目录 一、整体概述 二、拆分思路 三、具体措施（下篇会详细介绍） 本文基于数据中台中已接入的ERP系统数据，为确定数据中台中ERP系统业务数据所属单位或部门，明确数据安全、数据质量等权责，提升企业ERP...系统各模块业务数据的质量，确保数据中台ERP系统数据能够有效支撑企业数据数字化转型各项数据分析与应用，有必要对ERP系统各模块业务数据按单位进行数据拆分，本节详细介绍ERP系统数据拆分的思路、具体措施，...对其它EPR系统及非ERP系统数据的拆分具有指导意义。...注：本节基于某企业数据中台ERP系统数据按单位拆分实践，结合自身对数据拆分的思考后编写而成，所有内容已进行信息脱敏，纯粹从ERP系统（以SAP软件为例）的视角阐述数据如何进行单位化拆分，仅供大家参考借鉴
在数据量足够大的时候，我们会遇上如何将数据拆分到不同分区，使每个分区保存的数据量足够小。这里面牵扯到的主要是如何分区，以及二级索引如何处理，分区后的request怎么分配都是值得深思的问题。
由于做的是POS前置交易系统，涉及到和商户进件以及交易相关的业务，需要向上游支付机构上送“联行号”，但是由于系统内的数据不全，经常出现找不到银行或者联行号有误等情况，导致无法进件。 ...在导入系统时，发现有一些异常的数据。有些是江西的银行，地区码竟然是北京的。经过一段时间排查，发现这样的数据还挺多的。这可愁死我了，本来偷个懒，等客服反馈的时候，出现一条修一条。 ...通过上面的操作，我们要想爬到数据，需要做两步操作。先输入联行号进行查询，然后进去详情页，才能取到想要的数据。所以第一步需要先获取查询的接口，于是我又打开了熟悉的控制台。 ? ...剩下的两个网站相对比较简单，只需要更改相应的联行号，进行请求就可以获取到相应的数据，所以这里不过多赘述。 爬虫编写 经过上面的分析了，已经取到了我们想要的接口，可谓是万事俱备，只欠代码了。...比较下来其他的两个就比较简单，直接替换联行号就可以了，还有就是这个三个网站也没啥反扒的机制，所以很轻松的就拿到了数据。
虽然人们一致认为在构建预测模型时更多的数据会产生更好的模型，但重要的是要考虑如何使用模型。 在将模型发布到世界各地之前，在开发过程中测试模型是必不可少的。...尽管如此，必须仅使用可用数据，这意味着将一些数据放在一边作为的现实生活”数据。 但调查实际“现实生活”数据至关重要。这个问题的答案决定了应该如何分离你的数据。...如果您想执行内部交叉验证，这种拆分方法是完美的。将数据拆分为训练和测试，并在训练模型时应用交叉验证方法。...，当您进行拆分时，会决定测试集中的数据将始终是您的测试数据。...虽然您可能在一组数据上具有出色的性能，但考虑如何在现实世界中使用您的模型至关重要。不同的拆分方法有不同的用途，因此请相应地选择。 记住要专注于目标问题，而不仅仅是某些测试集上的最高性能。
今天有一个Excel工作者，用了一天的时间，把一个文件汇总表按单位拆分为几十个工作表在一个文件中，再把总文件下发给各单位。要各单位，查看各单位的工作表的数据 后来问我有没有快一点的方法！！！
在分解单体应用程序到微服务体系架构时，重点考虑独立数据库拆分是很重要的。您需要想出一个可靠的策略，将您的数据库分割为多个与应用程序对齐的小型数据库。...简而言之，您需要将您的应用程序/服务从使用单一的共享数据库中拆分出来。 您应该以这样一种方式设计您的微服务体系结构，即每个单独的微服务都有自己的独立数据库和自己的领域数据。...传统的应用程序只有一个共享的数据库，数据通常在不同的组件之间共享。我们都使用过这样的数据库，并且发现开发更简单，因为数据存储在一个存储库中。但是这种数据库设计存在很多问题。 ?...如何在微服务体系结构中管理数据 每个微服务都应该有自己的数据库，并且应该包含与该微服务本身相关的数据。这将允许您独立部署单个服务。单个团队现在可以拥有相应微服务的数据库。 ?...在从单体架构到微服务的过程中处理数据库更改是一项挑战。在本文中，我们了解了单体数据库设计的问题，以及如何在微服务体系结构中处理数据。如果您有任何问题，请让我知道，我很乐意进一步讨论。
