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桑文锋:(PPT)

导读在DTCC 2016中国库技术大会“大创业”专场,Sensors Data CEO 桑文锋享了主题为《》的演讲,作为一名资牛人,从大思维讲起,驱动的理念 ,常用的方法,推荐的思路,多维技术等。? 名片桑文锋,Sensors Data CEO,前百度大部技术经理。从2008年开始从事方向,从零构建了百度的用户日志大处理平台。 END版权声明:转载文章均来自公开网络,仅供学习使用,不会用于任何商业用途,如果处有误或侵犯到原作者权益,请与我们联系删除或授权事宜,联系邮箱:holly0801@163.com。 转载大公众号文章请注明原文链接和作者,否则产生的任何版权纠纷与大无关。

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【可视化】一篇文章解读大

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    一个Electron的设计缺陷及应对方案

    shupi.jpg 当你想实现阻止Electron窗口关闭,并弹询问对话框,提示用户:“文章尚未保存,是否要关闭窗口”这类业务时,那么你99%会碰到这个BUG:https:github.comelectronelectronissues24994 直到用户关闭showMessageBoxSync方法打开的窗口,主进程的JavaScript线程才会恢复,如果用户永远不做这个选择,那么整个JavaScript线程就会一直等待下去。 winCanBeClosedFlag = false;});默认情况下winCanBeClosedFlag 这个变量的值是false,即不允许用户关闭窗口(此处的preventDefault是同步操作),当我们询问过用户,并且用户做了确认关闭的选择后

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    自己实现一个Electron跨进程消息组件(新书自荐)

    首先这个组件整合了NodeJs的events模块和Electron收发事件的模块,所以先把这些模块引进来let events = require(events)let { ipcRenderer, ipcMain 默认情况下EventEmitter实例最多可为任何单个事件注册10个监听器,如果你嫌这个量太少,可以通过setMaxListeners方法把这个字设置大一些,设置为Infinity就没有任何量限制了 无论是哪个进程,处理这个消息的回调函都有两个参,第一个参是Electron为跨进程消息提供的消息体,第二个参,是我们自己构造的(后面我们会讲),他们结构是相同的,都具有eventName和eventArgs 属性;在这个回调函中,我们在当前进程的EventEmitter对象上发射一个事件,这个事件的名字就是eventName属性的值,事件有两个参,一个是Electron为跨进程消息提供的消息体,另一个是 消息的名字就是__eventPipe,消息体是eventName, eventArgs两个参组成的对象,我们前面讲的initEventPipe方法内有监听这个消息的逻辑。

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    Set集合

    HashSet 是一个输无序的集合,集合中的元素基于 HashMap 的 key 实现,元素不可重复;LinkedHashSet 是一个输有序的集合,集合中的元素基于 LinkedHashMap :private static final Object PRESENT = new Object();可以,当进行add()的时候,等价于HashMap map = new HashMap(); 从源码上可以看,HashSet 正是使用了 HashMap 的这一特性,实现存储元素下标无序、元素不会重复的特点。 :private static final Object PRESENT = new Object();可以,当进行add()的时候,等价于TreeMap map = new TreeMap(); EnumSet会根枚举类型中元素的个,来决定是返回哪一个实现类,当 EnumSet元素中的元素个小于或者等于64,就会返回RegularEnumSet实例;当EnumSet元素个大于64,就会返回

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    介绍聚类

    点击蓝字获取更多精彩信息 聚类是生信中常用的工具,在转录组中经常用到。聚类将表达模式相似的基因聚类在一起,以基因集的形式进行后续,今天小编给大家介绍其相关原理。 多是基于 R 语言 heatmap.2 函绘制(gplots 程序包),该函默认使用的聚类方法是计算欧式距离(Euclidean Distance)进行层次聚类(Hierarchical Cluster ,就可以进行聚类啦:找欧式距离最近的两个基因首先形成一簇 Cluster1。 总结聚类将基因划为不同的基因集合,用于反映不同实验条件下样品差异表达基因的变化模式。 对这些基因集进行往往可以获得比单基因更为可靠的结果。获得基因集之后,可以进行通路、富集,以及更高级的 GSEA 或者 WGCNA ,大家请继续关注我们后续吧。

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    库索引

    我第一反应觉的是库上的问题,假装思索了一下,摆着一副沉炫酷的模样说:“是不是库查询上问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写时性能下降 然而, 会使用索引是一回事, 而理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事,这完全是两个天差地别的境界(我自己也还没有达到这层境界)。 如果开发的应用使用的库表中只有1万条,那么了解与不了解真的没有差别, 然而, 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的,那么不了解索引的原理, 写来程序就根本跑不动,就好比如果给货车装个轿车的引擎 其中树的所有结点(底部除外)的都是由主键字段中的构成,也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部是真正表中的。 《库系统概念》这本书在库领域非常名, 被称之为帆船书, 书中内容博大精,非一朝一夕可参透的。?

