导历史表还需要程序代码实现吗？ 还在用mysql的主从复制吗？ Otter都能为你解决。
（7）通过工具订阅从库的binlog，这里能够最准确的知道，从库数据同步完成的时间；
1.所有的save、update、delete操作,都会进入主Mysql服务器,也就是Master节点 2.Master节点会生成一个BinLog二进制文件,每次操作Mysql数据库就会记录到二进制文件当中 3.Slave节点(从服务器),会订阅Master节点的BinLog日志,以增量备份的形式同步数据到Slave节点
最近遇到一个业务需求，要统计一张mysql大表每天/每周/每月的记录量（该表每天产生的记录量在好几百万）。当然有朋友会说，select count(1) from xxx 不就完事了吗？
何谓数据异构，上周交易部门商品的同事过来做分享，又看到这个词，他的PPT里面是 数据库异构。其实我们以前做的事情，也是可以称之为数据异构。比如我们将DB里面的数据持久化到Redis里面去，就是一种数据异构的方式。
作者：新栋BOOK 原文：https://my.oschina.net/wangxindong/blog/1531596 摘要: 分库分表中有一个最为常见的场景，为了提升数据库的查询能力，我们都会对数据库做分库分表操作。比如订单库，开始的时候我们是按照订单ID维度去分库分表，那么后来的业务需求想按照商家维度去查询，比如我想查询某一个商家下的所有订单，就非常麻烦。这个时候通过数据异构就能很好的解决此问题。 1、定义 何谓数据异构，上周交易部门商品的同事过来做分享，又看到这个词，他的PPT里面是 数据库异构。其
但是缓存淘汰了以后，主库还没有同步到从库，又有一个读请求，把旧的数据读到缓存，也会造成不一致。
（3+4+5）接着立刻一个读请求，读缓存，cache miss，读从库，写缓存放入数据，以便后续的读能够cache hit（主从同步没有完成，缓存中放入了旧数据）；
A云Polardb-x 1.0现已全面升级为Polardb-x 2.0，但Polardb-X 1.0有其自有特色，仍然有很多企业在使用Polardb-X 1.0方案。那么，当这些企业想将业务系统迁移至腾讯云时，该如何进行数据库选型？怎么样进行数据同步？其中又会涉及到哪些问题呢？
缓存与数据库的操作时序，不管是《Cache Aside Pattern》中的方案，还是《究竟先操作缓存，还是数据库？》中的方案，都会遇到缓存与数据库不一致的问题。今天聊聊这个问题。
rancher-1：使用rancher-2.5.5部署单节点kubernetes集群
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。
腾讯WXG暑期实习（已offer）+猫眼娱乐(已offer)+微店(已oc) 背景 本来已经有实习一个月了，请假回去期末考试，回去前投了一下还在进行的猫眼和微店的暑期实习，巧的是正好还被以前投的腾讯捞了起来，就一起面试了，效率都很高😀，流程都很快⚡，让烦闷的期末考试多了很多事情可做。 高含金量面试真题汇总 🐖我平常喜欢看书，总结知识点，所以不太会去刻意的记这些面试题目，所以下面只是部分印象深刻的问题，但是含金量高呀！！！！！！！！🚗 而且好多面试题所涉及的知识点我都写过相应文章哦，建议小伙伴们给我增加点
本周在部署服务时，遇到了一个错误。因为不方便截图，这边只说明一下错误提示。我这里的网络为cannal，具体错误为：
去ORACLE 喊了多少年了，已经是50岁的大姑娘出嫁，不新鲜了，但是去ORACLE 这个话题的操作性仅仅是围绕那个数据库去更换ORACLE，很少听到，到底怎么从企业实际的业务角度来去除ORALE 数据库。恰巧最近新入驻的企业要彻彻底底的，去除ORACLE，这里就把正在做的事情来说说。
canal项目位于官方主页，是阿里开源的mysql binlog操作中间件,其介绍在主页都有.
