一、概述 框架的功能：定时读取指定路径下的配置文件，扫描配置文件中的节点，然后拼出一个新的路径，在该路径下判断任务文件夹是否该删除，如果该路径下的任务文件夹为0，同时删除该路径。...二、所需要的关键技能点 技能概述 Go语言基本语法 channel机制：通道负责传输数据，同时具有安全保障。 goroutine机制：多协程分发协作完成所需任务。...； 可以用 Ticker 实现 3，在指定路径下添加以时间命名的文件夹，定时将其符合条件的删除，不符合条件的删除； 可以用 Unix时间戳 实现 4，在指定路径下添加配置文件，通过扫描其节点重新拼凑成一个新的路径输出...； 5，在重新拼凑的新路径内创建需要定时删除的文件夹，并判断如果文件夹为空，将该路径也一并删除 6，添加日志系统 7，进行单元测试 四、收获 三周时间从零到一搭建出了一个框架，带给我的感触很多。...从踩的坑来看有非法指针访问，类型转换，函数作用域，在步骤五中出现类比失误，将命令行与图形化操作界面进行类比，阻碍了解决思路； get到的技能有熟悉运用了两个设计模式，对结构体，指针的作用有了更深入的理解
我运营了一个专注数据化营销的付费小密圈，立志分享数据化营销的案例和方法，主要包括高质量的引流、文案、营销、产品分析、市场分析，以及数据的采集、分析、挖掘；目前已经有220+位同学加入进来，他们有来自百度...4、100份思维和数据分析模型框架 5、淘宝、京东商品数据和评论抓取方法以及分析方法解析 6、线下实体店数据选址、周边人群分析方法解析 7、数据化定价的框架和运用的模型解析 8、电商数据化运营指标和维度解析与搭建...、数据分析完整案例：帮助汽车4S店赚到600万的精准数据分析 22、数据分析完整案例：银行信用理财产品销售1.2亿的精准营销方法 23、抖音、淘宝等各种平台爬虫代码分享 三、城市数据的采集和应用： 1、...数据化营销分析 1、梳理业务逻辑、认识行业的七步分析方法 2、分析营销/销售渠道5步方法 3、6个角度和2个体系认识目标客户 4、用数据解读营销策略的原则、体系和模式 5、通过数据挖掘企业营收的机会和不足...6、以解读银行报表为例，如何制作一张总经理需要的报表 7、以银行客户体系分析为例，如何深入挖掘企业潜在的目标客户 8、数据分析师收集分析数据的方法 五、咨询分析的方法和模型 1、顶级咨询公司是如何在一周内研究透一个行业
需求 给出一个空汇总表，和若干单独的 Excel 文件，每个文件里头有一个表格里存有一个人的信息，要将这些文件里的信息全部对应地导入到汇总表里。...''''''''''''''''''''''''''''''''''' 'Dim iCounter As Integer 'iCounter = 0 '遍历指定目录下的文件并操作...myFileName = ThisWorkbook.Path & "/" & myFolderName & "/" & myFileName '打开指定目录里的一个...Set myCurOpenWS = myCurOpenWB.Sheets("附件1") '打开文件的sheet附件1里是分条数据 '插入内容行 Dim...############################# '关闭打开的文件 myCurOpenWB.Close
正如我们在上一篇文章中了解到的，数据分析平台可以分为多个阶段。上面，我们可以看到一张图片，大致了解了管道中 Snowflake 和 Databricks 的角色。...根据上一篇给出的定义，我们可以粗略的说Databricks是一个基于数据湖的工具，而Snowflake是一个基于数据仓库的工具。现在让我们更深入地研究这些工具。...Snowflake 是一个借鉴数据湖范式的可扩展数据仓库 Snowflake 是专为云环境开发的可扩展数据仓库解决方案。 Snowflake 以专有文件格式将数据存储在云存储中。...正如上一篇博文中所讨论的，我们从它们的背景范式的角度专门研究了它们。 我们注意到 Snowflake 在数据仓库领域有基础，而 Databricks 更面向数据湖。...然而，两者都将其范围扩展到了其范式的典型限制之外。 这两种工具绝对可以单独使用来满足数据分析平台的需求。 Databricks 可以直接从存储中提供数据或将数据导出到数据集市。不需要单独的数据仓库。
