一、项目结构 1、工程结构 2、模块命名 shard-common-entity: 公共代码块 shard-open-inte: 开放接口管理 shard-eureka-7001:
代码模板 已放置github https://github.com/dmhsq/easy-Spring-Boot-demo 本文代码 已放置github https://github.com/dmhsq/edusys
标签元数据查询服务即通过服务化的方式提供标签元数据查询能力。其中标签基本信息、标签分类信息和标签值统计信息是使用较多且需要服务化的数据,其他元数据因为服务化使用场景较少,在本节中不做介绍。
带业务逻辑的数据查询接口:action、facade、biz、dao(复杂的查询,带业务逻辑)
在做一些财务、供应链、资产管理等系统时,由于业务人员线下都是采用Excel来完成的,因此就需要将Excel中业务人员使用的功能都能在Web端系统实现,整体上的实现方案有三种:
基于大数据技术构建数据仓库平台,源于大数据技术本身的不成熟和普及度问题,以及辅助工具的缺失,注定了其实施过程与传统数据仓库的差异性,和更大的实施难度。本文针对大数据技术应用与数据仓库类项目需求分析阶段,需要完成的主要工作基于用户需求分析说明书的文档结构进行目录式展现。如需了解更深层的细节,可以做专项技术交流和咨询服务。
爱奇艺目前使用到的大数据相关技术有Druid、Impala、Kudu、Kylin、Presto、ElasticSearch等,并且随着各技术框架的版本升级而升级。比如:
联合饿了吗UI使用的时候,el-table(主表)包含一个或多个子表时(el-tabs),点击右侧的编辑、删除时会同时触发el-table的current-change(),如果子表过多会,每次点击编辑/删除都会多次同时调用子表的数据查询接口,此时在编辑和删除的click事件加上
前言 随着腾讯产品与技术的发展,几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次数从亿到百亿,对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等,比较适用于中小规模的数据,但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时,RDBMS性能会大大降低,分布式更为困难。 为什么会选择HBase? 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库,它的数据由HDFS做了数据冗余,具有高可靠性。同时TDW(腾讯分布式数据
前言随着腾讯产品与技术的发展,几乎任何一个与用户相关的在线业务的数据量都在亿级别,每日系统调用次数从亿到百亿,对海量数据的高效插入和快速读取变得越来越重要。而传统关系型数据库模式固定、强调参照完整性、数据的逻辑与物理形式相对独立等,比较适用于中小规模的数据,但对于数据的规模和并发读写方面进行大规模扩展时,RDBMS性能会大大降低,分布式更为困难。 为什么会选择HBase? 高可靠性。HBase是运行在Hadoop上的NoSQL数据库,它的数据由HDFS做了数据冗余,具有高可靠性。同时TDW(腾讯分布式数据仓
例子说明:假设我有一个表示学生的对象类型还有一个表示学生集合的类型。学生集合类型主要就是用来容纳学生实体,集合类型提供一系列的方法可以对这个集合进行连续的操作,很常用的就是筛选操作。比如筛选出所有性别是女生的学生,然后再在所有已经筛选出来的女性学生的集合当中筛选出年龄大于20周岁的学生列表,再继续筛选来自江苏南京地区的学生列表等等这一系列的连贯操作。这样的处理方式我想是LINQ最为常见的,毕竟LINQ是为了查询而生,而查询主要就是面向集合类的数据。
最近,有不少用户反映登录我们的APP后,进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意,以为是用户自己的网络慢导致的,后来有好几个用户都反映了此问题,这不得不引起我们的重视了。
知识图谱是用图数据结构表示的知识载体,图数据结构由节点和边组成,知识图谱中的节点代表客观世界的事物(称为实体,实体可以有许多属性),边代表实体间的关系。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
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1、上游系统数据变动了,会下发消息,通知下游系统:我这边数据更新了,你们爱咋办咋办啊
唐巍,携程用户平台部订单服务组资深后端开发,在互联网尤其是移动互联网方面有丰富的经验,目前主要负责OrderIndex的维护和架构升级工作。
客户已有一个用了多年的珠宝ERP,里面有商品信息及准确的库存,他们原有的订货系统已经满足不了业务发展的需要,将要切换成包含PC端及小程序端,功能更先进及完善的珠宝订货系统-优订货。
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 从官网的介绍来看Kylin是一个OLAP的数据查询引擎,其特点就是快。公司最近准备引入Kylin做数据分析,原来也听说过 但一直没有接触,现在正好可以验证下Kylin是否是传说中那么NB,今天我们先来看看如何安装部署Kylin。 由于Kylin本身只是一个Server,所以安装部署还是比较简
画像平台功能具有相似性,其技术架构也可以抽象出统一的模式,本节内容主要介绍画像平台常见的技术架构。为了加强读者对技术选型的认识,本节还会介绍几个互联网公司在画像类平台上的技术选型方案。
//config.js module.exports={ mysql:{ host:'localhost', port:3306, user:'Joyous', password:'123456', database:'html5', charset:'utf8', connectionLimit:100, } } //mysql.js var mysql=require('mysql'); var config = require('./config.js'); var
