前面已经介绍了在Hive中如何将长格式数据转换成宽格式数据，现介绍一下在Hive中如何将宽格式数据转换成长格式数据。...first_buytime":"2018/5/4","name":"ZhenJi","regtime":"2018/4/3","sex":"female"} 步骤二：使用explode函数将 map格式数据中的元素拆分成多行显示...regtime, 'first_buytime',first_buytime) message1 from user_info1 ) a 使用explode函数将 map格式数据中的元素拆分成多行显示...先将长格式数据转换成map格式数据，然后使用列名['key']得到每一个key的value；宽格式数据转换成长格式数据：先将宽格式数据转换成map格式数据，然后使用explode函数将 map格式数据中的元素拆分成多行显示
数据分组 主题 描述 GROUP BY 将行分成组并对每个组应用聚合函数。 HAVING 对组应用条件。 第 5 节. 集合运算 主题 描述 UNION 将多个查询的结果集合并为一个结果集。...主题 描述 插入 指导您如何将单行插入表中。 插入多行 向您展示如何在表中插入多行。 更新 更新表中的现有数据。 连接更新 根据另一个表中的值更新表中的值。 删除 删除表中的数据。...主题 描述 将 CSV 文件导入表中 向您展示如何将 CSV 文件导入表中。 将 PostgreSQL 表导出到 CSV 文件 向您展示如何将表导出到 CSV 文件。...时间戳 快速了解时间戳数据类型。 间隔 向您展示如何使用间隔数据类型有效地处理一段时间。 TIME 使用TIME数据类型来管理一天中的时间值。...如何生成某个范围内的随机数 说明如何生成特定范围内的随机数。 EXPLAIN 语句 指导您如何使用EXPLAIN语句返回查询的执行计划。
订单的拆分指的是一次下单的商品被分成多个订单进行管理，或者一个订单号下的商品被拆分成多个配送单进行发货；订单的合并指的是把多个订单进行一起配送，一起发货。那么拆分和合并是根据什么原则和场景进行的呢？...1）按商家 不同商家的拆单 同一商家的拆单 2） 按单据 订单拆分成多个子订单 订单的发货单拆分成多个发货单 订单合并：指的是发货单的合并。...2）在连锁模式下，根据用户收货地址匹配就近门店，所以门店自然不会涉及到拆单，若该门店无库存的情况下，商品为售罄状态。 2....按物流拆分 物流拆分可以说是整个拆分环节最末尾的拆分，由于订单内部分商品的重量或体积已经超过了单个包裹发货的范围。...同时从成本的⻆度上考虑，单个包裹的发货成本有可能会高于多个包裹的发货成本，因此会将订单拆分成多个包裹发货，那么在这种情况下，可不拆成多订单，以发货单号来进行区分即可。 四、拆单处理的时间 1.
大数据量表：拆表适用于那些包含大量数据的表，例如日志表、历史数据表、交易记录表等。当单个表的数据量已经超过数据库服务器的处理能力时，拆分成多个子表可以提高查询性能。...，还有一些拆表可能根据用户，或者时间来拆表。...比如，对于时间敏感的查询业务，可以将主表按年、月、日来拆为多个表，以提升查询性能。 拆表的好处 提高查询性能：拆表可以将大表拆分成多个较小的子表，从而加快查询速度。...灵活性：拆表可以根据不同的业务需求进行定制，例如按时间、地理位置、用户等维度进行拆分，提高数据管理的灵活性。...分片的方式可能是按用户 ID 的范围进行划分，每个分片负责一定范围内的用户数据。
这些人脸数据又被分成很多组，每个人脸特征属于某个组。目前总共有近62W个人脸组，每个组的人脸张数范围为 1 ~ 1W不等，每个组里面会包含同一个人不同形式的人脸数据。...组和人脸的分布如下： 43%左右的组含有1张人脸数据； 47%左右的组含有 2 ~ 9张人脸数据； 其余的组人脸数范围为 10 ~ 10000。...从上面的设计可看出，如果查询的组包含的人脸张数比较多的情况下，那么我们需要从 MySQL 里面扫描很多行，然后再从 OSS 里面拿到这些人脸的特征数据，整个查询时间在10s左右，远远不能满足现有业务快速发展的需求...HBase 的 MOB 特性针对文件大小在 1k~10MB 范围的，比如图片，短视频，文档等，具有低延迟，读写强一致，检索能力强，水平易扩展等关键能力。...加速数据分析 我们已经将人脸特征数据存储在阿里云 HBase 之中，这个只是数据应用的第一步，如何将隐藏在这些数据背后的价值发挥出来？