预处理->编译->汇编->链接 预处理：将多文件处理成一个 编译：将高级语言（源语言）翻译成汇编语言或机器语言（目标语言）的过程 高级语言->汇编->机器语言 汇编：将机器语言转成二进制文件
=-1){ fos.write(buf,0,len); } fis.close(); fos.close(); } } } 自己写完之后，对照网上的代码进行了优化，涉及大量的文件操作...，作为文件操作的摸版，可以借鉴里面的函数细节
比如业务要做幂等的时候，如果没有合适的业务字段去做唯一标识，那就需要单独生成一个唯一的标识，这个场景相信大家不陌生。 很多时候为了图方便可能就是写一个简单的 ID 生成工具类，直接开用。...做的好点的可能单独出一个 Jar 包让其他项目依赖，做的不好的很有可能就是 Copy 了 N 份一样的代码。...单独搞一个独立的 ID 生成服务非常有必要，当然我们也没必要自己做造轮子，有现成开源的直接用就是了。如果人手够，不差钱，自研也可以。...首先 Leaf 服务是集群部署，一般都会注册到注册中心让其他服务发现。挂掉一个没关系，还有其他的 N 个服务。问题是对 ID 的获取有问题吗? 会不会出现重复的 ID 呢？...一个是 Segment 模式，一个是 Snowflake 模式。
这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。...---- 数据库自增ID 第一种方案仍然还是基于数据库的自增ID，需要单独使用一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `SEQID`; CREATE...这种生成分布式ID的机制，需要一个单独的Mysql实例，虽然可行，但是基于性能与可靠性来考虑的话都不够，业务系统每次需要一个ID时，都需要请求数据库获取，性能低，并且如果此数据库实例下线了，那么将影响所有的业务系统...数据库多主模式 如果我们两个数据库组成一个主从模式集群，正常情况下可以解决数据库可靠性问题，但是如果主库挂掉后，数据没有及时同步到从库，这个时候会出现ID重复的现象。...ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。
这时就需要一个单独的机制来负责生成唯一ID，生成出来的ID也可以叫做分布式ID，或全局ID。下面来分析各个生成分布式ID的机制。 ?...数据库自增ID 第一种方案仍然还是基于数据库的自增ID，需要单独使用一个数据库实例，在这个实例中新建一个单独的表： 表结构如下： CREATE DATABASE `SEQID`; CREATE TABLE...这种生成分布式ID的机制，需要一个单独的Mysql实例，虽然可行，但是基于性能与可靠性来考虑的话都不够，业务系统每次需要一个ID时，都需要请求数据库获取，性能低，并且如果此数据库实例下线了，那么将影响所有的业务系统...数据库多主模式 如果我们两个数据库组成一个主从模式集群，正常情况下可以解决数据库可靠性问题，但是如果主库挂掉后，数据没有及时同步到从库，这个时候会出现ID重复的现象。...ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。
Snowflake 将存储和计算层分离，因此乐天可以将各个业务单元的工作负载隔离到不同的仓库中，来避免其互相干扰。由此，乐天使更多的运营数据可见，提高了数据处理的效率，降低了成本。...亚马逊 Redshift 亚马逊 Redshift 是一项由亚马逊提供的云数据仓库服务。这项服务可以处理各种大小的数据集，从数千兆字节到一百万兆字节甚至或更大。...从 T-SQL、Python 到 Scala 和 .NET，用户可以在 Azure Synapse Analytics 中使用各种语言来分析数据。...Snowflake 使用信用额度，根据用户使用虚拟仓库的数量和时间的长短进行收费，存储则是按每个月的 TP 单独计费。 生态系统同样重要的是，考虑现有应用程序和数据所在的生态系统。...从 Redshift 和 BigQuery 到 Azure 和 Snowflake，团队可以使用各种云数据仓库，但是找到最适合自己需求的服务是一项具有挑战性的任务。
