FileShare.ReadWrite | FileShare.Delete 表示其他打开此文件的进程可以读写和删除该文件....当文件被此函数打开后, 即使文件被删除, 移走, 重命名后, 仍然可以读取里面的内容.
; 这是当时创建表时的语句，指定了存储格式为lzo，然后执行了为lzo文件创建索引的命令 hadoop jar /opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common...所以在HDFS上的hive里存着lzo格式数据和lzo.index索引文件，这便于对文件进行切片。...但是select * from ods_log不执行MR操作，默认采用的是ods_log建表语句中指定的DeprecatedLzoTextInputFormat，能够识别lzo.index为索引文件。...select count(*) from ods_log执行MR操作，默认采用的是CombineHiveInputFormat，不能识别lzo.index为索引文件，将索引文件当做普通文件处理。...更严重的是，这会导致LZO文件无法切片。
>/ // 读取文件 fs.readFile(path.join(__dirname, './009-index.html'), 'utf-8', function (err, dataStr) {...// 读取失败时直接return if (err) return console.log('读取html文件失败了', err.message); // 读取成功后，调用对应的三个方法...，分别拆解出css、js、html文件 resolveCss(dataStr); resolveJS(dataStr); resolveHTML(dataStr); }) //...定义处理css样式的方法 function resolveCss(htmlStr) { // 使用正则提取需要的内容 const r1 = regStyle.exec(htmlStr)..., err.message); console.log('写入样式文件成功了！')
# 每个开发人员新建自己的配置文件 格式为 application-developerName.yml ? # 启动项目时指定配置文件 1....IDEA启动项目 打开项目的配置文件，修改Program argument为 --spring.profiles.active=developerName 启动项目，即可 ? ? 2.
前面我们在 初试Seurat的V5版本 的推文里面演示了10x单细胞样品的标准3文件的读取，而且在使用Seurat的v5来读取多个10x的单细胞转录组矩阵 的推文里面演示了多个10x单细胞样品的标准3文件的读取...但是留下来了一个悬念， 就是如果我们的单细胞转录组并不是10x的标准3文件，而是tsv或者csv或者txt等文本文件表达量矩阵信息，就有点麻烦了。...而它每个样品并不是10x单细胞样品的标准3文件，所以没办法使用前面的策略。...第二种方法是把矩阵还原成为10x的3文件 前面我们指出来了，它每个样品并不是10x单细胞样品的标准3文件，每个样品都是一个独立的txt文本文件蕴藏着其表达量矩阵信息，所以没办法使用前面的策略。...而且因为这个时候我给出来的名字是features.tsv所以如果想使用Seurat的Read10X读取，就需要把每个样品文件夹里面的3文件gz压缩一下哦！
首先获取到文件目录，这里是参数targetDirectory传递进来： //对该路径下的文件进行遍历，获取文件名 string[] fileEntries = Directory.GetFiles...： mdb是一种文件，而gdb是文件夹，里面包含多个文件 messagebox.Show(fileName); //这里仅仅是弹框显示文件名，可以换成别的复杂功能...if (fileName.EndsWith(".txt")) // 比较不同点： mdb是一种文件，而gdb是文件夹，里面包含多个文件 messagebox.Show...(fileName); //此处可以写代码：添加if判断，显示txt等其他类型的文件... ...//对该路径下的 文件夹 进行遍历，获取文件夹 string[] subdirectoryEntries = Directory.GetDirectories(targetDirectory