这里就不详细展讨论，后面有时间单独讨论这个问题....那监控和可观测性的关系，直接上图: [可观测性和监控的关系.png] 可观测性的三大支柱: Log (日志) Metric (指标) Tracing (应用追踪) 今天我们讲在TKE中如何将业务调用链上的日志采集...ELK维护成本比较高，对技术人员的要求也高, 而且扩容不是很便利, CLS具有一下优势: 功能丰富: 提供采集、存储、检索、转存投递等功能一站式日志服务 采集客户端 LogListener 提供单行/多行全文...、分隔符、JSON、正则等日志结构化解析方式 提供多种数据接入方式，用户可根据业务情况选择适合的接入方式 提供丰富的检索语法，方便用户进行关键词查询、模糊查询、范围查询等日志查询操作 稳定可靠 日志服务采用高可扩展性的分布式存储架构...全文索引：将整条日志按分词符拆分成多个分词，然后基于分词进行关键词查询。 键值索引：将整条日志按格式拆分成多个键值对（key-value），然后基于键值对进行字段查询 日志集和日志主题的区别是什么？
两者的命运似乎是所有技术新词的缩影：先谈，再建，后拆，最后平静。...虽然是单体架构，但内部结构并非“铁板一块”，在业务量级可承载范围内，也有一定程度的扩展性。...在横向角度，单体架构也支持以功能、技术等维度划分，拆分成各个模块，以便代码重用和管理，甚至提取出各种形体组件，如jar 那拆微服务解决了哪些效能问题？...尤其在康威定律[2]的指导下，划分组织边界以及服务职责范围，让组织之间更高效默契的沟通以及相互配合提升整体效益。...重点是重新调整职责范围，拆分成符合团队的服务边界。 此时再回头看微服务概念时，当初纠结的“微”到底是多大的问题，已经完全不重要。
拆弹机器人的主要工作目标，就是要使军用爆炸物失效。从它诞生起至今，已经有超过40年时间了，而拆弹机器人的实际应用更是频繁。...拆弹机器人不仅能让炸弹失效，实际上，它几乎可以引爆任何类型的爆炸装置，范围十分广泛，比如地雷、未爆炸的弹药等等。 在第一代拆弹机器人中，有一款名为Wheelbarrow Mark 1。...这就是为什么当机器人执行拆弹任务时，你很少会看到巨大的爆炸发生。 在安全距离范围内，拆弹机器人会由操作人员控制。...拆弹机器人引爆了伊拉克道路上的一颗炸弹 而现在，越来越多的拆弹机器人开始选择无线通讯技术，这样既能有效执行人类命令，也不再受到危险范围的限制。...Vijayakumar说道： 在拆弹机器人开发过程中，大部分成本都花在了购买高质量的电子元件和传感器上，因为我们必须要确保拆弹机器人能在非常残酷的条件下正常运行。
可扩展的基本思想 尽管可扩展的方式由很多种，但是请切记，万变不离其中的一个字：拆。...对其拆分后： 拆，原本就是讲一个大系统拆分成若干个小系统，扩展时只需要修改其中一部分就可以了，无须对整体系统都改动，通过这种方式来减小改动范围，从而也降低改动风险。...理解上面三种思路的关键在于如何理解：流程、服务、功能三者的联系和区别，从范围上来说，流程-->服务-->功能，单纯从概念上来说可能难以理解，我们看下面这个案例。...但是好像无论使用哪种方式，最终都是可以实现的，那是不是我们随便找一个方案就拆呢？答案：否。...我们不能随意拆分，要考虑多方面的因素，可能你考虑拆分的方式是很完美的，但是工期太久太长导致同时公司给不起那么久的时间。and so on!!!没有最完美的拆分方式，只有最适合的拆分方式。
但作为一种安全理念，如何将零信任落地到企业的具体业务场景，构建起企业安全的护城河，业界仍存在不少困惑与分歧。 5月14日，以“以零信任 重建信任”为主题的零信任发展趋势论坛在上海举行。...杨斌：我们在设计产品和方案时，针对数据安全主要从三个方面着手：一是强调应用和数据分离；二是在应用和数据中间有一个API网关，专门做数据级的校验和权限控制；三是在终端侧可以对用户行为进行感知，比如在什么时间点访问了哪些数据...谭晓生：中国移动如何看待刚才腾讯所提到的“拆大墙建小墙”的说法？ 张晨：蔡总把零信任的价值分成三个层面，我个人非常认可。...这种情况下如何将误告警率控制在合理范围内，不让原本一个晚上就能做完的事情变成三四天的工作量，这是很有挑战的。 至于“拆大墙建小墙”，我们会在不同地方设置不同的检查节点防止数据泄露。...简单来说，从安全角度出发，零信任比SASE的范围更大，SASE只是在边缘上零信任的一种具体实现。
