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uni-app: 如何实现增量更新功能?

都知道,很多APP都有增量更新功能,Uni APP也是在今年初,推出了增量更新功能,今天我们就来学习一波。 所以拥有增量更新app,需要注意以下几点: 1、上架审核期间不要弹出增量更新提示 2、增量更新内容使用https下载,避免被三方网络劫持 3、不要更新违法内容、不要通过增量更新破坏应用市场的利益,比如 1、如何实现增量更新功能 2、Uni-App 如何制作增量更新升级包 3、Uni-App 增量更新功能需要注意些什么 4、Uni-App 部分相关api学习 话不多说,直接上干货! 如何实现增量更新功能 这里不是针对Uni-App开发,所有的增量更新都应如此(但代码以Uni-App为例)。 Uni-App 增量更新你学会了吗?

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Android 增量更新和升级

ClassLoader做深入了解的同学,可以去看我之前一篇对ClassLoader的分析:点击打开链接 热修复(打补丁) 打补丁:服务端通过新版本APK和旧版本APK生成patch补丁(也成为差分包),客户端更新的时候只需要下载差分包到本地 ,然后从system/app取出旧版本APK,通过差分包来合成新版本的APK,这个过程实际上就是打补丁。 这个实际上应该是在服务端完成 打补丁 通过差分包及旧版本APK生成新版本APK 安装新版本APK 安装生成的新版本APK 获取某个应用的APK安装文件 在真正的增量更新过程中,旧版本Apk应该从/data /app底下获取,拷贝到SD卡,进行打补丁。

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    大数据仓库—增量更新

    今天和大家讨论下大数据仓库中的更新技术。 当前很多大数据技术,如HDFS最早设定的是数据不更新,只增量叠加。 主要影响原因有两点,锁的原因,还有更新通常是随机IO,很难充分利用硬盘高吞吐的优势。 2、 更新影响查询。更新把IO占住,查询的体验急剧下降。 为了解决这个问题,Google的Mesa系统设计了一个MVCC的数据模型,通过增量更新和合并技术。将离散的更新IO转变成批量IO,平衡了查询和更新的冲突,提高了更新的吞吐量。 (最常见的是SUM) 4、 数据更新进来的时候,按照MVCC增量更新,并给增量更新指定一个版本号N,和谓词P。 5、 查询进来的时候,自动识别聚合函数,把所有版本的更新按照聚合函数自动计算出来。 ? 7、 Mesa采用两段更新的策略。更新数据按版本号实时写入,每十个版本自动合并,每天又全量合并一遍,合并成一个基础版本。 好了,今天主要就介绍Mesa的数据模型。

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    Android NDK开发-APK增量更新

    概述 现在的APP更新频率非常高,apk的大小也在不断的变大。如果每次新版本的更新,都让用户去下载一个完整的apk,这对于用户的耐心和流量都是巨大的消耗。 特别是做应用市场的,如果没有增量更新,那么就要额外的付出高额的流量费用。 原理 将手机已安装的apk与服务端最新的apk进行二进制对比,得到差分包,用户更新程序时,只需要下载差分包,并在本地使用差分包与已安装的apk合并成新版的apk。 ? Step5:将通过bsdiff生成的差量包1.0.0-to-1.0.1.patchpush到手机sdcard目录 Step6:运行程序,点击”增量更新“ ?

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    增量表全量表拉链表区别_hive 增量数据更新

    一、概念 增量表:记录更新周期内新增的数据,即在原表中数据的基础上新增本周期内产生的新数据; 全量表:记录更新周期内的全量数据,无论数据是否有变化都需要记录; 拉链表:一种数据存储和处理的技术方式 二、举例详解 增量表:以页面访问数据表为例,假设该表从2020-06-01开始记录数据,按天更新,分区为dt。 (标红),此时数据表如下: 以此类推,2020-06-03又产生1条访问数据,表更新后,2020-06-03分区下新增1条数据(标黄),此时数据表如下: 因此,增量表每次更新是在原表数据的基础上记录本周期内新增的数据 ,如上例,按天更新的流量表,每次更新只新增一天内产生的新数据。 注意:全量表中每个分区内都是截至分区时间的全量数据,原先分区的数据依然存在于表中,只是每次更新会在最新分区内再更新一遍全量数据。

