strategy：Top-N结果的更新策略，目前有3种： AppendFast：结果只追加，不更新； Retract：类似于回撤流，结果会更新，前提是输入数据没有主键，或者主键与partitionKey...根据上文所述更新策略的不同，实际执行时采用的ProcessFunction也不同，如下类图所示。...其中，dataState是MapStateRowData, ListRowData>>类型的状态，保存partitionKey与该key下面的流数据，用于容错。...而treeMap是ValueStateRowData, Long>>类型的状态，顾名思义，它其中维护了一个TreeMap，用于计数及输出Top-N结果。...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。
Flink SQL 维表 JOIN 的用法 在实时数仓中，同样也有维表与事实表的概念，其中事实表通常为实时流数据，维表通常存储在外部设备中（如 MySQL、HBase 等）。...，例如查询的表、使用的函数是否存在等，校验之后仍然是 SqlNode 构成的语法树； Optimize：查询计划优化，包含两个阶段，1）将 SqlNode 语法树转换成关系表达式 RelNode 构成的逻辑树...不同阶段生成的逻辑树如下所示： 经过优化器处理后，得到的逻辑树中的所有节点都是 FlinkPhysicRel。...1.实现简单；2.有效提高维表 JOIN 的吞吐。 1.数据全量保存，无法应对超大维表；2.维表数据更新比较困难。...优化点 4：延迟关联 由于维表 JOIN 只能关联处理时间的快照，可能导致事实数据无法关联更新后的维度，造成关联失败。 对于这种场景，我们可以实现延迟关联功能。
strategy： Top-N结果的更新策略，目前有3种： AppendFast： 结果只追加，不更新； Retract： 类似于回撤流，结果会更新，前提是输入数据没有主键，或者主键与partitionKey...根据上文所述更新策略的不同，实际执行时采用的ProcessFunction也不同，如下类图所示。...其中，dataState是MapStateRowData, ListRowData>>类型的状态，保存partitionKey与该key下面的流数据，用于容错。...而treeMap是ValueStateRowData, Long>>类型的状态，顾名思义，它其中维护了一个TreeMap，用于计数及输出Top-N结果。...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全 数据库被置疑后的解决方法(一) A．我们使用默认方式建立一个供恢复使用的数据库(如test)。...I．设置数据库为正常状态 sp_dboption ‘test’,’dbo use only’,’false’ 如果没有出错，那么恭喜，现在就可以正常的使用恢复后的数据库啦。...重置置疑数据库的状态。...释放磁盘空间并且重新运行恢复操作,按照下面的步骤收缩日志。 sp_resetstatus 关闭数据库的置疑标志，但是原封不动地保持数据库的其它选项。...GO 过程创建后，立即禁用系统表更新： sp_configure ‘allow updates’, 0 GO RECONFIGURE WITH OVERRIDE GO 只有系统管理员才能执行
当 Flink 做快照时，会保存算子 ID 和状态的对应关系。因此，我们从快照恢复作业时，如果每个算子 ID 都和之前的算子一一对应，就可以精确还原之前快照时的运行状态。...例如，用户稍微修改了一下 SQL 代码，或者升级了 Flink 版本，都可能导致运行图发生变化，自动生成的算子 ID 不再与之前的保持一致，从而造成快照无法恢复的后果。...简而言之，Flink 的 SQL 作业要经过 SQL 代码 → SqlNode AST 语法树 → Operation 抽象层 → RelNode 逻辑树 → RelNode 物理树 → ExecNodeGraph...TransformationRowData> translateToPlanInternal(PlannerBase planner) { TransformationRowData> transformation...随后，我们新增 Planner Rule，根据算子的特征（例如名字、参数），编写匹配规则，将 RelNode 替换成我们增强后的版本。
