2016年第一次接触分布式微服务项目后，我在简历上写了我使用了微服务、分库分表技术，那么问题来了，面试官说接下来我们就聊聊分库分表，我信心满满，垂直切分，水平切分，事务问题，都准备好了。
实际上，我们很多实际的业务发生是跨月、甚至是跨年的，这种情况下，可能要对这些业务按月进行拆分，比如2023年10月25日 至2024年2月24日，需要拆分出来以下4个月份阶段：
随着数据量的增大，咱们入集市的方式渐渐的从“同步数据”变成“增量导入数据”，“增量导入数据”的优点大致有两点：
与大多数分布式系统一样，Elasticsearch按照一定的Hash规则把用户数据切分成多个分片，然后打散到不同机器进行存储，从而实现大规模数据的分布式存储。
我们都知道，随着业务量的增长，数据量也会随之增加，这个时候就需要关注业务大表，因为大表会影响查询性能，DDL变更时间很长，影响业务的可用性，同时导致从库延迟很大，如果业务做了读写分离，导致用户重复操作产生脏数据，例如重复下单。
语言模型究竟是如何感知时间的？如何利用语言模型对时间的感知来更好地控制输出甚至了解我们的大脑？最近，来自华盛顿大学和艾伦人工智能研究所的一项研究提供了一些见解。他们的实验结果表明，时间变化在一定程度上被编码在微调模型的权重空间中，并且权重插值可以帮助自定义语言模型以适应新的时间段。
随着 DT 时代的来临，数据对于企业经营决策的价值日益凸显，而企业在进行互联网+转型的过程中，如何让数据架构平滑迁移到大数据平台，对于传统业务的转型升级至关重要。企业 IT 部门该如何进行 PB 级别大数据平台的迁移规划呢，请看云智慧运维总监张克琛带来的经验分享。 提到 PB 级别的大数据解决方案市面上有很多，比较火的有 Hadoop、Spark、Kafka 等等，如果是一个新上线的系统，相信大家都能找到适合自己的方案。但“大数据”在 09 年才逐渐成为互联网信息技术的流行词汇，一个较老的系统如何平滑迁移到
“增删改查”都是查找问题，因为你都得先找到数据才能对数据做操作。那存储系统性能问题，其实就是查找快慢问题。
做了几个产品的数据工作，对指标体系概念以及规划方法有一定的积累，总结出来作为知识储备。
day02-03_流批一体API 今日目标 流处理原理初探 流处理概念（理解） 程序结构之数据源Source（掌握） 程序结构之数据转换Transformation（掌握） 程序结构之数据落地Sink（掌握） Flink连接器Connectors（理解） 流处理原理初探 Flink的角色分配 JobMaster 老大, 主要负责 集群的管理, 故障的恢复, checkpoint 检查点设置 taskmanager worker 小弟, 具体负责任务的执行节点 cli
Hi，我是Froc。今天推荐的这篇文章，作者是我们团队的高级数据分析师，具有丰富的产品分析经验，她所总结的方法，值得大家借鉴。
来源：oschina www.oschina.net/news/92308/postgresql-is-the-dbms-of-the-year-2017 DB-Engines 网站宣布 PostgreSQL 为 2017 年度数据库管理系统。 DB-Engines 表示，PostgreSQL 在 2017 年的数据库排名中，比其他监测到的 341 个数据库管理系统都更受欢迎。因此，决定宣布 PostgreSQL 为 2017 年的年度 DBMS。 计算结果基于当前（2018 年 1 月）分数和 2017
P7071 [CSP-J2020] 优秀的拆分 P7072 [CSP-J2020] 直播获奖
网上分库分表的资料很多，这里主要是重新整理和梳理一下。如有和其他文章类似片段或解决方案，纯属前人总结或者业内标准。
小勤：太好了。还可以只显示合并好的分类吗？那些“食品”、“厨具”之类的显得太重复了。
本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。
这篇文章原计划在 2020 年中智源大会举办完毕之后整理出来，奈何各种事情阻塞，一直拖延至今。恰逢年末跑一些数据，以及计划搭建一些日常辅助业务运营的实时看板，借着机会把内容整理出来。
以给定的格式显示当前时间。 %% 一个文字的 % %a 当前locale 的星期名缩写(例如： 日，代表星期日) %A 当前locale 的星期名全称 (如：星期日) %b 当前locale 的月名缩写 (如：一，代表一月) %B 当前locale 的月名全称 (如：一月) %c 当前locale 的日期和时间 (如：2005年3月3日 星期四 23:05:25) %C 世纪；比如 %Y，通常为省略当前年份的后两位数字(例如：20) %d 按月计的日期(例如：
上一篇讲了【用户画像高大上，但90%的人都做失败了！】以后，很多同学表示想看RFM，今天它来了。RFM是很传统的数据分析模型，几乎所有文章都会提到它，然而市面上流传的各种乱用、错用也非常多。今天我们系统讲一下
用法：date [选项]… [+格式] 或：date [-u|–utc|–universal] [MMDDhhmm[[CC]YY][.ss]]
背景 互联网进入“下半场”后，美团点评作为全球最大的生活服务平台，拥有海量的活跃用户，这对技术来说，是一个巨大的宝藏。此时，我们需要一个利器，来最大程度发挥这份流量巨矿的价值，为酒旅的业务增长提供源源不断的动力。这个利器，我们叫它“流量罗盘”。 我们首先要思考几个问题： 流量都来自哪些入口； 本地场景、异地场景的流量差异如何运用好； 如何挖掘出适合不同品类的流量场景； 是否能让不同群体的用户得到合理的引导。 所以，我们先要给流量罗盘做一个能够快速对比和衡量流量价值的来源分析功能，来覆盖流量的灵活细分及组合方