这篇文章是瓜子内部Tech Talk的笔记，主要介绍如何构建基于知识图谱的用户画像，感谢家帅分享。
随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些有价值的内容。此时第一步需要做的是把数据采集过来。数据采集是大
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 随着大数据行业的发展，大数据生态圈中相关的技术也在一直迭代进步，作者有幸亲身经历了国内大数据行业从零到一的发展历程，通过本文希望能够帮助大家快速构建大数据生态圈完整知识体系。 目前大数据生态圈中的核心技术总结下来如图1所示，分为以下9类，下面分别介绍。 图1 1 数据采集技术框架 数据采集也被称为数据同步。 随着互联网、移动互联网、物联网等技术的兴起，产生了海量数据。这些数据散落在各个地方，我们需要将这些数据融合到一起，然后从这些海量数据中计算出一些
Canal介绍：Canal 是用 Java 开发的基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费的中间件（数据库同步需要阿里的 Otter 中间件，基于 Canal）。
OnZoom是Zoom新产品，是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场。作为Zoom统一通信平台的延伸，OnZoom是一个综合性解决方案，为付费的Zoom用户提供创建、主持和盈利的活动，如健身课、音乐会、站立表演或即兴表演，以及Zoom会议平台上的音乐课程。
但是这篇文章主要讲的是缓存数据库读写顺序问题，并没考虑实际搭建场景，这篇文章面向实际开发应用
实时数据分析一直是个热门话题，需要实时数据分析的场景也越来越多，如金融支付中的风控，基础运维中的监控告警，实时大盘之外，AI模型也需要消费更为实时的聚合结果来达到很好的预测效果。
继上期数据中台技术汇栏目发布DataSimba——企业级一站式大数据智能服务平台，本期介绍DataSimba的数据采集平台。
客户需要将华为云rds for MySQL和天翼云rds for MySQL做一个双向同步，当华为云rds宕机的时候，可以切换到天翼云继续提供服务，而且此时，天翼云的数据也可以自动同步到华为云rds，平时只使用华为云的rds，和双A方案有点差异，需要注意的是rds环境不能安装任何的软件，所以，我目前想到的方案有：
用思维导图学习java真的是一个不错的方式！今天，我们用导图的方式来梳理一下一个网站从0到1流量逐渐增加的过程中会涉及到的技术与知识体系。
这种数据同步的代码跟业务代码糅合在一起会不太优雅，能不能把这些数据同步的代码抽出来形成一个独立的模块呢，答案是可以的。
在我们日常开发中,我们存储数据的方式一般都在数据库中,一般业务系统不会存在高并发的情况,也不怎么可能会发生概率性BUG问题,可一旦发涉及了高并发的需求,例如现在年底抢火车票的情景,单一使用数据库来保存数据肯定是不行的,首先我们的DB数据库是面向磁盘的,服务端与数据库交互都会有磁盘读/写操作而且该方式效率以及性能比较慢。
导读：随着蜀海供应链业务的发展，供应链中各个环节角色的工作人员利用数据对业务进行增长分析的需求越来越迫切。在过去大数据分析平台架构1.0的实践中，存在数据生产链路太长，架构太复杂，开发运维成本都很高，之前的团队对这个架构的驾驭能力不足，数据冗余，对业务的适应能力较弱和不能快速的响应业务各种数据需求等诸多问题，基于这种问题，我们通过引入Apache Doris引擎优化生产方案，实现蜀海供应链大数据数仓的升级，在数据开发上跑通了一套完整的流程，使我们数据需求的日常迭代更加迅速和开发效率的提升，同时也解决了我们在1.0架构中存在的诸多问题。
canal [kə'næl]，译意为水道/管道/沟渠，主要用途是基于 MySQL 数据库增量日志解析，提供增量数据订阅和消费，不支持全量已有数据同步。由于采用了 binlog 机制，Mysql 中的新增、更新、删除操作，对应的 Elasticsearch都能实时新增、更新、删除。
异地多活是近几年比较热门的一种系统架构。一般来讲，要做到异地多活，是一个系统性的事情，需要接入层、应用层、数据层都做一些事情。
什么是流处理？引用Streaming101[1]里面的一句话:一种数据处理引擎，设计时考虑了无限数据集。（为了完整性，这个定义包括真正的流式传输系统(Apache Flink、Apache Storm)和微批处理系统(Apache Spark旗下的两款微批流处理引擎SparkStreming、Structured Streaming)）。