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    react native 增量升级 热更新 思路

    react native 增量升级 热更新 思路 request { "version": "1", "miniId": "miniid" } version 本地版本号 miniId 小程序 ,如果为 true 则 patch 则不起作用 标识是否整包升级,此字段为 true 时,全量升级,下载字段 path 下文件全量升级 forceUpdate: 是否强制更新,标识是否使用本地缓存版本 如果为 true ,则此次如果更新失败的情况下,不采用缓存版本,直接退出 patch 补丁对象 当 fullupdate 为 false 时,此字段生效 patch -> empty 标识增量包是否是空包 标识增量包是否是空包,如果是空包,没有增量 patch -> path 增量包地址 增量包(.zip)说明 直接解压此 zip 覆盖式解压到本地沙盒文件夹目录下即可。 此方法更新所有图片资源 解压 zip 后,文件夹下如果存在文件 patch 文件(只有更改了代码,才有 patch 文件) 将 patch 文件内容(差量)应用到本地文件 index.jsbundle

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    MongoDB系列8:MongoDB集合的增量更新

    本文是第8篇,主要讲述MongoDB集合的增量更新的实战经验,非常值得一看。 ,有时为了方便,只更新变化的数据,即增量更新。 图2 场景二:现在student集合和target集合有一样的数据,后续如果student集合的数据有变化,target集合需要根据student集合的数据进行更新,而且每次只需要更新变化的数据,即增量更新 2) 当student和course集合数据增加时,增量更新pass集合。 本文讲述了增量更新场景在MongoDB中的实现,希望对大家有帮助。

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    手把手带你实现Android增量更新

    Android增量更新技术在很多公司都在使用,网上也有一些相关的文章,但大家可能未必完全理解实现的方式,本篇博客,我将一步步的带大家实现增量更新。 为什么需要增量更新? 每次全量下载 , 无论从体验还是流量上 , 都是不友好的 , 所有增量更新还是有必要的 (小公司好像没几个用 , 一般大公司在用,如QQ空间)。 增量原理 说白了,增量更新就是:用户手机上安装着某个应用,下载了增量包,手机上的apk和增量包合并形成新的包,然后再次安装(注意这个过程是要重新安装的,当然部分应用市场有root权限你可能感知不到 增量更新 , 较为关键的部分就是生成差分包 , 将新旧APK进行比较 , 生成一个新的文件 。 hymanAndroid/tools/tree/master/bsdiff-4.3 bzip2 — bzip2 bsdiff 依赖 服务器 — Tomcat 7.0 (模拟网络环境)放置差分包 , 供APP

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    MySQL的ON DUPLICATE KEY UPDATE用法 增量更新

    此时 插入数据的时候 ,经常会有这样的情况: 我们想向数据库插入一条记录: 若数据表中存在以相同主键的记录,我们就更新该条记录。 否则就插入一条新的记录。 ON DUPLICATE KEY UPDATE 可以达到以下目的: 向数据库中插入一条记录: 若该数据的主键值/ UNIQUE KEY 已经在表中存在,则执行更新操作, 即UPDATE 后面的操作。

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    Uniapp 更新APP

    服务端需要额外提供一个接口: www.example.com/update/传入2个参数 name:应用名称 version:客户端读取到的本地当前版本号 我们后端需要返回一些参数 update:布尔值,代表是否有新的资源包更新 wgtUrl:wgt包的下载地址,用于wgt方式的更新 pkgUrl:apk/ipa 包的下载地址或 AppStore 地址,用于整包升级的方式 特殊说明: 解决问题的光鲜,藏着磕Bug的痛苦。

