EasySwoole框架中的文档地址点这里 EasySwoole Crontab 定时器 常驻内存的程序，在服务器上后台稳定运行， EasySwoole中提供了丰富的组件，比如传统PHPFPM环境很难解决的Mysql数据库连接池...swoole_server $server, int $taskId, int $fromWorkerId,$flags=null) { // 定时任务处理逻辑 // 我们在这里执行拉取文件
canal.mq.dynamicTopic 是 Canal 的 MQ 动态 Topic 配置项： test_javaedge_01 是kafka 的 topic test_db.users 要监控的数据库...、表 当 test_db.users 表发生变化时，Canal 将会把变化的数据推送到名为 test_javaedge_01:test_db.users 的 MQ Topic 中。...： 消费到该数据： 2 使用TCP方式拉取Canal数据 现在 serverMode 改回tcp。...操作 user 数据表，新增一行数据： 程序输出： 显然，后续不管你想把数据同步到哪儿去，都完全自由！...数据链路 MySQL -》canal server（tcp）-》canal client-》kafka。
用python拉取 https://tushare.pro/register?...reg=129295 中的股票数据并存入mysql. # encoding:utf-8 import tushare as ts import pandas as pd import pymysql import...'%s' order by dayid desc" data = (dd[0],ticktodayid) cursor.execute(sql...#print(tick) if tick is None : print(i,ticktodayid,dd[0],"无数据...print(e) db.rollback() except Exception as e: print(e) # 关闭数据库连接
1:通用解决方案:分页拉取 首先，我们要基于一个事实，就是没有哪个数据库可以无限制的提供我们select任意数据量的数据。...比如常用的 mysql, oracle, 一般你select 10w左右的数据量时已经非常厉害了。而我们的解决方法也比较简单，那就是分页获取，比如我一页取1w条，直到取完为止。...同样，因为hive基于都支持sql92协议，所以你也可以同样的方案去解决大数据量的问题。 分页的解决方案会有什么问题？...;import java.sql.PreparedStatement;import java.sql.ResultSet;import java.sql.SQLException;import java.sql.Statement...总结下：首先使用临时表并行地将结果写入；其次通过hdfs将文件快速下载到本地即可；最后需要定时清理临时表；这样，你就可以高效，无限制的为用户拉取大批量数据了。
比如老库模型重构，数据迁移到新库，迁移过程中，如果有数据变更，既要写到老库，也要写到新库，两边同步更新。 优点：同步机制，保证了数据的实效性。...缺点：额外增加同步处理逻辑，会有性能损耗 2、异步消息：如果依赖方过多，我们通常是将变更数据异构发送到MQ消息系统，感兴趣的业务可以订阅消息Topic，拉取消息，然后按自己的业务逻辑处理。...可以参考 MySQL 的主从同步原理，拉取 binlog，只要将里面的数据解析出来即可。...ES 数据索引的构建和维护 分布式缓存（如：Redis）的同步维护 数据异构，订阅方可以按自己的业务需求订阅消费，如：Kafka、Pulsar 等 二、安装 MySQL 1、拉取 MySQL 镜像 docker...artifactId>canal.client 1.1.4 编写java类，与 canal 服务端 建立连接，拉取数据库的变更数据
客户端从服务端获取数据有两种方式，一种是客户端从服务端拉取数据，另一种是服务端将数据推送给客户端。这两种方式有各自的特点和适用场景。...Pull（拉取）实时性通常都是定时拉取数据的，这个定时的间隔时间就是实时性的偏差因素之一。另外，当服务端数据量大了之后，拉取一次全量也比较耗时，这也是实时性滞后的影响因素之一。...当然如果服务端做的不好，客户端直接把服务端拉爆了，客户端就需要自己做好失败逻辑的处理了。复杂度拉取这种方式比较简单，有查询接口就可以拉取了。...普通的系统一般也不会做限流，所以想拉就拉，就是平时开发一个查询接口的成本。适用场景实现性不高的小数据量获取场景。Push（推送）实时性服务端数据有变化，第一时间通知到客户端，时间间隔基本可以忽略。...适用场景数据同步实时性要求高。数据量较大时，通增量同步取代全量同步的思路。服务端系统的稳定性需要重点保障的场景。总结：“拉取” 就是将主动权控制在客户端手里。“推送” 就是将主动权控制在服务端手里。
