二、数栈在流批一体数仓上的演进 随着客户体量增大，客户需求逐步增加，面对PB级别的批数据和流数据的处理需求，数栈技术团队面临越来越多的挑战，在这个过程中逐步完善了数栈数仓架构体系。...针对于这种情况数栈技术团队结合Kappa架构和Lambda架构的优势，通过Labmda架构中离线链路对实时链路产出数据周期性校订，同时结合FlinkX内核支持流批一体的特性，在计算层基于FlinkX计算引擎来统一完成整个链路中计算任务...FlinkX Sql能支持流批计算的能力来源于Flink内核在1.12版本中对元数据的统一管理以及在DataStream API上支持批执行模式，这样增强了作业的可复用性和可维护性，使得FlinkX 作业可以在流和批两种执行模式之间自由进行切换并只需要维护一套代码...FlinkX在数栈中实现流批一体流程图 3. 数栈流批一体在数仓上的实践 下面结合架构图场景讲述下数栈流批一体的做法。 ...Iceberg底层存储支持灵活，一般用 S3、OSS、HDFS 这种廉价的分布式文件系统，采用特定的文件格式和缓存就可以对应场景的数据分析需求； 4.
但是在粉丝数较多的大V发布内容时需要在他每个粉丝的Feed流中一一进行插入，会产生较大的峰值负载。由于 Feed 发布后的插入操作较多， 通常需要使用 MQ 来异步地进行。...拉模式的优点在于大V发布内容时不会产生峰值负载，但是实时构建 Feed 流操作需要用户等待较多时间。 在实际应用中我们通常采取推拉结合的实现方式。...为了避免 Redis 中缓存的 Feed 流占用过多内存，通常需要给 Feed 流设置 TTL. Feed 的具体内容存储可以在 MySQL 中，同时在 Redis 中做一层缓存。...关注关系可以存储在 MySQL 中，因为有些大V的粉丝数较多所以不推荐用 Redis 缓存。...Feed 流系统优化 在线推 离线拉 一个拥有 10 万粉丝的大V在发布微博时，他的粉丝中可能只有 1 千人在线。
ALL 在nodejs开发的时候 处理过什么windows和mac的平台兼容性问题 兼容环境变量设置 windows不支持 & ,并行执行npm-script用npm-run-all或者concurrently...中的async函数 1000-div问题：一次性插入1000个div。...使用Fragment 向1000个并排的div元素中，插入一个平级的div元素，如何优化插入的性能；先 display: none 然后插入 再 display: block ；赋予key，然后使用virtual-dom...，先render，然后diff，最后patch；脱离文档流，用GPU去渲染，开启硬件加速； 2万小球问题：在浏览器端，用js存储2万个小球的信息，包含小球的大小，位置，颜色等，如何做到对这2万条小球信息进行最优检索和存储...http中的对称加密和非对称加密 浏览器缓存机制 浏览器建立长连接 http状态码206 代码实现 手写代码，简单实现call 手写代码，简单实现apply 手写代码，简单实现bind 简单手写实现promise
，新插入的记录将分配给小文件以便使其达到120MB，File_1将会插入80MB大小的记录数，File_2将会插入40MB大小的记录数，File_3将插入30MB大小的记录数。...步骤四：一旦所有小文件写到最大容量，并且如果还有未分配的插入，就会创建新的文件组/数据文件，并把剩下的数据写到这些新创建的文件组/数据文件中。...在未来的摄取中，第三个新文件（File_8）将被视为是一个小文件，用于存储更多的数据。 Hudi 利用自定义分区等机制来优化记录分发到不同的文件，执行上述算法。...在这一轮摄取完成后，除 File_8 之外的所有文件都被很好地调整到最佳大小。在每次摄取期间都遵循此过程，以确保 Hudi 表中没有小文件。...另外，Hudi会缓存输入数据以便能够智能地放置数据，因此预留一些spark.memory.storageFraction通常有助于提高性能。
