我们知道MySQL所有的运行状态统计信息都能从“show global status”语句的结果集中查看，该结果集保存的是从MySQL启动到当前时间之间各状态值的“总数”，对我们的分析不友好。在我们日常维护和优化中，我们需要持续的跟踪某些状态值的的变化（增量或者是平均值）；或者是在调整某些参数后，观察某些状态值的变化是否符合我们预期等等。
Nginx提供了一个内置的状态信息监控页面，可用于监控Nginx的整体访问情况。这个内置功能由模块ngx_http_stub_status_module实现。如果在安装的过程中没有启用该模块，则无法使用其状态信息。本文主要描述这个状态页面的启用以及相关状态值描述。
MySQL理论上使用的内存 = 全局共享内存 + max_connections×线程独享内存。
这几天在看 Flink SQL 内置优化参数的功能和原理，虽然网上会有一些文章介绍，这里还是自己做一个整体的总结和思考，方便自己以后的回顾。
ThreadPoolExecutor中有一个控制状态的属性叫ctl，它是一个AtomicInteger类型的变量，它包含两个概念：
场景描述：如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。那么我就需要一个东西保存历史状态State。
（1）小明所在城市的天气有{晴天，阴天，雨天}三种情况，小明每天的活动有{宅，打球}两种选项。
QPS（Query per second） 每秒查询量 TPS（Transaction per second）每秒事务量 这是Mysql的两个重要性能指标，需要经常查看，和Mysql基准测试的结果
iostat主要用于监控系统设备的IO负载情况，iostat首次运行时显示自系统启动开始的各项统计信息，之后运行iostat将显示自上次运行该命令以后的统计信息。用户可以通过指定统计的次数和时间来获得所需的统计信息。
例如,之前下面代码,直接使用即可,不需要像SparkStreaming那样还得自己写updateStateByKey
在二十世纪初，数学家 Andrey Markov 研究了没有记忆的随机过程，称为马尔可夫链。这样的过程具有固定数量的状态，并且在每个步骤中随机地从一个状态演化到另一个状态。它从状态S演变为状态S'的概率是固定的，它只依赖于(S, S')对，而不是依赖于过去的状态（系统没有记忆）。
在上文中我们介绍了Acort-Critic的一种实现方式，本文主要介绍AC网络的一些优化算法。
状态在 Flink 中叫作 State,用来保存中间计算结果或者缓存数据。根据是否需要保存中间结果，分为无状态计算和有状态计算。对于流计算而言，时间持续不断地产生，如果每次计算都是相互独立的，不依赖于上下游的事件，则是无状态计算。如果计算需要依赖于之前或者后续的事件，则是有状态计算。State 是实现有状态计算的下的 Exactly-Once 的基础。
对于我们平时的一些社区应用，如微博，知乎，掘金等应用点赞，评论这类功能是不可或缺的，例如点赞功能我们其实是可以通过 mysql 去做实现的，但是每次点赞都去实时改库可以想象一下当遇到一个热点文章例如，前段时间大火特火的爆料某艺人日薪多少帖子，这个上千万乃至亿级的点赞量，这个时候我们再去实时改库的话就不那么恰当，今天我们介绍的主角是Redis的位图操作，接下来我们引出正题，来看一下位图是这么做到的；
你可以在一个每个区域获得的统计数据Image或者 FeatureCollection通过使用reducer.group()到组reduce的输出由指定的输入值。例如，为了计算每个州的总人口和住房单元数量，本示例将人口普查块的缩减输出分组FeatureCollection如下：
sqlzoo练习7 主要涉及到的知识点是聚合函数：sum and count等 This tutorial is about aggregate functions such as COUNT, SUM and AVG. An aggregate function takes many values and delivers just one value. For example the function SUM would aggregate the values 2, 4 and 5 to deliv
android中常常要用到ListView，有时也要用到ExpandableListView，如在手机设置中，对于分类有很好的效果，会用ListView的人一定会用ExpandableListView，因为ExpandableListView extends ListView的，下面来看个简单的例子
7、 不要随便执行 chown (chmod) –R （UNIX/Linux） 13
我曾经在公司处理过很多次Mysql性能上的问题，利用一些Linux常用的命令来查看Mysql对服务器的CUP和I/O使用情况，通过慢查询日志找出有待优化的sql，通过show processlist查看正在执行的sql的情况以及及时kill死锁的sql，通过EXPLAIN分析需要优化的sql语句。当然也对Mysql内部配置做了一些调整。 最近也在看《高性能MySQL》这本Mysql的经典书籍，很早的时候我就想写一个系列来介绍我在使用Mysql遇到的一些问题。无意中发现一篇博客写的内容和我想写的基本差不
这篇博客主要阐述我们在分词任务中常用的分词库结巴jieba分词的实现原理，以及之前博客中讲到的HMM在分词中的应用，算是复习与加深理解一下HMM的知识。jieba分词作为一个十年前的分词库，更新到现在依然还是非常好用而且也很经典适合学习。
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在最开始讲解 多重背包 时，我们就提到了「多重背包」的一维空间优化，无法优化时间复杂度。
2023-04-13：给定一个字符串数组strs，其中每个字符串都是小写字母组成的，
本文中主要是介绍LeetCode中关于SQL的练习题，从易到难，循序渐进。文中会介绍题目和尽可能多的提供解答方案。
Mysql可以通过启动时指定参数和使用配置文件两种方法进行配置，在大多数情况下配置文件位于/etc/my.cnf 或者是 /etc/mysql/my.cnf在Windows系统配置文件可以是位于C://windows//my.ini文件，MySQL查找配置文件的顺序可以通过以下方法获得。
当物理内存不够时，linux 触发oom，将进程杀掉；可以使用vmstat可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括Linux的CPU使用率，内存使用，虚拟内存交换情况，IO读写情况，用于分析磁盘的压力在哪里，在swap，还是在load文件等
-mtime -n +n #按文档更改时间来查找文档 -n指n天以内，+n指n天以前
一、Flink简介 二、Flink 部署及启动 三、Flink 运行架构 四、Flink 算子大全 五、流处理中的 Time 与 Window 六、Flink 状态管理 七、Flink 容错 八、Flink SQL 九、Flink CEP 十、Flink CDC 十一、基于 Flink 构建全场景实时数仓 十二、Flink 大厂面试题
对于每个请求，它统计响应信息并提供请求数，平均值，最大，最小值，错误率，大约吞吐量(以请求数/秒为单位)和以kb/秒为单位的吞吐量.
