10); }; function set() { btn.style.display = (d.scrollTop + b.scrollTop > 100 source[0]; var dig = source[1]; //转换整数部分 var k1 = 0; //计小单位 var k2 = 0; //计大单位 k1 = 0; var temp = str.charAt(0); if (temp == "万" || temp == "亿") //若大单位前没有数字则舍去大单位 temp.length; i++) { value[i] = temp[i]; } return value; } 90、原生JavaScript常用的正则表达式大收集 + 12288 - 32); }else{ result += str.charAt(i); } } return result; } 100
正值如今这信息爆炸的年代，如何能从中汲取精华，于有限时间内，成为更高效的学习者，从而在激烈的竞争中更具优势，是当下每个人或企业都该思虑的问题；先前创立的 Web...
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（b） Google某一数据中心的日PUE曲线 本文即将介绍 的是比利时水侧自然冷数据中心、爱尔兰空气侧自然冷数据中心和芬兰海水直接冷却数据中心。 Kava 该数据中心利用运河的冷水带走热量：在自己修建水处理厂处理好运河水后给数据中心提供冷量，只采用冷却塔而非制冷机组来散热，这个实现了 100%水侧自然冷的机房，是谷歌的第一个完全自然冷的数据中心。 该数据中心已于2010 年上半年完成了全部工程，他们实现了 100%的空气侧自然冷却，采用直接蒸发制冷技术并且定制了个热回收单元，这是Google 在欧洲的第二个无制冷机组的数据中心。 Google 和 DLB 公司一起将其进行改造设计成数据中心。 ? 图(j) 海水制冷方案 ? 图(k) 海水制冷原理 这个数据中心的独特之处在于采用了 100%的海水散热。 图(n) 大型海水冷却泵的水锤设计 综上所述，谷歌的三个数据中心采用了完全不一样的制冷方式，但都实现了 100%的自然冷却，其设计高效、简单、可靠。因此自然冷却百家争鸣，且没有绝对的优劣。
调查数据却表明，“择校生”和“就近入学”的学业情况相差甚微，成绩优秀的比例分别是29.95%和28.48%，在良好、中等和较差等其他学业水平中，二者的数据也较为接近。 可视化”查看数据可视化专题-数据可视化案例与工具5、回复“禅师”查看当禅师遇到一位理科生，后来禅师疯了！！ 知识无极限6、回复“啤酒”查看数据挖掘关联注明案例-啤酒喝尿布7、回复“栋察”查看大数据栋察——大数据时代的历史机遇连载8、回复“数据咖”查看数据咖——PPV课数据爱好者俱乐部省分会会长招募9、回复“每日一课 ”查看【每日一课】手机在线视频集锦PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）大数据人才的摇篮！ 专注大数据行业人才的培养。每日一课，大数据（EXCEL、SAS、SPSS、Hadoop、CDA）视频课程。大数据资讯，每日分享！数据咖—PPV课数据爱好者俱乐部！
ApexSQLLog恢复误删数据 下载地址：【sqlserver数据恢复_sqlserver_ApexSQLLog2014.rar-SQLServer文档类资源-CSDN下载】 零积分，免费下载。 建表及导入数据SQL： CREATE TABLE [person] ( uid INT PRIMARY KEY IDENTITY(1,1), uName NVARCHAR(50) UNIQUE NOT VALUES ( N’张三’, N’北京’ ), ( N’李四’, N’上海’ ), ( N’王五’, N’广州’ ), ( N’小五’, N’深圳’ ) 使用ApexSQLLog查看日志文件 填写数据库连接信息 选择需要查看的数据库表 选择日期范围 选择日志呈现方式 所有日志如图 将删除的操作日志勾选，然后选择生成恢复脚本 生成恢复脚本如图
