双机热备就是使用互为备份的两台服务器共同执行同一服务，其中一台主机为工作机（Primary Server），另一台主机为备份机（Standby Server），保证系统不间断的运行。双机热备软件就是实现上述功能的软件产品。双机热备针对的是服务器的临时故障所做的一种备份技术，通过双机热备，来避免长时间的服务中断，保证系统长期、可靠的服务。
Storm系统的数据处理应用单元，是被打包的被称为Topology的作业。 它是由多个数据处理阶段组合而成的，而每个处理阶段在构造时被称为组件(Component),在运行时被称为任务。
https://www.cwiki.us/display/SpringBatchZH/General+Batch+Principles+and+Guidelines
是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。典型的包括Hadoop系列、Spark、Storm、Flink以及Flume/Kafka等集群。
企事业机构的信息化建设已经在随着社会建设的不断推进而改进和创新。众企事业机构的决策层也愈发重视企事业机构的信息化，不同程度的运营和发展着自身的业务信息系统。但是日趋普遍的业务信息系统在为企事业机构带来利益的同时，也存在着一个不容忽视的隐患——越来越多的业务依赖于业务信息系统。如果运行着关键业务信息系统的服务器发生宕机或是因为不可控的原因而停止，从而导致整个企事业机构的信息运营系统瘫痪，将会给企事业机构带来巨大的经济损失，而由于企事业机构的业务不能正常运行也会影响企事业机构的信誉，导致客户对企事业机构失去信任，从而带来致命的危害。
这是我们关于 Flink 如何实现新的流处理应用系列中的第二篇博文。第一部分介绍了事件时间和乱序处理。
关于景区直播，我们有很多不同平台的解决方案，由于很多景区要求统计人流量，自身也配备了人流统计摄像头，同时还会对票务系统进行审计，保证摄像机人流量的统计和票务系统一致性，此外，还需要将原始的满足条件的视频数据和现有的直播进行整合对外输出提供。
双机热备指基于高可用系统中的两台服务器的热备（或高可用），因两机高可用在国内使用较多，故得名双机热备。双机高可用按工作中的切换方式分为：主-备方式（Active-Standby方式）和双主机方式（Active-Active方式），主-备方式指的是一台服务器处于某种业务的激活状态（即Active状态），另一台服务器处于该业务的备用状态（即Standby状态)。而双主机方式即指两种不同业务分别在两台服务器上互为主备状态（即Active-Standby和Standby-Active状态）。
随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
1、用C++编写一个动态库文件，在里面实现行情和交易数据调用接口，将报价数据和K线数据写入数据库中，并从数据库中获取外汇量化系统发出的交易指令。 2、在MT4中编写EA文件，在MT4上不间断运行，从MT4平台实时获取报价和K线数据，并调用动态库写入数据库中，于此同时，不断从数据库中获取交易指令，再调用MT4的交易指令完成交易。 采用此种方法的好处就是兼容性强，只要打开MT4软件运行EA，就可以完成行情和交易接口的获取，也不用管是哪个外汇平台，即使MT4软件升级了也能继续用。缺点就是必须打开一个MT4软件专门获取行情和报价数据，同时每个交易的账户也必须要运行一个MT4软件，比如有10个外汇账户，就必须运行10个MT4软件。交易账户不多的话，运行速度和各方面指标也尚可接受，周末都不用重启或关闭，基本上实现7X24小时不间断运行。 一晃自己的量化系统就运行了几年了，中间也不断进行各种优化，但随着交易账户的不断增加，对软硬件的考验就越来越高了，一台普通的服务器，同时运行10多个账户就感觉有点吃力了，毕竟MT4本身就是一个大型的行情和交易软件，要占用不少软硬件资源，还要加上数据库服务器，现在感觉3、4台服务器都不够用了，网络带宽也开始吃紧，已经到了非改不可的时候了。 对于MT4行情和交易的API接口，自己一直都有耳闻，据说这种API接口，可以直接连接MT4行情和交易服务器，而且可以不用管是哪家外汇平台，只要该平台支持MT4软件即可使用。现在市面上很多跟单系统和跟单平台，就是通过该API接口来实现跟单服务的，但感觉这种API接口应该不是MT4软件开发商推出的，属于第三方软件，甚至有可能就是通过对MT4软件进行逆向分析提取出来的东西，一旦MT4软件升级了，就有可能导致API接口失效。