这是一个基本的Scala爬虫程序，使用了Scala的http library来发送HTTP请求和获取网页内容。在爬取天气预报信息时，我们首先需要创建一个代理对象proxy，并将其用于发送HTTP请求。...org.apache.http.impl.client.CloseableHttpClientimport org.apache.http.impl.client.HttpClientsimport org.apache.http.util.EntityUtilsimport scala.io.Sourceobject
咱们《生信技能树》的B站有一个lncRNA数据分析实战，缺乏配套笔记，所以我们安排了100个lncRNA组装案例文献分享，以及这个流程会用到的100个软件的实战笔记教程！...下面是100个lncRNA组装流程的软件的笔记教程 NR数据库包含了所有物种分类的蛋白序列数据，目前NR数据库大约83G大小，由于注释数据运行时间和数据库大小几乎呈集合级增长，另外防止其他物种序列影响注释结果...，因此在NR数据库建库时可以根据NCBI提供的物种分类号文件对NR数据库序列进行分类 具体提取方法如下： step1：数据准备 因为数据文件有点大，所以建议使用 ascp 加速哦 # 下载NR数据库...install csvtk step3 ：序列提取 首先使用TaxonKit提取特定taxons下的所有taxid，人类是9606，细菌是2，病毒是10239； 以Homo sapiens例子，从NR蛋白数据库中提取...csvtk -t cut -f accession.version >human.taxid.acc.txt # 构建NR库索引 # 方法 1：使用上面下载的nr库解压后makeblastdb构建数据库
正则在任何一门编程语言中，都是必不可少的一个模块，使用它来处理文本是非常方便的，尤其在处理在使用Spark处理大数据的时候，做ETL需要各种清洗，判断，会了正则之后，我们可以非常轻松的面对各种复杂的处理...，Scala里面的正则也比Java简化了许多，使用起来也比较简单，下面通过几个例子来展示下其用法： /** * Created by QinDongLiang on 2017/1/5.
在将单体应用拆分为较小服务的过程中，最难的部分就是单体服务数据库中的数据拆分。要进行这样的拆分，保证数据有一个全程唯一的写拷贝，并且遵循一系列步骤是很有帮助的。...拆分步骤从对现有单体应用的逻辑分割开始：将服务行为拆分为一个单独的模块，然后把数据拆分到单独的数据表中。一系列动作之后，这些元素最终成为一个自治的新服务。 从单体应用向较小服务的迁移是目前的主流趋势。...这个转换过程之中最难的部分，就是从单体应用所持有的数据库中把新服务所属的数据拆分出来。如果从单体应用中拆分出来的逻辑部分仍然连接到同一个数据库，这种拆分无疑是比较简单的。...例如决定分拆一个服务，结果最后只拆分了逻辑，没能拆分数据，这样收获的是一个数据库层耦合的状态，这一状态依然会导致开发和运行时的紧密耦合。...下面讲到的模式中，我们建议完成其中的所有步骤来完成拆分工作。服务分拆过程之中的最大障碍并非来自技术，而是如何让既有的单体应用客户迁移到新的服务之中去。我们将在第五步讨论这一话题。
最开始的直觉是认为肯定有人保存了大体积的数据，于是问题就变成了找出哪些键占用的空间比较大，DBA同事用了redis-rdb-tools等工具来分析数据文件。...因为数据太多了，所以KEYS受不了。此时应该使用SCAN，它有游标的概念，每次迭代只涉及很少的数据。 直接在命令行使用SCAN有些麻烦，于是我用了PHP： <?...就能确认问题了： shell> watch -d -n 1 '/path/to/redis-cli info | grep memory' 至于可疑键的获取，我是瞎蒙的，简单通过MONITOR或者SCAN获取采样数据即可