Excel催化剂历经1年4个月的开发时间，终于荣登100+个大主题功能，完成数据领域的功能大矩阵，可以说在日常的数据处理及分析上，绝大部分的共性场景已经囊括其中，是数据工作者难得一遇的优秀作品之一。 功能大模块 在100+的主题功能中，以下将尝试通过几个维度来作简单的梳理，希望能够对初次接触的朋友们可以更加清晰地了解Excel催化剂能够给自己的日常工作带来哪些的便利和帮助。 结合Excel催化剂开发的一系列功能增强，让整个数据流程更加地通畅，对数据人员的技能要求、技术水平等降低一大个档次，低门槛地实现数据转换为价值的目标。 第88波-批量提取pdf文件信息（图片、表格、文本等） 除图像的提取外，还有一个非常大的刚需领域，是将非图像存储方式的pdf文件中的数据提取出来。 第100波-透视多行数据为多列数据结构 有些数据结构，返回的同样为非标准数据表结构，一列内容中混杂了多种指标数据，需要进行透视的展开操作，同样对这样的场景实现了一键完成的简单快捷功能封装。
= str.replace(/yyyy|YYYY/, this.getFullYear()); str = str.replace(/yy|YY/, (this.getYear() % 100 (this.getYear() % 100).toString() : '0' + (this.getYear() % 100)); str = str.replace(/MM/, (this.getMonth
需求1->底层表结构变更：数据量非常大的情况下，数据表增加了一些属性，删除了一些属性，修改了一些属性。 ? 需求2->分库个数变换：由于数据量的持续增加，底层分库个数非成倍增加。 ? 除了影响服务的可用性，这个方案还有一个缺点，就是必须在指定时间完成升级，这个对研发、测试、运维同学来说，压力会非常大，一旦出现问题例如数据不一致，必须在规定时间内解决，否则只能回滚。 步骤二：研发一个数据迁移工具，进行数据迁移。这个数据迁移工具和离线迁移工具一样，把旧库中的数据转移到新库中来。 步骤四：在持续重放日志，追平数据的过程中，研发一个数据校验的小工具，将旧库和新库中的数据进行比对，直到数据完全一致。 步骤二：研发一个数据迁移工具，进行数据迁移。这个数据迁移工具在本文中已经出现第三次了，把旧库中的数据转移到新库中来。
GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。 Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。 介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。 92、Highcharts Highcharts是一个JavaScript API与jQuery的集成，全球最大的100家公司中有61家正在使用它。图表使用SVG格式，并使用VML支持旧版浏览器。 100、Pentaho BI Pentaho BI 平台不同于传统的BI 产品，它是一个以流程为中心的，面向解决方案（Solution）的框架。
05 Datale 由探码科技研发的一款基于Hadoop的大数据平台开发套件，RAI大数据应用平台架构。 HDFS能提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。 12 GlusterFS 一个集群的文件系统，支持PB级的数据量。 GlusterFS 通过RDMA和TCP/IP方式将分布到不同服务器上的存储空间汇集成一个大的网络化并行文件系统。 Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据。同时，Flume支持对数据进行简单处理，并写入各种数据接受方（可定制）。 介于关系数据库和非关系数据库之间的开源产品，是非关系数据库当中功能最丰富、最像关系数据库的产品。
sort=created 请问，在家里攒一套 100TB-200TB 的存储有什么架构方案可以借鉴的？ 假定你搭个 100个结点的集群，每个结点就是 100TB，然后每个结点以 175MB 的速度写入，大约需要一个星期写满，这还不包括冗余。 MapReduce是分布式计算框架，GFS（Google File System）是分布式文件系统，BigTable是基于Google File System的数据存储系统，这三大组件组成了Google Spark与Hadoop最大的不同点在于，Hadoop使用硬盘来存储数据，而Spark使用内存来存储数据，因此Spark可以提供超过Hadoop100倍的运算速度。 Hadoop，Spark和Storm是目前最重要的三大分布式计算系统，Hadoop常用于离线的复杂的大数据处理，Spark常用于离线的快速的大数据处理，而Storm常用于在线的实时的大数据处理。