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    挖掘

    一、挖掘的本质一般来说,比较狭义的观点认为挖掘区别于常规的关键点在于:挖掘主要侧重解决四类问题:类、聚类、关联、预测(关于这四类问题后文会详细阐述),而常规则侧重于解决除此之外的其他问题 解决这个问题的方法就是常规的,通过描述性统计和交叉报表,可以知道目前彩铃业务的用户、普及率、收情况?不同品牌用户间的情况和差异?不同消费水平用户间的情况和差异……。 当然我们也不能简单的认为挖掘就是一个“新瓶装老酒”,毕竟,挖掘根所解决的不同类型的问题,把包含统计学在内的各种方法进行了整合和重新设计,形成了一套新的方法论和框架,在这个框架内,源源不断的很多人投进来 例如天气预报预测明天的气温、国家预测下一年度的GDP增长率、电信运营商预测下一年的收、用户等?预测问题的解决更多的是采用统计学的技术,例如回归和时间序列。 回归是一种非常古典而且影响远的统计方法,最早是由达尔文的表弟高尔顿在研究生物统计中提来的方法,它的主要目的是研究目标变量与影响它的若干相关变量之间的关系,通过拟和类似Y=aX1+bX2+……的关系式来揭示变量之间的关系

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    Vue:绑定

    上一篇我们使用了简单的渲染,那么如果说我们想要动态渲染标签的 class 可以这么操作么?为什么绑定简单的渲染,包括表达式、函在内。 需要控制流来控制不同下的不同渲染效果。需要渲染一个组。这时候简单渲染就不能很好的解决问题了,怎么办 ?来一发绑定吧! v-if 指令很完美的解决了我们最开始提来的第二个问题:需要控制流来控制不同下的不同渲染效果。让我们回到最开始的话题。 最后一个问题上述两个指令解决了我们最初提来三个问题中的两个,那么剩下一个呢?需要渲染一个组。当我们需要渲染表格的时候就会遇到这个场景,如何去渲染一个组呢?模板语法又并不支持这么复杂的操作。 请本章最后一个指令: v-for 嗯,还是很形象。js里面也有 for 嘛~先看看它是做什么的:v-for 会为源(绑定的列表)中的每一项,生成一个同类的标签。

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    Vue:渲染

    今天来正式开始 vue的学习,首当其冲的当然是的渲染。毕竟就是拿来看的,看看如果使用 vue来展示。为什么渲染俗话说 人靠衣装马靠鞍, 那咱们的代码就是得靠 UI 来展现了。 但必须要好看~(开个玩笑,代码同样要注意整洁与优雅噢)无论放在后台、库还是缓存,对于用户而言都不知情。用户能够感受到的,就是 UI,因此我们的是需要渲染在页面上显示来给用户看的。 要渲染的必须是 this 作用域可访问到的,简单的使用我们可以换一句话来约束:要渲染的请放在 data()中(此描述仅为简化在初学之时涉及知识过广的问题,现在只专注于渲染)。 那可能下一个维护代码的人要掏他30米长的大刀来找你了。 嗯,显示的内容很乎意料,报错了~毕竟 vue 官方文档在最开始就说了,这是一个简洁的模板语法,可以支持函和表达式渲染,已经能解决绝大多的问题了。至于在渲染时带逻辑?