当我们有了好的架构，那就需要考虑如何将架构落地，而这个时候，代码就显得无比重要了！千万不要让代码成为架构扩展的瓶颈。文中作者提到了代码架构，细细品味吧。...43f0c72a632e5b40037f57d31d278922.png 这样，就划分成了几个责任： 1、Service 就专注于 user 的需求，并组合 Glue Code 提供的服务完成需求...只要这几块的开发人员互相商量好了接口定义，这几个部分的开发就可以并行的进行，极大的提升开发的效率，缩短开发的时间。...我们真正想快速的完成代码工作，就要克服自己对时间的恐惧，真正的去研究业务的问题，相关 stakeholder 的利益，把这个变成我们的习惯。...这个架构已经隔离好了每个部分的变化对其他部分的影响，变化成本都在可控的范围之内。
聚集索引与非聚集索引❞ 聚集索引：叶子节点的是数据 非聚集索引：叶子节点存的是数据的地址 ❝问：索引分类❞ 主键索引，普通索引，唯一索引，联合索引 ❝问：B+Tree 与Hash的优缺点❞ 「Hash」，单个查询最坏时间复杂度...，但是不能进行范围查询 「B+Tree」，可以范围查询，能存更多的数据 使用场景 ❝问：怎么找到最大 age的数值❞ --索引失效SELECT MAX(`code`) from member EXPLAIN...垂直分表是基于数据表的列为依据切分的，是一种大表拆小表的模式。 例如：一个order表有很多字段，把长度较大且访问不频繁的字段，拆分出来创建一个单独的扩展表work_extend进行存储。...12)int（2)int（15) work_extend表： idworkNodescribe…int（12)int（2)varchar（2000) 「水平切分：」 水平切分将一张大数据量的表，切分成多个表结构相同...int（12)int（2)int（15)varchar（200 order_4表 idworkNopricedescribe…int（12)int（2)int（15)varchar（200 ❝问：如何将
它会对传给方法的 long 应用函数10次，记录每次执行的时间，并返回最短的一次执行时间。...主要由两个问题 iterate 生成的是装箱的对象，必须拆箱成数字才能求和 我们很难把 iterate 分成多个独立块来并行执行 第二个问题更有意思一点，因为我们必须意识到某些流操作比其他操作更容易并行化...LongStream.rangeClosed 直接产生原始类型的 long 数字，没有装箱拆箱的开销。 LongStream.rangeClosed 会生成数字范围，很容易拆分为独立的小块。...例如，范围1到20可分为1到5、6到10、11到15和16~20 让我们先看一下它用于顺序流时的性能如何，看看拆箱的消耗到底要不要紧： public static Long adderByLongStreamRangeClosed...但在多个内核之间移动数据的代价也可能比你想的要大，所以很重要的一点是要保证在内核中并行执行工作的时间比在内核之间传输数据的时间长。总而言之，很多情况下不可能或不方便并行化。
但使用过一段时间，就会由衷赞叹：真香。如果有些同学没感觉到很香，有可能是没有仔细和其它语言比较 。...反观历史，C#也曾经因为 值类型/引用类型 保守诟病，“拆箱”和“装箱”一直是个招黑的设计。但后来我们看到，随着泛型的成熟和普及，随着泛型容器代替通用容器，装箱和拆箱的问题已经在很大程度上解决了。...高级语言的GC特性一直饱受诟病，但下面的Unity常见代码，运行时没有GC： // 通过输入的三维向量，移动物体的位置 void Move(Vector3 input) { // 演示代码，有意分成很多行
,通过装箱和拆箱操作，能够在值类型和引用类型中架起一做桥梁.换言之,可以轻松的实现值类型与引用类型的互相转换,装箱和拆箱能够统一考察系统,任何类型的值最终都可以按照对象进行处理....正是通过将类型分成值型(value)和引用型(regerencetype)，C#中定义的值类型包括原类型（Sbyte、Byte、Short、Ushort、Int、Uint、Long、Ulong、Char...值型就是在栈中分配内存，在申明的同时就初始化，以确保数据不为NULL； 引用型是在堆中分配内存，初始化为null，引用型是需要GARBAGE COLLECTION来回收内存的，值型不用，超出了作用范围，...拆箱就是将一个引用型对象转换成任意值型！比如： int i=0; System.Object obj=i; int j=(int)obj; 这个过程前2句是将i装箱，后一句是将obj拆箱！...拆箱就是(int)obj，将obj拆箱！！ 在C#中，将类和数组等都归为了引用型的，那么值类型和引用型有什么区别呢？