持反方观点，为大技术时代的到来欢呼的，一位是北京大学光华管理学院新媒体营销研究中心副主任苏萌，另一位是日本政治家、内阁成员山本一太。 他提出“一台电脑论”，即科学家们研究所需的数据，最好用一台电脑就能装下，否则数据处理会过于繁琐，无助于解决问题。他结合自身经验说，随着数据量的增大，研究的准确性一开始会随之上升，但很快就会趋平。 这有三个原因：一是因为不同机构间的数据还未真正流动起来，目前还只是数据“孤岛”；二是完整的生态产业链还未形成，尽管通过行为数据分析已能够分辨出一个消费者的喜好，但从供应到购买的链条还没建成；三是因为数据分析人才仍然极度匮乏 一位听众挑战正方，说，你们认为大数据过于庞杂纷繁，反而解决不了问题，那是不是说，当处理数据的计算工具变得足够好时，大数据就会变得有用？ 正如Howard在发表“失败感言”时所说，“我们并非反对数据，只是反对大而无当的数据，数据本身当然非常重要”。人类已经并将继续产生日益庞大的数据，或许不论我们接受与否，大数据时代都已到来。
近日，汤森路透 (Thomson Reuters) 发表首份 “全球百大科技领导企业”名单 (The Top 100 Global Technology Leaders) 微软称冠 ? 其他跻身前10大的科技巨擘 包括苹果、Alphabet Inc ? IBM及德州仪器 台积电、思爱普 及埃森哲也都名列前10强 其余90家企业并未排名 中国大陆企业腾讯、联想 和中兴也入围此榜单 ? 名单上的百大科技公司中，45%的总部设于美国。 ? 日本及中国台湾各有13家，同时并列第二多；之后为印度，有五家。 以洲别来看，北美洲以47家居冠，其次为亚洲的38家，欧洲有14家，澳洲有一家。 “全球百大科技领导企业”名单 (List of Thomson Reuters Top 100 Global Tech Leaders)(按首字母排序) 公司/总部所在国家或地区 埃森哲(Accenture
答：在数据里做插入操作的时候，整体时间的分配是这样的： 链接耗时 （30%） 发送query到服务器 （20%） 解析query （20%） 插入操作 （10% * 词条数目） 插入index （10% MySQL插入数据在写阶段是独占的，但是插入一条数据仍然需要解析、计算、最后才进行写处理，比如要给每一条记录分配自增id，校验主键唯一键属性，或者其他一些逻辑处理，都是需要计算的，所以说多线程能够提高效率 ，以后只需传入参数，避免了数据库每次都编译SQL语句，因此性能更好。 SQL解析，能够插入多条数据。 /// /// 执行多条SQL语句，实现数据库事务。
想象一下如果你必须在几个星期内迁移数以亿计的数据和100多个服务项目，同时还要保持UBER被几百万的乘客正常使用，这是多么艰巨的任务啊！ 数据大迁移的日期定为万圣节（10月31日），而这恰是交通量会非常高的一天。 到2014年年初，该架构已演变成接近100个服务项目的真正以服务为导向的体系结构了。该系统的高层次的图像如下： ? 上面图中的大问题是：我们仍然依赖于单一的PostgreSQL （数据库管理系统）来存储大部分的数据。下面的饼图显示了数据是如何在数据库中分配的： ? 在真正可以开始大迁移之前，第一个任务是从用户身份到用户唯一识别码的迁移，因为原代码依赖于自动递增的PostgreSQL 数据库标识符。几百条SQL查询需要被重写。
但是，应该考虑到 InnoDB 表是不可变的，这意味着每个 ALTER TABLE 语句都将所有的数据复制到一个新的表中。当需要迁移已经存在的数据库时，这会更加糟糕。 此外，在删除帐户的情况下，删除用户的数据是 O(1) 量级的操作。这是非常重要的，因为如果你需要从大表中删除大量的值，MySQL可能会决定使用错误的索引或不使用索引。 他还深入探讨了如何规划你的数据表。 如果我们不能及时重新分区， 2017-05-17 以后的所有数据都将储存在 future，确保我们不会丢失任何数据。 start也是一个安全网。 MySQL 和 Node.js 大规模数据删除示例 现在我们来看一下数据删除。你可以在这里看到整个代码。
数据结构 合抱之木,生于毫末;九层之台,起于累土;千里之行,始于足下 ——老子 1 每日一练
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