这个工作在实际的应用中是非常常见的，在进行数据管理时，不论是录入记录错误，还是新旧数据的原因，都是非常容易出现重复的记录的。很多时候，重复的记录会对我们进行个数统计等操作产生影响，造成统计结果错误。...我们希望合并这些通讯录文件，去掉其中重复的数据，将它变成如下这样不含重复记录的数据 ： ? 你来想一想这个问题可以怎么解决？...我们只要对所有的记录进行计数，然后再去掉这个计数就可以了！ Mr. 王 ：很好，其实仔细想想，记录去重这个工作和 WordCount 是非常相似的。不过记录去重我们可以做的更加简单。...这就意味着，只有两条完全相同的记录才是重复记录，所以我们使用整条记录作为关键词去重，反而省去了切分单词的操作。...第二，在记录去重的工作中，我们并不关心重复记录出现了几次，直接合并它们就可以了，所以完全可以不去设置记录出现数量的计数器。
如图，共有9条记录，使用COUNTIF()函数，以A列作为计数范围，计当前记录的数量，记为“重复标记1”，通过此标记可以得到哪些是重复记录及其重复次数。...“重复标记2”是以当前记录及其之前记录为计数范围，记录当前记录是否重复及重复次数，通过此标记可以得到大于1的记录都是重复记录，等于1的记录即为去重之后的记录。 ?...，并不适合具体重复记录的查看。...将姓名字段拖拽至行和值处，即可实现数据记录及其重复次数的展示，计数项中大于1的即为重复数据，行标签中的记录即为去重后的数据记录。这种方法可同时实现重复记录重复次数的统计和数据去重。 ? e....其一是表中一些数据可能分属不同字段，而分析时需要这些字段的某种组合，比如年、月、日分属不同字段，分析时需要年-月-日这一字段的信息，此时就需要进行数据合并，此处称为字段合并。
这个工作在实际的应用中是非常常见的，在进行数据管理时，不论是录入记录错误，还是新旧数据的原因，都是非常容易出现重复的记录的。很多时候，重复的记录会对我们进行个数统计等操作产生影响，造成统计结果错误。...比如现在有一些通讯录文件 我们希望合并这些通讯录文件，去掉其中重复的数据，将它变成如下这样不含重复记录的数据 ： 你来想一想这个问题可以怎么解决？...我们只要对所有的记录进行计数，然后再去掉这个计数就可以了！ Mr. 王 ：很好，其实仔细想想，记录去重这个工作和 WordCount 是非常相似的。不过记录去重我们可以做的更加简单。...这就意味着，只有两条完全相同的记录才是重复记录，所以我们使用整条记录作为关键词去重，反而省去了切分单词的操作。...第二，在记录去重的工作中，我们并不关心重复记录出现了几次，直接合并它们就可以了，所以完全可以不去设置记录出现数量的计数器。
例如，两张表中都存储了用户的电话号码，但在用户的号码发生改变时只更新了一张表中的数据，那么两张表中就有了不一致的数据。 ...6 一致性 汇总数据 数据集内容的一致性，所表示的实体的不重复计数和记录数比率 合理性检查，将数据集内所表示的实体的不同值计数与阈值、历史计数、或总记录数作比较 7 一致性 汇总数据 数据集内容的一致性...12 完整性/有效性 数据行数 有效性检查，表内多列，详细结果 将同一个表中相关列的值与映射关系或业务规则中的值作比较 13 完整性/完备性 接收数据状态 数据集的完备性——重复记录的合理性检查 合理性检查...，将数据集中重复记录占总记录的比例与数据集以前的实例的这个比例作比较 14 完备性 数据接收 数据集的完备性——将大小与过去的大小作比较 合理性检查，将输入的大小与以前运行同样的过程时的输入大小、文件记录数据...数据集的完备性——测量和控制的总体充分性 评估测量和控制的成效 34 完整性/有效性 跨库跨表数据检查 有效性检查，跨表，详细结果 比较跨表的映射或业务规则的关系中的值，以保证数据关联一致性 35 完整性
子模块升级之后依然依赖宿主的接口、公共方法，这要确保stop方法在子模块升级前后是一致的。当使用-applymapping进行增量编译时stop由b映射为c_。...第二部分：名称混淆 如果visitorInfo为null的话为member分配新名称，第一部分收集的map来确保NameFactory产生的新名称不会跟现有的冲突，nextName()这个里面有个计数器...内联 在代码优化过程中，对某一些方法进行内联（将被内联的方法体内容Copy到调用方调用被内联方法处，是一个代码展开的过程），修改了调用方的代码结构，所以被内联的方法Copy到调用方时需要考虑带来的副作用...当Copy来的代码发生崩溃时，Java stacktrace无法体现真实的崩溃堆栈和方法调用关系，它受调用方自身代码和内联Copy的代码相互影响。...在执行混淆时，MappingKeeper会把mapping中存在的映射关系为ProgramMethod的visitorInfo赋值，但是没有区分普通映射还是内联，虽然stop方法最初被正确的赋值为b，但是因为内联接下来被错误的赋值为
