没有必要局限于SAP HANA这个起的比较晚的数据库。 没有必要局限于SAP HANA这个起的比较晚的数据库。 最近一段时间研究了内存数据库，总结了一下，分享给大家。我们先从应用场景说起。 一....在内存数据库中，不是所有的数据都需要存储在内存中，有些数据仍然能够存储在Disk上，硬盘表（Disk-Based Table，简称DBT）是传统的表存储结构，每个Page是8KB，在查询和更新DBT时，...内存优化：Ignite在内存中支持2种模式的数据缓存，堆内和堆外。当缓存数据占用很大的堆，超过了Java主堆空间时，堆外存储可以克服JVM垃圾回收(gc)导致的长时间暂停，但数据仍然在内存内。 ...Ignite的事务使用了二阶段提交协议，适当地也进行了很多一阶段提交的优化。 同写和同读：通写模式允许更新数据库中的数据，通读模式允许从数据库中读取数据。 ...数据库异步更新：Ignite提供了一个选项，通过后写缓存来异步地执行数据库更新 自动持久化：自动化地连接底层数据库并且生成XML的对象关系映射配置和Java领域模型POJO 数据库支持：Ignite
稍微滚动一下，我们发现我们的机器帐户“dc1$”的 NTLM 接下来，要伪造一张银票，我们必须找到可以使用命令轻松找到的域的 SID。...请注意最后一个连字符之后的数字（这里，1115 称为相对 SID，我们不希望这样。.../domain：目标域的有效 FQDN /service：为其生成票证的服务 /rc4：受害机器计算机帐户的 NTLM 哈希（之前找到） /user：模拟用户名 kerberos::golden /sid...这可以使用whoami /user命令完成 最后，为了在 Rubeus 中为当前用户伪造一张票，我们给出以下命令： rubeus.exe silver /service:MSSQLSvc/dc1.ignite.local...缓解办法 由于攻击基于离线机制且不涉及 DC，因此难以缓解攻击。但是，仍然可以采取以下步骤来确保保护： 启用 PAC 验证。如果启用，出示的票证应首先由 DC 验证。因此，银票将立即被拒绝。
&& mv ignite-admin-1.5 ignite-admin 新建一个数据库存放目录，这边我是直接使用SQLite： mkdir ignite/data 构建ignite-admin的前端资源...编辑ignite的配置文件： nano /opt/ignite/conf/config.toml 我的配置如下： [app] address = ":5000" [db] #driver = "mysql...systemctl enable ignite-admin 访问前端地址：IP+端口5000 访问管理员后台：IP+端口8000 我在开通服务的时候会提示失败，解决办法如下： 首先停止systemd运行.../ignite运行，看一下报错的日志，提示如下： ? 字面意思是说我们创建的容器已经存在了，无法再创建，但是明明没有容器创建成功啊，我是第一次创建。...所以重复之前的步骤，最后重启Docker即可： docker ps -a docker rm 容器ID systemctl restart docker 首页： ? 用户页： ?