插入和删除操作：ArrayList在尾部插入和删除元素的时间复杂度为O(1)，因为它只需要调整数组的长度即可。但在中间或头部插入和删除元素时，需要将后续元素进行移动，时间复杂度为O(n)。...ArrayList的扩容操作主要包括以下几个步骤： 计算新的容量：一般情况下，新的容量会扩大为原容量的1.5倍（在JDK 10之后，扩容策略做了调整），然后检查是否超过了最大容量限制。...在我们执行替换地址操作之前，读取的是老数组的数据，数据是有效数据；执行替换地址操作之后，读取的是新数组的数据，同样也是有效数据，而且使用该方式能比读写都加锁要更加的效率。...N代表的是 CPU核数 CPU密集型：corePoolSize = CPU核数 + 1 IO密集型：corePoolSize = CPU核数 * 2 在《Java并发编程实践》中，是这样来计算线程池的线程数目的...三级缓存指的是 Spring 在创建 Bean 的过程中，通过三级缓存（缓存的底层都是Map）来缓存正在创建的 Bean，以及已经创建完成的 Bean 实例。
系统收到银行上游风险提要并处理数据以计算和汇总多个风险提供系统和运行的运行信息。 性能SLA限制执行数据到流的验证，转换和丰富，并排除任何批处理。 本文介绍了我在项目中采用的方法。...Redis 选择Redis作为参考数据存储的原因： 提供主节点和辅助节点之间的数据复制。 可以承受故障，因此可以提供不间断的服务。 缓存插入速度快，允许大量插入。...这些数据集在Redis中提供，并在不同频率上刷新（新风险运行切片到达时，源系统中的新数据或每日基础）。 数据处理器必须等待缓存实体的可用性才能处理流。 要求是为风险运行应用特定版本的参考数据集。...这需要在不扩展内存要求的情况下实现版本控制。数据集存储在内存中，以避免缓存未命中和访问文件系统。 Redis的有序集数据结构用于存储带有分数的记录，该分数是数据添加到缓存时的时间戳。...有序集合中的平均大小写插入或搜索是O（N），其中N是集合中元素的数量。
，在大数据场景中，存储海量数据建设数据仓库一般都是离线数仓（时延T+1），通过定时任务每天拉取增量数据，然后创建各个业务不同维度的数据，对外提供 T+1 的数据服务。...在建设初期，用于实时处理的 Kafka 集群规模较小，单个 Topic 的数据容量非常大，不同的实时任务都会消费同一个大数据量的 Topic，这样会导致 Kafka 集群的 I/O 压力非常的大。...因此，在使用的过程中会发现 Kafka 的压力非常大，经常出现延时、I/O能性能告警。...具体流程如下： [图片] 4.5.2 Kappa Kappa架构只关心流式计算，数据以流的方式写入到 Kafka ，然后通过 Flink 这类实时计算引擎将计算结果存放到数据服务层以供查询。...可以看作是在Lambda架构的基础上简化了离线数仓的部分。具体流程如下： [图片] 在实际建设实时数仓的过程中，我们结合这2种架构的思想来使用。
在 nodejs 中，实现各种功能，总避免不了和“数据”打交道，这些数据可能是 Buffer、字符串、数组等等。但当处理大量数据的时候，如何保证程序的稳健性？如何不让内存爆掉呢？...可读流和可写流都会在内部缓存器存储数据，Duplex 和 Transform 也在内部维护了缓存器。在开发者基于流开发时，可以通过传递highWaterMark参数，来修改默认缓冲的大小。...理解缓冲的作用，就要先搞明白缓冲的处理流程： 可写流中： 调用 write()向流中写入数据 数据进入可写流缓冲 数据等待被消费 可读流中： 调用 read()向流中读取数据 数据进入可读缓存 数据等待被消费...结合前面对缓冲的讲解，在向可写流写入数据的时候，如果超过可写缓存，应该暂停数据读取，等待缓存中数据被消耗完毕后，再继续流动可读流。...在实现自己的类库的时候，可以借助流来处理大容量数据。nodejs 提供给开发者 API，来定制 4 种类型的流。 实现可写流 继承 Writable 类，需要重写_write()方法。