在大多数情况下都使用主键作为唯一标识符和时间戳字段来过滤传入批次中的重复记录。在 Halodoc，大多数微服务使用 RDS MySQL 作为数据存储。...ar_h_change_seq：来自源数据库的唯一递增数字，由时间戳和自动递增数字组成。该值取决于源数据库系统。 标头帮助我们轻松过滤掉重复记录，并且我们能够更新数据湖中的最新记录。...如果没有业务价值，则必须清除较旧的提交。 解决方案： Hudi 有两种清理策略，基于文件版本和基于计数（要保留的提交数量）。...问题： 想要构建事务数据湖时，维护/限制每个分区或全局分区中的重复记录始终至关重要 解决方案： Hudi 通过使用 Hudi 数据集中的索引解决了这个问题，它提供全局和非全局索引。...• Simple Index：对存储表中的记录和传入更新/删除记录进行连接操作。 • Hbase Index：管理外部 Apache HBase 表中的索引映射。
图片基于Michael Guay（Gartner）的演讲 让我们看一个示例企业，例如银行机构，看看他们的一些应用程序如何映射到速度分层模型。...此层中启用的功能通常是业务核心功能的外围设备，因此在发生故障时可以降低组织的风险。此外，为了证明概念而快速创建的应用程序很少会采用自动化测试或成熟的CI / CD管道，因为它们将被手动部署和测试。...然而，当在云中集成时，Azure Service Bus为企业消息传递，大数据流，事件处理和混合连接提供了许多产品： 技术 场景 考虑 Event Grid 构建事件驱动的应用程序管理通知需要高可扩展性和吞吐量处理...Azure（或任何地方）内的事件 +弹性（重试最多24小时）+推 - 推模型+易于集成*小消息大小 Event Hubs 摄取大数据/流数据需要重播/存档 *至少需要一个下游处理器 - 没有本地选项 Relays...- 未来的支持模型 构建事件驱动的应用程序 管理通知 需要高可扩展性和吞吐量 处理Azure（或任何地方）内的事件 +弹性（重试最多24小时） +推 - 推模型 +易于集成 *小消息大小Event
Python的标准库collections中有很多魔法函数，可以使平时的数据处理非常高效，今天介绍一个很好用的计数函数——Counter。...Counter函数的功能主要是计数器，特别是在对源数据是字典类型的数据进行计数时，如果不想写冗长繁琐的for循环，那么使用Counter函数将是一个不错的选择。...这里以一个简单的计数场景来演示，假设我们有一组以颜色名称和颜色数量为键值对的字典对象，我们需要对同一种颜色进行累计计数（字典中可能有多组同一颜色的键值对），看起来似乎只能使用笨笨的循环来进行操作了。...，当Counter中不存在某个键时，赋值操作会自动创建一个新的键，而不是像方法一中那样需要手动去判断某个键是否已经存在在字典里面。...'green', 19)] 当对数量巨大、且重复记录多的字典对象进行汇总计数操作时，Counter函数能够非常方便、高效的胜任此项工作。
工作流的解决方案很多，包括Windows Workflow Foundation，BizTalk，Logic Apps, Workflow-Core 和 Elsa-Core。...最近我在Dapr 的仓库里跟踪工作流构建块的进展时，深入了解了一下，这个DTFx在Azure 基础设施有大量的应用，现在Dapr团队正在把这个实践抽象成工作流构建块，具体参看https://github.com...DTFx 正好是.NET开发的，所以对他多了几分关注，以前没有深入进去看看，现在我觉得是值得推荐给大家的一个工作流方案，它足够轻量级，而且非常简单，依赖很少。...业务流程“编排”应用程序逻辑，以内联方式执行自定义代码并调用任务。...BPMNWorker：一个建立在持久任务之上的实验性 BPMN 运行器。对于给定的问题，还有BookParallel和BookSequentialBPMN 工作流。
