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AkShare-中国宏观-社会品零售

作者寄语社会品零售所计量的是各种经济类型的商业由于经济的发展和社会的进步,特别是社会主义市场经济的建立,商品生产和商品交换的领域进一步扩大,用以确立和描述各类品市场对居民和社会集团出售商品和的商品零售指标的口径范围也作了相应的调整 更新接口macro_china_consumer_goods_retail # 社会品零售社会品零售接口: macro_china_consumer_goods_retail目标地址: http:data.eastmoney.comcjsjxfp.html描述: 国家统计局-社会品零售限量: 单次返回所有历史数据输入参数名称类型必选描述无无无无输出参数名称类型默认显示描述月份strY

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会员卡和余情况表

vipcard.id = vipcard_ar_detail.cid 唯一值 SELECT id,no,name,araccnt1,ref FROM vipcard where no =99900362;#会员卡和充值记录 vipcard_ar_detail.cid,vipcard_ar_detail.date AS 操作时间,vipcard_ar_detail.cardno AS 卡号,vipcard_ar_detail.charge AS vipcard_ar_detail) select id from vipcard where (card_class =XFK OR card_class =CFK OR card_class =QYK) ##过滤后等会员卡卡情况列表 SELECTb.id,a.cid,a.number,a.date AS `操作时间`,a.cardno AS `卡号`,b.name AS `姓名`,a.charge AS ``,a.credit AS `充值`,a.balance AS `余`,a.ref AS `备注`FROMvipcard AS b ,vipcard_ar_detail AS aWHEREb.id = a.cid AND(

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    PostgreSQL·账户表余储蓄表

    账户表余储蓄表此表适用于购物车等金钱来往账面等等。 trade_id_seq::regclass), no character varying(10) NOT NULL, -- 账号 balance money NOT NULL DEFAULT 0.00, -- 余 TABLE account OWNER TO dba;COMMENT ON COLUMN account.no IS 账号;COMMENT ON COLUMN account.balance IS 余;

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    息中间件—RocketMQ(三)(重试)

    4)息中间件—RocketMQ(一) (5)息中间件—RocketMQ(二)(push模式实现)一、其他MQ中间件端可靠性的保障在业务开发中,大家一定都遇到过业务工程因为各类异常 如果在过程中,端突然Crash,这时候偏移量没有commit,等正常恢复后依然还会处理刚刚未commit的息。 二、RocketMQ失败后的重试机制对比了另外两款MQ中间件后,接下来进入正题,主要来说说RocketMQ在失败后的是如何来保证的可靠性? CONSUME_SUCCESS的状态,否则因为各类异常失败则返回RECONSUME_LATER的状态。 RocketMQ息重试机制.jpg三、结RocketMQ的(三)(重试)篇幅就先分析到这里了。

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    Kafka者 之 如何进行

    放弃不难,但坚持很酷~由于者模块的知识涉及太多,所以决定先按模块来整理知识,最后再进行知识模块汇。 一、1、poll()Kafka 中的是基于拉模式的,即者主动向服务端发起请求来拉取息。 Kakfa 中的是一个不断轮询的过程,者所要做的就是重复地调用 poll() 方法,而 poll() 方法返回的是所订阅主题(或分区)上的一组息。 对于 poll() 方法而言,如果某些分区中没有可供息,那么此分区对应的息拉取的结果就为空;如果订阅的所有分区中都没有可供息,那么 poll() 方法返回为空的息集合。   + record.offset());    System.out.println(key =  + record.key() + , value =  + record.value());}二、结本文主要讲解了者如何从订阅的主题或分区中拉取数据的

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    RabbitMQ延迟和重复

    延迟任务的模型如下图:基于 RabbitMQ 实现的分布式延迟重试队列 场景一:在息的时候,发现条件不满足,需要等待30分钟,重新息,再次判断是否满足条件,如果满足则息,如果不满足 在息队列的监听过程中,先判断条件是否满足,满足,则直接。不满足,则将该息发送到上图的死信队列,但是在死信队列失效之后,需要重新转发到当前队列进行就可以实现该功能。 ,过了60秒,如果没有被,它就死了。 不会被到。这个息后面的,没有“死掉”的息对顶上来,被。死信在队列中并不会被删除和释放,它会被统计到队列的息数中去。 也就是说不会被再次放在队列里,被其他者使用。2. 上面的息的TTL到了,息过期了。3. 队列的长度限制满了。排在前面的息会被丢弃或者扔到死信路由上。

