在上篇文章中，我们搞定了渠道管理功能，这个相对来说比较简单。今天我们来看看促销活动的管理，在这个模块中，会有许多涉及到脚手架本身的修改，在这个过程中可以加深我们对这个脚手架的理解。...在前端展示活动类型的时候，有两种不同的取值： 年卡折扣券 年卡代金券 像下面这样： 这里的活动类型下拉框我们当然可以直接在前端硬编码，但是既然用了这个脚手架，且这个脚手架又刚好提供了数据字典的功能，那么我们不妨将这两个选项加入到数据字典中...中加的是字典类型，而 sys_dict_data 中加的则是字典的具体值，我添加的数据分别如下： sys_dict_type： sys_dict_data： 1.2 添加促销活动表 接下来就是活动促销表了...ExcelUtil util = new ExcelUtil(Activity.class); util.exportExcel(response, list, "促销活动数据...小结 好啦，这次提交的功能是促销活动管理～小伙伴们赶紧去给个 star 呀，star 越多更的越快哈哈～ https://github.com/lenve/tienchin
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错过了11.11 你还有12.12可以买！买！买！ 在海外电商市场 12.12的促销力度丝毫不亚于国内的11.11 强劲崛起的东南亚及其最大的电商市场印尼正是12.12大促的焦点 ?...此次12.12，京东印尼站早已蓄势待发 ? ▲印尼12.12促销广告 ? ▲JD.ID印尼站APP端页面 ? ? ? ? ▲印尼办公场所，凌晨深夜，依然坚持在最前线 ?...自11月份备战启动以来，海外技术平台先后进行了系统压力测试、数据库排查、内耗场景梳理、资源评估、演练、巡检、数据库迁移等一系列准备工作。...▲监控平台产品数据，一刻也不松懈 ? ▲当我们在国内穿着棉袄棉裤，冻得直打哆嗦的时候，在印尼备战的小伙伴们正穿着短袖文化衫办公 ? ▲忙碌的工作之余，大家也不忘加油打气 ?...▲印尼12.12加油趴 ▲来自印尼的问候 卓越用户体验的背后， 是JDers为项目运行、系统稳定而贡献的一个个不眠之夜 海外市场的不断拓展， 是兄弟们勇于开拓、力争完美而创造的一次又一次佳绩 12.12
10 以前的存储机制 ---- Android 10 之前的文件系统 , 内存分为两块 , 应用私有目录 , 和 共享存储空间 ; 私有目录 : 只能保存本应用的数据 , 其它应用无法读写该目录中的数据.../use-cases#opt-out-scoped-storage 四、文件索引数据库 ---- Android 11（API 级别 30） 之后的存储机制 : Android 中所有文件存储 , 都会将文件的索引存储在数据库中..., 在 /data/data/com.android.providers.media 目录下的文件就是专门用于管理该数据库的 ; 在 /data/data/com.android.providers.media...; 在新版本的分区存储中 , 上述数据表中管理所有 SD 卡上的文件 , 所有的文件和目录都会显示在上述数据库中 ; external.db 数据库 files 数据表字段简介 : _id...: https://developer.android.google.cn/training/data-storage/shared 管理存储设备上的所有文件 : https://developer.android.google.cn
以项目的方式管理R代码和文件，可以很大程度规避 1）工作路径不对，2）找不到文件 ，3）代码和文件不对应 ，等常见的问题。...RStudio是一款流行的R语言IDE(开发者集成环境)，在安装Rstudio之前一定要先安装R软件，本文简单的介绍如何使用Rstudio进行项目管理。...一 项目式管理代码 数据 1.1 新建New Project 打开Rstudio，点击左上角箭头所示的位置，选择New Directory，选择New Project （或者File --- New...二 数据读取 存储 数据分析当然首先需要数据，之前的推文中用到了几种，比如 载入R 或者 R包的内置数据集； 通过matrix或者data.frame等构建简单的数据集 ； 读取文件获取数据集 。...(expr,cli,surv,cli_surv ,file = "Step1_data_join.RData") #load("Step1_data_join.RData") 使用R Project 管理代码和数据
