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关键词

经验总结·参考值

经验:在对测试进行转化前,先自己编写样例,确保样例对所有测试对象(库)能跑通,本质上是确保1、原始能够转换出我们要的各种;2、转换出的各种能够适用各种对象,关键是1 ,然后再编程对测试进行统一转化。 三元组语义网时间和资源估算4g文本文,Java按行读写进行简单约需要2.5天。4g文本文,56GB系统内存,20GB堆内存。 全部先读入List,一行对应一个String[],读入阶段CPU使用100%,然后所有List里的内容进行简单后拼接进入一个StringBuilder().

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腾讯带你玩转

总体概览腾讯(以下简称)由平台与集群控制台两平台构成:平台面向开发人员,整合各种基础系统,组合成特定的流水线;集群控制台面向运维人员,统一管平台的系统 针对前者用户,提供完整安装包,可以直接在私有的物机上部署集群(称之为On-premise模式);针对后者用户,与腾讯云整合,按需动态分配腾讯云主机来部署集群(称之为In-cloud 总体架构平台一条完整的流水线通常由“接入-存储-计算-输出-展示”五个环节衔接而成。技术经过阶段性地发展,各环节都涌现出一批相互借鉴、相互补充的基础系统。 • TPG:基于传统库PostgreSQL 改造,主要承担小(结果表、维度表),对规模框架的补充。计算层• MapReduce:规模集的并行计算框架,适合离线批量的。 • Pig:基于Hadoop 的规模分析平台,提供脚本接口的。• Tez:基于Hadoop 的查询框架。

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    腾讯云前端性能优化大赛

    首屏耗时优化比拼,赢千元大奖

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    一次日记

    一次日记前言: 最近在做业务功能的时候,拿到一个非常简单的需求,把一个 30万行的按照特定的格式进行入库,文格式和字段的内容都有对应的规定。 下面就来介绍一下解决这种的常用路。文章目的:在JAVA中如何安全的将一份超进行安全入库方式。 (布隆过滤器)多线程读写多线程的方式也比较容易解,既然一个人读写吃力,那就把文“劈”成很多份,比如文的第1条到1万条为线程1,第10001条到20000条为线程2, 依次类推,这种方式需要提前计算行的总量 ,然后开启线程将行分配给多个线程,由于个人的时候,被禁止使用多线程的方式,这里的代码为一些案例作用。 (建议PC端查看)java读取,采用多线程对提高效率可有帮助?使用多线程会加快文读取速度吗?总结: 通过这次的小需求整了一下问题的经验,也算是对个人的一点提升。

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    Presto+Hive+Cos搭建

    1 presto介绍Presto是由Facebook开发的一个分布式SQL查询引擎, 它被设计为用来专门进行高速、实时的分析。 它的产生是为了解决Hive的MapReduce模型太慢以及不能通过BI或Dashboards直接展现HDFS等问题。 Presto是一个纯粹的计算引擎,它不存储,其通过Connector获取第三方Storage服务的。 ,然后就可以在hdp管页面直接安装presto了: image.png 这里一定要注意,不要将coordinate和worker安装在同一个节点上面,否则会报错。 usrlibprestobinpresto-cli --server 127.0.0.1:8089 --catalog hive --schema defaultselect * from test limit 10;假如有一些需要分析

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    CDO:强的气候

    CDO在气候及模式方面有着非常强的功能,而且其中包含有一些简单的统计和计算函选择以及空间差值函。支持常见的气象格式,比如GRIB,NetCDF等。 除此之外,部分操作都支持缺省值,而且集也相对容易。说了这么多好,最好的是可以利用Cygwin在windows上安装CDO,当然也支持UnixLinux和MacOS-X系统。 CDO的一些扩展功能需要安装一些额外的依赖包,比如:安装NetCDF库以支持NetCDF;如果要GRIB2格式文则需要安装ECMWF的GRIB_API库;szip库和HDF5库可用于 操作符 CDO操作符主要分为以下几类:文信息查看文操作选取以及条选取集对比更改集四则运算集统计操作插值谱变换导入导出其他 从上述分类可以看出,CDO功能的强 ,尤其是当要集的时候,更能体现其优势所在。

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    气象:NetCDF文

    这里主要讲一下如何利用MATLAB,Python,NCLNetCDF文。 Pythonpython中有多个库提供了NetCDF文的功能,比如专门nc的netCDF4-python,scipy,osgeo,PyNIO(Linux)等。 netCDF4-python 使用 netCDF4-pythonnc是非常方便的,而且其提供了非常多的功能,并且正在不断的完善。 读取之后,在变量空间可以查看关于变量的一些信息,比如维度小。 >SST(1, :, :)以上三种方法均可以netcdf文,根不同的需要使用不同的方法。

