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。 所以拥有增量更新的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？
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。
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。
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“ ?
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。
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
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。
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。
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
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。
1.前言 Android app更新是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 ?
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。
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
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： ? ? ? ? ?
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
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 ?
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。
上节课给大家讲了，如何实现检查更新，通过Android-async-http这个网络库进行Http请求服务器API，响应返回更新信息。 AppUpdateService，因为我们是需要跟Activity绑定在一起，所以需要通过bindService的方式来启动服务，启动服务成功之后，则开启一个线程来下载apk，在下载的过程中，我们可以通过handler来更新提示我们下载的进度
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
【instance.properties配置定义优先级高于canal.properties】 参数名字 参数说明 默认值 canal.id 每个canal server实例的唯一标识，暂无实际意义 1 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 比如产品数据拆分了4个库，每个库会有一个instance，如果不用group，业务上要消费数据时，需要启动4个客户端，分别链接4个instance实例。
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