在没有 fsync 把数据从内存刷新到硬盘中，我们不能保证数据在断电或程序退出时之后依然存在
数据专业人员经常做的工作之一是将多个数据集追加到一起。无论这些数据集是包含在一个 Excel 工作簿中，还是分布在多个文件中，问题是它们需要被纵向【追加】到一个表中。
上次讲到 Raft 领导者选举：「图解 Raft 共识算法：如何选举领导者？」，接着这个话题继续跟大家聊下关于 Raft 日志复制的一些细节。
我们使用read读取数据集时，可以先通过info 方法了解不同字段的条目数量，数据类型，是否缺失及内存占用情况
Python 中的换行符用于标记行的结尾和新行的开始。如果你想将输出打印到控制台并使用文件，那么你非常需要知道如何使用它。
如果你经常使用 Linux 命令行，那么使用 history（历史）命令可以有效地提升你的效率。本文将通过实例的方式向你介绍 history 命令的 15 个用法。 使用 HISTTIMEFORMAT
【补充说明】MTO导入模块针对项目使用情况进行了优化升级；导入MTO不用校验和登记编码了，系统在后台自动处理，简化了操作。
本文将告诉大家如何在 SemanticKernel 框架内定义自定义的变量和如何开发自定义的技能
一种可以容纳多份数据的数据类型，容纳的每一份数据称之为1个元素 每一个元素，可以是任意类型的数据，如字符串、数字、布尔等。
导语：Power Query 是可证明的，在这个星球上性价比最高的数据处理工具，如果你的工作中需要处理数据，注意，是处理，不是分析，那么此工具必须掌握。对此，90%的鼠标点击，5%的猜测以及5%的公式能力足以。本文来自《Master Your Data》的第十章，非常重要，必须掌握。
导语 | 本文推选自腾讯云开发者社区-【技思广益 · 腾讯技术人原创集】专栏。该专栏是腾讯云开发者社区为腾讯技术人与广泛开发者打造的分享交流窗口。栏目邀约腾讯技术人分享原创的技术积淀，与广泛开发者互启迪共成长。本文作者是腾讯后端开发工程师刘国强。 使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。 kafka的整体结构 下图展示了很多关于kafka的细节，暂时
说到日志，它就是一个将有序序列的不可变记录记下来，并将此记录可靠地保存下来的最简单的方法。如果想要构建一套数据密集型分布式服务，你可能需要一两套日志。在Facebook，我们构建了许多用来存储和处理数据的大型分布式服务。在Facebook，我们如何做到想要即连接数据处理管道的两个阶段，又无需担心数据流管控或数据丢失的呢？就是让一个阶段写入日志，另一个阶段从这个日志读取。那么如何去维护一个大型分布式数据库的索引呢？就是先让索引服务以适当的顺序应用索引更改，然后再来读取更新的日志。那要是有一个系列需要一周后再以特定顺序执行的工作呢？答案就是先将它们写入日志，让日志使用者滞后一周再来执行。一个拥有足够能力进行写入排序的日志系统，可以将你希望拥有分布式事务的梦想成为现实。既然如此，要是有持久性方面的顾虑？那就去使用预写日志吧。
Python 中的文件处理是一种功能强大且用途广泛的工具，可用于执行各种操作。但是，在编写 Python 程序时，我们需要考虑文件处理的优缺点，以确保代码安全、可靠且性能良好。
分片是 Elasticsearch 最小的工作单元。但是究竟什么是一个分片，它是如何工作的？
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2022年8月，成都不再像以往一样突发暴雨，而是持续高温天气，最高温度42°，在8月第三周15号开始，陆陆续续成都多个写字楼限电，工业用电直接关停，空调不能使用，大多都居家远程办公或放假几天，政府的目标是优先保证生活用电，恰巧作者所在的写字楼中途有次突然断电，我们的多个服务下线，其中就有物理机单机redis数据和集群redis数据丢失的情况，接下来我就redis的存储方案做一个简单的介绍：
Redis 的持久化功能是区别于 Memcached 显著特性，数据持久化可以保证系统在发生宕机和重启后数据不会丢失，对于 redis 这种存储在内存中的数据库显得尤为重要。 在 Redis 4.0 以前数据持久化的方式主要有两种