我们完成了系统的拆分，做好了负载均衡，并完成了配置中心。在请求量不太大的情况下，我们其实已经完成了系统的优化。等到后期业务继续扩张时，我们遇到的瓶颈就不再是系统，而是数据库了。...那么要如何解决这个问题呢？ 第一种方式是主从复制与读写分离。...读写分离可以解决数据读写全都在一个库上的问题，通过将主从库拆分为 master 和 slave，让写这一环节全部由 master 来处理，将写的压力分摊从而提高数据库性能。...第二种方式是进行垂直拆分。垂直拆分的概念和业务的拆分相似，我们根据服务将数据库拆分为 Users、Orders、Apps 等等，让每一个服务都拥有自己的数据库，避免统一请求从而提升并发性。...第三种方式是水平拆分。比如我们将 Users 这个数据库内的表进一步拆分为 Users1，Users2，Users3 等等多个表。要完成这个拆分我们需要考虑，面对多个表我们在查询时要如何去做的问题。
然后再考虑对数据库按照 “读” 和 “写” 进行分组。读写分离意味着将一体的结构的进行分散，在数据量大、高并发的情景中要考虑以下这些问题 如何保证 Master 的高可用，故障转移，熔断限流等。...读写操作的区分规则，代码层面如何处理好读命令和写命令，尽量无感知无业务入侵。 数据一致性的容忍度。虽然是数据同步，但是由于网络的不确定性这仍然是一个不可忽视的问题。 3....甚至由于网络问题引发数据不一致。 在需要进行分库的情况下，通常可优先考虑垂直拆分。 3.2 数据库水平拆分 在数据库垂直拆分后遇到单机数据库性能瓶颈之后，就可以考虑数据库水平拆分了。...分表 分表也分为 数据表垂直拆分 和 数据表水平拆分 。 4.1 数据表垂直拆分 数据表垂直拆分就是纵向地把表中的列分成多个表，把表从“宽”变“窄”。...4.2 数据表的水平拆分 表的水平拆分感觉跟库的水平拆分思想上都是一样的，只不过粒度不同。表结构维持不变。也就是说拆分后数据集的并集等于拆分前的数据集。
在开发应用过程中难免会用到条件查询这个功能，本篇就来详细介绍下如何使用微搭低代码实现按条件过滤数据。...业务逻辑 我们在应用的会员列表中设置查询条件，根据输入的条件过滤数据，具体的效果如下图 我们在手机的输入框中输入手机号码，点击查询按钮过滤数据，过滤后的数据如下 具体操作 我们找到会员的列表页面，增加对应的组件...，我们的思路是在容器里放置表单输入组件和按钮组件 为了让表单输入和按钮在一行显示我们需要设置一下容器组件的样式 按钮的话有些大，我们设置一个高度即可 样式设置好后，我们需要考虑如何获取表单输入组件的值...app.cloud.dataSources.member.getList() } $page.dataset.state.memberlist = member } 代码的逻辑是先获取手机号码，然后调用数据库的列表方法...，将手机作为参数传入，将返回结果再赋值给列表集合变量，达到刷新及过滤数据的目的 低代码设置好后我们给按钮增加点击事件，选择我们刚刚创建的低代码即可 这样功能就做好了 总结 该教程是如何实现根据查询条件过滤数据
Level <= LENGTH(q.nums) - LENGTH(REGEXP_REPLACE(q.nums, ',', '')) + 1) order by order_num; 业务：把nums按逗号拆分为多行
来源：DeepHub IMBA本文约1000字，建议阅读5分钟本文中整理出一些常见的数据拆分策略。 将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。...如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。 拥有适当的验证策略是成功创建良好预测，使用AI模型的业务价值的第一步，本文中就整理出一些常见的数据拆分策略。...简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。可以使用Scikit的随机采样来执行此操作。...首先需要固定随机种子，否则无法比较获得相同的数据拆分，在调试时无法获得结果的复现。如果数据集很小，则不能保证验证拆分可以与训练拆分不相关。如果数据不平衡，也无法获得相同的拆分比例。...所以简单的拆分只能帮助我们开发和调试，真正的训练还不够完善，所以下面这些拆分方法可以帮助u我们结束这些问题。 K折交叉验证 将数据集拆分为k个分区。在下面的图像中，数据集分为5个分区。