导读：《架构设计》系列为极客时间李运华老师《从0开始学架构》课程笔记。本文为第九部分。首先整体介绍可扩展架构的基本思想——“拆”，以及如何拆；随后介绍了面向流程的拆分，即分层架构。...基本思想 所有的可扩展性架构设计，背后的基本思想都可以总结为一个字：拆！...拆，就是将原本大一统的系统拆分成多个规模小的部分，扩展时只修改其中一部分即可，无须整个系统到处都改，通过这种方式来减少改动范围，降低改动风险。 不同的拆分方式，本质上决定了系统的扩展方式。
大类原则 主要是看内容，文本、日期、数字很明显的可以分别归类，选择和下拉都是选择类型的，分成两类主要是小分类比较多，分开更清晰一些。...范围类的组件，值的类型是数组，非范围型的组件，值的类型不是数组，在动态改变某属性值的时候，数组和非数组有的时候不能自动变更类型，导致代码出错。...这样就需要把范围类的和非范围类的分开，比如 select 的单选模式和多选模式，只是一个 “multiple” 属性的区别，但是这个属性不能在运行时修改，否则会报错，所以只好分成两个小类。...举例 el-input 可以细分为多个小类：单行文本，多行文本，密码，URL，可选等。 为什么要细分呢？...比如 “show-word-limit” 仅支持单行文本和多行文本，并不支持其他小类。
没那么简单 从上面2个分析的点来看，听上去很有道理，而且实际带来的优势也的确如此，但我们只看到了好的一面，还没有看到负面的影响,在经过一段时间的拆表改造之后，陆陆续续发现问题来了，列举如下： 第一点：开发周期长...简而言之，牵扯的范围非常广，且往后的数据迁移几乎成了不可能。...而经过时间打点看到，上述2组SQL查询时间差距也在70%左右，从这一角度来看，拆表的优势很明显。现在的问题就是为何2种实现sqlite对索引页加载的Page数量差这么大。...可见，拆表后，真正产生优化的原因为头部talker字段的占用被去除，另外，因为message被拆分成多个talker表，故对于部分talker表，由于聊天记录总数变小，该talker表内条数只要小于1.6w...至此，整个拆表带来的性能优势从存储的角度就已经很清晰的分析出来，整个优化效应链见下： 单条索引记录占用降低 —> 用于存储索引的Page数量降低 —> 用于查询加载的Page量降低 —> 整个查询时间降低
取得当前数据库的时间，一定要用数据库的时间，因为服务器的时间可能会不同。...计算当前时间与上面的参考时间相差的天数 long t1 = current.getTime() - date.getTime(); long t2 = 1000 * 60 * 60 *...@Test public void splitDbTable() throws Exception { // 分成 6 个库、共分成 1200 张表 long dbNum = 6;...抽象正式开始啦，若有 M 个数据库主节点，数据表总计拆分成 N 张子表，拆表字段数值化转换为 X，则数据库实例的序号为 X % M ；数据表的序号为 X % N。...拆表字段数值化机制：取拆表依据字段，对其取 crc32，之后取绝对值，即为上述“分库分表公式”中的 X。 好了，到这距离咱们研发最近的 hash 算法就聊明白了，估计到这估计面试官也被你搞懵啦！
所有的可扩展性架构设计，背后的基本思想都可以总结为一个字：拆！...所谓拆，就是将原本大一统的系统拆分成多个规模小的部分，扩展时只修改其中一部分即可，无须整个系统到处都改，通过这种方式来减少改动范围，降低改动风险。这里的拆是让软件系统变得具备更好的可扩展性。...形象的说，软件系统中的“拆”是建设性的，因此难度要高得多。 常见拆分思路： 从范围上来说，流程→服务→功能。 优点：对某个功能扩展，或者要增加新的功能时，只需要扩展相关功能即可，无需修改所有的服务。...而合理的拆分，能够强制保证即使程序员出错，出错的范围也不会太广，影响也不会太大。 典型的可扩展系统架构； 上述可扩展系统架构并不是非此即彼的，而是可以在系统架构设计中进行组合使用的。...不建议自由选择绕过分层约束，分层架构的优势就体现在通过分层强制约束两两依赖，一旦自由选择绕过分层，时间一长，架构就会变得混乱。
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