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    Kafka者 之 指定位移

    放弃不难,但坚持很酷~由于者模块的知识涉及太多,所以决定先按模块来整理知识,最后再进行知识模块汇。今天学习一下者如何指定位移。 一、auto.offset.reset值详解在 Kafka 中,每当者组内的者查找不到所记录的位移或发生位移越界时,就会根据者客户端参数 auto.offset.reset 的配置来决定从何处开始进行 四、从分区开头或末尾开始如果者组内的者在启动的时候能够找到位移,除非发生位移越界,否则 auto.offset.reset 参数不会奏效。 System.out.println(record.offset() + : + record.value() + : + record.partition() + : + record.timestamp()); }} 六、结本节内容主要讲解了者如何指定位移 七、推荐阅读《Kafka基础(一):基本概念及生产者、者示例》《Kafka基础(二):生产者相关知识汇》《Kafka监控系统,我推荐Kafka Eagle》《Kafka者 之 如何订阅主题或分区

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    包银金融经理助理汤向军:金融行业的大数据

    本文为数据猿现场直播“包银金融经理助理汤向军”的发言实录。 以下是数据猿现场直播“包银金融经理助理汤向军”的发言实录:大家好,今天我要分享的主题是《大数据在金融的应用》。 大数据在这两年是一个很火热的话题,被各家互联网金融公司、金融公司用于风控和反欺诈领域,特别是今年基于AI的风控和反欺诈是各家金融、信贷、银行等机构比较大的一块业务。 对于目前各家金融企业来说,追求的都是极致的客户体验和用户的忍受度,用户在几分钟内就能达到你贷款的结果。那么,如果用户填写这么少的数据,企业该如何积累你的数据呢?这就考验到了各家的金融公司。 今年整个金融和在线信贷蓬勃发展,也催生了一大批黑产,他们就是典型的欺诈团伙,作为在线信贷金融来说,最重要的一点是如何在线做反欺诈。反欺诈主要还是用大数据来解决。

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    RocketMQ客户端PUSH--并发与顺序【源码笔记】

    目录一、息拉取与处理1.息拉取2.息处理二、并发1.ConsumeMessageConcurrentlyService职责三、顺序流程1.ConsumeMessageOrderlyService 当该Queue的息数量超过1000,或者最小与最大偏移量之间的差距超过默认2000也会触发限流,即:延迟50毫秒放入请求队列。也可以通过挂起线程来延迟(1秒)息拉取,从而达到限流作用。 二、并发流程 1.ConsumeMessageConcurrentlyService职责? ;对于失败息,广播会丢弃,集群会发回Broker重新;清理ProcessQueue并更新缓存(offsetTable)进度。 三、顺序流程 1.ConsumeMessageOrderlyService职责? 小结:顺序流程跟并发最大的区别在于,对要处理的队列加锁,确保同一队列,同一时间,只允许一个线程处理。

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    Apache Kafka-端_顺序的实现

    ----概述一个partition同一个时刻在一个consumer group中只能有一个consumer instance在,从而保证顺序。 Kafka只在partition的范围内保证的局部顺序性,不能在同一个topic中的多个partition中保证顺序性。 如果有在体上保证顺序的需求,那么我们可以通过将topic的partition数量设置为1,将consumer group中的consumer instance数量也设置为1,但是这样会影响性能,所以 kafka的顺序很少用。 # Kafka Consumer 配置项 consumer: auto-offset-reset: earliest # 设置者分组最初的进度为 earliest key-deserializer

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    Kafka重置的OffsetKafka源码分析-汇

    Kafka后都会提交保存当前的位置offset, 可以选择保存在zk, 本地文件或其他存储系统;Kafka 0.8以后提供了Coordinator的角色,.Coordinator除了可以来协调的 group作balance外, 还接受 OffsetCommit Request, 用来存储的offset到Kafka本身中.具体可参考Kafka的息是如何被的? ;----Kafka 0.8以前的版本绝大部分的offset应该都是写到zookeeper上, 类似consumersoffsets 如果不想重启进程就能reset, 可以在zk上创建一个新节点,专门用来记录需要 offset保存在zk中, 然后使用上面提到的方法重置;我们现在重点来讨论下将offset保存到kafka系统本身的,其实就是存到一个内部的叫__consumer_offsets中,具体可参考Kafka的息是如何被的 然后写入到外部存储系统, 比如redis;需要重置时,从外部存储系统根据时间点来获到到当时的offset, 由于是定时采样,不一定能完全匹配上指定的时间点,但可以取与其最接近的时间点.Kafka源码分析-汇