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    如何让数据增量更新节省资源,耗时减半

    对于增量更新的场景,可以利用 MaxCompute2.0的新特性,对语句做简单改造,从而大幅提升性能,节约集群资源。 ? 背景介绍 在数据开发的过程中,往往会进行分层的设计,在ODS层中,一种非常常见的场景是使用一个增量表delta对一个存量表snapshot进行更新。 例如snapshot表存储所有的会员信息,而增量表中包括新增会员信息和原有会员信息属性的一些修改;或者snapshot表存储最近一个月的订单信息,delta表存储了新增订单以及物流的更新等等。 上面也说过,如果数据只是进行一次读写,其实hash clustering table的作用有限,但是在增量更新这个特定的场景下,我们的输入和输出都为hash clustering的数据,而且中间过程并没有对 最后,欢迎大家在自己的增量更新的任务使用hash clustering功能,从现有的经验来看,大表的数据越多,收益越明显。

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    Android 增量更新之文件的拆分和合并

    常见的版本更新方式 热修复(热更新) 热修复是修改线上版本的bug,用技术去实现不更新整个apk的条件下,修改掉bug。 针对的是功能模块层级面 增量更新 增量更新是针对新旧Apk文件对比,拆分出(.patch)的更新文件,(.patch)文件包含的是新包相对旧包没有的内容,然后由客户端进行合并成新的Apk。 增量更新 文件的拆分 文件的拆分是通常是由服务端来完成的,一般是作为实时操作生成不同版本的差异的(.patch)文件,最后改文件放在服务端,让客户端下载合并更新。 关键点:我们在安装apk的时候,Android系统会将所要安装的apk文件copy到/data/app/目录下 public static String getSourceApkPath(Context 结语 以上就是一个简单的增量更新过程:主要的内容是在服务端对apk文件进行拆分出(.patch)文件,然后再客户端将旧版本apk和服务端下载下来(.patch)进行合并出新版本apk,进行新版本安装更新

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    Anroid app版本更新

    1.前言    Android app更新app必须拥有的功能,上线之后,可以强制用户更新也可以提示用户有新版,之所以写这篇文章,是为了介绍app版本更新的思路,内容还是比较简单的。   有人可能会说,现在比较了流行Hotfix也就是热更新技术,无论是阿里的Sophix、还是微信的Tinker,热更新主要通过推送补丁的方式,为已经上线的app推送补丁,用户不需要重新安装,可以自动拉取补丁 2. app 版本更新思路    app版本检测更新,可以让用户点击版本更新检测,也可以启动app时自动检测更新,视应用需求而定。     启动app时,获取当前app版本名称和版本号,与数据库中的版本名称对比,如果数据库中的版本号大于当前应用的版本号,则说明当前版本待更新,也就是说,当我们发布一个新的版本之后,需要在数据库中录入最新版本的版本号以及下载地址 version是版本号,url是最新app下载地址,content是更新内容 4.获取当前应用版本号 ?

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    App更新策略课程-实现进度更新

    前言 前面的课程已经实现了通过Http请求API检查更新,定义了后台下载服务实现了apk下载,如果没有看过前面的课程可以看以下博文: App更新策略课程-检查更新实现 App更新策略课程-定义后台更新服务 配套视频地址: http://edu.csdn.net/course/detail/2139 本节课主要是接着上面的课程继续完善App更新功能,这次主要是在后台根据下载进度,通过handler来发送消息的方式来更新进度条 我们要实现的效果就跟上面一样,点击更新之后,就弹出更新对话框不停的更新进度,进度达到100的时候,提示下载成功并消除对话框。 代码片段: ? ? ? ? ?