解决 首先这个数据流性能是有很多因素决定的，例如源数据的速度、目标库的写入速度、数据转换和路径数量的使用等等。但是，如果只是一个很简单的数据流，那么提高缓存的容量即可改善性能。...SSIS引擎就是使用这个属性来估计在管道中传送数据的缓存大小。更大的缓存意味着更多行可以被同时处理。 ...当设定最大值行数为30000并且默认缓存为20M的时候，执行包花费了30秒，这也仅仅比之前源查询快了一点。所以还应该有空间去优化。 在源组件端，估计行的大小是取决于查询返回所有列中的最大列。...当包运行时数据流执行仅仅用了12秒！ ? 我们可以看一下三次不同的包的执行比较（默认配置--扩大缓存--扩大缓存并减小列宽），分别在SSIS catalog 中运行20次在，曲线图如下: ?...通过扩大缓存也进一步能提升性能 补充： 除了以上两点还有一个引擎线程数，该参数用来实现并行执行。
解决 首先这个数据流性能是有很多因素决定的，例如源数据的速度、目标库的写入速度、数据转换和路径数量的使用等等。但是，如果只是一个很简单的数据流，那么提高缓存的容量即可改善性能。...SSIS引擎就是使用这个属性来估计在管道中传送数据的缓存大小。更大的缓存意味着更多行可以被同时处理。...当设定最大值行数为30000并且默认缓存为20M的时候，执行包花费了30秒，这也仅仅比之前源查询快了一点。所以还应该有空间去优化。 在源组件端，估计行的大小是取决于查询返回所有列中的最大列。...我们可以看一下三次不同的包的执行比较（默认配置–扩大缓存–扩大缓存并减小列宽），分别在SSIS catalog 中运行20次在，曲线图如下: 不用多说大家都知道这三种性能如何了。...通过扩大缓存也进一步能提升性能 补充： 除了以上两点还有一个引擎线程数，该参数用来实现并行执行。
Cow: 写时复制技术就是不同进程在访问同一资源的时候，只有更新操作，才会去复制一份新的数据并更新替换，否则都是访问同一个资源 读多写少的数据，适合cow，离线批量更新场景 Mor: 新插入的数据存储在...Namenode: 管理节点，存储元数据、文件与数据块对应关系的节点，数据以fsimage和editlog存储在namenode本地磁盘 Datanode：文件系统工作节点，根据需要存储和检索数据块，定期向他们发送存储的块列表...task）、对完成的 task 或执行失败做出反应、协调checkpoint、并且协调从失败中恢复等等 TaskManagers: TaskManager（也称为worker）执行作业流的...task，并且缓存和交换数据流 精确一次语义保证： source端： Flink Kafka Source 负责保存 Kafka 消费 offset， Chckpoint成功时 Flink...容量调度器 公平调度器 容量调度器：优先选择资源利用率低的队列； 公平调度器：优先选择对资源缺额比例大的。 9.flink作业提交流程？
ArrayBlockingQueue在创建时必须设置大小，接收的任务超出corePoolSize数量时，任务被缓存到该阻塞队列中，任务缓存的数量只能为创建时设置的大小，若该阻塞队列已满，则会为新的任务创建线程...如果不设置LinkedBlockingQueue的容量（无界队列），当接收的任务数量超出corePoolSize时，则新任务可以被无限制地缓存到该阻塞队列中，直到资源耗尽。...（3）当完成一个任务的执行时，执行器总是优先从阻塞队列中获取下一个任务，并开始执行，一直到阻塞队列为空，其中所有的缓存任务被取光。...SynchronousQueue是一个比较特殊的阻塞队列实现类， SynchronousQueue没有容量，每一个插入操作都要等待对应的删除操作，反之每个删除操作都要等待对应的插入操作。...使用这种队列需要将maximumPoolSize设置得非常大，从而使得新任务不会被拒绝。 使用Executors创建的“可缓存线程池”的潜在问题存在于其最大线程数量不设限上。