代码缓存初始值：-XX:InitialCodeCacheSize 代码缓存最大值：-XX:ReservedCodeCacheSize 编译阈值 两种计数器：方法调用计数器和方法中的循环回边计数器...两种编译方式： 标准编译：JVM执行Java某个方法时，会检查该方法的两种计数器总数，根据总数判断该方法是否适合编译。 ...下面以代码的形式说明方法内联的含义，但实际上方法内联是在字段码编译为机器码时进行的优化。...，小于35字节（或小于-XX:MaxInlineSize=N所设定的任意值）时才会内联。 ...当程序实际使用了虚方法的多态特性时，才不能使用内联，而不是在虚方法拥有多个接收者版本时就不能使用内联。
性能调优是系统管理的重要部分，而最常使用的工具就是Windows自带的Performance Monitor了，特别是从windows 2008开始，Performance Monitor有了极大的改进...user defined为用户自定义的data collector sets和reports，而system部分则为windows内置的data collector sets和reports，在有大量的性能监控器时进行分析就是一个非常的麻烦的事情了...运行该程序，可以看到如下的界面 ? 输入产生的性能计数器日志文件的文件路径 ?...选择日志分析的模板，微软的所有产品都支持IIS, MOSS, SQL Server, BizTalk, Exchange, 和Active Directory，自己还可以自定义相关的模板： ?...在该报告中可以看到对每一个监控数据是否合理的一个提示，非常有效的帮助分析和解决性能问题。 ? 完整的报告可查看PAL网站的示例。
目标代码生成器 主要作用： 1.目标代码生成以源程序的中间表示形式作为输入，并把它映射到目标语言。 2.目标代码生成是为了程序程序中使用的变量合理分配寄存器。...第二种基于计数器的方式为每个方法都添加一个调用次数计数器和回边计数器。通过判断他们两个是否达到一定数值来判断是不是热点代码。...好处：首先减少了调用方法新创建方法栈帧的性能开销，同时也是后面进行其他优化技术的前提 方法内联的实现：首先编译期间可以确定调用版本的方法才会进行内联。...而java中大多数都是虚方法在运行期间才可以确定调用方法的版本，c和c++都是给方法默认加上final关键字来保障可以内联。 因此针对虚方法也要进行相关内联的操作需要进行额外的操作。...逃逸分析需要编译时基于数据流和分析流进行分析看是否会逃逸来进行对应的优化措施，但是很可能编译时的分析耗费的性能比优化的性能还高，所以逃逸分析目前还不是很成熟。
其中虚拟机的解释器作用，就是将字节码的操作指令和真正的平台体系之间的指令建立映射，比如把 Java 的load指令转换成native code的load指令，以此来完成程序的执行。...在确认虚拟机运行参数的前提下，这两类计数器都有一个确认的的阀值，当计数器超过阀值时，就会触发即时编译器。 下面我们一起来看看这两类计数器的实现。...进行热度衰减的动作是在虚拟机进行垃圾回收时顺便进行的，可以通过-XX:-UseCounterDecay参数来关闭热度衰减，让方法计数器统计方法调用的绝对次数，这样一来，只要系统运行时间足够长，基本上绝大部分方法都会被编译成本地机器码...3.3、方法内联 方法内联是 JVM 最重要的优化手段之一，它可以去除方法调用的成本（如减少建立栈帧等），为其它优化建立了良好的基础。...虚拟机如果探测到某个方法是热点方法并且长度不太长时，会进行内联，所谓的内联就是把方法内代码拷贝、粘贴到调用者的位置。 举个例子！
共享库（映射区）⬇️ 调用动态库，或者mmap函数进行文件映射 堆区⬆️ 用new/malloc申请的内存，同时需要适用delete/free来释放采用链式储存结构 .bss区 未初始化的全局变量和静态变量以及...，使用use_count查看计数 make_shared 快捷创建 shared_ptr 使用函数返回自己的shared_ptr时，需要继承enable_shared_from_this类，使用shared_from_this...是用来监视shared_ptr的，不会使用计数器加1，也不会使用计数器减1，主要是为了监视shared_ptr的生命周期，更像是shared_ptr的一个助手。...内联函数与宏定义区别 内联函数在编译时展开，宏在预编译时展开； 内联函数直接嵌入到目标代码中，宏是简单的做文本替换； 内联函数有类型检测、语法判断等功能，而宏没有； inline 函数是函数，宏不是；...宏定义时要注意书写（参数要括起来）否则容易出现歧义，内联函数不会产生歧义； 总结 分享了内存管理，内存泄露，智能指针 内存泄露检测工具 代码中产生段错误的原因 内存优化 其余小知识点 欢迎点赞，关注，