记得以前网上就有通达信的行情和交易接口，可以获取国内A股行情并实现交易，自己当时还付费买了一套回来并使用了一段时间，据说也是逆向分析通达信系统得来的，但用了一段时间后，随着通达信软件和券商后台系统的升级，就无法使用了。 去年初的时候，自己就获取了一套MT4行情和交易接口及相关调用资料，但一直未去深入研究，因为该接口就仅仅是一个DLL文件，需要在Window 的.Net 平台下用C#开发和调用，自己对C#并不熟悉,这种托管DLL用其它的开发语言也不好调用，最主要是当时的重心和精力都放在量化系统和缠论策略的开发和优化上，对这种可有可无非要不可的东西实在无暇兼顾。但想着以后随着账户的不断增加，这种API调用接口肯定要用到，毕竟同时打开几十个MT4软件来实现交易接口太费资源了！自己也曾想到花点钱请别人开发，但想着要和自己的量化系统深度融合在一起，沟通和开发起来也挺麻烦，再加上自己本身就是程序员出身，还是适当的时候自己开发吧！从那时起，闲暇时间自己翻看一下C#的编程书籍，了解一下C#的语言和用法，先为以后的使用打点基础。 上周，将自己几个要完成的开发工作按重要性和紧急性排列出来各种比较后，终于决定将MT4API接口的开发提上日程了，说干就干，在电脑上安装好VS2019后，这个星期就忙着搞开发了。整个接口的需求和流程其实自己已经非常清晰，唯一不足的地方是对VS2019和C#还不熟悉，但开发语言都是相通的，不懂不会的地方就查查书，或者百度及CSDN上搜索一下就好了。 花了两天时间，完成了大致的软件界面，并实现了行情和交易接口的简单调用，成功返回了想要的各项数据，开发工作挺顺利，各项功能正慢慢实现。自己是用真实的交易账户来测试的，想着这样频繁的测试，不断登录和退出，途中还会有不少出错和非法调用，会不会引起外汇平台的警觉，如果把自己的账户封禁掉，那可就麻烦大了，因此马上申请了个模拟账户来测试，结果悲剧了，接口竟然无法登录了，返回Old Version，看来平台的模拟账户后台服务器已经升级了，不再支持这个接口，而真实账户的后台服务器，可能考虑到兼容性的缘故，还没有进行更新，或者还兼容这个接口版本，因此还能使用。记得去年底有一段时间，听说很多跟单系统或跟单平台都无法使用了，就因为MT4软件商强制升级了一次，有的MT4后台服务器已经不再支持这个接口了。想着这样下去也不是办法，因此又开始想办法去找这个接口的最新版本，皇天不负有心人，仅半天时间就找到了一个新的API接口版本，不过这个接口有一点点限制。在这里不得不鄙视一下C#，像C#,JAVA这种开发语言开发出来的托管代码，真的很容易被反编译，简直就和真正的源码看起来没有什么差别，因此很快就被我把限制解除了。 正好这两个星期新冠疫情吃紧，有的小区还被封了，羽毛球馆也不让打球了，因此整个星期几乎没有出门过，就窝在家里辛辛苦苦搞开发了，老骥伏枥，像我这种老程序员了，想不到开发效率还挺高，到了今天周五，就把整套接口完成了。现在回想过来，难点上除了本身对C#进行各种熟悉外，怎么优化速度和算法也花了不少时间，这里就通过缓冲区来实
作者本人之所以写Flink是因为最近在做一些实时监控的东西，需要对数据流进行实时处理并计算然后投递到后续的存储，因此最近一段时间会持续研究Flink和监控的一些东西，也希望有Flink开发经验、监控系统开发经验的或对其感兴趣的读者朋友加我微信，互相交流学习。
在从数据流里读取数据时，为图简单，经常用InputStream.read()方法。这个方法是从流里每次只读取读取一个字节，效率会非常低。 更好的方法是用InputStream.read(byte[] b)或者InputStream.read(byte[] b,int off,int len)方法，一次读取多个字节。
根据云厂商Benchmark结果，4核8G机器运行 MySQL 5.7 时，可支撑TPS 500，QPS 10000。 但随着数据量的增大，读写并发的增加，系统可用性要求的提升，单机 MySQL 出现危机：
数据库编程就是针对数据库的操作，通过编写程序的方式，让程序做为数据库的客户端进行数据库操作。
根据《Boston Computing Network》做过的一项调查，全球约有 34% 的公司没有检查他们的备份是否有效 77% 的公司曾发现过备份失效的问题 60% 的公司在过去六个月内发生过数据丢失的情况 数据库备份仍处于黑暗时代？ 我不是文件，你才是文件，你们都是文件！ 凡是面向文件备份的产品，无论它使用了多少看似高大上的技术，统统都不适用于数据库。 备份并不是一个新鲜的词，从世界上产生第一个比特开始，人们便意识到数据的重要性。国内外不断有厂商推出自己的备份产品，其技术原理或是基于文件差异比对，或