将数据集分解为训练集，可以帮助我们了解模型，这对于模型如何推广到新的看不见数据非常重要。如果模型过度拟合可能无法很好地概括新的看不见的数据。因此也无法做出良好的预测。...拥有适当的验证策略是成功创建良好预测，使用AI模型的业务价值的第一步，本文中就整理出一些常见的数据拆分策略。 简单的训练、测试拆分 将数据集分为训练和验证2个部分，并以80％的训练和20％的验证。...首先需要固定随机种子，否则无法比较获得相同的数据拆分，在调试时无法获得结果的复现。如果数据集很小，则不能保证验证拆分可以与训练拆分不相关。如果数据不平衡，也无法获得相同的拆分比例。...所以简单的拆分只能帮助我们开发和调试，真正的训练还不够完善，所以下面这些拆分方法可以帮助u我们结束这些问题。 K折交叉验证 将数据集拆分为k个分区。在下面的图像中，数据集分为5个分区。...它从数据集中随机选取一些数据，并使用其他数据作为验证并重复n次 Bootstrap=交替抽样，这个我们在以前的文章中有详细的介绍。 什么时候使用他呢？
以前想要获取一些网站数据的时候，都是通过人工手动复制粘贴，这样的效率及其低下。数据少无所谓，如果需要采集大量数据，手动就显得乏力了。...以下是一个简单的示例，展示了如何使用 Scala 和爬虫ip信息来爬取网页：import java.net.URLimport java.io.BufferedReaderimport java.io.InputStreamReaderobject...网页解析：Scala有一些强大的库可以用于网页解析，例如Jsoup和Scala Scraper。这些库可以帮助你从网页中提取所需的数据。...并发处理：Scala的并发处理能力非常强大，可以使用Scala的并发库来实现高效的并发爬取。高效存储：在爬取大规模数据时，需要考虑如何高效地存储数据。...可以使用数据库或者分布式存储系统来存储爬取到的数据。上面的代码示例是通过Scala爬虫代码配合爬虫IP用来批量多线程获取数据的，爬虫程序和爬虫IP是缺一不可的。
语言无关性是指实现了Java虚拟机规范的语言可以在JVM上运行，如Groovy，和在大数据领域比较火的语言Scala，因为JVM最终运行的是class文件，只要最终的class文件符合规范就可以在JVM...Java虚拟机所管理的内存将会包括以下几个运行时数据区域 ? 其中方法区和堆是所有线程共享的数据区 程序计数器，虚拟机栈，本地方法栈是线程隔离的数据区，画一个逻辑图 ?...程序计数器 程序计数器是一块较小的内存空间，它可以看作是当前线程所执行的字节码的行号指示器 为什么要记录当前线程所执行的字节码的行号？直接执行完不就可以了吗？...其中64位长度的long和double类型的数据会占用2个局部变量空间（Slot），其余的数据类型只占用一个。引用类型（new出来的对象）如何存储?...会先压入methodOne的栈帧，再压入methodTwo的栈帧 当虚拟机栈无法再放下栈帧的时候，就会出现StackOverflowError，演示一下 public class JavaVMStackSOF
前段时间有人给小编提了一个需求，找出数据集中长度超过200字节的变量，并对变量进行拆分...这个需求当然不难，但是还是分享给大家~主要最近没写啥程序，也就没学到啥新的技能...关于变量长度的拆分，我想也是一个常见的问题...实现方法 小编每拿到一个需求的时候 最先考虑的是如何实现 因为不同的办法决定了代码的多少 以及运行效率的高低 不过 真正忙起来的时候哪有时间去思考那么多方法......******************************; %goto exit; %end; 接着，如果存在变量属性超过200长度变量，则将这样变量塞入宏变量中 同时利用_N_给每条观测添加一个行号...proc sql noprint; select name into:translist separated by " " from _varstemp11 ; quit; /*衍生数据集行号...下面的宏变量就是用来存放衍生程序的语句 新生成的变量，小编采用的ksubstr来拆分变量，为什么用Ksubstr 这个地方不好言传，可以慢慢意会...
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