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    .NET Core.NET5.NET6 开源项目汇总7:电商项目

    获得认证的专家徽章将使您或您的代机构更具市场价值,并在nopCommerce社区中享有更多声誉。与我们市场上的付款,配送和营自动化软千种集成。 您也可以在那里上传和售自己的插。 后台管系统包含会员管、商品管、订单管、服务商品、财务管中心、分、代、库存管、报表统计、自定义表单、文章管、广告管、商城设置、后台管、短信管、日志管等模块,强引擎 财务管:支付方式设置,支付单、退款单、用户提现管、用户账户资金流动情况、发票管中心:商品、订单、用户等级、商品品牌;优惠券、团购秒杀、拼团管:分设置、分等级、分商管 采用 LayuiAdmin(企业级中后台产品UI组库)作为后端UI框架;提供 Redis 做缓存和消息队列的;使用 Swagger 做api文档;使用 Automapper 对象映射;使用 AutoFac ;已支持 SqlServer、MySql库,论上支持所有库,并支持读写分离和多库操作;使用 Payment 作为支付宝支付、微信支付SDK;使用 Senparc.Weixin 作为微信公众号及小程序对接组

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    如何用小提升餐厅毛利率

    今天我们用另外一种方法,通过对财务统计进行分析,同时对比往期,餐饮管者往往能够便捷地了解餐厅在统计期内的客情变化,特别是可以直观地看到,采取一些策略或者是管措施后的效果。 同时,通过统计的变化,管者也可以知道最近的经营管中哪些方面的工作被忽视了,哪些方面还有提升的空间。利用统计及时调整营策略,优化菜品毛利率,将毛利率提高了不少。 同时,根点单量的统计,特价菜推出以后,还从加菜单统计中选择点击率前30位的菜品,进行10%-20%不等的降价优惠,制作成“特惠加菜谱”。顾客选择菜后可以按优惠价格点选特惠菜。 分店店长每天需向区域内客人介绍计划,询问客人的意见,特别是对于菜的意见,并了解点菜服务员是否第一时间推介菜。对于多次未按要求推介优惠措施的服务员,需第一时间上报楼面经。 通常情况下,让利是以较低的毛利率来换取更高的客流量,以期望实现更的营业额或者是招来更多的新客户。区域性让利的同时,为了保证全店毛利率持续稳定在合的比例,首先需要从非优惠区域寻找机会。

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    智能预测技术在京东的发展与实践

    以近几年为例,在前期,根预测系统的预测,仓配部门提前准备好充足的产能,等到开始,就可以直接将这些商品运往离客户最近的配送站,有效缩短了原本相对较长的供应链,提高对用户的响应速度,消费者能够明显感受到商品配送的速度越来越快 非期的量预测一般使用基线预测系统,而有则使用预测系统,模拟规则,预测商品会有多少量,反过来也可以结合GMV预测,给采规则的建议。预测系统架构? 这之中特征构建、核心算法、预测结果加工彼此不发生任何交集,通过时间序列、机器学习、神经网络等人工智能技术对分析,最后计算出预测结果推送给下游系统使用。预测系统核心技术选型? 但在京东如此庞规模的业务量下,每新增一项业务就要重新构建一算法和相辅的系统效率太低。高效的方法是按照积木论原,打开业务环节之间的强耦合关系,使之成为一个个可拆分、可配置、可组装的插。 未 来 预测技术是整个供应链管的起点,京东智能预测平台未来的优化将会朝着以下几个方向达到更智能协同的要求:预测平台的丰富,完善的方式和方法,增加更多可用的算法模型嵌入进平台中提高业务丰富度,支持业务方多元化需求

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    vivo商城系统架构设计与实践-概览篇

    基于这些痛点问题,我们一期完成系统的独立,与商城解耦,搭建出系统核心能力:优惠活动管对所有优惠活动抽象出统一的优惠模型和配置管界面,提供活动编辑、修改、查询及统计等功能。 而使用缓存就需要关注一致性问题,redis缓存还好解决,但本地缓存不就好了。因此本地缓存的使用要看业务场景,尽量是不经常变更且业务上能接受一定不一致的场景。 冷热分离对于读多写少场景对性能影响最的除了IO操作,还有就是量,在系统中也存在一些用户态,如优惠资源预占记录、用户拼团信息等。 这些都具备时间属性,存在热尾效应,部分情况下需要的都是最近的。针对这类场景对进行冷热分离是最佳选择。 、踩过的坑4.1 Redis SCAN命令使用在Redis缓存清除的过程中,存在部分缓存key是通过模糊匹配的方式进行查找并清除操作,底层依赖Redis SCAN命令。