经过 2 个月的直播,我的 定制化代码生成项目 所有的核心功能已经开发完成,用户可以在线制作、分享、使用代码生成器~
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成,节点代表实体或对象,边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域,如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
在深度学习领域的实践中,一般会涉及到向量化处理的数据,如图像、文本、音频等,这些数据的存储和检索对于许多深度学习任务至关重要。传统的关系型数据库和NoSQL数据库在存储和检索这类大规模向量数据时,通常不能满足高效、精确的查询需求。因此,如何优化向量数据的存储和检索,成为了当前深度学习场景下需要解决的重要问题。
公司存在多种物料种类、不同类型的库存和价值管理不一,存货系统目前主要接入包装耗材、商品数据。目的是为了:
近日,东方国信时序数据库CirroData-TimeS(基于Apache IoTDB)完成了与大连图扑TopLink组态软件的适配。在某核电站数据展示项目中,数据经过Toplink的解析,进入CirroData-TimeS时序数据库进行存储和计算。通过搭建场景和动画驱动,对压水堆核电站发电的工作原理进行了数据可视化展示。实现了CirroData-TimeS在工业数据可视化领域的生态建设,为工业物联网提供了全新的解决方案。
小米公司正式成立于2010 年4 月,是一家专注于高端智能手机、互联网电视以及智能家居生态链建设的创新型科技企业。
本文主要介绍Apache Doris在京东广告报表查询场景下的应用。文章将从我们原有系统开始讲述,包括我们遇到的问题,面临的挑战,以及我们为何选择使用Apache Doris。最后将介绍Doris在我们在生产环境下的使用情况,包括Apache Doris在京东“618”,“双11”大促中的表现。希望通过我们的使用实践为大家提供一些经验参考,也欢迎大家对我们的不足之处提出建议。
经过两个多月的反复研究和测试,由上海指旺信息科技有限公司(以下简称“指旺金科”)与中兴能源公司通力合作,精心打造的“大米链”系统正式上线运营。 这是国内第一个正式落地的基于区块链技术的农产品溯源产品项
Elasticsearch 是一个开源的分布式搜索和分析引擎,建立在 Apache Lucene 基础上。它提供了一个可扩展的、实时的搜索和分析平台,用于处理和分析大规模的结构化和非结构化数据。 在类实时读写与全文检索上有极大的优势。
项目中采用的关系型数据库是mysql,那么关系型数据库有哪些优劣势,我们可以参考下面的分析: 关系型数据库的优点: 1.基于ACID,支持事务,适合于对安全性和一致性要求高的的数据访问 2.可以进行Join等复杂查询,处理复杂业务逻辑,比如:报表 3.使用方便,通用的SQL语言使得操作关系型数据库非常方便
在实际工作中当指定查询数据过大时,我们一般使用分页查询的方式一页一页的将数据放到内存处理。但有些情况不需要分页的方式查询数据或分很大一页查询数据时,如果一下子将数据全部加载出来到内存中,很可能会发生OOM(内存溢出);而且查询会很慢,因为框架耗费大量的时间和内存去把数据库查询的结果封装成我们想要的对象(实体类)。
实习的时候被问过一个问题,为什么 redis 会有 pipline,mysql 会有 batch,这些东西都具有批量操作的共性,是什么原因让我们在处理数据时需要批量操作?
举例:在业务系统需要从 MySQL 数据库里读取 100w 数据行进行处理,应该怎么做?
最近已经推出了好几篇SpringBoot+Dubbo+Redis+Kafka实现电商的文章,今天再次回到分布式微服务项目中来,在开始写今天的系列五文章之前,我先回顾下前面的内容。
前几天有小伙伴在社群咨询,产品经理该如何高效阅读技术文档,正好周末有时间就总结了一下。
时序数据,是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,它会有一个数据轴和一个时间轴;
最近不少小伙伴顺利毕业,入职了新公司,开始了人生第一段正式工作经历。但对于很多公司,如果你想要成为正式员工,是需要先经历几个月的试用期的。
在数据库查询中,我们主要使用的SQL语句,但是之前也说过,SQL语句需要经历解释执行的步骤,这样就会拖慢程序的运行速度,针对一些具体的简单查询,比如根据用户ID从用户表中查询用户具体信息,像这样的简单查询OLEDB提供了专门的查询接口。使用该接口可以很大程度上提升程序性能。 另外在之前的代码中,只是简单的通过HRESULT这个返回值来判断是否成功,针对错误没有具体的处理,但是OLEDB提供了自己的处理机制,这篇博文主要来介绍这两种情况下的处理方式
在这之前,我们相继卷完了:关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ 这些系列的知识体系。今天开始,我们将踏上另一个系列的学习之路:企业级监控平台。
“带你走进Apache Kylin的世界”
请看我之前写的 Prometheus简介,原理和安装 https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
本文详细介绍了JINQ(Java Integrated Query),一种强化Java中数据查询能力的库,提供类SQL的查询语法和类型安全的操作。文章首先解释了JINQ的基本功能和应用,随后通过具体示例展示了如何使用JINQ进行数据过滤、投影、连接、分组等操作。接着,与Java Stream API、Google Guava等其他热门集合处理包进行了比较,突出了JINQ在类型安全和查询直观性方面的优势。最后,总结了JINQ的使用价值,特别是对于需要进行复杂数据处理的Java开发者。
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