TiDB 每一次微小进步都离不开广大社区小伙伴们的支持，但也有很多同学反映 TiDB 是一个非常复杂的分布式数据库系统，如果没有相关知识和经验积累，在参与之初难免会遇到各种问题。...1240] 去年 11 月我们成功举办了 PingCAP Talent Plan 第一期 线下培训，如今 PingCAP Talent Plan 内容和形式全面升级，整个课程将分为线上&线下两个阶段，从语言层面开始...，到数据库、分布式系统基础知识，再到 TiDB/TiKV 架构原理和源码，层层递进，最后让小伙伴们在操作实战中加深理解，掌握实操技能。...小伙伴们可以在任何一个合适的时间点开始线上学习。我们希望通过线上课程，大家能够对编程语言、数据库及分布式系统的基础知识有一定程度的了解，为学习和掌握 TiDB/TiKV 架构原理和源码打下基础。...结业答辩不仅是对大家学习线下课程活动的一个检查，也是一个让大家进行自我总结和梳理的机会。
让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...BigQuery依赖于谷歌最新一代分布式文件系统Colossus。Colossus允许BigQuery用户无缝地扩展到几十PB的存储空间，而无需支付附加昂贵计算资源的代价。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库的发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储上，它的存储层保存所有不同的数据、表和查询结果。...与BigQuery不同的是，计算使用量是按秒计费的，而不是按扫描字节计费的，至少需要60秒。Snowflake将数据存储与计算解耦，因此两者的计费都是单独的。...结论 我们通常向客户提供的关于选择数据仓库的一般建议如下: 当数据总量远小于1TB，每个分析表的行数远小于500M，并且整个数据库可以容纳到一个节点时，使用索引优化的RDBMS(如Postgres、MySQL
介绍 从数据库到数据仓库，最后到数据湖[1]，随着数据量和数据源的增加，数据格局正在迅速变化。...此外从 2022 年数据和人工智能峰会[3]来看，数据湖架构[4]显然是数据管理和治理的未来。...该功能是 CDC 的一部分，其中数据湖在单独的日志中记录由于 UPDATE、DELETE 或 INSERT 事件对源表所做的任何更改。...数据（表）恢复 当今的企业经常将大量数据从一个环境迁移到另一个环境，以使用经济高效的数据解决方案。但是在数据湖上进行此类临时迁移可能会导致不可逆转的挫折，从而导致企业失去宝贵的数据资产。...较大的表保证较大的文件大小，以便系统创建较少的文件。 托管清理服务 大多数数据湖架构中缺乏有效的数据清理机制[23]是一个明显的弱点，会导致数据湖迅速变成数据沼泽。
从2019和2020两个财年看，Snowflake收入从0.97亿美元到2.65亿美元，算下来增长率是174%，比风头正劲的Zoom同期增长率108%还高出1/3。...从数据上我们可以推断出，Snowflake的客单价很高，大客户占比较多，所以它的NDR指标就会很好。 2. 收入净留存率（NDR） 对于订阅模式的SaaS，NDR是一个重要的衡量指标。...这三个阶段的产品，完美演绎了Snowflake的SaaS化过程；即将一个物理的数据存储服务，成功转化为一个通用的云DW的SaaS服务。...Oracle拥有从元数据到分析所有层面的专有技术，这是行业内无人能比的；而Snowflake在很多层面的技术需要与其它SaaS vendor合作。...首先，从云设施到一个完善的DW产品，短期内是见不到效果的，看看国外DW公司的发展经历不难理解这点。