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    设计模式学习---策略模式

    最近在看Head First 设计模式这本书,便想将自己所学的记录下来以加深解,文中肯定有许多不足之,请各位前辈们指出.什么是设计模式设计模式并不是某种开发语言中的工具,而是我们问题时的一种体现 ,平时在工作我们也总是会使用设计模式,在工作时我们会碰到各种问题,然后我们通过思考,总结.得到出自己的一问题的经验,或许我们并不知道什么是设计模式,但是对于某种问题我们已经有了一解决方案,然后通过观看它人的代码会发现别人这类问题与自己总结的相同 ,其实设计模式就是如此,它是前辈们通过量的经验总结了出了一程序设计思想,然后通过记录和分享,于是出现了现在编程中的圣经-----23种设计模式.也就是说设计模式其实并不神秘,但是它却如此的重要 注: 这一个简单的类型便是第一版的商品类的功能,但是在这里有一个巨的问题,就是策略的改变使得我们就必须更改其代码.这并符合我们的设计念,我们观察代码可以得知在这个功能中是一个可变的部分,而我们可以将可变的部分进行分离 { public void Discount() { Console.WriteLine(这是方法,我打八折); } }这个小的功能就完成了,并且我们可以感觉到在写代码时总是这样使用 从这里可以看到策略模式的两个好

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    python-txt文入库

    一.之前?二.之后存入库的(后续会进行二次,后面更新)? week_course_id`),KEY `course` (`course`)) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COMMENT=python培训课程表2;四.主要代码

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    8.11 VR扫描:Oculus 将延长夏日活动时间;HTC推限量版《英雄防线》Vive

    Oculus确认将延长Oculus Rift活动?美国VR媒体RoadtoVR透露,Oculus确认将延长Oculus Rift的夏日活动。 在Oculus的夏日活动中,包含Rift头显和Touch控制器的餐仅需399美元。该活动原计划持续6周,在8月21日结束。 VRPinea独家点评:天朝已经过了立秋,Oculus这是要将夏日延续到秋天的节奏吗?HTC推出《英雄防线》Vive装,限量80? 日前,美国表面技术公司Lampix在其PIX代币预售活动中,三分钟内募集了11111以太币(超过300万美元)。 Lampix计划募集6000万美元创建计算机视觉机器学习分布式库和Lampix生态系统。VRPinea独家点评:不愧是SXSW会最佳VRAR公司获奖者,吸金能力不容小觑。

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    猿设计11——真电商之的玩法你真的知道吗?

    一些商品多了,没卖出去,放仓库里也是有成本的,通过的价格优势快速卖出,从而达到清库存,回流货款、降低库存占用成本。(3) 提高品牌知名度。带来量,再配合广告,从而让某一品牌提高知名度。 即使没有优惠券体系的参与,的形式依然很丰富,接下来我们就聊聊比较常见的手段。(1) 直降 这个比较值观了,比如某个商品原100块,直接减20块,优惠价80块。 (3) 还记得我们讨论过的组合商品的事情吧?比如单买手机,3000块,充电宝100块,把充电宝和鼠标合起来卖,优惠50块,也就是3050。(4) 赠品几乎和装是一回事情? (8)秒杀本来和直降差不多,但是“跳楼价”的威力比较,需要单独来做,话题很,暂时设计上支持。 (9)拼团类似于拼多多的玩儿法,在设计上其实很多时候考虑的是单独的一系统来支撑,我们先设计上支持。业务的事情讲了一堆,那么这个杠杆是怎么来玩耍的呢?还记得之前在商品上设计的“供货价吗”?

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    英特尔放弃Hadoop

    3月28日消息,国外媒体报道,科技博客网站VentureBeat获悉,英特尔将宣布停止发行自家开放源代码Hadoop版本,转而支持快速增长的公司Cloudera的Hadoop版本。 企业对Hadoop的可伸缩性和开放源代码特性越来越有兴趣,对Hadoop提供支持的小型分析软厂商也日趋受到投资者青睐。 尽管售Hadoop软的支持服务似乎能轻松地带来真金白银,但英特尔的Hadoop版本从未获得巨成功,尤其是在美国市场。 在Cloudera有意涉足的市场--尤其是中国,英特尔与那里的厂商有密切合作关系,这也是英特尔放弃自家从未在全球获得成功的Hadoop版本,转而支持一个人气更高的Hadoop版本合情合。 上述知情人士称,月来英特尔一直试图与一家Hadoop公司达成类似交易,在与Cloudera合作前,英特尔与至少另外一家Hadoop公司进行了接洽。

