MaxCompute UDF(User Defined Function)即用户自定义函数。
上一篇文章里,我们主要介绍了不同组还有版本下的资源操作对象,以及资源操作对象工厂和工厂的实例化。该工厂是对于某一组下某一个版本资源操作对象的工厂,那么对于这些工厂对象是如何获取到的呢,kubernetes 提供了 clientset 这个对象用来获取所有的工厂,换句话来说,clientset 就是资源操作对象工厂的工厂。本篇文章里我们主要来介绍这个对象。
上一篇文章里,我们主要介绍了 client go 这个基础组件相关的 request 和 result 对象,这两个对象主要用来发送资源操作的请求,以及处理相关的响应。众所周知, kubernetes 中的资源是分 group/version 的,本篇文章里我们主要来介绍对于不同组以及版本的资源操作对象。
按官网的说法就是Kubernetes是用于自动部署,扩展和管理容器化应用程序的开源系统。 它将组成应用程序的容器组合成逻辑单元,以便于管理和服务发现。Kubernetes 源自Google 15 年生产环境的运维经验,同时凝聚了社区的最佳创意和实践。
Growth Hacking这个词在过去一两年开始迅速从硅谷传播到国内,也诞生了一系列专注于企业数据分析业务的明星初创公司,如GrowingIO,神策数据,诸葛IO等。Growth Hacking简单的来说就是用数据驱动的方式来指导产品的迭代改进,以实现用户的快速增长,可以看看上面几家数据分析公司披露的客户就知道它有多流行了: GrowingIO客户:有赞,豆瓣,36Kr等 神策数据客户:秒拍,AcFun,爱鲜蜂,pp租车等 诸葛IO客户:Enjoy,罗辑思维等 我司的一个主要产品是面向中小诊所的运营S
大数据和云计算硬币的正反面 “大数据也需要云计算这个平台,这是一个硬币的正反面。”阿里云总裁王文彬(花名:菲青)与媒体交流时表示。这几年IT行业发生了翻天覆地的变化,直到现在大家依然在谈论云计算。这云概念出现当初,业内不断传出质疑的声音,随着各大云服务厂商的努力,现在各行各业都已经开始接受了云计算服务。2014年7月,阿里云ODPS项目正式对外开放。 伴随着互联网与移动互联网的相关技术不断成熟,云计算开始被市场接受,海量数据大潮来袭,厂商和企业纷纷看到了大数据的前景,我们现在已经生活在一个数据的时代。 大数
RESTFul是一种架构设计风格,它有多个实现层级,最常用的领域在于前后端交互时的API设计。 API一般有两层含义:一是指语言或者框架的使用方法(如JAVA API文档),描述了语言或框架的函数调用接口;而是指远程调用的接口地址。
阿里接到一个电话说练习和比赛智能二选一, 真的很伤心, 练习之前积极老龄化的权利.
Restful就是一个资源定位及资源操作的风格。不是标准也不是协议,只是一种风格。基于这个风格设计的软件可以更简洁,更有层次,更易于实现缓存等机制。
在工单详情可快速提交相同SQL内容到其他实例,可适用于test>beta>ga等多套环境维护的需求
下载 Releases文件,解压后进入docker-compose文件夹 如果网络受限可访问码云地址: gitee
在C++编程的世界里,资源管理是一项至关重要的任务,不当的资源处理往往会导致内存泄漏、文件句柄泄露等问题,进而影响程序的稳定性和性能。RAII(Resource Acquisition Is Initialization,资源获取即初始化)原则,作为C++中一种强大的资源管理策略,为我们提供了一种简洁而有效的解决方案。本文将深入浅出地探讨RAII的概念、优势、常见问题、易错点及避免方法,并通过代码示例加以说明。
在上一篇文章里,我们主要介绍了 kubernetes 中资源 API 的具体数据结构,其中包括结构体 APIGroupInfo 代表了某一个组中所有版本资源的 API 信息具体数据结构,结构体 APIGroupVersion 代表了某一个组中的某一个版本里所有资源的 API 信息的具体数据结构,APIInstaller 结构体用来辅助资源 API 的注册。在本篇文章里我们主要来介绍结构体 APIGroupInfo 的创建。
上一篇文章里,我们主要介绍了 kubernetes 中资源服务类接口的实现,包括操作策略类接口以及其它的类型的具体实现。但是不论如何, 在 kubernetes 定义中所有的组以及组内各个版本的资源都是通过 REST API 来向外暴露提供操作的,在本篇文章中我们主要介绍 kubernetes 资源 API 的数据结构。
重新分析两张表数据量,a 表数据量750w+, b 表数据量350w+, 在未做任何优化情况下数据是需要经过shuffle, 将相同的key分布到相同的节点上, 首先考虑使用mapjoin 解决,使其不用执行shuffle操作。