集群是一组协同工作的服务集合，用来提供比单一服务更稳定、更高效、更具扩展性的服务平台。
短短4行代码，读取MongoDB里面的每一行数据，然后传入 parse_data做处理。处理完成以后再读取下一行。逻辑清晰而简单，能有什么问题？只要parse_data(row)不报错，这一段代码就完美无缺。
详细内容请阅读 http://blog.csdn.net/zhangxinrun/article/details/6721495
在我们的日常工作自动化测试当中，几乎超过一半的功能都需要利用定时的任务来推动触发，例如在我们项目中有一个定时监控模块，根据自己设置的频率定时跑测试用例，定时检测是否存在线上紧急任务等等，这些都涉及到了有关定时任务的问题，很多情况下，大多数人会选择window的任务计划程序，但如果程序不在window平台下运行，就不能定时启动了；当然也可利用time模块的time.sleep()方法使程序休眠来达到定时任务的目的，但定时任务多了，代码可能看起来不太那么友好且有很大的局限性，因此，此时的Apscheduler
智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统通过opencv+python对现场画面中进行7*24小时不间断实时监测，当智慧城管违规摆摊沿街晾晒识别检测系统监测到沿街晾晒违规摆摊占道经营时，立即抓拍告警。OpenCV的全称是Open Source Computer Vision Library，是一个跨平台的计算机视觉处理开源软件库，支持与计算机视觉和机器学习相关的众多算法，以BSD许可证授权发行。OpenCV可用于开发实时的图像处理、计算机视觉以及模式识别程序，该程序库也可以使用英特尔公司的IPP进行加速处理。
新浪微博绝对是一个巨大的，实时的语料库！对微博数据爬取和分析，有重大的意义。 比如，现在要调查工商银行的服务态度，就可以抓取微博内容中包含工商银行的微博语料，然后做情感分析，就可以得到用户对银行服务的满意程度。
工人不戴安全帽自动检测系统通过python+opencv深度学习网络模型，工人不戴安全帽自动检测系统对现场人员穿戴进行全天候不间断识别检测，工人不戴安全帽自动检测系统发现现场人员违规行为着装自动抓拍存档。Python是一门解释性脚本语言。解释性语言：解释型语言，是在运行的时候将程序翻译成机器语言；解释型语言的程序不需要在运行前编译，在运行程序的时候才翻译，专门的解释器负责在每个语句执行的时候解释程序代码，所以解释型语言每执行一次就要翻译一次，与之对应的还有编译性语言。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
软件的高可用性是指软件的不间断运行能力，它一方面要求软件所依赖的设备本身具有高可靠性，另一方面必须从软件的设计入手，其主要技术指标是存储切换功能，数据复制功能，数据快照功能等。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。 Cloud Studio 作为在线 IDE，包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能，同时支持实时调试、插件扩展等，可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。
很多人，这里说的是运维工程师们，一提到写某某方案，很是头疼。不是上某度一统搜索，就是同样一句话在N个群全部群发一遍：“有没有某某方案，可以共享一下的吗？？求助，各位大佬们”，估计十有八九，全部石沉大海，杳无音讯。
MongoDB是最受欢迎的NoSQL数据库引擎之一。它以可扩展，强大，可靠和易于使用而闻名。在本文中，我们将向您展示如何导入和导出MongoDB数据库。
疫情期间，大部分企业开始尝试线上办公，学校也进行直播授课。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，满足用户需求。
本篇是 python 爬虫的第三篇，在前面两篇 Python 爬虫第一篇（urllib+regex） 和 Python 爬虫第二篇（urllib+BeautifulSoup） 中介绍了如何获取给定网址的网页信息，并解析其中的内容。本篇将更进一步，根据给定网址获取并解析给定网址及其相关联网址中的内容。要实现这些功能，我们需要解决以下问题：
