公司使用gitlab 来托管代码,日常代码merge request以及其他管理是交给测试，鉴于操作需经常打开网页,重复且繁琐，所以交给Python管理。
读完本章你就能上手使用 Git 了。本章将介绍几个最基本的，也是最常用的 Git 命令，以后绝大多数时间里用到的也就是这几个命令。读完本章，你就能初始化一个新的代码仓库，做一些适当配置；开始或停止跟踪某些文件；暂存或提交某些更新。我们还会展示如何让 Git 忽略某些文件，或是名称符合特定模式的文件；如何既快且容易地撤消犯下的小错误；如何浏览项目的更新历史，查看某两次更新之间的差异；以及如何从远程仓库拉数据下来或者推数据上去。
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Oracle体系结构由实例和一组数据文件组成，实例由SGA内存区，SGA意思是共享内存区，由share pool(共享池)、data buffer(数据缓冲区)、log buffer(日志缓冲区)组成
代码托管中心的任务：维护远程库 局域网环境下：GitLab服务器 外网环境下：码云
今天同事突然问我，由于在给老大的开源项目提 pr 的时候，自己比较长时间没有 rebase 的老大的项目 master 分支了，而自己提交的 commit 又很多，有些 commit 又是实验性质的，乱七八糟的（其实就是没有用熟 git…），还有不少和老大的代码冲突了。提交代码的时候，老大要求精简一下 commit 否则其他人在看项目的演进的时候会一头雾水的。
版本控制 工作中常常因修改某段代码，而导致全局崩溃。那有没有有没有“后悔药”呢？人生可能没有，但代码有，只要加以合理的控制，科学的管理。便可时时”后悔“。（同时希望你我永远不会后悔，如果后悔了那也可以后悔） 记录管理 在学习版本控制之前，咋那么先学习基础的记录管理(常用的Git命令如下) # 查看git仓库状态 git status # 添加git追踪 # （单一） git add [filename] # 添加所有 git add . # 提交git缓存仓库至本地库 git commit （不建议） g
Git的版本库里存了很多东西，其中最重要的就是称为stage（或者叫index）的暂存区，还有Git为我们自动创建的第一个分支master，以及指向master的一个指针叫HEAD。
本文主要研究一下storm-kafka-client的ProcessingGuarantee
分离头是指 checkout 历史版本后，做了修改并提交 commit，这时切回别的分支，之前提交的 commit 就会被抛弃。如果想要保留需要手动创建一个新的分支。
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话说，我和姐姐的缘分是在那一个月黑风高的晚上，啪，姐姐一巴掌打在了我的脸上并说了一句：能不能讲重点～～～。哈哈，不开玩笑了，直接说重点吧。我们先来看一个场景，我查看了一下我github上的个人仓库，commit提交次数很多，提交内容如下：
其实也不是很冷门，只是要实现以下需求时，笔者一时间竟然想不起来，还要借助搜索引擎，于是记录一下，算是 备忘。希望对大家也有帮助。
背景 以前一直觉得只要pull和push就够了，但合作中总会遇到各种非理想的情况。这时候才发现git其他命令的作用。 现在的情况是，repo是一个远程team维护的，我们需要增加新feature，那么就是一个feature分支了。由于开发中各种修改，本feature分支多次commit。最后，交给远程team review的时候，人家看着乱七八糟的修改历史很蛋疼：很难看懂各种增量修改。其实，对人家来说，我们的改动应该就是增加或者删除。给他们看开发过程的增量反而太乱。于是，人家要求我们将feature分支的提
git对于大家应该都不太陌生，熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能，尽管在工作中有诸如 Sourcetree这样牛X的客户端工具，使得合并代码变的很方便。但找工作面试和一些需彰显个人实力的场景，
或者做一个 交互式rebase 删除那些你想要删除的提交(commit)里所对应的行。
git 对于大家应该都不太陌生，熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能，尽管在工作中有诸如 Sourcetree这样牛X的客户端工具，使得合并代码变的很方便。但找工作面试和一些需彰显个人实力的场景，仍然需要我们掌握足够多的git命令。 下边我们整理了45个日常用git合代码的经典操作场景，基本覆盖了工作中的需求。
在本节中，我们将介绍如何使用DeltaStreamer工具从外部数据源甚至其他Hudi表中获取新的更改，以及如何使用Hudi数据源通过upserts加速大型Spark作业。 然后可以使用各种查询引擎查询这些表。
git是一类分布式版本控制系统， 客户端并不只提取最新版本的文件快照，而是把代码仓库完整地镜像下来。这么一来，任何一处协同工作用的服务器发生故障，事后都可以用任何一个镜像出来的本地仓库恢复。因为每一次的提取操作，实际上都是一次对代码仓库的完整备份
古话说，没有规矩不成方圆。在团队协作开发时，每个人提交代码时都会写 commit message，但如果没有规范，每个人都会有自己的书写风格，因此在翻看 git log 时经常看到的是五花八门，十分不利于阅读和维护。
git对于大家应该都不太陌生，熟练使用git已经成为程序员的一项基本技能，尽管在工作中有诸如 Sourcetree这样牛X的客户端工具，使得合并代码变的很方便。但找工作面试和一些需彰显个人实力的场景，仍然需要我们掌握足够多的git命令。
在之前的文章中，我对MySQL并行复制做过一个简单的介绍，有兴趣可以翻看5月19日的文章《MySQL并行复制解析》。今天针对这个问题，补充一些知识点。
随着前端项目数量、前端开发人员、前端业务的日渐增多，则非常有必要整理一份简单的 git 规范，来进行项目开发的规范化约束。本文包括开发常用 git 指令、git 分支管理规范、git 提交规范等。
简述 公司使用gitlab 来托管代码,日常代码merge request 以及其他管理是交给测试，鉴于操作需经常打开网页,重复且繁琐,所以交给Python 管理。 官方文档 安装 pip install python-gitlab 环境: py3 DEMO # -*- coding: utf-8 -*- __Author__ = "xiewm" __Date__ = '2017/12/26 13:46' """ gitlab 经常使用到的api DOC_URL: ht
背景 前面两篇（基础篇和进阶篇）主要介绍流的基本用法和原理，本篇从应用的角度，介绍如何使用管道进行程序设计，主要内容包括： 管道的概念 Browserify的管道设计 Gulp的管道设计 两种管道设计模式比较 实例 所谓“管道”，指的是通过a.pipe(b)的形式连接起来的多个Stream对象的组合。 假如现在有两个Transform：bold和red，分别可将文本流中某些关键字加粗和飘红。 可以按下面的方式对文本同时加粗和飘红： // source: 输入流// dest: 输出目的地source.