Cardinality值非常关键，它表示索引中不重复记录数量的预估值。它是一个预估值，而不是一个准确的值，基本上我们不可能得到一个准确的值。...它会估计索引中不重复记录，如果这个相对值很小，可能就要评估索引是否有意义。 那什么是Cardinality值？...我们需要知道，在生产环境中，索引的更新操作可能是非常频繁的。如果每次索引在发生更新操作时，就对其进行Cardinality值的统计，那么将会给数据库带来很大的负担。...是innodb存储引擎中的一个计数器) 第一种策略为自从上一次统计过Cardinality信息之后，表中1/16的数据已经发生过变化，此时就要触发更新Cardinality信息了。...这个计数器stat_modified_counter大于2 000 000 000时，同样需要更新Cardinality的信息。 默认Innodb存储引擎对8个叶子节点进行采样。
6.1 JIT编译器 在部分的商用虚拟机中，java程序最初是通过解释器(Interpreter) 进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”（Hot...与方法计数器不同，回边计数器没有计数热度衰减的过程，因此这个计数器统计的就是该方法循环执行的绝对次数。...由于java语言中访问数组元素时，系统将会自动进行上下界的范围检查，这必定会造成性能负担。为了安全，数组边界检查是必须做的，但数组边界检查是否必须一次不漏的执行则是可以“商量”的事情。...（uncommon_trap()），这样x不为空时，不会额外消耗一次对foo判空的开销。...代价是当x为空时，必须转入异常处理器中恢复并抛出NullPointException，速度远比一次判空检查慢。
当我们在写代码时，一个方法内部的行数自然是越少越好，这样逻辑清晰、方便阅读，其实好处远不止如此，通过即时编译，甚至可以提高执行时的性能，今天就让我们好好来了解一下其中的原理。...热点探测是基于计数器的热点探测，采用这种方法的虚拟机会为每个方法建立计数器统计方法的执行次数，如果执行次数超过一定的阈值就认为它是“热点方法” 。...在确定虚拟机运行参数的前提下，这两个计数器都有一个确定的阈值，当计数器超过阈值溢出了，就会触发 JIT 编译。...当方法计数器和回边计数器之和超过方法计数器阈值时，就会触发 JIT 编译器。...在一些循环周期比较长的代码段中，当循环达到回边计数器阈值时，JVM 会认为这段是热点代码，JIT 编译器就会将这段代码编译成机器语言并缓存，在该循环时间段内，会直接将执行代码替换，执行缓存的机器语言。
❝ 内联缓存的原始实现，实际上是修补函数的 native 代码，因此得名「内联缓存」，内联缓存的想法可以追溯到 Smalltalk-80，请参阅 Smalltalk-80 系统的高效实现。...❞ 「内联缓存背后的核心思想，是在特定的调用点中缓存方法解析的结果」，VM 使用的内联缓存机制包括： 一个调用特定的缓存（ dart::UntaggedICData），它将接收者的类映射到一个方法，如果接收者是匹配的类...这个 stub 搜索给定的缓存，以查看它是否包含与接收者的类匹配的条目。如果找到该条目，则 stub 将增加频率计数器和 tail-calls 用缓存方法。...当未优化的代码运行时，它会收集以下信息： 如上所述，内联缓存收集有关在调用点观察到的接收器类型的信息； 函数和函数内的基本块相关联的执行计数器跟踪代码的热点区域； 当与函数关联的执行计数器达到一定阈值时...带有代码的快照的工作方式几乎与普通快照相同，但有细微差别：它们包含一个代码部分，这部分与快照的其余部分不同，它不需要反序列化，此代码部分的放置方式允许它在映射到内存后直接成为堆的一部分。
【背景】 经常有朋友遇到ogg数据不一致或者遇到ogg replicate进程abend，比如1403错误之类，然后排除原因，大部分出现问题都是配置问题(少数情况下是bug)，会造成业务统计数据不准或者涉及金额更麻烦...【handlecollisions如何处理冲突的危害】 有主键表非主键列进行更新或删除时找不到记录--1403错误--丢弃此操作--会造成数据不一致....无主键表(所有列作为key,不存在非主键和主键更新)进行更新或删除时找不到记录--1403错误--丢弃此操作，不存在转换问题--会造成数据不一致....无主键表(所有列作为key,不存在非主键和主键更新)插入重复记录---只能插入重复记录，无招。...虽然配置这个参数基本上可以一劳永逸的，活的潇潇洒洒，天天睡大觉，有一天分析数据部门找你麻烦，哈哈。
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