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    库事务

    偶然在慕课网上看到《在线布式库原理与实践》这个视频,讲的挺不错的。特地总结一波,享一下,相信读完本文你可以轻松理解这些概念 事务简介我们在写Java程序,遇到并发问题时,会想到用锁来解决。 读写锁上面我们已经提到事务之间的Happen-before关系只有四种,读写,写读,读读,写写,如果把读锁和写锁离开,就可以让读并行,对于读多写少的任务就可以提高并行度MVCC现在主流的库实现是MVCC 读写并存的时候,写操作会根目前库的状态,创建一个新版本,并发的读则依旧访问旧版本的一句话讲,MVCC就是用 同一份临时保留多版本的方式 ,实现并发控制 单机事务我们来看一下事务的ACID 但如果读写可以并行,会现如下情况,第一次读到版本号为1的,第二次写是并行的,可以更新到这个,如果再次读这个,可能读到的版本是不同的,于是就会现不可重复读。 问题:可能读到写过程中的,因为读没有加锁,只加了一个写锁,所以可能读到内部没有提交完成的,所以一般不用这个隔离级别,因为会读到中间状态 持久性事务完成以后,该事务对库所做的更改便持久的保存在库之中后记最后附上

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    VPC

    VXLANVLAN量只有4096个,肯定是无法满足大规模云计算IDC的需求。目前大部IDC内部结构主要为两种L2和L3。 因为L3里每个IP都是唯一的,地址也是固定位置的,除非你整网段物理搬迁,在L3网络里传输L2。 为什么需要Vxlan● 虚拟机规模受网络规格限制虚拟机规模受网络规格限制在大二层网络环境下,报文是通过查询MAC地址表进行二层转发,而MAC地址表的容量限制了虚拟机的量。 VXLAN解决的问题● 针对虚拟机规模受网络规格限制VXLAN将虚拟机发包封装在UDP中,并使用物理网络的IPMAC地址作为外层头进行封装,对网络只表现为封装后的参。 ● 针对网络隔离能力限制VXLAN引了类似VLAN ID的用户标识,称为VXLAN网络标识VNI(VXLAN Network ID),由24比特组成,支持多达16M((2^24-1)1024^2)的VXLAN

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    MySQL索引设计背后的结构

    本文就来MySQL索引设计背后的结构和算法,从而可以帮你释疑如下问题:1、为什么innodb表需要主键?2、为什么建议innodb表主键是单调递增? B-tree(多路搜索树,并不是二叉的)是一种常见的结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。B通常认为是Balance的简称。 这个结构一般用于库的索引,综合效率较高。目前很多库产品的索引都是基于B+tree结构。 1、一颗M阶B-Tree具有的特性【熟记于心】1) 根结点的孩子>=2(前提是树高度大于1) 2) 除根结点与叶子结点,其他结点的孩子为个。 ceil函表示上取整 3) 所有叶子结点都现在同一层,叶子结点不存储

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    ——大那些事

    在你最初进之后,你可以开始添加源来促进你的,并且公布更多的结果。想要获得更多关于大细节的知识,可以去查阅维基百科的大词条。 下面我们将讨论的输,并且享两个相对廉价的解决方案,从而帮助你开始使用大结果的输目前对于大多企业而言,主要还是针对核心。 汇总的第一步往往是你输的过程。如果你是一个谷歌高级版的用户,这将很容易被推进。因为谷歌高级版集成了BigQuery功能来帮助企业推动大。 我们已经开发了一个工具,它可以导未采样的谷歌,并且把推送到BigQuery,或者其他的可以做大仓库或者工具中。 一旦你导了你的,你可以做好准备把它导到一个大工具中进行存储、处理和可视化。这就给我们带来了最好的门级大解决方案。谷歌大解决方案 ??

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    RunLoop(二):结构

    Mode,每个 Mode 又包含若干个Source0Source1TimerObserver; RunLoop启动时只能选择其中一个 Mode,作为 currentMode;如果需要切换 Mode,只能退当前 Loop,再重新选择一个 Mode 进,切换模式不会导致程序退;不同 Mode 中的Source0Source1TimerObserver能隔开来,互不影响;如果 Mode 里没有任何Source0Source1TimerObserver ,RunLoop会立马退。 事件源为输源(Input Sources)和定时器源(Timer Sources)两种; 输源(Input Sources)又为Source0和Source1两种,以下__CFRunLoopSource 中的共用体union中的version0和version1就别对应Source0和Source1。