想想现实生活中的情况。你是一位在森林里测量树木的野外生物学家。你选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。接下来，你再选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。然后，你再选一棵树，测量它的直径和高度，把它们写在你的笔记本上，估计它的总体积。
redis是内存数据库，如果不将内存中的数据库状态保存到磁盘，那么一但服务器进程退出，服务器中的数据库状态也会消失，所有redis提供了持久化功能 redis 提供了两种持久化的方式，分别是RDB（Redis DataBase）和AOF（Append Only File）。 RDB，简而言之，就是在不同的时间点，将 redis 存储的数据生成快照并存储到磁盘等介质上； AOF，则是换了一个角度来实现持久化，那就是将 redis 执行过的所有写指令记录下来，在下次 redis 重新启动时，只要把这些写指令从前到后再重复执行一遍，就可以实现数据恢复了。 其实 RDB 和 AOF 两种方式也可以同时使用，在这种情况下，如果 redis 重启的话，则会优先采用 AOF 方式来进行数据恢复，这是因为 AOF 方式的数据恢复完整度更高。 如果你没有数据持久化的需求，也完全可以关闭 RDB 和 AOF 方式，这样的话，redis 将变成一个纯内存数据库，就像 memcache 一样。
Kafka 中消息是以 topic 进行分类的，生产者生产消息，消费者消费消息，都是面向 topic的。
然而，与其它编程语言不同，数组在 Python 中不是一个内置的数据结构。Python 使用列表取代传统的数组。
Linux世界充满了乐趣，我们越深入进去，就会发现越多有趣的事物。我们会努力给你提供一些小技巧，让你和其他人有所不同，下面就是我们准备的3个小技巧。
sed 是 Linux系统自带的流式编辑器（流式编辑器是指处理处理输入流或文本流中的数据），不同于普通的交互式文本编辑器（比如 vim），sed 编辑器根据命令来处理数据流中的数据。
1.标准输入(stdin)是指令数据的输入，代码为0，使用<或者<<,默认是键盘。
可以在指定的时间间隔内生成数据集的时间点快照（point-in-time snapshot）。
WAL 是 Write Ahead Log 的简称，通常叫做预写日志，是为了预防内存崩溃，保证数据不丢失的常用手段。WAL 是 LSM 存储模型中重要的组件，在 LotusDB 当中的重要性是一样的。
由于需要记录Redis的每条写命令，因此AOF不需要触发，下面介绍AOF的执行流程。 AOF的执行流程包括： 命令追加(append)：将Redis的写命令追加到缓冲区aof_buf； 文件写入(write)和文件同步(sync)：根据不同的同步策略将aof_buf中的内容同步到硬盘； 文件重写(rewrite)：定期重写AOF文件，达到压缩的目的。
今天将聊的是每个用过Linux控制台的朋友都知道的一个存在：terminal的历史记录。关于它最常见的操作就是使用上下方向键进行历史命令的切换。刚接触命令行的同学会觉得这样就找到历史的操作真的非常棒。但是用的久了，会觉得每次上下键查看太烦人，甚至会有很多疑问和其他的一些需求。比如：
函数可以让我们将一个复杂功能划分成若干模块，让程序结构更加清晰，代码重复利用率更高。
在Python编程中，文件操作是一项基本技能。通过文件操作，我们可以读取文件的内容、向文件写入数据，甚至可以对文件进行追加和删除操作。在本文中，我们将详细介绍如何在Python中进行文件的读写、追加和删除操作，并给出一些应用场景。
大家好，前面介绍了Access数据库表部分的内容，后面开始介绍Access数据库查询部分的内容。
ListWidget列表框组件，该组件与TreeWidget有些相似，区别在于TreeWidget可以实现嵌套以及多字段结构，而ListWidget组件则只能实现单字段结构，ListWidget组件常用于显示单条记录，例如只显示IP地址，用户名等数据，如下笔记是本人在开发中经常用到的一些基本操作技巧，包括列表框组件的基本操作方法。
二、管道 1.管道 （1）是什么? 命令从 标准输入 到 读取数据，并将 数据 发送到 标准输出 的能力，是使用了名为 管道 的 shell特性。 （2）管道操作符“|”（怎么做） 使用管道操