10位的机器ID我们可以怎么使用呢？我们可以划分成大概2到3位IDC,也就是可以支撑4到8个IDC机房；然后划分7到 8 位的机器ID，即可以支撑128~256台机器。...1，直接嵌入到业务代码 嵌入业务代码的意思就是，这个snowflake算法就部署在和我们业务相同的服务器上，这样我们代码使用的时候，就不用了跨网络调用，性能相对比较好。...2，独立部署成发号器服务 也就是说，我们将其作为单独的服务部署到单独的机器上，已对外提供服务。...这样就是多了网络的传输，不过影响不大，比如，我可以将其部署成一个主备的方式对外提供发号服务，机器ID可以用作序列号使用，这样也就是会有更多的自增序号，有部分大厂就是以这样单独的服务提供出来的。...我们可以将时间戳记录从毫秒记录改为秒记录，这样我一秒可以发好多个号了 生成的序列号起始号随机启动，比如这一秒起始号是10，我下一秒随机了变成了28，这样就更加分散开了。
到 2021 年，Postgres 构成了我们生产基础设施的核心，处理从在线用户流量到各种离线数据分析和机器学习需求的所有内容。...随着对线上和线下数据需求的增加，我们意识到构建一个专用的数据基础设施来处理离线数据而不干扰在线流量至关重要。...由于有数千亿个区块，其祖先深度从几个到几十个不等，这种计算成本非常高，而且只会在 Snowflake 中超时。 由于这些挑战，我们开始探索构建我们的数据湖。...通过将繁重的摄取和计算工作负载卸载到 S3，并仅将高度清理的业务关键型数据摄取到 Snowflake 和面向产品的数据存储，我们显著提高了数据计算的可扩展性和速度，并降低了成本。...这会将 S3 数据集划分为 480 个分片，从 shard0001 到 shard0480， 更有可能将一批传入更新映射到同一分片中的同一组文件。
基于SMP的数据库解决方案具有以下优点和缺点： 优点 它的工作原理：它是一种经过战斗强化，经过验证的架构，部署成本相对较低，可以运行从大型服务器到中型商用硬件的各种设备。...虽然这为组件故障提供了弹性，但该解决方案还需要一个单独的备用系统来保证高可用性。...这很重要，因为它意味着小文件（任何小于128Mb）完全保存在一个节点上，甚至一个千兆字节大小的文件也只分布在8个节点（加上副本）上。这很重要，因为Hadoop旨在处理非常大的数据集和大型集群。...与某些EPP解决方案不同，Snowflake提供真正的弹性，并且可以从双节点增长到128节点集群，并且可以在不中断服务的情况下再次返回。...此外，还可以扩展到更大（更强大）的群集，或者从群集中添加或删除节点。该架构在三个维度上的独特能力如下图所示。
今天介绍的雪花算法：Snowflake，可以让负责生成分布式 ID 的每台机器在每毫秒内生成不一样的 ID。Snowflake 是 Twitter 开源的分布式 ID 生成算法，它不依赖数据库。...核心思想是：分布式 ID 固定是一个 long 型的数字，一个 long 型占8个字节，也就是64个bit，原始 Snowflake 算法中对于 bit 的分配如下图： ?...，而是时间戳的差值（当前时间-固定的开始时间），这样可以使产生的ID从更小值开始；41位的时间戳可以使用69年，(1L 单独去搭建获取分布式 ID 的应用。...，因为 Snowflake 算法中最难实践的就是工作机器 Id，原始的 Snowflake 算法需要人工去为每台机器指定一个机器 Id 并配置在某个地方，从而让 Snowflake 可以从此处获取机器
2、基于数据库自增ID 基于数据库的auto_increment自增ID完全可以充当分布式ID，具体实现：需要一个单独的MySQL实例用来生成ID，建表结构如下： CREATE DATABASE `SEQ_ID...害怕一个主节点挂掉没法用，那就做双主模式集群，也就是两个Mysql实例都能单独的生产自增ID。 那这样还会有个问题，两个MySQL实例的自增ID都从1开始，会生成重复的ID怎么办？...4、基于数据库的号段模式 号段模式是当下分布式ID生成器的主流实现方式之一，号段模式可以理解为从数据库批量的获取自增ID，每次从数据库取出一个号段范围，例如 (1,1000] 代表1000个ID，具体的业务服务将本号段...) 2 用redis实现需要注意一点，要考虑到redis持久化的问题。...ID，只需保证每个业务应用有自己的工作机器id即可，而不需要单独去搭建一个获取分布式ID的应用。
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