要一次读取多个字节时，经常用到InputStream.available()方法，这个方法可以在读写操作前先得知数据流里有多少个字节可以读取。需要注意的是，如果这个方法用在从本地文件读取数据时，一般不会遇到问题，但如果是用于网络操作，就经常会遇到一些麻烦。比如，Socket通讯时，对方明明发来了1000个字节，但是自己的程序调用available()方法却只得到900，或者100，甚至是0，感觉有点莫名其妙，怎么也找不到原因。其实，这是因为网络通讯往往是间断性的，一串字节往往分几批进行发送。本地程序调用available()方法有时得到0，这可能是对方还没有响应，也可能是对方已经响应了，但是数据还没有送达本地。对方发送了1000个字节给你，也许分成3批到达，这你就要调用3次available()方法才能将数据总数全部得到。 http://www.cnblogs.com/CandiceW/p/5486112.html
在使用Flowportal.Net BPM的时候，因为一个特殊的步骤需要自动根据ERP中的订单状态自动审批，在设计流程的时候，把这个步骤设定为2个处理人的共享任务。其中一个是专门设定的一个系统账号。然后，我创建了一个Winform的程序，自动执行以下的代码：先从BPM数据库中读取出来未处理的当前流程、当前步骤的清单，接着循环判断而去使用单独创建的用户登录到BPM取得共享任务并审批通过，当然了如果判断ERP系统未处理的话，就把只把当前任务取下来作为系统账号的个人任务。 程序的逻辑很清楚了，但是忽略了一个问题，在从BPM数据库读取数据的时候，偷懒是用了SqlDataReader，造成在循环内的BPM更新一直超时。后改为Dataset之后，问题解决。原因是SqlDataReader是读取完毕所有的查询结果后才断开数据库连接，所以在循环内部就会出现已经存在一个数据库连接，造成新建连接冲突。改为Dataset之后，就可以把结果放入Dataset（服务器的内存里），然后关闭对数据库的连接了，这时候那个逐行的循环更新就不会有问题了。
劳保防护用品穿戴识别系统通过python+opencv深度学习技术，劳保防护用品穿戴识别系统对画面中人员劳保防护用品是否按照要求穿戴进行全天候不间断进行监测，劳保防护用品穿戴识别系统监测到人员未按规定要求穿戴劳保防护用品时，劳保防护用品穿戴识别系统立即抓拍存档。OpenCV基于C++实现，同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API，结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。OpenCV可以在不同的系统平台上使用，包括Windows，Linux，OS，X，Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。
MongoDB是最受欢迎的NoSQL数据库引擎之一。它以可扩展，强大，可靠和易于使用而闻名。在本文中，我们将向您展示如何备份，还原和迁移MongoDB数据库。
在如今移动互联网、互联网+、大数据的时代，各类的互联网网站、平台异常突起，如同雨后春笋，有种“忽如一夜春风来，千树万树梨花开”感觉。
Cloud Studio 是基于浏览器的集成式开发环境（IDE），为开发者提供了一个永不间断的云端工作站。用户在使用 Cloud Studio 时无需安装，随时随地打开浏览器就能在线编程。 Cloud Studio 作为在线 IDE，包含代码高亮、自动补全、Git 集成、终端等 IDE 的基础功能，同时支持实时调试、插件扩展等，可以帮助开发者快速完成各种应用的开发、编译与部署工作。 本项目优先采用在线IDE-Cloud Studio进行开发，这个项目是年前做的，是一个小型的课设案例，一直未开源，项目有两个端（小程序和后台）一个服务端（spring）
集群分为几种，用的软件分别是什么? 补充：涉及的组件 1.1、apache 跨平台的网页服务器，主要使用它做静态资源服务器，也可以做代理服务器转发请求 1.2、ngnix 高性能的 HTTP