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    猿设计12——真电商之系统设计

    今天,我们一起来聊一聊系统的思考和设计。??????说到系统的设计,上一章节我们已经提到了,的几种常见的方式——直降、满减满折、装、赠品、加价购、满赠、定金预售、拼团、加价购。 的行为涉及网站运营的成本,力度的可能导致网站亏损,因此活动的创建,不能立即生效,必须需要通过相营负责人的审核才可以进行。因此,我们简单的下审核这个事情。 ? 从整体来看,所有的都有类型,以及具体的规则,我们可以设计一个json格式的协议方便程序识别和。直降:{promoType:1,rule:” 5.00” }直降类型为1,优惠金额5元。 {promoType:5, mainSkuIds:”skuId1,skuId2”,subSkuIds: ”skuId1,skuId2”,promoMoney:”50.00”}类型为5,mainSkuIds (8)秒杀{promoType:9,rule:” 5.00” }直降类型为1,售卖金额5元。 到目前为止,的设计致完成了,家可以想一想还有什么问题?且听下回分解噢。

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    从零开始部署一个高可用的 Flink Standalone 集群

    现在的互联网公司,呈指级增长,部分公司都会成立部门,一开始会搭建一个离线的仓库,一般会使用 Hadoop + Hive + 调度工具 + Hue 构建一个离线仓,为公司其他部门提供报表 但有时候离线的往往满足不了实时性的要求,比如下面的需求: 小张,你看能不能做个监控屏实时查看活动售额(GMV)?小李,搞活动的时候能不能实时统计下网站的 PVUV 啊? 小孙,我们现在搞活动能不能实时统计量 Top5 啊?小王,我们 1 元秒杀活动中有商品被某个用户薅了 100 ,怎么都没有风控啊? 我们归纳一下需求,致就是下面的图? 但我们把问题剖开,主要有下面三个小问题 (1)实时采集 - 从哪来 (2)实时计算(3)实时下发 - 告警 或者 直接存储(消息队列、库、文系统)? 对 Flink 而言,其主要的场景就是流式,批也是流的一个极限特例了,所以 Flink 也是一款真正意义上的流批统一的引擎。

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    通过 MATLAB

    使分析师和专家有机会获得更好的见解,进行更明智的决策,但是它同时也会带来许多的挑战:可用的内存可能无法足以集,可能需要花太久的时间进行或可能流动太快而无法存储。 标准算法通常不能以合的时间或内存来集等等。目前没有任何一种单一方法可以。为此,MATLAB 提供了许多工具来解决这些挑战。在 MATLAB 中1. 64 位计算。 这使您可以在集上进行块,这些集因为太而无法保存在内存中。4. 内在的多核学。MATLAB 中的许多内置学函,如 fft、inv 和 eig 都是多线程的。 借助云计算,您无需购买或维护您自己的群集或中心就可以。8. 分布式阵列。 使用此方法,您可以针对因太而无法由单台计算机内存集,进行存储和执行计算。9。 流式算法。使用系统对象,您可以对因太或太快而无法保留在内存中的传入流执行流式

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    谈谈MATLAB

    摘要: 今天多方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化,如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去,对很多企业的部署也提出了挑战。 今天多方案都是依托Hadoop环境来做结构化和非结构化,如何把自己的Hadoop算法快速部署到实际的生产环境当中去,对很多企业的部署也提出了挑战。 下面我们就来看看他们关于分析的流程,来自MathWorks公司的资深应用工程师陈建平对记者做了相关介绍。从流程角度上看,整个可以分成4个主要步骤。 下面的图对从复杂度和规模角度对进行了一个简单分类。?陈建平介绍说:“针对不同的类型和规模,我们应该有不同的方式,才能够达到和效率的最佳化。 不管从流程上,还是从规模上,作为一个完整的开发平台,MATLAB提供了从搜集、分析、建模和应用部署等全面解决方案。

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    c++ fstream + string

    起因 (1)之前文本时,各种清洗用的都是java的File,FileReaderFileWriter,BufferedReaderBufferedWriter等类,详见java读写文(2) 应用java的原因是java里面的map非常灵活,eclipse编译器更是给力,而且ctrl可以追踪函等,详见java map的排序(3)应用java的另一个原因是java里面的string类的字符串非常灵活 没有的也可以很容易的实现split,strim等,详见c++string实现(6)最近从网上,看到了一句很经典的话,c++的风fstream类 + string类也可以非常好的文本文,让我们一起来见证 filename:要打开的文名 mode:要打开文的方式 access:打开文的属性 (3)打开方式ios::out 输出覆盖现有文 (默认的写代开方式,文不存在,创建之;若存在,则覆盖原来的内容 )ios::app输出填加之现有文末尾(追加末尾写代开方式,不覆盖原内容) ios::ate打开文并移动文指针至末尾 ios::in打开文以输入 (默认读的打开方式)ios::trunc输出文中现有内容

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