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBase的MOB压缩分区策略介绍，非常赞！大力推荐！
https://mp.weixin.qq.com/s/_20MN6V6aV1T3Ekd7C9neQ
PowerBI 的原生特性很多都存在优化空间，以及借助 DAX 驱动可视化有更好的表现。在这方面，我们已经用独到的方法解密了 DAX 配合业务应用的所有秘密。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/116005.html原文链接：https://javaforall.cn
自己做过MySQL按天，按周，按月，按时间段统计，但是不怎么满意，后来找到这位大神的博客，转载一下，谢谢这位博主的分享
cell ranger是10X genomics公司提供的，专门用于分析10X 单细胞转录组数据的pipeline, 包含了原始数据拆分，表达定量，聚类分析等多个功能，本文主要介绍如何使用该软件来拆分原始数据。
在互联网时代，随着业务数量的暴增和应用规模的不断扩大，无论是oracle还是mysql这样子的关系型数据库，都会面临服务器CPU、磁盘IO和内存的各种瓶颈问题。基于此情况，各个业务团队迫切需要一种数据分片的方案将业务数据量存储成本分摊到成本可控的各个普通数据库服务器上，数据库切分的方案便应运而生。
客户流失是所有与消费者挂钩行业都会关注的点。因为发展一个新客户是需要一定成本的，一旦客户流失，成本浪费不说，挽回一个客户的成本更大。
说到Illumina的下机数据拆分，就一定会用到Illumina官方的软件bcl2fastq2，目前最新版本2.20软件可以从Illumina官网下载，默认提供的是Linux rpm格式或者是源码格式。
结果：（如果指定的日期是月份的最后一天，返回的也是新的月份的最后一天，如果新的月份比指定的月份日期少，将会自动调回有效日期）
适用分区或者说分表最多的场景依然是针对时间字段做拆分， 这节我们详细讲讲如何更好的基于时间字段来拆分。分别按照年、月、日几个维度的实现方法以及一些细节注意事项。
在Python中，pandas groupby()函数提供了一种方便的方法，可以按照我们想要的任何方式汇总数据。实际上，groupby()函数不仅仅是汇总。我们将介绍一个如何使用该函数的实际应用程序，然后深入了解其后台的实际情况，即所谓的“拆分-应用-合并”过程。
点击上方蓝字关注我们吧 作者简介：董泽锋，腾讯云数据库研发工程师，主要负责腾讯云TDSQL研发工作。 ---- 【导语】随着业务的增长，mysql中保存的数据会越来越多。此时，数据库很容易成为系统性能的一个瓶颈，单机存储容量、IO、CPU处理能力都有限，当单表的数据量达到1000W或100G以后，库表的增删改查操作面临着性能大幅下降的问题。分库分表是一种解决办法。 分库分表实际上就是对数据进行切分。我们一般可以将数据切分分为两种方式：垂直（纵向）切分和水平（横向）切分。 垂直切分 垂直切分常见有垂直分
对于分库分表来说，具体有两种方式：垂直拆分和水平拆分。 垂直拆分主要是业务的细化和独立，和业务联系比较密切。所以本文只讨论更通用的水平拆分。
我核心的想法是预测房价。然而，我不打算使用任何arima模型；相反，我将使用数据的特性逐年拟合回归。
LCS 是一个基于 Python Django 框架的项目，业务核心是物流订单的履约过程，包括连接上游和第三方物流服务的创建订单、轨迹与运费更新。在部署上，LCS 依据业务所在的市场不同，应用层分市场部署，并使用各自市场对应的数据库。在项目起步初期，这些不同市场的数据库共用同一套物理集群，共享内存和磁盘空间，在资源上看，是足以应付初期流量的。
导读：日常工作中，我们经常要进行一些本地的数据统计，如期末考试每个班级的表现情况、每日运营指标完成情况统计等。并不是所有的这些统计需求都值得搭建一个前端页面进行展示，此时不妨在本地开发一个自动化统计报告生成的代码，帮助自己对工作有个整体性了解的同时，也便于汇报及展示。python作为数据分析人员常用的工具之一，其中的openpyxl模块可以便捷灵活的处理excel，当我们设计好报告模板，将对应数据进行统计插入，就可生成一份报告。
电子商务类型网站大多都是短请求，一般响应时间都在100ms，这时可以将web容器从tomcat替换为undertow，下面介绍下步骤： 1、增加pom配置
美国百老汇，歌剧迷们的天堂，从《猫》到《歌剧魅影》再到《妈妈咪呀》，每一部经典作品都享誉世界。如果你想去纽约一睹百老汇的华美，就需要读一读这篇给旅行者的百老汇音乐剧指南。数据侠Zhenggang Xu通过爬取旅游网站Tripadvisor上百老汇歌剧点评数据，进行深入分析，结果发现了很多有价值的洞察，快跟着Zhenggang Xu的图文了解百老汇音乐剧的秘密吧！
最近已经不止一次被人问到:怎么将一个工作表拆分为多个工作表?一般这样的需求,是因为将1-12月的数据写在了一个工作表上,而现在又想将它拆分为12个单独的工作表,每个工作表单独一个月份.总结了一下,文艺
电子商务类型网站大多都是短请求，一般响应时间都在100ms，这时可以将web容器从tomcat替换为undertow，下面介绍下步骤：1、增加pom配置
