VFP双表事务处理，双表是指本地表和远程表同时加上事务，这样本地表和远程表，要么同时成功，要么同时失败。...事务是为了保证所处理数据的完整性，如n个相关表被同时修改,在保存数据时，要么全部保存，要么都不保存，这只有用事务来实现。 举例： 入库单增加了一个物料，库存表的相应也应该增加。...如果入库单保存成功，库存表没有保存成功，便会出现数据不一致。而加上事务之后，如果库存表没有保存成功，入库单的数据也会回滚，便不保存。...用try结构来处理事务，比用IF每句判断要简单明快得多，我见过许多人写的事务，那个就复杂，看得头晕晕的。...VFP双表事务 Begin Transaction &&临时表事务 Try SQLSetprop(nDatasource,'transactions',2) &&手动事务处理
消息队列是越来越多的实时计算场景下得到应用，而在实时计算场景下，重复消息的情况也是非常常见的，针对于重复消息，如何处理才能保证系统性能稳定，服务可靠？...今天的大数据开发学习分享，我们主要来讲讲消息队列如何处理重复消息？...也就是说，没什么消息可靠性保证，允许丢消息。一般都是一些对消息可靠性要求不太高的监控场景使用，比如每分钟上报一次机房温度数据，可以接受数据少量丢失。 At least once：至少一次。...更加通用的方法是，给数据增加一个版本号属性，每次更新数据前，比较当前数据的版本号是否和消息中的版本号一直，如果不一致就拒绝更新数据，更新数据的同时将版本号+1，一样可以实现幂等更新。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理重复消息，以上就为大家做了基本的介绍了。消息队列在使用场景当中，重复消息的出现不可避免，那么做好相应的应对措施也就非常关键了。
实时消息流处理，是当前大数据计算领域面临的常见场景需求之一，而消息队列对实时消息流的处理，常常会遇到的问题之一，就是消息积压。今天的大数据开发学习分享，我们就来聊聊，消息队列如何处理消息积压？...一般来说，消息积压的直接原因一定是系统中的某个部分出现了性能问题，来不及处理上游发送的消息，才会导致消息积压。...如果是一个离线系统，它在性能上更注重整个系统的吞吐量，发送端的数据都是来自于数据库，这种情况就更适合批量发送。可以批量从数据库读取数据，然后批量来发送消息，同样用少量的并发就可以获得非常高的吞吐量。...如果是单位事件发送的消息增多，比如说是赶上大促或者抢购，短时间内不太可能优化消费端的代码来提升消费性能，唯一的方法是通过扩容消费端的实例来提升总体的消费能力。...关于大数据开发学习，消息队列如何处理消息积压，以上就为大家做了基本的介绍了。消息积压是实时流处理常见的问题之一，掌握常见的解决思路和方案，还是很有必要的。
图片Pandas reindex方法进行索引重置在数据分析和处理过程中，经常需要对数据进行索引的重置或重新排序。...Pandas是一种功能强大的数据处理工具，其中的reindex方法可以帮助我们实现索引的重置操作。本文将介绍Pandas的reindex方法以及其在数据处理中的应用。...引言在数据分析和处理中，索引的重置是一项常见任务。索引的重置可以按照特定的顺序重新排序数据，也可以生成新的索引标签以适应数据的变化。...reindex方法可以重新排序现有数据，并根据需要插入缺失的数据。该方法的灵活性使得我们可以在数据处理过程中轻松地调整和重置索引。...最终的输出结果显示了按照新索引顺序排列的Series数据。缺失数据处理reindex方法还可以用于处理缺失的数据。
当前，随着电商节日的增多（6.18、双十一、双十二）、平台拉新趋于频繁，大促活动也越来越普遍。作为一个电商平台，每年都会有一次，甚至几次的流量“大考”。...现在，我们直接切入主题--数据库如何 积极应对，全力保障 大促活动。这个题目分解为三个部分进行讲解： 第一部分，准备工作；第二部分，大促进行时；第三部分，大促后复盘。...“功夫在诗外”，同样，大促活动下数据库稳定、顺畅的运行，主要工作在大促前的准备上，所以，准备工作是重点。 一.大促前准备工作 1.对大促活动应该尽可能地去了解，去熟悉。...2.梳理大促活动用到的系统链路，对链路上的系统和应用有个较为清晰的了解，制作大促活动全链路的数据库流程图。 3.梳理链路上的数据库资源。...预案应包括：备用物理资源有哪些，常见需要DBA参与的业务数据更新需求有哪些，用于修复故障可能用到的操作命令，变更及异常处理的审批流程，虚拟IP漂移的操作命令。