默认情况下，如果 SQL Server 中已存在记录，则使用输入提供的键值对 SQL Server 中的现有数据执行更新。在EDI 工作流中位于末端。...Lookup操作介绍 从 SQL Server 检索值并将该值插入到工作流中已存在的 Arc 消息中，在EDI工作流中位于中间位置。...这些过滤器的功能类似于 SQL 中的 WHERE 子句，在EDI 工作流中位于起始端。 执行存储过程 将进入端口的数据视为存储过程的输入，然后将结果向下传递。...XML 输入文件可以包含比单个事务大小更多的记录，在这种情况下，端口将在多个事务中插入数据 如果在批量插入过程中发生错误，端口将回滚事务并缓存失败事务中第一条记录的索引。...重试输入文件时，只有缓存索引之后的记录才会插入到SQL Server中。 批量输出 当查询输出时，端口可以配置为支持将记录一起批量输出到单个文档中。
# 查看某个数据库的容量，索引容量等 select table_schema as '数据库', table_name as '表名', table_rows as '记录数', truncate...Created_tmp_tables Both # 服务器执行语句时自动创建的内存中的临时表的数量。...Handler_write Both # 在表内插入一行的请求数。 Innodb_buffer_pool_pages_data Global # 包含数据的页数(脏或干净)。...Innodb_buffer_pool_read_ahead_rnd Global # InnoDB初始化的“随机”read-aheads数。当查询以随机顺序扫描表的一大部分时发生。...Select_range Both # 在第一个表中使用范围的联接的数量。一般情况不是关键问题，即使该值相当大。
它用Java和Scala编写，用作分布式流数据流引擎。 Apache Hadoop： 一种开源工具，可通过使用MapReduce在计算机之间处理和存储大型分布式数据集。...Apache NiFi： 开源Java服务器，它以可扩展，可插入，开放的方式实现系统之间数据流的自动化。NiFi是由NSA开源的。...AI人工智能： 机器做出决策并执行模拟人类智力和行为的任务的能力。 B Big data大数据： 大量数据的常用术语。要成为大数据，数据必须以高速度，大变化或大容量进入系统。...数据流管理： 提取原始设备数据的专用过程，同时管理成千上万个生产者和消费者的流。然后执行基本数据充实，流分析，聚合，拆分，模式转换，格式转换和其他初始步骤，以准备数据以进行进一步的业务处理。...设备层： 传感器，执行器，智能手机，网关和工业设备的整个范围，它们发送与其环境和性能特征相对应的数据流。
当某一大小类的对象耗尽时，该大小类的容量会增加。同时，当申请较多对象时，也会考虑增加该大小类的容量。...我们可以扩大某一大小类的容量直到总缓存占用达到每个 CPU 的限制或某一大小类的容量达到该大小类硬编码的限制。...可重启序列的想法是，如果一个线程在执行可重启序列时从 CPU 中换出(例如上下文切换)，该序列将从从头开始执行。因此，序列要么不间断地完成，要么反复重启，直到它不间断地完成。...在分配时，将从对应大小类链表中删除一个对象，释放时，将会将对象插入到链表头部。可以访问中端以获取更多对象和返回一些对象到中端来处理下溢或溢出。...在 Pre-CPU 模式中，空闲列表的容量增加取决于我们是否在下溢和上溢之间交替(这表明更大的缓存可能会停止这种交替)。当容量一段时间没有增长，因此可能会出现容量过剩时，就会减少容量。