初始化树有两种方式： 通过标签初始化 通过js初始化 以下是通过js初始化的案例 $('#tt').tree({ checkbox: true, // 是否显示多选框 data: [...load param 加载并显示第一页的行，如果指定 param 参数，它将替换 queryParams 特性。 reload param 重新加载行，就像 load 方法一样，但是保持在当前页。...reloadFooter footer 重新加载脚部的行。 loading none 显示正在加载状态。 loaded none 隐藏正在加载状态。...validateRow index 验证指定的行，有效时返回 true。 updateRow param 更新指定的行， param 参数包含下列特性：index：更新行的索引。row：行的新数据。...// successCallback:是请求成功后的回调函数 // errorCallback:是请求失败后的回到函数 $.ajax
19)collapsed:当定义时该面板初始化时处于收缩状态。 默认false。 20)minimized:当定义时该面板初始化时处于最小化状态。...7)onDestroy:当面板销毁后激活。 8)onBeforeCollpase:当面板收缩前激活。...9)onCollapse:当面板收缩后激活。 10)onBeforeExpand:当面板扩展前激活。...rowData: 点击行时相应的记录。...rowData: 点击行时相应的记录。
虽然它可能在类命名上不是很明显，DynamicTableSource和DynamicTableSink 也可以被看作是有状态的工厂，它最终产生读取/写入的实际数据的具体运行时实现。...运行时逻辑在Flink的核心连接器的接口如InputFormat或者SourceFunction中实现。...这些接口作为ScanRuntimeProvider， LookupRuntimeProvider和SinkRuntimeProvider的子类被划归为另一个级别的抽象。...对于更改数据捕获（CDC）方案，source可以发出带有插入，更新和删除行的有界或无界流。...对于更改数据捕获（CDC）方案，接收器可以写出具有插入，更新和删除行的有界或无界流。
数据一致性问题的级别可以分为三种： 强一致性：写入何值，读出何值，但在实现中，性能较差。 弱一致性：写入新数据后，承诺在某个时间级别（分、秒、毫秒）后，达到数据一致。...弱一致性的应用场景如：社交平台点赞功能，用户可以实时看到点赞的更新，尽管MySQL和Redis可能存在短暂的数据不一致。...写入数据时，先更数据库的数据，当数据库更新成功后，再删除缓存中的数据。...Cache Aside注意事项 缓存失效：缓存中的数据可能会过期或失效，需要考虑设置合适的缓存过期时间，或使用合适的缓存失效策略（如LRU）来管理缓存中的数据。...笔者更建议您使用Docker安装开发环境，由于canal安装后需要修改的配置较多，可以通过Docker-Compose安装。
摘要 一种多基因预测方法，利用全基因组关联汇总统计和外部连锁不平衡(LD)参考面板推断单核苷酸多态性(SNPs)的后验效应大小。...当训练的样本量足够大时（看文章图表是20K，2万这种级别），比现有的方法表现要好。...(如身高和精神分裂症)，到小效应量和具有中等到较大效应量的遗传位点簇的集合(如自身免疫疾病和阿尔茨海默病); (3)在没有获得个体水平数据的情况下，通过对全基因组关联研究(GWAS)的汇总统计进行预测;...(4)保持计算的可伸缩性。...此外，连续的收缩先验使得后验推理中SNP效应大小的共轭块更新(即，每个LD块中的SNP效应大小以多元方式联合更新，而不是分别顺序地更新每个标记的效应大小)，从而可以精确地模拟局部LD模式，并提供大量的计算改进