ASM是Automatic Storage Management（自动存储管理）的缩写。ASM是一个集成的高性能的文件系统和卷管理器。...Oracle将所有的存储分为disk groups，我们只需要管理这些disk groups，而不用去管具体的数据文件，也就是所谓的Oracle自动存储管理ASM。 ?...Oracle自动存储管理ASM能够提供高效率的存储管理，提供完整的集群文件系统和卷管理能力。其中需要用到的条带化技术是一种用于在多个磁盘驱动器之间分散数据的技术。...其中Dynamic Storage Configuration（动态存储配置）可以在数据库运行时更改数据库的配置，ASM会自动Rebalance。...用来给每一种类型的数据库文件设置镜像化和条带化的属性的。 以上就是关于Oracle自动存储管理ASM的详细介绍，ASM的五个组成部分各司其职，相辅相成，为Oracle数据库提供高效率的存储管理。
前言 我们知道在一个存储系统中，不光光只有它所存储的数据文件重要，它的存储系统的元数据管理同样十分的重要。...因为涉及到存储系统数据访问操作时，会经过存储系统元数据的查询或更新操作，如果元数据这边的操作出现性能瓶颈，同样会导致用户访问数据的行为出现缓慢的情况。...本文我们来聊聊存储系统一般是如何做高效的元数据管理的，这里面会涉及到多种不同的元数据管理方式。...初代元数据管理 首先我们来看最简单原始的初代存储系统元数据管理方式，此时元数据往往存储于外部db中，然后master服务和db进行数据的交互，如下图所示： ?...下图是一个此模式的样例系统Alluxio的元数据管理模型图： ? 以上就是本文所要阐述的关于存储系统常见的元数据管理模式。
随着这些系统变得越来越复杂，数据的存储和管理变得至关重要。本文将深入探讨嵌入式系统中数据存储与管理的策略，包括数据存储设备的选择、数据存储格式、数据备份和安全等方面。...数据库管理系统可以帮助有效地存储和检索这些数据。在嵌入式系统中使用 SQLite 数据库进行数据存储。...当涉及嵌入式系统的数据存储与管理策略时，还可以考虑实现数据的循环存储，以最大程度地利用有限的存储资源。以下是一个示例，演示如何在嵌入式系统中实现循环存储。...这种策略特别适用于数据记录和事件存储的嵌入式应用。结论嵌入式系统的数据存储与管理策略对系统的性能、可靠性和安全性都有深远影响。...在选择数据存储设备、数据存储格式以及实施数据备份和安全策略时，需要综合考虑系统的需求和约束。本文提供了一些示例代码，以帮助开发者更好地理解如何在嵌入式系统中实现数据存储与管理策略。
关于Redeye Redeye是一款功能强大的渗透测试数据管理辅助工具，该工具专为渗透测试人员设计和开发，旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效的形式管理渗透测试活动中的各种数据信息。...工具概览 服务器端面板将显示所有添加的服务器基础信息，其中包括所有者用户、打开的端口和是否已被入侵： 进入服务器之后，将显示一个编辑面板，你可以在其中添加目标服务器上发现的新用户、安全漏洞和相关的文件数据等...： 用户面板包含了从所有服务器上发现的全部用户，用户信息通过权限等级和类型进行分类，用户的详细信息可以通过将鼠标悬停在用户名上以进行修改： 文件面板将显示当前渗透测试活动中相关的全部文件，团队成员可以上传或下载这些文件...： 攻击向量面板将显示所有已发现的攻击向量，并提供严重性、合理性和安全风险图： 预报告面板中包含了当前渗透测试活动中的所有屏幕截图： 图表面板中包含了渗透测试过程中涉及到的全部用户和服务器，以及它们之间的关系信息...docker-compose： cd Redeye docker-compose up -d 接下来，我们需要启动或关闭容器： sudo docker-compose start/stop 最后存储并加载
一、数据管理与存储概述 数据管理：数据收集、整理、组织、维护、检索等操作过程。 数据存储：应数据管理的需要而产生，存储技术的优劣直接影响数据管理的效率。...1、数据存储技术的发展 数据存储技术的发展分为以下四个阶段： 人工管理阶段 文件系统阶段 数据库阶段 分布式文件系统阶段 具体过程如图： ?...1.1、关系型数据库和非关系型数据库 关系型数据库： 支持结构化数据存储和管理 支持事务ACID四个特征 从诞生以来一直是数据库领域的主流产品 非关系型数据库： 灵活的数据模型 良好的扩展性 易于海量数据的管理...Mysql数据库： 开源的关系型数据库管理系统，由瑞典MySQL AB公司开发，目前属于Oracle公司。 性能强劲，支持大型数据库，单表可容纳5000万条记录。...： 互联网上一分钟内有3万小时的音乐播放记录 43万次维基百科页面的访问记录 4百万条谷歌搜索记录 单台计算机磁盘无法存放海量数据 1.1、分布式存储： 可将海量数据分配到多个操作系统管理的磁盘中进行存储