相比于部署在物理硬件上的数 仓，云数仓的优势在于能够支持云的按需取用、弹性扩容特性，有效提升数仓的扩展效率，降低扩展成 本和运维难度，早期的云数仓更像是将物理硬件环境的数仓打包到云环境中，并没有基于云环境的许多...CPU 的三级缓存(包括 L1 一级缓存、L2 二级缓存、L3 三级缓存)都是集成在 CPU 内的缓存，它们的 作用都是作为 CPU 与主内存之间的高速数据缓冲区，L1 最靠近 CPU 核心；L2 其次...，在表的数据以及写入量到达一定规模的时候， zookeeper 很容易成为瓶颈，影响稳定性。...，然后找到表对于的存储引擎，从表存储引擎中 得到 BlockOutputStream 对象，调用输出流的 write 方法将数据写出到输出流。...中其实现的方式是索引文件和标记文件以及元数据文件强制存储在本机磁盘。
相比于部署在物理硬件上的数 仓，云数仓的优势在于能够支持云的按需取用、弹性扩容特性，有效提升数仓的扩展效率，降低扩展成 本和运维难度，早期的云数仓更像是将物理硬件环境的数仓打包到云环境中，并没有基于云环境的许多...CPU 的三级缓存(包括 L1 一级缓存、L2 二级缓存、L3 三级缓存)都是集成在 CPU 内的缓存，它们的 作用都是作为 CPU 与主内存之间的高速数据缓冲区，L1 最靠近 CPU 核心；L2 其次...ClickHouse 架构上总体分为 4 层： 第一层为协议接入层，在接入层 ClickHouse 支持 4 种类型的协议接入：Reust HTTP 方式，方便各种异构客户端接入，比如 python，nodejs...，在表的数据以及写入量到达一定规模的时候， zookeeper 很容易成为瓶颈，影响稳定性。...，然后找到表对于的存储引擎，从表存储引擎中 得到 BlockOutputStream 对象，调用输出流的 write 方法将数据写出到输出流。
2.和h&(length-1)相关，当容量大小(n)为2的n次方时，n**-1 的二进制的后几位全是1，在h为随机数的情况下，与（n-1）进行与操作时，会分布的更均匀**，想一想，如果n-1的二进制数是...TreeSet中存放的元素是有序的（不是插入时的顺序，是有按关键字大小排序的），且元素不能重复。 3.4 链表长度大于8一定会转化成红黑树吗？...先执行allocArrays,再执行freeArrays 当执行put()在容量满的情况下, 先执行allocArrays, 再执行freeArrays private static void freeArrays...内存分配allocArrays触发时机: 当执行ArrayMap的构造函数的情况 当执行removeAt()在满足容量收紧机制的情况 当执行ensureCapacity()在当前容量小于预期容量的情况下..., 先执行allocArrays,再执行freeArrays 当执行put()在容量满的情况下, 先执行allocArrays, 再执行freeArrays 当allocArrays分配内存时，如果所需要分配的大小等于
） 1.2 计算机的基本组成 冯诺依曼计算机的特点（存储程序结构的计算机） 计算机由五大部分组成（运算器，控制器，存储器，输入设备，输出设备） 指令和数据以同等地位存储在存储器中，可按地址寻访 指令和数据用二进制描述...运算器，控制器，存储器构成了一条指令在计算机上的完成过程，以及指明了程序在主机上是如何运行的。 取指令->分析指令->执行指令 ? 取指令->分析指令->执行指令 ?...取指令：PC-MAR-M-MDR-IR 分析指令：IR（OP操作码）-CU 执行指令：IR（AD地址码，也就是需要取数的地址）-MAR-M-MDR-ACC（以取数指令为例） 以上三步来看，MAR和MDR...1.3 计算机硬件主要性能指标 机器字长：CPU一次能够处理的数据的位数，与CPU的寄存器位数有关 运算速度：主频（外频*倍频），核数，CPI(执行一条指令需要的时钟周期)，MIPS(每秒执行百万次指令...局部总线（Local Bus）：取代更高速数据传输的扩展总线，如cpu和高速缓存间。
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