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    Kafka的息是如何被的?Kafka源码分析-汇

    Kafka的是以的group为单位;同属一个group中的多个consumer分别topic的不同partition;同组内consumer的变化, partition变化, coordinator 的变化都会引发balance;的offset的提交Kafka wiki: Kafka Detailed Consumer Coordinator Design 和 Kafka Client-side Assignment Proposal ----GroupMetadata类所在文件: coresrcmainscalakafkacoordinatorMemberMetadata.scala 作用: 用来表示一个 AwaitingSync: 收到了所有需要的JoonRequest, 等待作为当前group的leader的consumer客户端提交balance的结果到coordinator; Dead: 当前的 后面我们会单独开一章来讲日志的清除;GroupCoordinator类所在文件: coresrcmainscalakafkacoordinatorGroupCoordinator.scala 核心类, 处理所有和相关的

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    ActiveMQ多个不均匀问题

    在这种情况下,Broker有可能会停止发送息给者。当未被反馈的息达到了prefetch limit设置的数字时,Broker将会停止给者发送新的息。 除非者开始给与反馈,否则得不到任何息。 Queue consumer:默认1000如果你使用一组者进行分散工作量的话(一个Queue对应多个者),典型的你应该把数字设置的小一些。 如果一个者被允许可以聚集大量的未被确认的息的话,会导致其它的者无事可做。同时,如果这个者出错的话,会导致大量的息不能被处理,直到者恢复之前。 Queue consumers—如果你的queue只有一个者的话,你可以设置预取限制为一个相当大的值。

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    Kafka 新版者 API(四):优雅的退出者程序、多线程者以及独立

    优雅的退出者程序package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.Arrays;import java.util.Properties 独立者有时候你可能只需要一个者从一个主题的所有分区或者某个特定的分区读取数据。这个时候就不需要者群组和再均衡了,只需要把主题或者分区分配给者,然后开始读取息并提交偏移量。 一个者可以订阅主题(并加入者群组),或者为自己分配分区,但不能同时做这两件事情。 以下是独立者的示例代码:package com.bonc.rdpe.kafka110.consumer; import java.util.ArrayList;import java.util.List = new Properties(); props.put(bootstrap.servers, rdpecore4:9092,rdpecore5:9092,rdpecore6:9092); 独立者不需要设置

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    端如何保证息队列MQ的有序

    假设1:息A只包含修改的商品名称,息B只包含修改的商品重量,此时息队列的端实际上不需要关注息时序,息队列端(Consumer)只管即可。 可见,你无法保证息中包含什么信息,此时必须保证息的有序。业务角度如何保证息有序生产端在发送息时,始终保证息是全量信息。 端在接收息时,通过缓存时间戳的方式,息时判断息产生的时间是否最新,如果不是则丢弃,如果是则执行下一步。 例如:息B,执行到获取时间戳缓存之后,并在重新设置新的缓存之前,此时另一个端恰好也正在B它也正执行到获取时间戳缓存,由于息A此时并没有更新缓存,息A拿到的缓存仍然是旧的缓存,这时就会存在两个端都认为自己所息时最新的 这是从业务角度保证息在端有序。通过在息发送端全量发送息以及在端缓存时间戳就可以保证息的有序。在上述场景中是先同步写入MySQL,再获取商品全量数据,接着再异步发送息。

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    端如何保证息队列MQ的有序

    假设1:息A只包含修改的商品名称,息B只包含修改的商品重量,此时息队列的端实际上不需要关注息时序,息队列端(Consumer)只管即可。 可见,你无法保证息中包含什么信息,此时必须保证息的有序。业务角度如何保证息有序 生产端在发送息时,始终保证息是全量信息。 端在接收息时,通过缓存时间戳的方式,息时判断息产生的时间是否最新,如果不是则丢弃,如果是则执行下一步。 例如:息B,执行到获取时间戳缓存之后,并在重新设置新的缓存之前,此时另一个端恰好也正在B它也正执行到获取时间戳缓存,由于息A此时并没有更新缓存,息A拿到的缓存仍然是旧的缓存,这时就会存在两个端都认为自己所息时最新的 这是从业务角度保证息在端有序。通过在息发送端全量发送息以及在端缓存时间戳就可以保证息的有序。在上述场景中是先同步写入MySQL,再获取商品全量数据,接着再异步发送息。