考虑到多个正在进行的事务可能在不同时间点查看数据库状态，所以DB保留对象的多个不同的提交版本，所以这种技术也称为多版本并发控制（MVCC, multi-version concurrency control...典型做法： 在RC下，为每个不同的查询单独创建一个快照 而快照隔离则是对整个事务使用相同的一个快照。 图-7说明如何在 PostgreSQL 中实现基于 MVCC 的快照隔离（其他实现基本类似）。...实践中，许多细节决定了多版本并发控制的性能，如： 可将同一对象的不同版本放入同一内存页，PostgreSQL如此优化可避免更新索引 CouchDB、Datomic 和 LMDB使用另一种方案。...虽然也使用B树，但采用追加/写时复制（append-only/copy-on-write），当需要更新时，不会修改现有的页，而总是创建一个新的修改副本，拷贝必要的内容，然后让父结点或递归向上直到树root...那些不受更新影响的页面都无需复制，保持不变并被父结点所指向。 这种使用追加的B树，每个写入事务（或一批事务）都会创建一个新的B 树，当创建时，从该特定树根生长的树就是该时刻DB的一致性快照。
点赞、收藏与分享：如觉得这篇文章对您有帮助，请点赞、收藏并分享！ 分享给更多人：欢迎分享给更多对 C++ 感兴趣的朋友，一起学习滑动窗口的基础与进阶！...Iteration 6-8：继续右移 Right，窗口内的水果种类保持为两种，最大长度更新为 5，子数组为 [1,2,1,1,2]。...空间复杂度：O(1)，只需要常数级别的额外空间用于存储两个固定大小的数组。...使用滑动窗口，右指针 right 不断向右扩展窗口，同时更新窗口内的字符频次。 每当窗口内的字符频次满足 t 中的要求，开始收缩左指针 left，缩小窗口并更新最小子串的长度。...当遍历结束后，返回最小子串的起始索引和长度。
长连接可以保持打开，减少服务端创建和释放连接的消耗，后面的程序访问的时候还可 以使用这个连接。一般我们会在连接池中使用长连接。保持长连接会消耗内存。长时间不活动的连接，MySQL 服务器会断开。...show variables like 'max_connections'; show 的参数说明： 1、级别：会话 session 级别（默认）；全局 global 级别 2、动态修改：set，重启后失效...为了保持数据 完整性，InnoDB 还支持外键引用完整性约束。 特点： 支持事务，支持外键，因此数据的完整性、一致性更高。 支持行级别的锁和表级别的锁。 ...如果修改数据时出现异常，可以用 undo log 来实现回滚操作（保持原子性）。 在执行 undo 的时候，仅仅是将数据从逻辑上恢复至事务之前的状态，而不是从物理页面上操作实现的，属于逻辑格式的日志。...3、执行器收到通知后记录 binlog，然后调用存储引擎接口，设置 redo log为 commit状态。 4、更新完成。
data : 代表操作的数据。如果为'INSERT'，则表示行的内容；如果为'UPDATE'，则表示行的更新后的状态；如果为'DELETE'，则表示删除前的状态。...old ：可选字段，如果存在，则表示更新之前的内容，如果不是update操作，则为 null。...我们看下这个最核心的反序列化方法： @Override public void deserialize(byte[] message, CollectorRowData> out) throws...out.collect(insert); } } else if (OP_UPDATE.equals(type)) { // 如果是update操作，从data字段里获取更新后的数据...，如果old字段是null，则说明更新前后数据一样，这个时候把before的数据也设置成after的，也就是发送给下游的before和after数据一样。
结果更新：每次调整窗口后，计算当前窗口的长度，并更新 max_fruits，以记录目前为止可以收集的最多水果数量。 返回结果：遍历整个数组后，max_fruits 中记录的就是最多的连续水果数量。...窗口收缩：如果当前窗口大小超过了 words 中所有单词串联后的长度，则调整 left 指针，移除最左边的单词，并更新 hash2。...如果缩小后的窗口仍然包含 t 中的所有字符，则更新最小子串的起始位置和长度。 判断结果：如果最终找到了符合条件的子串，返回该子串，否则返回空字符串。 总结 上述算法都使用了滑动窗口技术来解决问题。...滑动窗口的核心思想是逐步扩展窗口，同时保持窗口的最优状态，尽可能减少不必要的计算。通过维护一个哈希表来记录窗口内的字符频率或单词频率，可以有效地判断当前窗口是否满足题目要求。...每当窗口状态符合要求时，记录当前的结果，并尝试收缩窗口以找到更优解。