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    Runtime(二):结构

    1. objc_objectObjective-C的面向对象都是基于CC++的结构——结构体实现的。 ,是可读可写的,包含了类的初始内容、类的内容。 ,是只读的,包含了类的初始内容;一开始类的信息都存放在class_ro_t里,当程序运行时,经过一系列的函调用栈,在realizeClass()函中,将class_ro_t里的东西和类的东西合并起来放到 i 从 _buckets 哈希表中取值 如果取来的 bucket_t 的 _key = 0,说明在索引的位置上还没有缓存过方法,返回该 bucket_t,中止缓存查询,用于 cache_fill_nolock () 函 如果取来的 bucket_t 的 _key = k,说明查询成功,返回该 bucket_t if (b.key() == 0 || b.key() == k) { return &b;

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    【学习】——谈挖掘

    一、挖掘的本质一般来说,比较狭义的观点认为挖掘区别于常规的关键点在于:挖掘主要侧重解决四类问题:类、聚类、关联、预测,而常规则侧重于解决除此之外的其他问题:如描述性统计 解决这个问题的方法就是常规的,通过描述性统计和交叉报表,可以知道目前彩铃业务的用户、普及率、收情况?不同品牌用户间的情况和差异?不同消费水平用户间的情况和差异……。 当然我们也不能简单的认为挖掘就是一个“新瓶装老酒”,毕竟,挖掘根所解决的不同类型的问题,把包含统计学在内的各种方法进行了整合和重新设计,形成了一套新的方法论和框架,在这个框架内,源源不断的很多人投进来 例如天气预报预测明天的气温、国家预测下一年度的GDP增长率、电信运营商预测下一年的收、用户等?预测问题的解决更多的是采用统计学的技术,例如回归和时间序列。 回归是一种非常古典而且影响远的统计方法,最早是由达尔文的表弟高尔顿在研究生物统计中提来的方法,它的主要目的是研究目标变量与影响它的若干相关变量之间的关系,通过拟和类似Y=aX1+bX2+……的关系式来揭示变量之间的关系

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    库索引原理

    我第一反应觉的是库上的问题,假装思索了一下,摆着一副沉炫酷的模样说:“是不是库查询上问题了, 给表加上索引吧”,然后妹子来了一句:“现在我们网站访问量太大,加索引有可能导致写时性能下降 然而, 会使用索引是一回事, 而理解索引原理又能恰到好处使用索引又是另一回事,这完全是两个天差地别的境界(我自己也还没有达到这层境界)。 如果开发的应用使用的库表中只有1万条,那么了解与不了解真的没有差别, 然而, 如果开发的应用有几百上千万甚至亿级别的,那么不了解索引的原理, 写来程序就根本跑不动,就好比如果给货车装个轿车的引擎 其中树的所有结点(底部除外)的都是由主键字段中的构成,也就是通常我们指定主键的id字段。最下面部是真正表中的。 然而, 事物都是有两面的, 索引能让库查询的速度上升, 而使写的速度下降,原因很简单的, 因为平衡树这个结构必须一直维持在一个正确的状态, 增删改都会改变平衡树各节点中的索引内容,

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    5 HDFS

    通过前面几篇文章的介绍,我们讨论了 Hadoop MapReduce 处理的过程,以及优化 MapReduce 性能的方方面面。 期间被反复提及的 HDFS 布式文件存储系统,一直没有机会讲解。那么今天我们就仔细学习一下 HDFS 是如何工作的。 Google 做过统计,Google 全世界运行的中心中,每年有1000台机器要故障,几千个硬盘会错,一个电源配设备故障,造成500到1000台机器停止运行6小时。 通常,一个 rack 共享一个电源,一条网线,一个交换机;统计,很多中心里的故障都是一整个 rack 问题。 于这个原因,HDFS 备份的时候,(假设还是3份),通常在同一个 rack 上储存一份,然后在另一个 rack 上储存另两份。这样就保证有更高的安全性。

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    RPC -

    本文上下两篇《篇》和《篇》,其目标就是想尝试下 RPC 本质,我总是这么认为理解了本质才能更好的应用。RPC 是什么? user-stub 负责将调用的接口、方法和参通过约定的协议规范进行编码并通过本地的 RPCRuntime 实例传输到远端的实例。 需要根实际使用场景谨慎选型,需要考虑的选型因素我觉得至少包括下面几点:1. 性能指标2. 是否需要跨语言平台3. 内网开放还是公网开放4. 开源 RPC 框架本身的质量、社区活跃度总结《篇》大概就到这里结束了,《篇》会具体讲解一个 RPC 框架需要实现哪里基本功能,达到什么目标,并以在 java 平台上去具体实现一个 RPC 框架为例 ,其需要考虑的实现因素。

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