Hive综合案例 本案例对视频网站的数据进行各种指标分析，为管理者提供决策支持....为了分析数据时方便对存在多个子元素的数据进行操作，我们首先进行数据重组清洗操作。即：将所有的类别用“&”分割，同时去掉两边空格，多个相关视频id也使用“&”进行分割。...* 这个工具类方法，主要是用于清洗数据 * ? ? * @param line * ? ? * @return * ? ? ...2) 向category展开的表中插入数据。 3) 统计对应类别（Music）中的视频热度。...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
对于Mysql，可以监听其binlog日志，并输出到消息队列完成订阅，而腾讯云上有各种各样数据库，还有一些自研的数据库，都让用户来自研对接的方式显然成本太高，所以腾讯云推出了数据订阅任务，满足用户实时处理数据库数据变更的诉求...因此在处理时需要根据Kafka 中的每条消息的消息头中都带有分片信息进行划分处理。...这个分包的逻辑就是为了处理这种单行变更消息很大的场景。...数据订阅任务会将binlog数据先转化为Entries并将其序列化，再对序列化后的数据进行分包处理，因此在消费端，需要将多个分包的消息全部收到，才能解析成Entries处理。..., e); } } } 在数据同步的任务场景中，处理数据源产生的binlog消息是一定要保证顺序的（不一定是全局顺序），例如对同一条数据的2次更新在处理时乱序的话，可能会导致最终更新目标表的结果不正确
()方法处理后输出结果数据记录的类型。...基于顺序的处理，需要注意。 4) Broadcast State 在Checkpoint 时，每个Task 都会Checkpoint 广播状态。... broadcastState.clear(); //最后将最新的广播流数据放到state中（更新状态数据） ...Integer>, Map>> connectDS = logDS.connect(broadcastDS); //--4.处理连接流中的数据...Tuple2>> broadcastState = ctx.getBroadcastState(descriptor); //清理广播数据后再重新广播新数据
达观数据是为企业提供大数据处理、个性化推荐系统服务的知名公司，在应对海量数据处理时，积累了大量实战经验。...其中达观数据在面对大量的数据交互和消息处理时，使用了称为DPIO的设计思路进行快速、稳定、可靠的消息数据传递机制，本文分享了达观数据在应对大规模消息数据处理时所开发的通讯中间件DPIO的设计思路和处理经验...一、数据通讯进程模型 我们在设计达观数据的消息数据处理机制时，首先充分借鉴了ZeroMQ和ProxyIO的设计思想。...假设：三个proxy server的属于同一epoll thread，且三个proxy server假设都处理能力无限大。...十、 全文总结 达观数据在处理大规模数据方面有多年的技术积累，DPIO是达观在处理大数据通讯时的一些经验，和感兴趣的朋友们分享。未来达观数据将不断分享更多的技术经验，与大家交流与合作。
文章目录 前言 本篇环境 结果展示 项目结构 前言 这一篇是最终篇，也是展示数据分析之后的结果的一篇。...其他文章： 淘宝双11大数据分析（环境篇） 淘宝双11大数据分析（数据准备篇） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-上） 淘宝双11大数据分析（Hive 分析篇-下） 淘宝双11大数据分析（Spark
Spark的任务调度就是如何组织任务去处理RDD中每个分区的数据，根据RDD的依赖关系构建DAG，基于DAG划分Stage，将每个Stage中的任务发到指定节点运行。...Spark中DAG生成过程的重点是对Stage的划分，其划分的依据是RDD的依赖关系，对于不同的依赖关系，高层调度器会进行不同的处理。...对于窄依赖，RDD之间的数据不需要进行Shuffle，多个数据处理可以在同一台机器的内存中完成，所以窄依赖在Spark中被划分为同一个Stage； 对于宽依赖，由于Shuffle的存在，必须等到父RDD...的Shuffle处理完成后，才能开始接下来的计算，所以会在此处进行Stage的切分。...准确的说：一个task处理一串分区的数据，整个计算逻辑全部走完。