按月划分的CVE 月CVEs 百分比一月23378.1二月21237.3三月25178.7四月23308.1五月24188.4六月23918.3七月23078.0八月24788.6九月21527.4十月26909.3十一月24838.6十二月26769.3 按星期几划分的CVE 天CVEs 百分比周一500517.3周二643822.3周三589520.4周四506417.5周五459715.9周六10063.5周日8973.1 十大CVE发布日 天CVEs2023-01-263482023-11-143302023-10-253272023-09-273102023-12-152892023-07-112752023-10-102542023-08-082532023-05-092512023-04-11236 CVE增长 与 2017 年以来的每一年一样，我们发布的 CVE 数量破纪录，达到 28,902 个。比 2022 年增长了 15.23% 。这也意味着 所有已发布的 CVE 中有 13.18% 是在去年发布的。 CVSS 通用漏洞评分系统 (CVSS)提供 了一种捕获漏洞主要特征并生成 0.0 到 10.0 之间的数字分数的方法，以反映其严重性。今年CVSS平均分是 7.12。 https://www.first.org/cvss/ 今年，36 个 CVE 获得了“满分” 10.0 分。 https://github.com/jgamblin/CVEReview/blob/main/2023_CVSS.ipynb CVE-2023-21928 的已发布 CVSS 分数最低为 1.8。 https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2023-21928 CPE 通用平台枚举 (CPE) 是信息技术系统、软件和软件包的结构化命名方案，可帮助识别 CVE 中识别的易受攻击的软件。 https://nvd.nist.gov/products/cpe 今年，CVE中发现了 3,119 个独特的 CPE。最常见的是 cpe:2.3:o:google:android:12.0:*:*:*:*:*:*:* 应用于 547 个 CVE。 CVE-2023-44183 是 Juniper Junos OS 漏洞，是拥有最多 CPE 的 CVE，具有 240 个 独特的易受攻击的配置。 https://nvd.nist.gov/vuln/detail/CVE-2023-44183 CNA CVE 编号机构 (CNA) 是由 CVE 计划授权的软件供应商、开源项目、协调中心、错误赏金服务提供商、托管服务和研究小组，为漏洞分配 CVE ID 并在其特定覆盖范围内发布 CVE 记录。 https://www.cve.org/ProgramOrganization/CNAs 如今， CNA 数量已达 346 个。今年，其中 250 个 CNA 至少发布了一份 CVE。 https://www.cve.org/PartnerInformation/ListofPartners 去年排名前 5 的 CNA 分别是： Patchstack：https://patchstack.com/category/security-advisories/ VulDB：https://vuldb.com/?cna.recent Github：https://github.com/advisories Microsoft：https://www.microsoft.com/en-us/msrc/technical-security-notifications WPScan：https://wpscan.com/wordpresses 今年排名前五的 CNA 中有四个（不包括 Microsoft）专门用于报告开源项目（VulDB 和 Github）或 WordPress 插件（Patchstack 和 WPScan）的 CVE。这四个 CNA 发布了 6,778 篇文章，占今年所有 CVES 的 24.12% 。 CWE CWE 是社区开发的软件和硬件弱点类型列表。它是一种通用语言，是安全工具的衡量标准，也是弱点识别、缓解和预防工作的基线。 https://cwe.mitre.org/ 今年共有 1,332 个 CWE，其中 237 个被分配到 CVE。CWE-79 是分配次数最多的 CWE，被分配了 4,474 次，占所有 CVE 的 15.48% 。NVD 未分配 CWE 的次数为 4,113 次，占所有 CVE 的 14.23% 。 https://cwe.mitre.org/data/index.html https://cwe.mitre.org/dat
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面： 一、数据量过大，数据中什么情况都可能存在。如果说有10条数据，那么大不了每条去逐一检查，人为处理，如果有上百条数据，也可以考虑，如果数据上到千万级别，甚至过亿，那不是手工能解决的了，必须通过工具或者程序进行处理，尤其海量的数据中，什么情况都可能存在，例如，数据中某处格式出了问题，尤其在程序处理时，前面还能正常处理，突然到了某个地方问题出现了，程序终止了。 二、软硬件要求高，系统资源占用率高。对海量的数据
笔者在实际工作中，有幸接触到海量的数据处理问题，对其进行处理是一项艰巨而复杂的任务。原因有以下几个方面：
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