智慧工地火焰烟火识别检测系统通过python+opencv网络模型算法分析技术，实现对现场画面中火焰烟雾进行7*24小时不间断识别，实时分析自动报警Python是一种由Guido van Rossum开发的通用编程语言，它很快就变得非常流行，主要是因为它的简单性和代码可读性。它使程序员能够用更少的代码行表达思想，而不会降低可读性。与C / C++等语言相比，Python速度较慢。也就是说，Python可以使用C / C++轻松扩展，这使我们可以在C / C++中编写计算密集型代码，并创建可用作Python模块的Python包装器。这给我们带来了两个好处：首先，代码与原始C / C++代码一样快（因为它是在后台工作的实际C++代码），其次，在Python中编写代码比使用C / C++更容易。OpenCV-Python是原始OpenCV C++实现的Python包装器。
同事在客户现场利用DTS工具，从A实例将数据迁移到B实例过程中，发现几乎稍大点的表在迁移完成后，目标端表空间大小差不多都是源端的3倍，也就是说表空间膨胀了2倍。
不管是C、java、go 程序，要让程序一直不间断动行，就肯定需要保持线程不退出，才能可能持续运行。
疫情期间，大部分企业开始尝试线上办公，学校也进行直播授课。2月，腾讯宣布疫情期间免费开放可支持300人在线会议的腾讯会议，满足用户需求。 随着业务的几何级增长，为腾讯会议提供了解决方案的云数据库产品需要应对快速增长的存储容量和性能需求，让用户无感知的同时做到快速无损在线扩容，提供稳定可靠的服务。也要求运维人员时刻关注系统健康情况，快速应对各种系统问题，既能实现对业务的精细化运营，也能满足对大量数据库运维需求的快速支持。 如此“高标准严要求”的任务是在腾讯云Redis和自研国产金融级分布式数据库TDSQL配
前段时间断更了好久，一部分原因就是学习OpenCV去了。 OpenCV是一个开源、跨平台的计算机视觉库，可以用于各种图像和视频处理操作。 比如最近写的一篇文章里就发现了计算机视觉的内容。 但基于什么小
经常会遇到这种情况，我们的业务已经稳定地运行一段时间了，并且流量渐渐已经上去了。这时候，却因为某些原因（比如功能调整或者业务扩展），你需要对数据表进行调整，加字段 or 修改表结构。 可能很多人说 alter table add column … / alter table modify …，轻轻松松就解决了。 这样其实是有风险的 ，对于复杂度比较高、数据量比较大的表。调整表结构、创建或删除索引、触发器，都可能引起锁表，而锁表的时长依你的数据表实际情况而定。 本人有过惨痛的教训，在一次业务上线过程中没有评估好数据规模，导致长时间业务数据写入不进来。 那么有什么办法对数据库的业务表进行无缝升级，让该表对用户透明无感呢？下面我们一个个来讨论。
学习任何一门语言都是从入门(1年左右)，通过不间断练习达到熟练水准(3到5年)，少数人最终能精通语言，成为执牛耳者，他们是金字塔的最顶层。虽然万事开头难，但好的开始是成功的一半，今天这篇文章就来谈谈如何开始入门 Python。只要方向对了，就不怕路远。
这两套声名显赫的缓存引擎拥有着诸多相似之处，但它们同样也具备大量显著差异。作为二者当中更年轻也更加灵活的方案，Redis被大部分技术人员视为首选目标——但请别掉以轻心，不容忽视的重要例外情况也是客观存在的。 1.1 Memcached介绍 Memcached 是一个高性能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提供动态、数据库驱动网站的速度，现在已被LiveJournal、hatena、Facebook、Vox、Li
大家好，我是一哥，Doris成为MPP数据库新贵。Doris起源于百度，致力于满足企业用户的多种数据分析场景，支持多种数据模型(明细表， 聚合表)， 多种导入方式（批量）， 可整合和接入多种现有系统(Spark， Flink， Hive， ElasticSearch)。
以上案例用到的处理器有“QueryDatabaseTable”、“ConvertAvroToJSON”、“SplitJson”、“PutHDFS”四个处理器。
疫情压力下，广交会63年来首次整体搬上“云端”，首次整体搬上“云端”的广交会运行平稳，服务了217个国家和地区的采购商观展。作为本届广交会的技术服务商，腾讯为广交会网上举办提供整体技术支持、平台研发服务与云资源支撑。
刚刚，联合国在纽约总部正式宣布：腾讯公司成为联合国全球合作伙伴，为联合国成立75周年提供全面技术方案。在联合国成立75周年的对话系列活动中，腾讯会议将为联合国提供在线会议和沟通交流平台，面向全球公民灵活组织不同规模的在线会议。而腾讯云Redis和TDSQL为腾讯会议提供了底层数据库支持。
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