美国时间 2018年4月19日，苹果公司宣布开源FoundationDB。FoundationDB 本来是一个开源项目，于2015年被苹果收购以后，其代码从GitHub上删除进入闭源代状态，直到苹果宣布重新开源。
ChatGPT 点燃了通用AI浪潮，继农业革命、工业革命、计算机技术革命后，也将可能掀起 AI 技术革命。
有一项重复的任务是将数据从一种数据库格式迁移到另一种数据库格式。我最近使用Cosmos DB作为数据库来存储Ignite大会发出的所有推文。然而一旦获得了数据并且不再使用Cosmos DB进行该操作，我就需要将数据转储到本地文件中保存并节省开销。本文介绍我的方法。
压缩工具compress-tools 0.6.0发布。compress-tools是基于libarchive的开发的，并提供部分原库的压缩功能。这个工具现在可以解压：
介绍 本文提供了一个易于理解和有用的一组有关当前可用NoSQL数据库的信息。 可扩展数据架构 可扩展数据架构已发展用于提高整体系统效率并降低运营成本。 具体的NoSQL数据库可能具有不同的拓扑要求，但
本文目录 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 二、Elasticsearch 工作原理 2.1 文档存储的路由 2.2 如何健康检查 2.3 如何水平扩容 三、小结 一、Elasticsearch 基本术语 1.1 文档（Document）、索引（Index）、类型（Type）文档三要素 文档（Document） 文档，在面向对象观念就是一个对象。在 ES 里面，是一个大 JSON 对象，是指定了唯一 ID 的最底层或者根对象。文档的位置由 _index、_type 和 _id 唯一标识。 索引（Index） 索引，用于区分文档成组，即分到一组的文档集合。索引，用于存储文档和使文档可被搜索。比如项目存索引 project 里面，交易存索引 sales 等。 类型（Type） 类型，用于区分索引中的文档，即在索引中对数据逻辑分区。比如索引 project 的项目数据，根据项目类型 ui 项目、插画项目等进行区分。 和关系型数据库 MySQL 做个类比： Document 类似于 Record Type 类似于 Table Index 类似于 Database 1.2 集群（Cluster）、节点（Node）、分片（Shard）分布式三要素 集群（Cluster） 服务器集群大家都知道，这里 ES 也是类似的。多个 ElasticSearch 运行实例（节点）组合的组合体是 ElasticSearch 集群。 ElasticSearch 是天然的分布式，通过水平扩容为集群添加更多节点。 集群是去中心化的，有一个主节点（Master）。主节点是动态选举，因此不会出现单点故障。 那分片和节点的配置呢？ 节点（Node） 一个 ElasticSearch 运行实例就是节点。顺着集群来，任何节点都可以被选举成为主节点。主节点负责集群内所以变更，比如索引的增加、删除等。所以集群不会因为主节点流量的增大成为瓶颈。因为任何节点都会成为主节点。 下面有 3 个节点，第 1 个节点有：2 个主分片和 1 个副分片。如图：
在微服务大行其道的今天，Java阵营的Spring Boot、Spring Cloud、Dubbo微服务框架可谓是风水水起，也不得不感慨Java的生态圈的火爆。反观国内.NET阵营，微服务却不愠不火。
要将记录（在MongoDB中称为文档）插入到集合中，使用insert_one()方法。insert_one()方法的第一个参数是一个包含文档中每个字段的名称和值的字典。
我昨天写了一篇关于在微服务应用程序中采用Dapr的好处的文章《从服务之间的调用来看 我们为什么需要Dapr》[1], 在那篇文章中，我们专注于"服务调用"构建块 [2]。在这篇文章中，我想向你展现一个特别有用的功能，它是由"绑定"构建块[3]实现的。
Part1Source What is the Serverless architecture? - Java Stack Flow image.png Technology is rapidly g
Source What is the Serverless architecture? - Java Stack Flow Technology is rapidly growing day by d
Furioin 是一款基于.NET5技术开发的功能强大、性能极致、文档完善、示例丰富、极易入门、快速开发、极易维护的Web框架。
本文介绍了NoSQL数据库的概念、应用场景、优缺点以及未来发展趋势。NoSQL数据库是一种非关系型数据库，它克服了传统关系型数据库在数据扩展性、高并发访问和实时数据访问等方面的局限性。NoSQL数据库主要适用于高并发读写、海量数据存储和实时数据应用等场景。然而，NoSQL数据库也存在一些局限性，如数据一致性、完整性和安全性等问题。未来，数据库市场或将出现更多像NoSQL这样的数据库技术，以满足不断变化的业务需求。"，"author":"唐阳","source":"InfoQ","date":"2022-05-24