节点数目可以无限增加，所以Ignite的扩展性是无穷的。...在Ignite的配置上有下面这几个选项可供选择： Write-Through和 Read-Through 在Write-Through模式中，缓存中的数据更新会被同步更新到数据库中。...Write-Behind Caching Ignite还提供了一种叫做Write-Behind Caching的数据库异步更新模式。...默认情况下，Write-Through中每一次更新都会对数据库发起一次请求。如果使用Write-Behind Caching后写，对缓存的更新会整合成批次然后再发送给数据库。...最后，可以支持任何底层数据库存储同样让 Ignite成为数据库缓存的首先。 想要了解更多信息、文档、示例，请移步Apache Ignite官网。
从结果上来说，即使在普通的较小的数据集上，Spark 查询也可能花费几分钟的时间，因为需要进行全表扫描。如果使用 Ignite，Spark 用户可以配置主索引和二级索引，这样可以带来上千倍的性能提升。...更多地会将 RDBMS 做为分析型业务的数据来源之一，最后若有必要，则将业务分析的结果批量回写 RDBMS；NoSQL：Spark 原生支持 JDBC、JSON、Parquet、csv、libsvm...Ignite 社区官方提供了 10 种流处理技术的集成实现，利用统一的 API，开发者也能够自行开发流处理技术实现。Ignite 为全部流入 Ignite 的数据以可扩展和容错的方式提供至少一次保证。...SparkSpark Streaming 是基于 Spark 的流式批处理引擎，其基本原理是把输入数据以某一时间间隔批量的处理，即以时间为单位切分数据流，每一个切片内的数据对应一个 RDD，进而能够采用...两个框架的结合也可以解决实际项目中的一些痛点：（1）Spark大数据基于原始RMDB计算时间长，IO性能低。（2）大数据计算需要借助很重的大数据套件，交付成本高，比如比较重的oracle。
Lightning和ignite之间的第一个主要区别是它的操作界面。...这意味着你现在可能不需要它们中的大多数功能，但是当你需要说…累积梯度、梯度裁剪或16位训练时，你不会花数天/数周的时间阅读教程来让它发挥作用。 只需设置适当的Lightning标志，继续你的研究。...Lightning预装了这些功能，因此用户可以花更多的时间进行研究，而不是进行工程设计。这对于非CS/DS的研究人员特别有用，比如物理学家、生物学家等，他们可能对编程这部分的知识不太精通。...这些特性使PyTorch的特性民主化，只有高级用户才会花时间来实现。 下面是按功能分组的3个框架的功能比较表。 如果我遗漏了任何重要的东西，请发表评论，我会更新表格！ 高性能计算 ? 调试工具 ?...如果您只是在学习或者不了解最新的最佳实践，则不需要超级高级的训练技巧，并且有足够的时间来学习新的库，那么请使用fast.ai吧. 如果你需要更多的灵活性，可以选择Ignite或Lightning。
TcpDiscoveryNodeAddFinishedMessage 节点发现介绍 发现机制的主要目标是创建 Ignite 节点的拓扑结构，并在每个节点上构建并维护一致的内存视图。...节点加入过程 概述 当一个新节点启动时，它尝试通过探测TcpDiscoveryIpFinder提供的地址列表来找到一个现有的集群。...协调器将新节点放置在最后一个节点和自身之间，并通过在环中发送TcpDiscoveryNodeAddedMessage来传播拓扑更改消息。...TcpDiscoveryNodeAddedMessage 也被传递到加入节点，它在所有其他节点已经处理它之后，在最后接收消息。...该时间由 TcpDiscoverySpi#networkTimeout 定义，默认值为 5 秒 (TcpDiscoverySpi#DFLT_NETWORK_TIMEOUT)。
war 包下载 DBeaverWeb 的 war 包启动 DBeaverWeb启动 DBeaverWebDBeaverWeb 的源码DBeaverWeb 的源码1.5、创建表的模板 (这个是必须要设置的...4、添加表并插入数据例如：用 root 的 token 或者是上面例子的 myy_token 如果用 DBeaverWeb 来操作，只需要输入 root 的 token 或者 myy_token</br...lazy=true&userToken=dafudafu 为上面 root 的 userToken也可以用 myy_token ，因为它的有添加表的权限。...user_token: wudafu_token 登录 DBeaverWeb 查询 public.Categories 得到结果图片实际结果是 8 条图片权限视图实现的原理：通过方法将表和表的读写权限绑定到用户组...，这样用户组执行 sql 语句的时候，就会去读取权限视图的 ast ，最后在组合成新 ast 执行。
命令行版星球大战 你有没有看过 ASCII ART 版的《星球大战》电影？如果你有 Bash 环境，那么两条简单的命令就可以让你直接在命令行终端观看字符版的《星球大战》！把 Bash 装到了满分！...不仅有很长的狗： ? 甚至还能找到自己： ? 大眼夹 程序员无法回家和家人团聚，只能一个人躲在北上广的出租屋里如何排解寂寞？让儿时的小伙伴们陪你玩吧！...在辞去微软首席执行官职务之后，盖茨将时间和出色才智投入到解决一些世界上最持久的问题上，由此便开始了现代史上最伟大的职业生涯第二幕。...” Channel 9 田牌电视台 Channel 9 是微软官方电视台，负责播出包括 Build, Ignite 等知名会议在内的大多数田牌活动。...平时也有定期更新的系列频道，比如 This Week on Channel 9、Azure Friday、On .NET 等，节目涵盖所有微软技术和产品。