1．代码用途 开发过程中，研发人员会提交SQL更新脚本到Git源码库，然后测试负责去拉取这些SQL脚本，并手动在测试环境或其它环境的数据库中执行这些脚本，很麻烦，本代码的用途就是为了替代手工执行的操作...->> 2 切换到本地目标分支 ->> 3 PULL Git远程分支merge到本地目标分支 ->> 4 递归遍历本地目标目录下的SQL文件,然后根据待执行SQL文件所属数据库和操作类型，分别记录到不同非基线变量...->> 5 对比基线变量和非基线变量，过滤得出待执行的SQL脚本文件，根据所属数据库和操作类型，分别存入不同变量 ->> 6 按操作顺序执行这些变量中的SQL脚本（先执行更新，再执行回滚，再执行更新...path_to_local_branch = E:/Git/ddt-core-ws 说明： git_remote_hostname: 远程主机名称 remote_branchs_to_pull: 需要拉取的远程分支...，是则会被执行 源码下载 程序重构： 自动感知新分支并自动拉去，自动切换到新目录进行脚本执行，支持不改代码，动态增加数据库 [授客]基于Python实现自动拉取Git分支源码自动解析并执行SQL
在系统监控和可观测性领域，关于使用拉取（Pull）方法还是推送（Push）方法进行度量数据采集的讨论一直存在，且没有一个明确的答案。...拉取方法（Pull） 在拉取方法中，监控系统定期从目标系统或服务中“拉取”或请求数据。 优势 集中控制：监控系统完全控制数据采集的时间和内容。...缺点 可扩展性：在大型、动态的环境中可能难以扩展，因为中央系统需要定期从众多来源拉取数据。 数据延迟：可能会延迟检测到问题，因为数据是按固定间隔收集的。...不规律的数据间隔：数据可能不会以一致的间隔发送，这可能使分析复杂化。 结论 关于拉取和推送方法哪种更好，没有一种适用于所有情况的答案。...在实践中，许多组织采用混合方法，在其基础设施中结合使用拉取和推送方法。关键是理解这些取舍，并根据系统的具体监控需求和操作限制来做出选择。
和端口号，容器不会虚拟出自己的网卡不可配置ipnone有独立的network namespace，但是并没用任何网络设置container和另一个指定容器共享ip和端口号，不会虚拟出网卡或者配置ip镜像拉取及常用操作...docker search 镜像名称 #查找镜像docker pull 镜像名:版本 #拉取镜像latestdocker images
(sql % data) connect.commit() print('成功插入', cursor.rowcount, '条数据') # 修改数据 sql = "UPDATE test SET name...', cursor.rowcount, '条数据') # 查询数据 sql = "SELECT id,name,age FROM test WHERE id = '%i' " data = (1) cursor.execute...('共查找出', cursor.rowcount, '条数据') # 删除数据 sql = "DELETE FROM test WHERE id = %i LIMIT %d" data = (2, 1...) cursor.execute(sql % data) connect.commit() print('成功删除', cursor.rowcount, '条数据') # 事务处理 sql_1 = "...说明一下我为什么只是把orm框架当作存储作用的原因是：我喜欢写sql，使用orm框架的学习成本太大。为了避免数据返回的格式化不统一的问题可以使用第三小节转成DataFrame，这样就不存在这个问题了。
由于在k8s使用了grpc，所以这里我们集成istio来实现http2的自动发现以及负载均衡，但是随着节点增加，istio之前同步配置时间边长导致第一次启动时，服务启动拉取配置时istio却还没初始化好相关配置
Flume configuration # Name the components on this agent #定义这个agent中各组件的名字，给那三个组件sources，sinks，channels取个名字...sources = r1 a1.channels = c1 a1.sinks = k1 # Describe/configure the source 描述和配置source组件：r1 #类型, 从网络端口接收数据...,在本机启动, 所以localhost, type=spoolDir采集目录源,目录里有就采 #type是类型，是采集源的具体实现，这里是接受网络端口的，netcat可以从一个网络端口接受数据的。...wctotal.log a1.sources.r1.shell = /bin/bash -c # Describe the sink 描述和配置sink组件：k1 #type，下沉类型，使用logger，将数据打印到屏幕上面...#下沉的时候是一批一批的, 下沉的时候是一个个eventChannel参数解释： #capacity：默认该通道中最大的可以存储的event数量，1000是代表1000条数据。
数据库中有多个重复的数据，略过重复只取一个 如下图： 想要返回的结果只有华东革命烈士陵园和济南战役纪念馆 语句： SELECT DISTINCT sacrifice_venue FROM sacrifice...; 语法：SELECT DISTINCT 字段 FROM 数据表; 版权属于：kenvie 本文链接：https://kenvie.com/441 商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。