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    使用Disruptor完成多个者不重复

    上一篇https:blog.csdn.nettianyaleixiaowuarticledetails79787377里讲了Disruptor完成多个者并行、顺序重复Event。 重复类似于kafka中,同一个topic被不同的group的。这样的场景比较常见。当然更常见的场景是不重复,也就是一个息只能被一次。 Disruptor同样可以完成不重复的功能。上一篇Handler是这样的,需要实现EventHandler。 使用handleEventsWithWorkerPool就可以完成不重复,使用handleEventsWith就是重复。 这里定义了10个者,那么就会启动10个线程来不重复生产者发出的100条息。?

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    降低 CDN 付 HTTPS 流量耗实践

    从明月下定决心开始使用又拍云 CDN 的时候,就有一个问题困扰着我,那就是 CDN 流量耗是越来越大,最夸张的时候一天流量耗达到了惊人的 2G 多了,这对于 HTTPS 付流量来说成本不低呀! 可惜这样观察了一周多,流量的耗依然没有多大的改观,看来垃圾爬虫不是主要的原因,继续排查中……。 ,我给大家解析一下,以 imydl.com 为例:Nginx 里的流量耗是1.52GB,又拍云 CDN 里流量耗是862MB。 而 imydl.tech:Nginx 里的流量耗是864MB,又拍云 CDN 里流量耗是615MB。也就是说 CDN 层面的流量耗终于算是下降下来了,最高下降比高达 56%。 ,建议根据今天明月分享的这个思路调整一下即可,当然明月这个是基于又拍云 CDN 的,如果是其它 CDN 的话只能是根据实际情况来想办法了,其实明月最后还是要给大家再次推荐一下又拍云 CDN ,虽然是付

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    Flinkkafka息实战

    本次实战的内容是开发Flink应用,来自kafka的息,进行实时计算;环境情况本次实战用到了三台机器,它们的IP地址和身份如下表所示: IP地址 身份 备注 192.168.1.104 http请求发起者 (接收http请求时生产一条息) 192.168.1.102 Flink应用 此机器部署了Flink,运行着我们开发的Flink应用,接收kafka息做实时处理 注意:本文的重点是Flink,所以在 192.168.1.101这台机器上通过Docker快速搭建了kafka server和息生产者,只要向这台机器的息生产者容器发起http请求,就能生产一条息到kafka;192.168.1.104 props.setProperty(bootstrap.servers, kafka1:9092); props.setProperty(group.id, flink-group); 数据源配置,是一个kafka息的者 至此,Flinkkafka息的实战就全部完成了,本次实战从息产生到实时处理全部实现,希望在您构建基于kafak的实时计算环境时可以提供一些参考;

    3.5K31

    金融行业项目:你每月多少?

    .*2 from 客户表 as a3 inner join 交易表 as b4 on a.客户号 = b.交易客户;2016年3月:先找出2016年3月份的数据 ,然后分析每个客户的 3.汇各省分行(省分行下属支行也需要汇至省分行)的2016年3月的①得出每个分行2016年3月的:通过客户表找到每个客户的所属分行,汇每个分行的;②得出每个省行的 :再通过银行分行对应表找到每个分行对应的上级分行,得出对应省行的 image.png 1)得出每个分行2016年3月的因为涉及到3张表的字段,需要3张表联结1 select * 2 case when 对分行号做判断,符合条件的相加,得出各省分行的。 所属分行 in (5,6,7) 5 then else null end ) as 广东省分行6 from7 (select b.所属分行, 8 sum(a.交易金) as ,

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      腾讯云物联网智能视频服务(消费版)(IoT Video(Consumer Version))为客户提供视频连接、存储和智能应用服务,安全高效。客户可简单快速地实现设备接入、宽带传输、云端存储、远程观看等一站式视频场景能力,并提供丰富的 AI 算法模型实现具体场景的智能解析及应用,实现云边协同智能应用。

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