在大部分情况下，跳跃表的效率可以和平衡树相媲美，并且因为跳跃表的实现比平衡树要来得更为简单，所以有不少程序都使用跳跃表来代替平衡树。...高效的查找操作：跳表通过建立多层索引，可以在有序集合中实现快速的查找操作。相比于传统的平衡树结构（如红黑树），跳表的查找操作具有更低的时间复杂度，平均情况下为O(log n)。...简单且易于实现：相对于其他复杂的数据结构（如红黑树或AVL树），跳表的实现相对简单且容易理解。它没有复杂的平衡调整操作，只需通过维护索引层来保持有序性和高效性。...建立公共溢出区（Overflow Area）将哈希表分为基本表和溢出表两部分，凡是和基本表发生冲突的元素，一律填入溢出表。这个溢出区可以是一个单独的数据结构，如链表或树。...相反如果执行的是收缩操作，每次收缩是根据已使用空间缩小一倍创建一个新的哈希表。重新利用上面的哈希算法，计算索引值，然后将键值对放到新的哈希表位置上。所有键值对都迁徙完毕后，释放原哈希表的内存空间。
canal解析后的json数据格式如下： { "data": [ { "id": "111", "name": "scooter", "description...data : 代表操作的数据。如果为'INSERT'，则表示行的内容；如果为'UPDATE'，则表示行的更新后的状态；如果为'DELETE'，则表示删除前的状态。...old ：可选字段，如果存在，则表示更新之前的内容，如果不是update操作，则为 null。...out.collect(insert); } } else if (OP_UPDATE.equals(type)) { // 如果是update操作，从data字段里获取更新后的数据...-U ：更新之前的数据内容： +U ：更新之后的数据内容。 -D ：删除操作。
总览 变更数据捕获 (CDC) 已成为一种流行的模式，用于从数据库捕获已提交的变更并将这些变更传播给下游消费者，例如保持多个数据存储同步并避免常见的陷阱，例如双重写入。...这意味着动态表源不再仅限于追加操作，并且可以摄取这些外部更改日志（插入事件），将它们解释为更改操作（插入、更新、删除事件）并使用更改类型将它们发送到下游。...如 org.apache.flink.formats.json.canal org.apache.flink.formats.json.debezium org.apache.flink.formats.json.maxwell...系统能认识的 INSERT/DELETE/UPDATE 消息，如 RowData。...该方法通过this.jsonDeserializer将原始数据反序列化为rowData，那么后续则可以通过此rowData获取原始数据中的columns、rows以及table中的值。
完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息... 完成 正在计算更新......然后再更新，会发现区别： ros@ros:~$ sudo apt upgrade 正在读取软件包列表... 完成 正在分析软件包的依赖关系树 正在读取状态信息......Ubuntu LTS版本是长期支持版本，这意味着它会在发布后的数年内得到官方的更新和支持。...你需要确保你的系统保持最新状态，并定期安装安全更新和其他必要的软件包。如果你对这些任务感到困难，或者你的系统没有足够的资源来处理这些更新，那么升级到Ubuntu Pro版本可能不是一个好选择。...了解更多有关 Ubuntu 安全措施的信息 可选工作日或全天候支持级别 对于 Ubuntu Pro Desktop，用户可以选择两种支持级别的服务级别协议（SLA）：工作日或全天候支持级别。
重复 server_id=1 Canal服务端实现 下载canal服务端 https://github.com/alibaba/canal/releases/tag/canal-1.1.6 解压 解压后整体放入.../startup.sh 确保执行成功 进入： /mycanal/logs/canal 查看日志：cat canal.log 是否有成功状态 ： the canal server is runing now...item) { //插入数据 } @Override public void update(Item before, Item after) { //更新数据...saveInsertSql(entry); } } } } /** * 保存更新语句...防止大量的写入后，canal同步阻塞的问题。
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