artifactId>junit 4.12 使用文件系统方式访问数据...Path("/hello/mydir/test")); fileSystem.close(); } 8、小文件合并 由于 Hadoop 擅长存储大文件，因为大文件的元数据信息比较少...，如果 Hadoop 集群当中有大量的小文件，那么每个小文件都需要维护一份元数据信息，会大大的增加集群管理元数据的内存压力，所以在实际工作当中，如果有必要一定要将小文件合并成大文件进行一起处理,可以在上传的时候将小文件合并到一个大文件里面去小文件合并...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
Kafka配额限速机制 生产者和消费者以极高的速度生产/消费大量数据或产生请求，从而占用broker上的全部资源，造成网络IO饱和。有了配额（Quotas）就可以避免这些问题。...--alter --add-config 'producer_byte_rate=1048576' --entity-type clients --entity-default 运行基准测试，观察生产消息的速率...2181 --alter --add-config 'consumer_byte_rate=1048576' --entity-type clients --entity-default 运行基准测试，观察消息消费的速率...本文由 Lansonli 原创，首发于 CSDN博客 大数据系列文章会每天更新，停下休息的时候不要忘了别人还在奔跑，希望大家抓紧时间学习，全力奔赴更美好的生活✨
会上发布的《中国大数据技术与产业发展白皮书(2014年)》预测， 2015年我国大数据产业发展将主要有以下十大特点。...大数据分析的核心是从数据中获取价值，价值体现在从大数据中获取更准确、更深层次的知识，而非对数据的简单统计分析。...二、数据科学带动多学科融合，但是数据科学作为新兴的学科，其学科基础问题体系尚不明朗，数据科学自身的发展尚未成体系。在大数据时代，随着社会的数字化程度逐步加深，越来越多的学科在数据层面趋于一致。...三、跨学科领域交叉的数据融合分析与应用将成为今后大数据分析应用发展的重大趋势。大数据技术发展的目标是应用落地，因此大数据研究不能仅仅局限于计算技术本身。...五、大数据多样化处理模式与软硬件基础设施逐步夯实，内存计算将继续成为提高大数据处理性能的主要手段。 六、大数据安全会持续令人担忧。 七、新的计算模式取得突破。 八、各种可视化技术和工具提升大数据分析。
A用户在 11:01:00 对 App 进行操作，B用户在 11:02:00 操作了 App， 但是A用户的网络不太稳定，回传日志延迟了，导致我们在服务端先接受到B用户的消息，然后再接受到A用户的消息，...消息乱序了。...答案: 应该算A成功,因为A确实比B操作的早,但是实际中考虑到实现难度,可能直接按B成功算 也就是说，实际开发中希望基于事件时间来处理数据，但因为数据可能因为网络延迟等原因，出现了乱序，按照事件时间处理起来有难度...示例4 在实际环境中，经常会出现，因为网络原因，数据有可能会延迟一会才到达Flink实时处理系统。...，那么可能处理的结果不是我们想要的甚至出现数据丢失的情况，所以需要一种机制来解决一定程度上的数据乱序或延迟到底的问题！
数据源与格式 数据分析处理中，数据可以分为结构化数据、非结构化数据及半结构化数据。 1）、结构化数据（Structured） 结构化数据源可提供有效的存储和性能。...2）、非结构化数据（UnStructured） 相比之下，非结构化数据源通常是自由格式文本或二进制对象，其不包含标记或元数据以定义数据的结构。...json 数据 实际项目中，有时处理数据以JSON格式存储的，尤其后续结构化流式模块：StructuredStreaming，从Kafka Topic消费数据很多时间是JSON个数据，封装到DataFrame...-API SparkSQL提供一套通用外部数据源接口，方便用户从数据源加载和保存数据，例如从MySQL表中既可以加载读取数据：load/read，又可以保存写入数据：save/write。...与DataFrameReader类似，提供一套规则，将数据Dataset保存，基本格式如下： SparkSQL模块内部支持保存数据源如下： 所以使用SpakrSQL分析数据时，从数据读取，到数据分析及数据保存