多个 socket 可能会并发产生不同的操作，每个操作对应不同的文件事件，但是 IO 多路复用程序会监听多个 socket，会将 socket 产生的事件放入队列中排队，事件分派器每次从队列中取出一个事件...缺点： 如果你想保证数据的高可用性，即最大限度的避免数据丢失，那么 RDB 将不是一个很好的选择。...而每修改同步，我们可以将其视为同步持久化，即每次发生的数据变化都会被立即记录到磁盘中。可以预见，这种方式在效率上是最低的。至于无同步，无需多言，我想大家都能正确的理解它。 ...所以说，类似 AOF 这种较为复杂的基于命令日志/merge/回放的方式，比基于 RDB 每次持久化一份完整的数据快照文件的方式，更加脆弱一些，容易有 bug 。...不过 AOF 就是为了避免 rewrite 过程导致的 bug ，因此每次 rewrite 并不是基于旧的指令日志进行 merge 的，而是基于当时内存中的数据进行指令的重新构建，这样健壮性会好很多
一些程序用多处理机而不是多线程来实现并行运算。虽然具体的编程细节是不同的，但对于我们要研究的模型来说是一样的。...在异步编程模型与多线程模型之间还有一个不同：在多线程程序中，对于停止某个线程启动另外一个线程，其决定权并不在程序员手里而在操作系统那里，因此，程序员在编写程序过程中必须要假设在任何时候一个线程都有可能被停止而启动另外一个线程...但在介绍中的绝大多数时候，我们只研究在单个线程中的异步编程模型。 动机 我们已经看到异步编程模型之所以比多线程模型简单在于其单令流与显式地放弃对任务的控制权而不是被操作系统随机地停止。...注意，由于第一个服务器发送的诗歌是其它的三倍，这里我让第一个服务器使用每次发送30个字节而不是默认的10个字节，这样一来就以3倍于其它服务器的速度发送诗歌，因此它们会在几乎相同的时间内完成工作。...，这是由于在异步模式的客户端中，每次接收到一段服务器发送来的数据都要打印一次提示信息，而服务器是将诗歌分成若干片段发送出去的。
，此时就不要按照数据逻辑行数来做了，因为行数最终你需要解释数据本身来判定，但是只是做拆分是没有必要的，你需要的是做二进制处理，在这个二进制处理过程，你要注意了，和平时read文件不要使用一样的方式，平时大多对一个文件读取只是用一次...read操作，如果对于大文件内存肯定直接挂掉了，不用多说，你此时因该每次读取一个可控范围的数据，read方法提供了重载的offset和length的范围，这个在循环过程中自己可以计算出来，写入大文件和上面一样...的时候他是不需要很多线程参与的，有单独的线程去处理，连接也又传统的socket变成了selector，对于不需要进行数据处理的是无需分配线程处理的;而AIO通过了一种所谓的回调注册来完成，当然还需要OS...; 将上面两者结合起来就是要解决大文件，还要并行度，最土的方法是将文件每次请求的大小降低到一定程度，如8K(这个大小是经过测试后网络传输较为适宜的大小，本地读取文件并不需要这么小)，如果再做深入一些，...类似的数据处理还有很多，有些时候还会将就效率问题，比如在 HBase 的文件拆分和合并过程中，要不影响线上业务是比较难的事情，很多问题值得我们去研究场景，因为不同的场景有不同的方法去解决，但是大同小异，
在每次读写操作完成且收到应答信号后，配置表映射地址加一，读取出下一个要配置的寄存器地址及数据。...send_dcfifo（异步fifo） ? 可异步清零，作为一个异步fifo，该模块的读写操作分开。...（删除此部分） 从sdram的读取请求信号是收到state控制的，在state==1时，向sdram发出读取请求信号，而跳转到state==1说明跳转前fifo_available，在写入一行像素数据后...三、UDP-SDRAM发送模块 该模块从SDRAM读取像素数据，将像素数据发送到UDP发送模块的异步FIFO中。...在每次上电后，需要对SDRAM中的数据进行清除，所以使用frame_sync作为标志信号进行清零操作。 延时一段时间后，将send_en置一。