因为涂鸦是物联网行业，区别于传统行业，没有低峰点，写入量非常大，涂鸦用六年的时间不断选型尝试，探索最合适的数据架构。...10 毫秒以内，即使进行分库分表，拆散集群也达不到涂鸦的业务需求。...Apache Ignite 于是涂鸦开始尝试使用 Apache Ignite，也是一个分布式的 KV 系统，类似于 PingCAP 的 TiKV，它是基于JAVA 架构进行数据分片的，其分片比较大，1G...然而随着业务量的暴增，一个 Ignite 也不能满足涂鸦的业务需求，就需要进行扩容，而 Ignite 架构下扩容的时候要求停机，这是物联网所无法容忍的。...，而 TiKV 5.0 版本的 RocksDB 的版本是 6.4.6，并且在 TiKV 上面可以找到 TiKV 针对 SSE 指令集的优化，也就是说 TiKV 5.0 现在已经完全支持 SSE 指令集了
上（只考虑数据包和ack包），seq和ack的计算规则为 本次要发送的包的 seq = 上一个发送的包的seq + 上一个发送的包的长度（不含包头） 本次要发送的包的 ack = 上一个接收到的包的...(msg, sock, RES_OK, sockTimeout); .... } 这里得到结论：服务端在第一次处理TcpDiscoveryJoinRequest包等待了很久，客户端socket到了超时时间...，客户端修改超时时间setFailureDetectionTimeout示例如下： IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration()...最后，ClientImpl 把要加入的客户端节点(包含上面的hostname)，包装为TcpDiscoveryJoinRequestMessage，传给服务端 ......继续跟入U.toSocketAddresses源码，找到InetSocketAddress： public static Collection toSocketAddresses
微软在近日举办的 Ignite 2018 大会上宣布，正式面向 Windows 和 Mac 用户推出 Office 2019 办公套件。...、Access 和 Publisher 的累计更新内容。...id=TRFGYUHJKFGHJftyguhji 具体而言，Office 2019 中的 Word 新增了夜间模式、增强笔记和轻松访问等功能；Excel 新增了漏斗图、时间线和 2D 地图等功能，另外其还增强了数据分析功能...在这里说最重要的一件事，请大家脑内自动播放三次：最初制作目录时，需要在正文内容中，对标题进行样式设置，最后才能自动一次性生成目录。 文章编辑、修改时直接选择喜欢的标题样式即可。...若是出现数字无法乖乖靠右站的情况，勾选页码右对齐。 若出现小型的大写字母现象，只需在自定义目录中找到对应的层级，选择格式修改即可。 勾选掉小型大写字母。
简单来说是本身可视为电子化的文件柜——存储电子文件的处所，用户可以对文件中的数据进行新增、截取、更新、删除等操作。...Redis提供了客户端乐观事务的有限支持，在并发更新情况下，客户端需要手工重试事务。...Redis提供客户端基于键的事件通知的支持，但是他不提供服务器端的过滤器，因此造成了在客户端和服务器端中更新通知网络流量的显著增加。...5）事务管理：todo管理，我的任务、我的Bug、我的需求、我的项目等个人事务管理功能。 6）组织管理：部门、用户、分组、权限等功能。 7）统计功能：丰富的统计表。...8）搜索功能：通过搜索找到相应的数据。
对于oracle来说，在除了EM,Gridcontrol之外还有什么其它的监控工具呢，可能precise也是一个不错的选择，前几天在论坛中看到一个哥们简单回复了ignite,自己也是好奇，抽空看了看ignite...4)对于ignite,因为对自己还是蛮新的一个软件，所以自己也还是带着可能新鲜感体验了一把。...而且运行也是需要oracle client的。 大体说了这么多，我们来一个详细的图解，让没有使用过ignite的人来体验一下ignite的功能点，当然里面还是有不少的细节问题，我也挑挑刺。...对于这个新创建的用户可以指定对应的数据存储表空间和临时空间。同时也可以设定联系信息。 ? ? 最后就是信息概览，然后就开始初始化了。这些操作都会在同一个界面中切换，用户体验还是不错的。 ?...通过这个简单的实例可以看到ignite还是有不少的优点的，至少在大批量的性能监控中还是蛮有用的，便于监控和管理。当然也有一些不足支持。