RDD弹性分布式数据集核心点示意图如下： 本地List集合 | 单机硬盘存储 RDD分布式集合 | HDFS分布式存储 分布式的List RDD的5大特性 RDD 数据结构内部有五个特性（摘录RDD...第一个：A list of partitions 一组分片(Partition)/一个分区(Partition)列表，即数据集的基本组成单位； 对于RDD来说，每个分片都会被一个计算任务处理，分片数决定并行度...按照"移动数据不如移动计算"的理念，Spark在进行任务调度的时候，会尽可能选择那些存有数据的worker节点来进行任务计算。...（数据本地性） RDD 是一个数据集的表示，不仅表示了数据集，还表示了这个数据集从哪来、如何计算，主要属性包括五个方面（必须牢记，通过编码加深理解，面试常问）： RDD将Spark的底层的细节都隐藏起来...（自动容错、位置感知、任务调度执行，失败重试等），让开发者可以像操作本地集合一样以函数式编程的方式操作RDD这个分布式数据集，进行各种并行计算，RDD中很多处理数据函数与列表List中相同与类似。
---- 单聊 单聊功能其实很简单的，就是数据包的发送，接收。...REG_TYPE, //正常注册 REG_MSG_ACK, //注册相应消息 ONE_CHAT_MSG, //一对一聊天消息 GROUP_CHAT_MSG...比较复杂一点的是处理离线消息。 ---- 离线消息处理 开一个专门处理离线消息的文件，offlinemessagemodel.cpp，头文件配上。...1、在发送消息的时候判断对方是否在线，不在线则存储离线消息。...2、在登录的时候加载离线消息，一般消息会很多，所以用容器来存储。 3、容器选择vector，便于直接序列化/反序列化。
关于双偏振雷达数据处理和可视化之前在github发过matlab版的程序，以前的推送也专门说过气象数据处理：气象雷达数据II。...之所以想要再次更新是因为Python中有了更好的处理雷达数据的库--PyART，相较于之前发布的matlab程序而言，整体的设计都要好太多，所以就有了加入国内雷达数据到此库的想法。...国内S波段雷达数据读取的API已经添加了，而C波段双偏振多普勒雷达数据的读取API一直搁浅，其实整个程序在去年夏天已经完成，但因为存在一些小问题，一放就是差不多一年时间，这两天抽个时间把问题解决了。...更多的使用方法和PyART提供的示例类似或见上述github链接中关于S波段雷达处理的NoteBook示例。 如有问题欢迎在github提issue，欢迎fork和PR。
数据预处理就是对采集到的原始数据进行清洗、填补、平滑、合并、规格化以及检查一致性等。这个处理过程可以帮助我们将那些杂乱无章的数据转化为相对单一且便于处理的构型，以达到快速分析处理的目的。...因此要对数据过滤、去噪，从而提取出有效的数据。 数据清理主要包含遗漏值处理（缺少感兴趣的属性）、噪音数据处理（数据中存在着错误、或偏离期望值的数据）、不一致数据处理。...一）大数据面临的存储管理问题 ●存储规模大 大数据的一个显著特征就是数据量大，起始计算量单位至少是PB，甚至会采用更大的单位EB或ZB，导致存储规模相当大。...●不断加密 任何类型的数据对于任何一个企业来说都是至关重要的，而且通常被认为是私有的，并且在他们自己掌控的范围内是安全的。 然而，黑客攻击经常被覆盖在业务故障中，最新的网络攻击活动在新闻报道不断充斥。...五、大数据应用 大数据技术能够将隐藏于海量数据中的信息和知识挖掘出来，为人类的社会经济活动提供依据，从而提高各个领域的运行效率，大大提高整个社会经济的集约化程度。
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