履约时长是电商的生命线,直接关系到用户的消费体验。新华网[5]2022年双十一的报告显示,37.4%的受访者希望次日达,29.91%希望当日达。相较于其他物品,受访者对手机、电脑、数码产品的物流时效要求更高,更希望当日或1-2天内能收到货。 得物履约场景中,主要的阶段包括仓库内生产和第三方承运商配送。在用户支付时,得物会根据仓库的生产情况和运配资源,给用户一个承诺时效。
在离线数据研发中,随着业务的快速发展以及业务复杂度的不断提高,数据量的不断增长,尤其得物这种业务的高速增长,必然带来数据逻辑复杂度的提升,数据量越大,复杂度越高,对任务的性能的要求就越高,因此,任务性能的优化就成了大家必然的话题,在离线数仓招聘中,这几乎成了必考题目。
REST简化开发,其架构遵循CRUD原则,该原则告诉我们对于资源(包括网络资源)只需要四种行为:创建,获取,更新和删除就可以完成相关的操作和处理。
编者注:前段时间笔者在团队内部分享了sentinel原理设计与实现,主要讲解了sentinel基础概念和工作原理,工作原理部分大家听了基本都了解了,但是对于sentinel的几个概念及其之间的关系还有挺多同学有点模糊的,趁着这几天比较空,针对sentinel的几个核心概念,做了一些总结,希望能帮助一些sentinel初学者理清这些概念之间的关系。 PS:本文主要参考sentinel源码实现和部分官方文档,建议小伙伴阅读本文的同时也大致看下官方文档和源码,学习效果更好呦 : ) 官方文档讲解的其实还是挺详细的,但是对于这些概念之间的关系可能对于初学者来说还有点不够。 估计挺多小伙伴还不知道Sentinel是个什么东东,Sentinel是一个以流量为切入点,从流量控制、熔断降级、系统负载保护等多个维度保护服务的稳定性的框架。github地址为:https://github.com/alibaba/Sentinel----
在 RESTful 架构中,对资源的常规操作无非就是查询、新增、修改、删除等这么几种。为此,django-rest-framework 分别提供了对应通用类视图函数。但是,如果对同一个资源的不同操作逻辑分散在各个视图函数中,从逻辑上来说不太合理,实际中管理起来也不是很方便,还会产生很多重复性的代码。因此,django-rest-framework 引入了视图集(Viewsets),把对同一个资源的不同操作,集中到一个类中。同样的,针对 Web 开发中的常见逻辑,django-rest-framework 也提供了通用视图集,进一步简化开发工作。
最近工作中一直和 SWF(Amazon 的 Simple Work Flow)打交道,在一个基于 SWF 的工作流框架上面开发和修 bug。SWF 的 activity 超时时间是 5 分钟,在 activity task 开始执行以后,activity worker 需要主动发送心跳请求告知 service 端:“我还活着,我还在干活”,如果出现超过 5 分钟(可以配置)没有心跳,SWF 的 service 端就认为,你已经挂了,我需要把这个 activity 安排到别的 activity worker 上来执行了。借用 AWS 官网的一张图:
使用DESC EXTENDED table_name;命令查看Hash Clustering Table的Clustering属性,如下所示,Clustering属性将显示在Extended Info中:
简单了解下什么是事务?用户定义的一系列数据库操作,这些操作可以视为一个完整的逻辑处理单元,要么全部执行,要么全部不执行。为保障事务是正确可靠的,事务具备4个特性:
【第一步】在maven的settings.xml中<mirrors>标签中配置,此时就需要注释掉aliyun的配置。
Controller是一个接口,在org.springframework.web.servlet.mvc包下,接口中只有一个方法;
上一篇文章里,我们主要介绍了 kubernetes 世界中的 clientset 对象,它的主要作用是用来获取所有资源操作对象的工厂,所以从本质上来说,clientset 就是资源操作对象工厂的工厂。本篇文章里我们主要来介绍和在 client go 组件中和索引相关的一系列对象,其中包括了 indexer,index,以及 indices。
1.JOIN连接,MapJoin优化(SELECT /* + MAPJOIN(b) */)
在设计 API 接口时,需要考虑很多因素,例如 RESTful 架构风格、URL 命名、HTTP 方法和数据格式等。
http://127.0.0.1/user/query/1 GET 根据用户id查询用户数据
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
目前实时数仓提供的投放实时指标优先级别越来越重要,不再是单独的报表展示等功能,特别是提供给下游规则引擎的相关数据,直接对投放运营的广告投放产生直接影响,数据延迟或者异常均可能产生直接或者间接的资产损失。