通常使用Spark的流式框架如Spark Streaming，做无状态的流式计算是非常方便的，仅需处理每个批次时间间隔内的数据即可，不需要关注之前的数据，这是建立在业务需求对批次之间的数据没有联系的基础之上的。
转载自 http://blog.csdn.net/tiantang_1986/article/details/76890178
Kubernetes 是一个简单且复杂的系统，简单之处在于其整体架构比较简单清晰，是一个标准的 Master-Slave 模式，如下：
需求： 1 查询员工的总数 2 查看员工总薪水、最高薪水、最小薪水、薪水的平均值 3 查询薪水大于4000员工的个数 4 查询部门为’教学部’的所有员工的个数 5 查询部门为’市场部’所有员工的平均薪水
在程序计算过程中，在Flink程序内部存储计算产生的中间结果，并提供给后续Function或算子计算结果使用。（如下图所示）
无状态计算实现的复杂度相对较低，实现起来较容易，但是无法完成提到的比较复杂的业务场景:
–> 返回专栏总目录 <– 代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
在平常的工作中,后端开发或者数据库管理员应该是接触到SQL编写场景最频繁的用户,虽然,我们能够正常的通过需求完成SQL语句的编写,但是还是存在许多的小伙伴对SQL的执行顺序不了解的。其实,了解SQL的执行顺序对我们编写SQL、理解SQL、优化SQL都有很大的帮助,所以在在开始讲解Group by的使用之前,先简单了解下SQL执行的一个顺序。
在进入今天的主题前，先简单地解释下Redis中的位图到底是什么。Redis官方文档对于位图的介绍如下：
HMM模型，韩梅梅的中文拼音的缩写，所以又叫韩梅梅模型，由于这个模型的作者是韩梅梅的粉丝，所以给这个模型取名为HMM。开玩笑！
提起 SQL，（从前的）我脑子只有 SELECT、COUNT()、SUM()、JOIN、GROUP BY 等云云。对于较为复杂的数据场景，总是绞尽脑汁的用 GROUP BY 和 JOIN 来实现，却不知有类似功能的 SQL 函数。
select语句除了可以查看数据库中的表格和视图的信息外,还可以查看SQL Server的系统信息、复制、创建数据表。其查询功能强大，是SQL语言的灵魂语句，也是SQL中使用频率最高的语句。
本文介绍了Hive常见的序列函数，排名函数和窗口函数。结合业务场景展示了Hive分析函数的使用
在 国际象棋 中 , 骑士 类似 与 象棋 中的 马 , 走 " 日 " 字 格子 ;
今年S&P顶会上有一篇研究论文"IJON: Exploring Deep State Spaces via Fuzzing"，他们通过改造AFL来探测程序的空间状态，以发现更多程序行为，并拿游戏"超级玛丽"来作演示：
上期我们一起学习了强化学习中梯度策略的相关知识， 深度学习算法(第34期)----强化学习之梯度策略实现 今天我们学习强化学习中的马尔科夫决策过程的相关知识。
1）当使用组函数的select语句中没有group by子句时，中间结果集中的所有行自动形成一组，然后计算组函数；
在使用 Oracle、MySQL 以及 MongoDB 数据库时，其中查询时经常遇到 null 的性能问题，例如 Oracle 的索引中不记录全是 null 的记录，MongoDB 中默认索引中会记录全是 null 的文档，MongoDB 查询等于 null 时，表示索引字段对应值是 null 同时还包括字段不存在的文档。因为 MongoDB 是动态模式，允许每一行的字段都不一样，例如记录 1 中包括包括字段 A 等于 1，记录 2 包括字段 A 等于 null，记录 3 不包括字段 A，那么索引中不仅会包括 A 等于 null 的文档，同时也记录不包括 A 字段的文档，同样会赋予 null 值（空数组属于特殊的）。正是由于这些设计规则不同，难免在使用过程中遇到各种性能问题。常见查询包括统计 null 总数以及对应明细数据。其中以汇总统计为例：
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