Dapr 是一个开源、可移植的、事件驱动的运行时，可以帮助开发人员构建在云和边缘上运行的弹性的、微服务的、无状态和有状态应用程序，并且关注于业务逻辑而不用考虑分布式相关的问题。 分布式相关的问题交给Dapr来解决。
TP和AP最重要的区别就是事物。事务是指对系统进行的一组操作，为了保证系统的完整性，事务需要具有ACID特性，具体指原子性（Atomic）一致性（Consistency）隔离性（Isolation）持
在使用cgi编写输出音频流接口，前端同事无法拖动播放，于是查阅资料找到了一个关键词：断点续传 断点续传的解释： 断点续传：指的是在上传/下载时，将任务（一个文件或压缩包）人为的划分为几个部分，每一个部分采用一个线程进行上传/下载，如果碰到网络故障，可以从已经上传/下载的部分开始继续上传/下载未完成的部分，而没有必要从头开始上传/下载。可以节省时间，提高速度。 断点续传的用途： 有时用户上传/下载文件需要历时数小时，万一线路中断，不具备断点续传的 HTTP/FTP 服务器或下载软件就只能从头重传，比较好的 HTTP/FTP 服务器或下载软件具有断点续传能力，允许用户从上传/下载断线的地方继续传送，这样大大减少了用户的烦恼。 常见的支持断点续传的上传/下载软件：QQ 旋风、迅雷、快车、电驴、酷6、土豆、优酷、百度视频、新浪视频、腾讯视频、百度云等。 HTTP1.1 协议（RFC2616）开始支持获取文件的部分内容，这为并行下载以及断点续传提供了技术支持。它通过在 Header 里两个参数实现的，客户端发请求时对应的是 Range ，服务器端响应时对应的是 Content-Range。 解决方案： 在返回标头中新增两个参数 printf("Content-Length: %ld\n", file_size); printf("Content-Range: bytes 0-%ld/%ld\n", file_size - 1, file_size); 这里我将文件长度和范围都返回给前端，实现了拖动播放。
来源: MoienTajik/AspNetCore-Developer-Roadmap.
Actuator 是 Spring Boot 提供的对应用系统的自省和监控功能。通过 Actuator，可以使用数据化的指标去度量应用的运行情况，比如查看服务器的磁盘、内存、CPU等信息，系统的线程、gc、运行状态等等。
最近，微软详细介绍了分布式 PostgreSQL 基准测试的结果，比较了 Azure Cosmos DB for PostgreSQL、CockroachDB 与 Yugabyte 的事务处理性能和价格。这几种数据库在实现时做了不同的权衡，测试结果显示，Azure Cosmos DB 的吞吐量更高。同时，他还着重指出了针对分布式数据库进行基准测试所面临的挑战。
Swift 5.3 之后 self 可以在闭包中有条件省略，Swift 5.8 之后类中的[weak self]也可以省略 self。
2018年6月，微软正式宣布了Azure Datalake Store Gen2,第二代数据湖文件系统。熟悉微软数据湖的知道，这个东西是Raghu搞出来的，用于商业化微软内部数据处理平台Cosmos的系统。有关背景资料我在一湖数据，几度春秋里面有详细的介绍，有兴趣的可以去读一下。
Node.js 技术栈 是由作者 “五月君” 于 2019 年 4 月梳理之后最早开源于 Github，同时注册了微信公众号「Nodejs技术栈」。本文档包含了作者从事 Node.js Developer 以来的学习历程，旨在为大家提供一个较详细的学习教程，侧重点更倾向于 Node.js 服务端所涉及的技术栈。
Spring 为java web 开发领域提供了大量的优秀的框架，第三方包，大大解放了生产力，本文主要介绍Spring Repository在连接数据库这边做的一些封装，并以Mongo Repository为例，详细阐述下Repository实现机制，本文基于spring-data-mongo1.10.4
这篇文章是关于GraphTech生态系统的3篇文章的一部分，截至2019年。这是第一部分。它涵盖了图形数据库环境。第三部分是图形可视化工具。
声明：本文仅代表个人观点，和本人公司无关。 1 本文由本人在极客时间的专栏系列文章（4篇）总结而成。感谢极客邦允许我发表在公众号上。文章写得不够详细，分析也不够深入，大家多见谅。如需阅读原文，请订阅专栏。 上周MongoDB上市成功。股票收在30美元以上，比发行价高了30%。这是近年来上市的又一家大数据背景的故事。上市前估值10亿美元，目前市值大致在15亿美元。这篇文章给大家简单介绍一下MongoDB的发展历程。 MongoDB是由名字叫做MongoDB的公司来负责的一个开源项目。它是一个文档型数据库，
作者： 蓝色理想 SCRIPT 标记? 用于包含JavaScript代码.? 属性? LANGUAGE 定义脚本语言? SRC 定义一个URL用以指定以.JS结尾的文件? windows对象?