近期学习了Go语言,跟着七米在学习,学习过程中了解到了 API 的一个设计规范,也就是本文要讲的 Restful API 设计模式,现在互联网处在前后端分离的阶段,API 的书写及规范化是非常重要的,针对于 API 中 Restful API 中设计比较规范的是 Github API,可以直接访问他们的 https://api.github.com 直接查看 Github 针对与公共接口的链接及使用方法。
k8s架构 etcd保存了整个集群的状态; apiserver提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制; controller manager负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等; scheduler负责资源的调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上; kubelet负责维护容器的生命周期,同时也负责Volume(CSI)和网络(CNI)的管理; Container runtime负责镜像管理以及Pod和容器的真正运行(CRI); kube-p
在Java中除了synchronized关键字可以实现对象锁之外,java.util.concurrent中的Lock接口也可以实现对象锁。
昨天有个粉丝加了我,问我如何实现类似shiro的资源权限表达式的访问控制。我以前有一个小框架用的就是shiro,权限控制就用了资源权限表达式,所以这个东西对我不陌生,但是在Spring Security中我并没有使用过它,不过我认为Spring Security可以实现这一点。是的,我找到了实现它的方法。
并发编程的目的是为了让程序运行得更快。启动更多的线程并不一定就能让程序最大限度地并发执行。 希望通过多线程执行任务让程序运行得更快,会面临非常多的挑战。比如
OpenDaylight和OpenStack的集成一直是热门话题,OpenDaylight官网也提供了相应的文档(https://wiki.opendaylight.org/view/OpenStack_and_OpenDaylight)供大家参考。但是, 由于OpenStack的版本以及安装配置存在差异,以及OpenDaylight版本也不断更新,所以仅仅参考官方文档进行集成,可能会遇到不少困难。在此,笔者就自己的集成过程做个总结,希望对大家有所帮助。此次集成的实验环境为Ubuntu14.04,jdk1.
某游戏公司开发了个游戏APP,该公司在APP中会发布一些游戏场景、游戏角色、装备、精美皮肤等内容,玩家在线娱乐,产生充值购买等行为。 业务的构建涉及到几个端:
可以看到, k8s api 中都有一个对应的 kind 描述资源类型, 这个正好符合 RESTful 中资源定位的需求。
近期我刚刚完成了一个信息采集的Java项目,其中采集环节是以多线程的方式来运行的。开发时在多线程的控制方面遇到了不少的麻烦,主要是线程同步问题和线程的状态管理,我就这两方面简单谈谈自己的心得。
📷 1. 生成控制器 ---- // 默认生成资源控制器,有七个方法资源操作方法 // index、create、save、read、edit、update、delete php think make:controller Blog // 创建多级控制器 php think make:controller user/Blog // 创建index应用下的Blog控制器 php think make:controller index@Blog // 创建多级控制器 php think make:con
本文介绍了RESTful API规范及其在开发中的应用,强调了其设计原则、通信协议、状态码、HATEOAS等方面的重要性。同时,通过举例说明,让读者更好地理解和掌握这些概念和技术。
/order/{orderid}/products/{id}: 指定订单下的指定商品
Thread线程——一个进程中可以包含多个线程(至少一个)——动态——CPU调度和执行的单位
k8s单机版,主要目的是快速部署,供我们试验和学习k8s之用。 时间匆忙,没什么技巧,一键部署.1.18.3 Kubernetes主要由以下几个核心组件组成: etcd保存了整个集群的状态; apiserver提供了资源操作的唯一入口,并提供认证、授权、访问控制、API注册和发现等机制; controller manager负责维护集群的状态,比如故障检测、自动扩展、滚动更新等; scheduler负责资源的调度,按照预定的调度策略将Pod调度到相应的机器上; kubelet负责维护容器的生命周期,同时也负
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