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    App更新策略课程-检查更新实现

    这节课来正式讲解App更新策略的第一部分,检查更新实现,本节课来教大家如何集成android-async-http这个比较优秀的网络库,由于Android6.0已经抛弃使用HttpClient这个类,所以集成这个网络库的时候一定要选择最新的版本 我们来看如何实现检查更新,说白了就是通过调用服务端给我们提供的API接口,我们通过网络库发送HTTP GET的请求,返回服务端的接口数据,并对它进行解析,这里一般是JSON格式的数据。 API public static final String CHECK_UPDATE = DOMAIN + "mobilesource/goal/app.config.php URLHelper.CHECK_UPDATE, params, responseHandler); 定义回调方法 package com.devilwwj.updateapkdemo.update;import android.app.ProgressDialog response.get("android_ireader"); // 最新版本号 String versionName = firstObject.optString("app_version

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    如何使用StreamSets从MySQL增量更新数据到Hive

    本篇文章主要介绍如何使用使用StreamSets通过JDBC的方式实时抽取增量数据到Hive。 StreamSets实现的流程如下: ? 去HUE 页面查看hive 表中的数据,发现已经更新进来 ? 4.Pipeline流程测试 ---- 1.去mysql 中增加数据并查看 ? 查看管道流信息发现输入输出数量变成了4 ? 去HUE 中查看hive 表的数据,跟mysql 中同步,说明增量更新成功 ?

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    前端遇上Go: 静态资源增量更新的新实践

    使用增量更新,降低单次发版时下发的内容尺寸。 针对第一点,我们有自己的模块加载器来做,这里先按下不表,我们来重点聊聊增量更新的问题。 增量更新是怎么一个过程 看图说话。 ? 图1 增量更新的客户端流程图 我们的增量更新通过在浏览器端部署一个 SDK 来发起,这个 SDK 我们称之为 Thunder.js 。 增量更新其实不是前端的新鲜技术,在客户端领域,增量更新早已经应用多年。 具体到增量更新上来说,就是会出现大量不同的增量请求。因此我们做了更多的设计,来缓解这种情况。 ? 图6 增量服务架构设计 这是我们对增量更新系统的设计。 放在首位的自然是 CDN 。 我们在增量更新系统之外,单独部署了一套 CDN ,这套 CDN 只存储全量文件。一旦增量更新系统无法工作, SDK 就会去这套 CDN 上拉取全量文件,保障前端的可用性。

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    使用canal-kafka实现数据库增量实时更新

    zookeeper集群的链接信息例子:127.0.0.1:2181,127.0.0.1:2182 无 canal.zookeeper.flush.period canal持久化数据到zookeeper上的更新频率 /conf (默认和instance.properties为同一目录,方便运维和备份) canal.file.flush.period canal持久化数据到file上的更新频率,单位毫秒 1000 canal.instance.memory.batch.mode file-instance.xml spring/default-instance.xml spring/group-instance.xml 在介绍instance配置之前,先了解一下canal如何维护一份增量订阅

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    PowerBI 2020二月更新增量刷新全面普及

    而且微软官方的更新视频也不同了。 这次最大的更新就是增量刷新,由于这个主题比较复杂,我们会专门来写文章说明。 我们从官方网站进行机器翻译后再加入个人解读,来依次介绍。 概览 我们对本月的更新感到非常兴奋!我们发布了两个最重要的社区请求:Power BI Pro的增量刷新和分层切片器。此外,我们还对新功能区和一些新的DAX功能进行了一些改进。 以下是2月更新的完整列表: 数据集管理 现在一般可以进行增量刷新 报告 分层切片器(预览) 更新到新功能区(预览) 标题栏更新 重点提示 自定义格式字符串 辅助功能 建模 新的DAX功能 FirstNonBlankValue 这里设置了保存过去 3 年的数据请增量刷新 10 天的数据。 在云端设置好增量刷新,如下: ? 一切OK。 我们希望您喜欢此更新! 重点汇总 以上内容为机器翻译,下面带来个人重点解读。 对于增量刷新,个人亲测,似乎还有些问题,会稍后发文单独说明。 分层切片器可以这么玩: ? 但会出现一个问题: ?

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    Python3实现MySQL数据增量更新同步到MongoDB

    upsert=False, manipulate=False, multi=False, check_keys=True, **kwargs): """更新所有记录 collation=None, array_filters=None, hint=None, session=None): """更新一条记录 bypass_document_validation=False, collation=None, hint=None, session=None): """更新所有记录 return_document=False, array_filters=None, hint=None, session=None, **kwargs): """查询并更新一条记录

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