技术背景我们在对接开发Android平台音视频模块的时候，遇到过这样的问题，厂商希望拉取到海康、大华等摄像机的RTSP流，然后解码后的YUV或RGB数据回给他们，他们做视频分析或处理后，再投递给轻量级RTSP...服务模块或RTMP推送模块，实现处理后的数据，二次转发，本文以拉取RTSP流，解析后再注入轻量级RTSP服务为例，介绍下大概的技术实现。...技术实现废话不多说，无图无真相，下图是测试的时候，Android终端拉取RTSP流，然后把YUV数据回调上来，又通过推送接口，注入到轻量级RTSP服务，然后Windows平台拉取轻量级RTSP的URL，...整体下来，毫秒级延迟：图片先说拉取RTSP流，需要注意的是，如果不要播放的话，可以SetSurface()的时候，第二个参数设置null，如果不需要audio的话，直接SetMute设置1即可，因为需要回调...publisher_event = "RTSP服务URL: " + param3; break; } }}技术总结以上是大概的流程，从RTSP拉流到数据处理后
一、背景 慢查询指的是数据库中查询时间超过了指定的阈值的SQL，这类SQL通常伴随着执行时间长、服务器资源占用高、业务响应慢等负面影响。...二、慢查询治理实践 2.1 SQL上线流程优化 之前的流程发布比较快捷，但是随着质量差的SQL发布\迁移得越来越多，告警和回退数量也随之变多，综合下来，数据库风险方面不容乐观，该流程需要优化。...(2) SQL频率 业务代码while、for循环的结束条件不正确，导致模块内产生死循环 业务逻辑本身存在高并发场景，例如秒杀、短期促销活动、直播带货等 通过定时JOB循环拉取全量数据，但是循环的并发节奏控制不到位...分批可以采用分段拉取减少扫描的行数，如果分段拉取不连续的话可以传入上一次拉取最大的值作为下一次的起始值： 最大最小值写法 由于where条件的字段数据分布问题，会导致max和min的查询非常慢： explain...但是经过长期优化后发现，仅仅从数据库层面优化，并不能实现慢查询完全“清零”，还有很多的痛点来自于业务逻辑和应用层面本身。
文章目录 一场关于数据流动性的权力游戏：Kafka为何青睐Pull拉取而非Push推送模式？...消费位移管理 4.5 再均衡与分区分配 4.6 心跳机制与消费者活跃性检测 4.7 消费者缓存与并发处理 05 总结 一场关于数据流动性的权力游戏：Kafka为何青睐Pull拉取而非Push推送模式？...01 引言 Kafka，作为一个高性能的分布式消息队列系统，在处理大数据流和实时数据管道中扮演着至关重要的角色。...此外，如果消费者在处理消息时出现了错误或异常，它也可以通过重置偏移量来重新拉取并处理这些消息，确保了数据的完整性和一致性。...消费者可以根据自己的业务需求来定制拉取策略，如批量拉取、实时拉取等，以满足不同的数据处理需求。这种灵活性使得Kafka能够广泛应用于各种场景，如实时数据分析、日志收集、事件驱动架构等。
GraphQL 首先是一种查询语言，它定义了一种通用的数据查询方式，可以理解为一种通用的 SQL，只不过前者面向抽象的数据集，后者往往是具体的关系型数据库。...它有什么有意思的特性 仅从后端开发视角，列举几个觉得有意思的特性 Fragments query HeroComparison($first: Int = 3) { leftComparison:...而使用 REST 协议进行资源拉取，我们总是会面临一些实际的问题，而 GraphQL 可以在一定程度上解决。...简单来说，要想在原生 Javascript 中直接使用 GraphQL 并不是一件特别容易的事，需要一些库来协助拉取和管理 GraphQL 数据。...相较于原生的 GraphQL ，客户端主要解决了几件事情： 客户端数据拉取缓存问题（包括缓存一致性、更新缓存等） 数据分页、声明式数据获取 ...
如果不加，则仅从启动后拉取新的消息。
控制reduce端缓冲大小以避免OOM 在Shuffle过程，reduce端task并不是等到map端task将其数据全部写入磁盘后再去拉取，而是map端写一点数据，reduce端task就会拉取一小部分数据...reduce端task能够拉取多少数据，由reduce拉取数据的缓冲区buffer来决定，因为拉取过来的数据都是先放在buffer中，然后再进行后续的处理，buffer的默认大小为48MB。...reduce端task会一边拉取一边计算，不一定每次都会拉满48MB的数据，可能大多数时候拉取一部分数据就处理掉了。...reduce端拉取数据的缓冲区减小，不容易导致OOM，但是相应的，reudce端的拉取次数增加，造成更多的网络传输开销，造成性能的下降。 注意，要保证任务能够运行，再考虑性能的优化。 2....可以通过调整reduce端拉取数据重试次数和reduce端拉取数据时间间隔这两个参数来对Shuffle性能进行调整，增大参数值，使得reduce端拉取数据的重试次数增加，并且每次失败后等待的时间间隔加长
#推送本地更新到远程仓库 $git push origin master（origin为假定的远程仓库名，master是默认分支） #从远程仓库拉取新内容 ...查看已暂存文件与上次提交时快照之间的差异 $git diff --cached #移除文件 $git rm /path/to/file #仅从跟踪清单删除不从工作目录删除...commit，不回退index --hard彻底回退到某个版本 #查看当前远程库 $git remote -v #从远程库拉取更新... $git fetch origin #合并拉取的更新的分支到本地分支 $git merge origin/maste 以上两步可合并为一步
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