分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。Hadoop设计用于将计算更接近数据节点，同时采用了HDFS文件系统的大规模横向扩展功能。...某些超融合方案是分布式存储，但通常这个术语意味着你的应用和存储都保存在同一计算节点上。这是在试图解决数据本地化的问题，但它会造成太多资源争用。这个Hadoop应用和存储平台会争用相同的内存和CPU。...Hadoop运行在专有应用层，分布式存储运行在专有存储层这样会更好。 避免控制器瓶颈 实现目标的一个重要方面就是——避免通过单个点例如一个传统控制器来处理数据。...但也仍有很多企业因为性能和数据本地化问题对虚拟化Hadoop避而不谈。 创建弹性数据湖 创建数据湖并不容易，但大数据存储可能会有需求。我们有很多种方法来做这件事，但哪一种是正确的？...理想的数据湖基础架构会实现数据单一副本的存储，而且有应用在单一数据资源上执行，无需迁移数据或制作副本。 ? 整合分析 分析并不是一个新功能，它已经在传统RDBMS环境中存在多年。
数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。...以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。...每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。...数据本地化是为了确保大数据集存储在计算节点附近便于分析。对于Hadoop，这意味着管理数据节点，向MapReduce提供存储以便充分执行分析。它实用有效但也出现了大数据存储集群的独立操作问题。...以下十项是Hadoop环境中管理大数据存储技巧。 1.分布式存储 传统化集中式存储存在已有一段时间。但大数据并非真的适合集中式存储架构。
在处理大量节点和边时，我们可以使用以下方法来有效地管理图数据库的存储和索引：存储引擎存储引擎是一个图数据库的核心组件，它负责数据在磁盘中的存储和检索。...对于处理大量节点和边的场景，以下存储引擎可以考虑使用：列存储引擎：列存储引擎将数据按列存储，能够提供更好的压缩比和查询性能。它适合于处理大量属性且关联度较低的节点和边数据，例如社交网络中的用户属性。...在处理大量节点和边时，以下数据压缩方法可以考虑使用：列存储压缩：列存储引擎可以使用各种压缩算法对列进行压缩，例如字典压缩、位图压缩和熵编码压缩。这些压缩算法可以在不损失数据精度的前提下减少存储空间。...稀疏数据压缩：对于稀疏性较高的图结构，可以使用稀疏数据压缩算法来减少存储空间。例如使用邻接表或邻接矩阵的方式存储边信息，可以节省大量空间。...以上是在处理大量节点和边时有效管理图数据库存储和索引的一些见解，不同的场景和需求可能会选择不同的存储引擎、索引技术和数据压缩方法。
在数据管理中，效率至关重要，因为每一份存储的数据都会产生硬件、许可、维护和管理的成本。在这篇博客中，我们将详细解释组织如何通过优化不同层次的数据存储来节省成本，并从数据中获取更多价值。...当大量数据被摄取而没有考虑如何存储、管理和使用时，这就会成为一个挑战，导致数据管理中的瓶颈。随着数据的增长，现有的设置可能难以应对新的需求，达到硬件和许可的极限。...存储（冷层和冻层）： 根据需要存储数据，并进行低频率的临时搜索。数据增长和保留了解数据保留需求的范围对于合规和高效的数据管理至关重要。...24小时后，数据主要用于安全调查，需要临时搜索。一些特定索引需要保留更长时间以用于报告。由于新的合规要求，数据需要保留长达一年。迁移到热/冷/冻架构热层节点有足够的容量执行强制合并活动，允许移除温层。...重构架构的好处改进的数据保留策略： 更高效的存储分层策略可以带来更好的数据保留，这对于安全和合规尤其重要。简化的平台管理： 整合硬件配置文件和减少所需节点数量可以简化平台管理，减少操作开销。
随着数据量的爆发式增长，许多企业产生数据的量级由原有的TB 级别迅速的提升到 PB 甚至 EB 级别。企业付出成本来存储这些数据的同时自然也想通过挖掘数据信息辅助商业决策，提升管理效率。...大数据经过了多年发展，存储需求的不断变化及以云存储、智能管理为代表的下一代数据存储技术的成熟，推动了存储技术的不断演进。...存储资源盘活系统简化了多云环境中的数据管理，通过标准iSCSI协议为上层应用提供虚拟Target和逻辑卷，可以同时部署在本地、私有云、公有云上，真正实现“混合多云”。...数据多协议支持：数据的存入与使用需要适配各种应用场景，比如支持块存储、对象存储等协议。...，通过分布式双控制器架构保证了低延迟、高可用、易拓展的特性；通过完善的控制台、命令行与API来统一调度管理所有存储设备；通过强大的兼容性和独特的硬件异构特性充分利用全部存储资源。