x - size, y - size, x + size, y + size, fill=self.color) self.lifespan = lifespan 更新数据...elif self.cid is not None: cv.delete(self.cid) self.cid = None 定义膨胀效果的时间帧...objects.append(r) # 把粒子列表添加到烟花列表 explode_points.append(objects) total_time = .0 # 在 1.8 秒时间帧内保持更新...for item in point: # 更新时间 item.update(dt) # 刷新页面...cv.update() total_time += dt root.after(wait_time, ignite, cv) 启动 if __name__ =
基本定义 节点 - Ignite单独的实例，服务端或客户端。 节点顺序 - 每个节点的内部属性（对于TcpDiscoverySpi，它只是一个统一增加的数字）。...介绍 发现机制作为基础功能旨在让单独的Ignite节点形成集群。其主要目标是构建所有节点共享的集群视图（节点数，节点顺序等），并保持该视图的一致性。...在验证新节点的过程中，如果验证成功并且在所有节点上更新拓扑信息，则会发生配置信息交换。 当节点成功加入时，它被放置在环中的最后一个节点和协调器之间。 ?...NodeAdded消息也被传递到加入的那个节点，当所有其他节点都处理完消息时，它会在最后接收消息。...此时间由TcpDiscoverySpi＃networkTimeout定义，默认值为5秒（TcpDiscoverySpi＃DFLT_NETWORK_TIMEOUT）。
在插件中找到 beez3 模板，可进行php文件编辑： http://192.168.136.134:8080/administrator/index.php?.../build-alpine #构建容器镜像 错误required by: world解决办法： 编辑/etc/apk/repositories 然后在文件的最顶端添加http://mirrors.ustc.edu.cn...20200617_0924.tar.gz --alias myimage #导入镜像 lxc image list #查看镜像列表 [2020-06-17_223108.png] lxc init myimage ignite...-c security.privileged=true #初始化容器 lxc config device add ignite mydevice disk source=/ path=/mnt/root...recursive=true #将宿主机的文件系统挂载到容器的 /mnt/root 目录下 lxc start ignite #启动容器 lxc exec ignite /bin/sh #执行shell
Car{ private Engine e; public Car(){ e = new Level4Engine(); } public void ignite...; } public void ignite(){ System.out.println() } } // 也可以使用xml进行配置 @Confignuration...ComponentScan告诉spring扫描当前类所在包下面的所有类，如果找到@Component注解就加入spring bean容器。...然后@Autowired在当前容器中查找，如果找到需要注入的类型就自动注入： @Autowired public Car(Engine e){ this.e = e;...扩展2: NoUniqueBeanDefinitionException自动装配歧义 最后一个不常见的问题，假如我们把两个引擎都标注了@Component会怎么样： @Component public
近年来随着环境污染的加剧，一些地区已经禁止燃放烟花了，那我们就用 Python 实现一场无污染的烟花秀。...elif self.cid is not None: cv.delete(self.cid) self.cid = None # 定义膨胀效果的时间帧...objects.append(r) # 把粒子列表添加到烟花列表 explode_points.append(objects) total_time = .0 # 在 1.8 秒时间帧内保持更新...for item in point: # 更新时间 item.update(dt) # 刷新页面...cv.update() total_time += dt root.after(wait_time, ignite, cv) 启动 if __name__ ==
size, y - size, x + size, y + size, fill=self.color) self.lifespan = lifespan # 更新数据...elif self.cid is not None: cv.delete(self.cid) self.cid = None # 定义膨胀效果的时间帧...objects.append(r) # 把粒子列表添加到烟花列表 explode_points.append(objects) total_time = .0 # 在 1.8 秒时间帧内保持更新...for item in point: # 更新时间 item.update(dt) # 刷新页面...cv.update() total_time += dt root.after(wait_time, ignite, cv) 启动 if __name__ =
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