Hudi Cleaner（清理程序）通常在 commit和 deltacommit之后立即运行，删除不再需要的旧文件。如果在使用增量拉取功能，请确保配置了清理项来保留足够数量的commit(提交)，以便可以回退，另一个考虑因素是为长时间运行的作业提供足够的时间来完成运行。否则，Cleaner可能会删除该作业正在读取或可能被其读取的文件，并使该作业失败。通常，默认配置为10会允许每30分钟运行一次提取，以保留长达5（10 * 0.5）个小时的数据。如果以繁进行摄取，或者为查询提供更多运行时间，可增加 hoodie.cleaner.commits.retained配置项的值。
sed 全名为 stream editor，流编辑器，用程序的方式来编辑文本。sed 与vim等编辑器不同，sed 是一种非交互式编辑器(即用户不必参与编辑过程)，它使用预先设定好的编辑指令对输入的文本进行编辑，完成之后再输出编辑结构。
1. 简介 sed 是非交互式的编辑器。它不会修改文件，除非使用 shell 重定向来保存结果。默认情况下，所有的输出行都被打印到屏幕上。 sed 编辑器逐行处理文件（或输入），并将结果发送到屏幕。具
Redis 是内存数据库，数据都是存储在内存中，为了避免进程退出导致数据的永久丢失，需要定期将 Redis 中的数据以数据或命令的形式从内存保存到本地磁盘。当下次 Redis 重启时，利用持久化文件进行数据恢复。Redis 提供了 RDB 和 AOF 两种持久化机制，前者将当前的数据保存到磁盘，后者则是将每次执行的写命令保存到磁盘（类似于 MySQL 的 Binlog）。本文将详细介绍 RDB 和 AOF 两种持久化方案，包括操作方法和持久化的实现原理。
输出重定向和追加重定向是Shell中非常有用的功能，可以将命令的输出结果保存到文件中，而不是在终端上显示(这也是为什么叫做重定向)。这对于日志记录、数据存储等操作非常有用。
在实际应用中，往往对一个Topic下的消息还会有不同的细分，消费方会根据细分的类型消费Topic中特定的一部分消息，这就涉及到了消息过滤。
使用kafka可以对系统解耦、流量削峰、缓冲，可以实现系统间的异步通信等。在活动追踪、消息传递、度量指标、日志记录和流式处理等场景中非常适合使用kafka。这篇文章主要介绍下kafka中的基本概念。
为了更方便的进行数据读写，消息在磁盘底层的文件目录设计，都需要关注和解决什么问题呢：
GN语法 设计理念 编写构建文件不应该是一个创造性的努力。理想情况下，两个人应该产生相同的构建文件来实现相同的需求。除非绝对需要，否则不应有任何灵活性。做越多的事情越可能产生致命的错误。 定义应该比代码更像代码。我不想编写或调试Prolog。但是我们团队的每个人都可以编写和调试C ++和Python。 构建语言应该被视为构建应该如何工作。表达任意事物不一定容易甚至不可能。我们应该改变源代码和工具，使构建变得更简单，而不是把所有事情都变得更复杂以符合外部要求（在合理的范围内）。 在有意义的时候就像Blaze一
Redis 是基于内存的数据库, 服务一旦宕机, 内存中的数据将全部丢失. 通常来说可以通过数据库来恢复这些数据, 但这会给数据库带来非常大的读压力, 并且这个过程会非常缓慢, 并导致程序响应慢, 因此 Redis 提供了把内存数据持久化到硬盘, 并通过备份文件来恢复数据的功能, 即持久化机制.
在名称上，用回加载项这个名称，防止大家和OFFICE的叫法对不上，OFFICE加载项，现在有3类，分别是COM加载项，普通加载项和Web加载项。
Python提供多种数据类型来存放数据项集合，主要包括序列（列表list和元组tuple），映射（如字典dict），集合（set），下面对这几种一一介绍：
Redis还能对AOF文件进行后台重写,使得AOF文件的体积不至于过大. 如果你只希望你的数据在服务器运行的时候存在,你也可以不使用任何持久化方式. 你也可以同时开启两种持久化方式, 在这种情况下, 当redis重启的时候会优先载入AOF文件来恢复原始的数据,因为在通常情况下AOF文件保存的数据集要比RDB文件 保存的数据集要完整.
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