 为了帮助你更高效的学习，我还整理了一份数据库开发的学习资料，数据库的各个方面都涉及到了，例如 SQL、优化器、执行引擎、存储等等，包含一些优质的书籍、论文、视频课程、博客等，还有一些优质的教学类项目
存储层双活本质上是HyperMetro通过数据双写和DCL机制实现存储层数据的双活，两个数据中心同时对主机提供数据读写的能力。（即2端存储做集群、数据双写、数据一致性回滚）。...数据双写机制：应用服务器下发I/O请求时，可同时下发到本端Cache和远端Cache，从而保证本端Cache与远端Cache的变更数据一致性。...DCL机制：当某数据中心故障时，DCL可记录业务运行中数据中心的数据变更。等故障恢复后，同时跟踪变更数据同步到该数据中心存储设备中，从而防止数据在同步过程中出现遗漏。...当任何一端存储系统故障的情况下，主机将切换业务到正常的存储系统继续进行业务访问。同时双活可以通过另一端存储系统的数据，对坏数据进行修复，保证两个数据中心的数据一致。...这里面还有一个锁机制要和大家解释一下： 为了防止不同的主机同时访问同一存储资源，而发生访问冲突，需要设计锁分配机制来避免访问冲突，只有获取锁分配机制允许的存储系统才能写入数据。
Innodb：更新（删除）操作频率也高，或者要保证数据的完整性；并发量高，支持事务和外键。比如OA自动化办公系统。
是什么样的数据库撑起了 2021 年的双 11 双 12 的稳定进行？...《数据 Cool 谈》第三期，阿里巴巴大淘宝技术部双 12 队长朱成、阿里巴巴业务平台双 11 队长徐培德、阿里巴巴数据库双 11 队长陈锦赋与 InfoQ 主编王一鹏，一同揭秘了双 11 双 12 背后的数据库技术...在 2021 年双 11 双 12 中，有一种无所不在的技术力保证了整体系统的稳定，如 PolarDB 具备的极致弹性、海量存储和高并发 HTAP 访问的产品特性。...“大促的时候用比较高规格的存储机头，就是计算存储节点，一些熟悉数据库朋友的可能把它定义为引擎层、执行层，那是一个高规格的数据执行节点，但是我在日常不需要这么好的节点，就意味着它有个升降配的过程。...因此，阿里巴巴数据库团队推出了 Tair 内存数据库。“Tair 在此之前，不管是用作缓存还是持久存储，更多是 KV 类数据结构。
通过对需求的分析，在数据管理上初步决定采用关系数据库(MySQL)和数据库缓存(Redis)的混合架构实现。 经过规范化设计之后，该系统的部分数据库表结构如下所示。...1）被动同步：当每次新增和修改的时候，去更新redis，当没值的时候，查询数据库把值赋值到redis，当修改的时候，也修改redis的数据。...（有不同步问题采用延迟双删解决） （延迟双删是在存入数据库之后，睡眠一段时间，再把redis数据删掉，保证后面redis数据和数据库的一致） 2）主动同步：主动在程序读取mysql的binlog日志，把日志里的数据写入到...二、web系统架构设计 某公司拟开发一个智能家居管理系统，该系统的主要功能需求如下：1)用户可使用该系统客户端实现对家居设备的控制，且家居设备可向客户端反馈实时状态；2)支持家居设备数据的实时存储和查询...数据处理：数据一般通过网关上传到云数据库，这样更容易处理和分析数据，以及更安全和容灾性。 系统性能：在云平台上处理，更强数据处理能力，性能更好。
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想 1.3.1 推荐系统是一种机器学习的工程应用...Chih-Jen) 2 推荐系统原理 可能是推荐系统最详细且简单的入门教程 官方文档指南 协同过滤 协同过滤通常用于推荐系统。...coding 3.1 分割数据集 数据集 tab分割 代码分割数据集 分割结果 3.2 预测评 预测代码 预测结果 3.3 MovieLens数据集推荐 数据集推荐代码...基于Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
在推荐系统项目中，讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路，有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验，实现自己的推荐系统。...1 推荐系统简介 1.1 什么是推荐系统 [1240] [1240] [1240] 1.2 推荐系统的作用 1.2.1 帮助顾客快速定位需求,节省时间 1.2.2 大幅度提高销售量 1.3 推荐系统的技术思想...数据集推荐 数据集推荐代码 [1240] MovieLens数据集由GroupLens研究组在 University of Minnesota — 明尼苏达大学（与我们使用数据集无关）中组织的。...数据集命名为1M，10M和20M，是因为它们包含1,10和20万个评分。 最大的数据集使用约14万用户的数据，并覆盖27,000部电影。...Spark的机器学习实践 (九) - 聚类算法 基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维算法 基于Spark的机器学习实践(十一) - 文本情感分类项目实战 基于Spark的机器学习实践 (十二
前言 小伙伴们，在上文中我们介绍了Android数据存储中的ContentProvider，本文我们继续盘点介绍Android开发中的另一个数据存储方式SQLite数据库。...一 SQLite数据库基本介绍 Android提供了SQLite数据库作为轻量级的嵌入式数据库解决方案，用于在应用程序中存储和管理结构化的数据。...数据表创建：在数据库中，需要创建表来存储数据。可以使用SQL语句或通过创建Java对象来定义表的结构。...五 总结 总体而言，Android SQLite数据库是一种灵活、可靠且功能强大的嵌入式数据库解决方案。它适用于存储小型到中型数据集，并提供了广泛的API和功能来满足应用程序的需求。...合理使用SQLite数据库可以提升应用程序的数据管理和存储能力，同时需要注意数据库设计和性能优化。