删除操作也并没有真正删除原有数据，只是插入了一条打上"deleted"标签的数据，而真正的数据删除发生在系统异步执行Major_Compact的时候。...很显然，这种实现套路大大简化了数据更新、删除流程，但是对于数据读取来说却意味着套上了层层枷锁，读取过程需要根据版本进行过滤，同时对已经标记删除的数据也要进行过滤。...3、客户端将这100行数据缓存到内存中并返回给一条给上层业务。 这里是每次都会调用100行数据，客户端拿到之后，再扫描100条数据，直到数据被全部拿到。...如果不限制每次请求的数据集大小，很可能会导致系统带宽吃紧从而造成整个集群的不稳定。 2、如果不限制每次请求的数据集大小，很多情况下可能会造成客户端缓存OOM掉。...get的批处理操作是按照目标region进行分组，不同分组的get请求会并发执行读取。然而scan并没有这样实现。 也就是说，scan不是并行操作。
这里可以看到，源码中是直接从mMap中读取的，而这个mMap是SharedPreferencesImpl在创建时初始化的。这种做法，可以避免每次读取时，系统和存储分区的交互，从而大幅度提升了性能。...这里commit同步提交也是有条件的，如果commit时，该sp文件正在被其他线程执行数据写入，则执行异步写入。...sp文件存储的数据格式是.xml，每次从磁盘读取和写入操作，都需要解析xml，效率不高。 sp的大量使用会占用大量的内存，因为它会把所有用到的sp文件内容都同步到内存中。...sp每次更新到磁盘都是整体写入，性能影响较大。 sp在执行数据写入时，都会创建EditorImpl对象，大量的提交操作会创建大量的EditorImpl对象，占用大量内存。...单个sp文件大小最好保持在10kb以内，最大不要超过50kb。 将不同的业务数据保存在不同的sp文件内，不要一个文件存储所有数据。
现将url爬取下来放入到数据库中，然后通过where条件限制，或者直接使用redis的list结构，让不同主机上的爬虫程序读取到不同的url，然后进行数据爬取。...2.url去重 爬取数据的时候会经常遇到重复的url，如果重复爬取是不是浪费时间。通过url去重的思路就是：将爬取的url放入到集合中，每次爬取都去判断url是否存在于集合中。...可是如果我就是想重新开始爬取，是不是还得手动清空数据库中的url表。每次查询数据库耗费的时间，这都是需要考虑的。...当时那个网站估计还在起步阶段，服务器带宽应该不高，访问速度是真的慢，而且动不动维护停站，所以我的程序也得跟着停止。如果每次启动都重新爬取，估计几年也爬不完，于是我想了个办法。...就像我们知道，Spring是在application配置文件中初始化bean，在mapper中定义数据库操作一样，而使用者无需关心Spring是如何读取这些配置文件进行各种操作的。
IO复用模型（select,poll） 因阻塞IO在阻塞时挂起线程，非阻塞IO则提供函数调用后返回的逻辑，而完成IO需要执行不同的轮询polling，而每一次轮询都是一次系统调用。...异步IO 异步IO是指为 IO 操作提供回调的接口，该操作在操作完成时被调用。 此调用通常发生在与最初发出请求的线程完全不同的线程上，但情况不一定如此。 异步 IO 是“前摄器”模式的一种体现。...事件分离器捕获到读取完成事件后，激活应用程序注册的事件处理器，事件处理器直接从缓存区读取数据，而不需要进行实际的读取操作。...如果此时已经连接上的某个客户端描述符有数据可读，则进行数据读取。...对于上面所说的select/poll的缺点，主要是在epoll_ctl中解决的，每次注册新的事件到epoll句柄中时（在epoll_ctl中指定EPOLL_CTL_ADD），会把所有的fd拷贝进内核，而不是在
为什么我们决定开始一个新的解决方案，而不是使用上面的提到的这些呢？现有的每种解决方案都有其局限性，下文会对这些方式的普遍问题简单的说明一下，但会对基于触发器的在线变更工具的问题进行详细说明。...因此它的工作模式是异步的，只有当原始表的更改被提交后才会将变更同步到临时表（ghost table） gh-ost 要求binlog是RBR格式 ( 基于行的复制)；然而也不是说你就不能在基于SBR（基于语句的复制...实际上，gh-ost 通过读取binlog的写事件来进行顺序的行复制操作。因此，主库只会有一个单独连接顺序的将数据写入到临时表（ghost table）。这和ETL操作有很大的不同。...3.可暂停 所有的写操作都是由gh-ost控制的，并且以异步的方式读取binlog，当限速的时候，gh-ost可以暂停向主库写入数据，限速意味着不会在主库进行复制，也不会有行更新。...gh-ost 将会检查从库状态，找到集群结构中的主库并连接，接下来进行迁移操作： 行数据在主库上读写 读取从库的二进制日志，将变更应用到主库 在从库收集表格式，字段&索引，行数等信息 在从库上读取内部的变更事件