0x00 概述 数据是应用程序重要的产出，所以很好的管理和存储数据，是对应用程序劳动结果的尊重。特别是在大数据时代，所有的数据都是重要的资产，保护好数据是每个开发者必须掌握的技能。...0x01 数据管理实现方式 Docker 容器中的文件系统于我们这些开发使用者来说，虽然有很多优势，但也有很多弊端，其中显著的两点就是： 沙盒文件系统是跟随容器生命周期所创建和移除的，数据无法直接被持久化存储...0x04 挂载临时文件目录 Tmpfs Mount 是一种特殊的挂载方式，它主要利用内存来存储数据。由于内存不是持久性存储设备，所以其带给 Tmpfs Mount 的特征就是临时性挂载。...当希望将数据在多个容器间共享时，利用数据卷可以在保证数据持久性和完整性的前提下，完成更多自动化操作。 当我们希望对容器中挂载的内容进行管理时，可以直接利用数据卷自身的管理方法实现。...虽然数据卷的目的是用来持久化存储数据的，但有时候我们也难免有删除它们以释放空间的需求。
轻量级数据存储概述 轻量级数据存储适用于对Key-Value结构的数据进行存取和持久化操作。应用获取某个轻量级存储对象后，该存储对象中的数据将会被缓存在内存中，以便应用获得更快的数据存取速度。...轻量级数据存储开发 场景介绍 轻量级数据存储功能通常用于保存应用的一些常用配置信息，并不适合需要存储大量数据和频繁改变数据的场景。应用的数据保存在文件中，这些文件可以持久化地存储在设备上。...接口说明 轻量级存储为应用提供key-value键值型的文件数据处理能力，支持应用对数据进行轻量级存储及查询。...数据存储形式为键值对，键的类型为字符串型，值的存储数据类型包括整型、字符串型、布尔型、浮点型、长整型、字符串型Set集合。...创建存储实例 读取指定文件，将数据加载到Preferences实例，即可创建一个存储实例，用于数据操作。
6、基础管理命令 创建topic bin/kafka-topics.sh --zookeeper zk01:2181 \ --create --replication-factor 3 --partitions...2、存储机制 Kafka中消息是以topic进行标识分类，生产者面向topic生产消息，topic分区(partition)是物理上的存储，基于消息日志文件的方式。 ?...每个partition对应于一个log文件,发送的消息不断追加到该log文件末端； log文件中存储的就是producer生产的消息数据，采用分片和索引机制； partition分为多个segment。...每个segment对应两个(.index)和(.log)文件； index文件类型存储的索引信息； log文件存储消息的数据； 索引文件中的元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址； 消费者组中的每个消费者...Kafka基于TransactionCoordinator组件管理Transaction，Producer通过和TransactionCoordinator交互获得TransactionID对应的任务状态
腾讯云存储专家解决方案架构师屠伟新带来《AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对》主题分享。下面我们一起来学习回顾一下AIGC场景下的存储解决方案。...AIGC 场景下存储与数据管理的挑战与应对 在分享伊始，屠伟新首先提出了团队持续关注的问题，从2022年年底 ChatGPT 发布出来以后，AIGC 对数据的要求持续高涨，一方面模型训练需要非常多的数据量...今年4月份国家网信办发布了《生成式人工智能服务管理方法(征求意见稿)》，对AIGC生成物的合规性做了一系列规定。因此，对于 AI 产生的数据，也会有进一步加工和数据合规的要求。...面对巨大的数据量，首先需要一个大容量、可靠的存储，同时这些数据的流动也需要快捷高效，屠伟新也推荐大家选择腾讯云的对象存储COS作为数据存储的底座，腾讯云COS单集群可以达EB级的规模。...同时腾讯云还提供了标准、归档、深度归档等存储类型，配合数据生命周期管理，更大程度上优化成本。
数据管理和存储的分离对企业有什么影响? 从存储中分离数据管理有明显的优势。人们需要了解这种新方法如何使这些操作更简单、运行成本更低。 ...对于那些希望从比存储和使用成本更高的数据中获得价值的组织来说，有效的数据管理和存储正变得比以往任何时候都更加重要。将数据管理从存储系统中分离出来并独立运行是一种更好的数据管理方法。 ...数据管理和存储面临的挑战 对于数据管理系统来说，做得很好是很难做到的。需要记住，数据管理和存储系统最重要的职责是接收、存储、组织和维护数据。...另一个数据管理存储问题是复杂的数据管理许可结构。当然，有数据管理软件许可，但不止于此。通常还有其他许可费用，例如存储系统移至云存储或其他存储系统的数据的容量许可费用。...更重要的是，仍然必须将数据从当前位置移动或迁移到该系统。它无法解决多组织数据共享问题。 将数据管理与存储分离 这些问题导致了一种新方法，其中从存储系统中抽象了数据管理。
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