而 ADG 只是提供了数据级别的异地 HA，最主要功能是容灾、数据保护、故障恢复等。跨数据中心双活的，它的设计目的是为一个数据中心内有着共享存储的多个主机实现负载均衡和高可用性。...2Oracle 存储双活安装配置 安装部署存储双活，需要至少6快盘，详细磁盘规划需求如下： AA 机房 BB 机房 仲裁 ZC 机房 任何机房均可 aaocr 盘 bbocr 盘 zcocr 盘 tmpocr...Oracle 双活存储安装完毕之后需要重点做读写性能速度测试，在这里我们通过主机层的软件和数据库及的写入速度测试： ① 主机层测试 这里我们采用 Orion 软件分别在2个 RAC 节点上对两块异地测试盘做读写速度测试...Oracle 双活存储方案和存储厂商的双活方案（如 EMC 的 Vplex）对比有更大的灵活性，透明性，因为底层的存储磁盘对于 Oracle 来说完全可见，而且通过 Oracle 的 Normal 磁盘组的功能实现...无论是 Oracle 的双活存储还是存储厂商的双活解决方案，均适用于两个存储机房距离小于 50 公里的情况，而且最大的瓶颈在于远端的存储节点写入速度，因此在部署双活存储方案时，提前做好底层的磁盘写入速度测试
零售店铺一天生意的好坏，如何提升，要掌握分析好十二大数据指标。 一、营业额 （1）营业额反映了店铺的生意走势。 ...针对以往销售数据，结合地区行业的发展状况，通过对营业额的每天定期跟进，每周总结比较，以此来调整促销及推广活动。 （2）为店铺及员工设立销售目标。 ...根据营业额数据，设立店铺经营目标及员工销售目标，将营业额目标细分到每月丶每周丶每日丶每时段丶每班次丶每人，让员工的目标更加清晰； 为员工月度目标达成设立相应的奖励机制，激励员工冲上更高的销售额； ...十二、销售折扣（营业额/销售吊牌金额） 1、销售折扣是反映店铺折让的情况，直接影响店铺的毛利额，是利润中很重要的指标。
为什么在推荐系统中适合使用mongdb存储数据 在推荐系统中，MongoDB是一个常用的数据库选择，它提供了许多特性和功能，使其成为推荐系统的理想选择。...案例背景： 假设我们正在开发一个电影推荐系统，用户可以根据自己的喜好和观看历史，获取个性化的电影推荐列表。我们需要存储用户的个人信息、观看历史和电影数据，并根据这些数据进行推荐。...为什么选择MongoDB： 灵活的数据模型：MongoDB是一个文档型数据库，它使用JSON格式存储数据，可以轻松地存储和查询复杂的数据结构。...在推荐系统中，用户的个人信息、观看历史和电影数据可能是多层嵌套的结构，使用MongoDB可以方便地存储和查询这些数据。...MongoDB在推荐系统中的使用具有灵活的数据模型、高性能的查询、可扩展性和高可用性等优势。通过具体的案例和代码示例，我们可以看到MongoDB在存储和查询推荐系统数据方面的便利性和效果。
九、Swift对象存储服务(双节点搭建) 要求:Controoler节点需要2块空盘 Compute节点需要再加2块空盘 本次搭建采用Controller 和 Compute双节点节点做swift组件...1.Controller安装并配置控制节点 2.Compute安装和配置存储节点 3.Compute节点安装并配置组件 4.Controller节点创建，分发并初始化rings 5.启动服务 6.Controller...# openstack service create --name swift --description "OpenStack Object Storage" object-store 创建对象存储服务...compute ~]# scp controller:/etc/swift/*.ring.gz /etc/swift/ 5.启动服务 #### 1.在控制节点``Controller``上，启动对象存储代理服务及其依赖服务...Controller 和 Compute 两个节点上，启动对象存储服务，并将其设置为随系统启动 两个节点均需操作 # systemctl start openstack-swift-account.service
本文是项亮《推荐系统实践》一书的思维导图，这本书介绍了推荐系统中最基本的方法、冷启动问题及解决方案、如何利用标签、上下文信息以及社交网络数据进行推荐等内容，对想要了解推荐系统的同学来讲，算是一个比较好的入门作品...1、推荐系统基础 2、利用用户行为数据进行推荐 3、冷启动问题 4、利用标签数据进行推荐 5、利用上下文信息进行推荐 6、利用社交网络数据进行推荐 7、评分预测问题
VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
前言 最近阅读了一下 tkestack/csi-operator 的代码，对 kubernete 容器持久化有了新的理解 根据前文 Kubernetes 学习（十）Kubernetes 容器持久化存储
狂拽屌指数：★★★★☆ 实用指数：★★ 推荐 33 个 IDEA 最牛配置，再次提高生产力！
stack.hpp #include #include #include using namespace std; #define MAX 100 //双端堆栈...s.push(2, 4); s.push(2, 9); s.push(2, 6); } catch (stack::full) { cout 数据
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