如果你现在有一个正在使用其他 VCS 的代码库，但是你已经决定开始使用 Git，必须通过某种方式将你的项目迁移至 Git。 这一部分会介绍一些通用系统的导入器，然后演示如何开发你自己定制的导入器。 你将会学习如何从几个大型专业应用的 SCM 系统中导入数据，不仅因为它们是大多数想要转换的用户正在使用的系统，也因为获取针对它们的高质量工具很容易。
在 0.11.0 中，我们默认为 Spark writer 启用具有同步更新的元数据表和基于元数据表的file listing，以提高在大型 Hudi 表上的分区和文件 listing 的性能。在reader方面，用户需要将其设置为 hoodie.metadata.enable = true 以从中受益。元数据表和相关文件listing 仍然可以通过设置hoodie.metadata.enable=false来关闭此功能。因此，使用异步表服务部署 Hudi 的用户需要配置锁服务。如果无需使用此功能，可以通过额外设置这个配置 hoodie.metadata.enable = false 像以前一样使用 Hudi。
现在，假定你已经完全掌握了暂存区的概念。下面，我们要讨论的就是，为什么Git比其他版本控制系统设计得优秀，因为Git跟踪并管理的是修改，而非文件。
Git是每个开发者的好帮手。但是，除了基本的提交和克隆，你真的了解Git的深层功能吗？本文将带你深入了解如何使用Git命令和多种编程语言统计代码提交情况。
Git和SVN都是版本管理系统，但是他们 命令区别后面会简单进行一个对比，我们先从原理的角度分析
上篇介绍了kafka at-least-once消费模式。kafka消费模式以commit-offset的时间节点代表不同的消费模式，分别是：at-least-once, at-most-once, exactly-once。上篇介绍的at-least-once消费模式是通过kafka自身的auto-commit实现的。事后想了想，这个应该算是at-most-once模式，因为消费过程不会影响auto-commit，kafka在每个设定的间隔都会自动进行offset-commit。如果这个间隔够短，比整个消费过程短，那么在完成消费过程前就已经保存了offset，所以是at-most-once模式。不过，如果确定这个间隔一定大于消费过程，那么又变成了at-least-once模式。具体能实现什么消费模式并不能明确，因为auto-commit是无法从外部进行控制的。看来实现正真意义上的at-least-once消费模式还必须取得offset-commit的控制权才行。
1. 先到GitHub: Where the world builds software · GitHub 注册一个账号，此处忽略
所有用来表示项目历史信息的文件,是通过一个40个字符的（40-digit）“对象名”来索引的，对象名看起来像这样:
国外网友制作了一张 Git Cheat Sheet，总结很精炼，各位不妨收藏一下。
Common Git Command Line Operation | Chanvin's Blog (chanvinxiao.com)
集中化的版本控制系统，诸如 CVS，Subversion 等，都有一个单一的集中管理的服务器，保存所有文件的修订版本，而协同工作的人们都通过客户端连到这台服务器，取出最新的文件或者提交更新。
Google Analytics 无处不在，对于大多数营销功能的统计报告至关重要。作为加入 ClickHouse 之前没有营销分析经验并发现自己定期以博客形式贡献内容的人，我长期以来一直认为 Google Analytics (GA4) 提供了一种快速、无缝的方式来衡量网站。因此，当我们负责报告我们内容策略的成功情况并确保我们制作的内容与您（我们的用户）相关时，GA4 似乎是一个明显的起点。
在使用git协同工作时，偶然也会遇到commit错误的时候，针对最后一次commit错误的情况,应该如果修改处理呢？
关于 Git, 我最喜欢的它的原因之一就是它既简单又可自定义，alias 功能就是其中的代表。Git 支持alias，这意味着你可以给命令自定义名字。当然，我更喜欢为很长的命令设置别名(alias)，避免每次需要他们的时候，我要花时间去搜索它们。
在 git 中添加用户名 user.name 和 用户 email user.email:
Git因其非常简单的对象模型而闻名（其中包括） - 并且有充分的理由。学习时git我发现本地对象数据库只是目录中的一堆普通文件.git。除了index（.git/index）和pack文件（它们是可选的）之外，这些文件的布局和格式非常简单。
Storm是一个分布式的流处理系统，利用anchor和ack机制保证所有tuple都被成功处理。如果tuple出错，则可以被重传，但是如何保证出错的tuple只被处理一次呢？Storm提供了一套事务性组件Transaction Topology，用来解决这个问题。 Transactional Topology目前已经不再维护，由Trident来实现事务性topology，但是原理相同。 一、一致性事务的设计 Storm如何实现即对tuple并行处理，又保证事务性。本节从简单的事务性实现方法入手，逐步
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