Thanos[1] 和 VictoriaMetrics[2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案，其中 VictoriaMetrics 也开源了其集群版本[3]，功能更加强大。这两种解决方案都提供了以下功能：
有句话怎么说呢？学的越多，不知道的就越多，现在感觉学的越来越废了，不学又不行，最近一直在钻研 SpringBoot相关的内容，准备先写一些基础的案例代码，后续研究的更加透彻，写一些有内涵的刨析文章发表出来，下面开始吧！
基于微服务设计模式的现代应用程序面临着一系列挑战。微服务需要有一个强大的服务发现机制来实现动态连接。它们需要松散耦合，实现自主性和独立缩放。微服务需要支持多种语言，其中每个服务都是以最合适的语言、框架和运行时实现的。尽管采用容器和编排引擎（如 Kubernetes）可以应对打包、部署和扩展方面的挑战，但开发过程仍然很复杂。微软发布的分布式应用程序运行时 （Dapr） 开发现代应用程序的新方法来应对微服务开发的复杂性，这是微服务和云原生应用程序的一个平台和语言无关的运行时。
“$match”可以筛选出需要的记录，那么如果想只返回部分字段，又应该怎么做呢？这时就需要使用关键字“$project”。
在下边有一个路线图，如果你想要成为一名Go语言的开发者的话，你可以沿着这张图里面的路径去学习，里面记录了一些你可能也想学习的库。当你问到：”我想成为一名Go语言开发者，接下来我要学些什么？“，我做的这个路线图就是一个很好的建议。
微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，大部分功能模块都是运行在不同的机器上，彼此通过服务调用进行交互，前后台的业务流会经过很多个微服务的处理和传递，出现了异常如何快速定位是哪个环节出现了问题？ 在这种框架下，微服务的监控显得尤为重要。本文主要结合Spring Boot Actuator，跟大家一起分享微服务Spring Boot Actuator的常见用法，方便我们在日常中对我们的微服务进行监控治理。 Actuator监控 Spring Boot使用“习惯优于配置的理念”，采用包扫描和自动化配置的机制
要从MongoDB的集合中选择数据，我们可以使用 find_one() 方法。 find_one() 方法返回选择中的第一个文档。
最近手头上的项目使用mongoDB存储物联网设备采集上来的实时数据，增删改查与传统关系数据库差别很大，开发过程中也踩了不少坑，记录下来供有需要的朋友参考。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
排序是数据库必备的命令，在Redis这种NoSQL数据库里可以通过本节给出的命令对列表、集合与有序集合等格式的数据进行升序或降序的排列操作。
GBDT (Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART （Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢
GBDT(Gradient Boosting Decision Tree) 又叫 MART（Multiple Additive Regression Tree)，是一种迭代的决策树算法，该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终答案。它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力（generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。 第1~4节：GBDT算法内部究竟是如何工作的？ 第5节：它可以用于解决哪些问题？ 第6节：它又是怎样应用于搜索排序的呢？
Orleans 的优势之一就是：支持有状态服务的水平扩展。那这一节我们就来看看如何来了解下有状态的Grain。
微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，大部分功能模块都是运行在不同的机器上，彼此通过服务调用进行交互，前后台的业务流会经过很多个微服务的处理和传递，出现了异常如何快速定位是哪个环节出现了问题？
入手了kindle的小伙伴们看过来，你们一定遇到过这样的场景：平常看显示屏过度眼睛疲累，换成墨水屏kindle看护眼一些，但是书籍或者文档是pdf格式。辛苦手动导入后发现kindle对于pdf的支持并不好，很多时候会出现图片和字体太小阅读起来费眼睛的情况，甚至部分pdf被加密的话还会出现乱码的情况，那么该怎么办呢？如何在kindle上完美舒适地阅读pdf格式的书籍呢？下面介绍三款神器帮你把pdf转换格式，妈妈再也不用担心kindle看pdf看不清了🤗📷1、Calibre链接：https://calibre-
Github 上有很多优秀的 .NET 开源项目，它们很适合用来学习 .NET 、设计模式和架构。
昨天坐飞机，就听到微软的朋友说微软的数据湖完蛋了，队伍解散了，那个曾经领导了这个项目的印度人Raghu成了名副其实的光杆司令。在飞机上心情拔凉拔凉的。当然飞机上没法写公众号，只能拖到今天来写了。
Hadoop Distcp（Distributed copy）主要是用于 Hadoop 文件系统内部或之间进行大规模数据复制的工具，它基于 Map/Reduce 实现文件分发、错误处理以及最终的报告生成。由于利用了 Map/Reduce 的并行处理能力，每个 Map 任务负责完成源路径中部分文件的复制，因此它可以充分利用集群资源来快速完成集群或 Hadoop 文件系统之间的大规模数据迁移。
部分视图是普通的视图文件(.cshtml)，可以嵌入到另外的视图文件里，这意味这相同的视图文件能被使用在多个地方并且减少代码重复，如果在我们应用程序中有重复的视图，我们可以将这个视图作为部分视图，在别的视图中加载这个文件，这种方式可以阻止代码重复
在网上看到一篇GBDT介绍非常好的文章，GBDT大概是非常好用又非常好用的算法之一了吧(哈哈 两个好的意思不一样)
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