就像我们知道，Spring是在application配置文件中初始化bean，在mapper中定义数据库操作一样，而使用者无需关心Spring是如何读取这些配置文件进行各种操作的。...现将url爬取下来放入到数据库中，然后通过where条件限制，或者直接使用redis的list结构，让不同主机上的爬虫程序读取到不同的url，然后进行数据爬取。...2.url去重 爬取数据的时候会经常遇到重复的url，如果重复爬取是不是浪费时间。通过url去重的思路就是：将爬取的url放入到集合中，每次爬取都去判断url是否存在于集合中。...可是如果我就是想重新开始爬取，是不是还得手动清空数据库中的url表。每次查询数据库耗费的时间，这都是需要考虑的。...当时那个网站估计还在起步阶段，服务器带宽应该不高，访问速度是真的慢，而且动不动维护停站，所以我的程序也得跟着停止。如果每次启动都重新爬取，估计几年也爬不完，于是我想了个办法。
就像我们知道，Spring是在application配置文件中初始化bean，在mapper中定义数据库操作一样，而使用者无需关心Spring是如何读取这些配置文件进行各种操作的。...现将url爬取下来放入到数据库中，然后通过where条件限制，或者直接使用redis的list结构，让不同主机上的爬虫程序读取到不同的url，然后进行数据爬取。...2.url去重爬取数据的时候会经常遇到重复的url，如果重复爬取是不是浪费时间。通过url去重的思路就是：将爬取的url放入到集合中，每次爬取都去判断url是否存在于集合中。...可是如果我就是想重新开始爬取，是不是还得手动清空数据库中的url表。每次查询数据库耗费的时间，这都是需要考虑的。...当时那个网站估计还在起步阶段，服务器带宽应该不高，访问速度是真的慢，而且动不动维护停站，所以我的程序也得跟着停止。如果每次启动都重新爬取，估计几年也爬不完，于是我想了个办法。
非阻塞IO 多路复用IO 多个连接（fd）sockedFd或者fd就属于一路，多路就是多个fd连接，通过一个select轮训多个IO判断是否有就绪事件，如果读事件准备好就进行数据读取，将数据从内核空间拷贝到用户空间...信号驱动IO 异步IO 以上几种IO在数据复制阶段仍然是同步的，所以都属于某种程度的同步IO不是真正的异步IO。...异步IO是进程发起读取操作后立即返回，等数据就绪之后，内核会将数据直接从内核空间拷贝到用户空间，并通知进程数据已经OK。这样在数据拷贝阶段就不是同步的了，实现了真正的异步。 ?...每次循环select都需要对fd指向的设备进行poll操作，如果fd非常多时，比如超多网络IO，就会显得非常低效，所以poll会限制每个select注册的最大文件数。 2....poll和epoll都采用轮训方式实现异步IO，并未实现基于中断达到真正的异步，所以这种异步只是Non-Blocking IO，并不是真正的异步IO。 春哥叨叨实验室
Asynchronous Receiver/Transmitter，通用异步收发器）是一种双向、串行、异步的通信总线，仅用一根数据接收线和一根数据发送线就能实现全双工通信。...对于串行端口，设定的波特率将用作每秒传输的最大位数）来管理的。 如果波特率不同，发送和接收数据的时序可能会受影响，导致数据处理过程出现不一致。...接收UART 读取数据帧后，将统计数值为 1 的位，检查总数是偶数还是奇数。如果奇偶校验位为0 （偶数奇偶校验），则数据帧中的1或逻辑高位总计应为偶数。...但是，如果奇偶校验位为0 ，而总和为奇数，或者奇偶校验位为 1 ，而总和为偶数，则UART 认为数据帧中的位已改变。...第5步：接收 器 将串行数据转换回并行数据，并将其传输到接收端的数据总线。
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