一大早，群里一个老哥发私信给我说，它和我有一模一样的面试经历，有些东西想请教我，然后就聊上了，这个老哥是在我们老家衡阳读的大学，顿时有点亲切感，然后和它聊了很久，发现了一个很大的问题，同时渣渣二本，怎么差距就那么大，它的实力还是可以的。他已经过了3面了 我估计还有2面就能过了，同时也说明，我们这些渣渣本科，只要好好学习，也还是有机会的，然后我就借此把它的面试题要过来了，然后我自己尝试的去回答一下， 算是一个复习吧。
Binlog Load提供了一种使Doris增量同步用户在Mysql数据库的对数据更新操作的CDC(Change Data Capture)功能。针对MySQL数据库中的INSERT、UPDATE、DELETE、过滤Query支持，暂不兼容DDL（Data Definition Language）语句。
公众号改版后文章乱序推荐，希望你可以点击上方“Java进阶架构师”，点击右上角，将我们设为★“星标”！这样才不会错过每日进阶架构文章呀。
1） 应用间耦合严重。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统，因各种原因，系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环；
1） 应用间耦合严重 。系统内各个应用之间不通，同样一个功能在各个应用中都有实现，后果就是改一处功能，需要同时改系统中的所有应用。这种情况多存在于历史较长的系统，因各种原因，系统内的各个应用都形成了自己的业务小闭环；
构建实时数据仓库最大的挑战在于从操作型数据源实时抽取数据，即ETL过程中的Extract部分。我们要以全量加增量的方式，实时捕获源系统中所需的所有数据及其变化，而这一切都要在不影响对业务数据库正常操作的前提下进行，目标是要满足高负载、低延迟，难点正在于此，所以需要完全不同于批处理的技术加以实现。当操作型数据进入数据仓库过渡区或ODS以后，就可以利用数据仓库系统软件提供的功能特性进行后续处理，不论是Greenplum、Hive或是其他软件，这些处理往往只需要使用其中一种，相对来说简单一些。
题目描述 Description 农民John的农场里有很多牧区。有的路径连接一些特定的牧区。一片所有连通的牧区称为一个牧场。但是就目前而言，你能看到至少有两个牧区通过任何路径都不连通。这样，农民John就有多个牧场了。 John想在农场里添加一条路径(注意，恰好一条)。对这条路径有以下限制： 一个牧场的直径就是牧场中最远的两个牧区的距离(本题中所提到的所有距离指的都是最短的距离)。考虑如下的有5个牧区的牧场，牧区用“*”表示，路径用直线表示。每一个牧区都有自己的坐标： 15,15
在这写一下平时自己工作碰到或者别人叫我写的实用CSS干货 更新随缘 聊天气泡三角形 评价星星 优惠券样式 上下左右空心箭头 上下左右三角形&上下左右实心箭头 聊天气泡三角形 📷 /*气泡*/ .bubble{width: 100px;height: 50px;position: relative;background-color: #1b6d85;margin: 30px auto;} .bubble:after{content:'';display:block;position: absolute;bo
Python 教程 欢迎来到Python的世界，本教程将带你遨游Python，领悟Python的魅力。本教程专注于帮助初学者，尤其是生物信息分析人员快速学会Python的常用功能和使用方式，因此只精选了部分Python的功能，请额外参考Python经典教程A byte of python和它的中文版 来更好的理解Python. 本文档的概念和文字描述参考了A byte of python(中文版)，特此感谢。 This work is licensed under a Creative Commons A
第 1 种 location = location 第 2 种 location = location.href 第 3 种 location = window.location 第 4 种 location = self.location 第 5 种 location = window.location.href 第 6 种 location = self.location.href 第 7 种 location = location['href'] 第 8 种 location = window['lo
jetcache-core/src/main/java/com/alicp/jetcache/CacheMonitor.java
用过spring cache的朋友应该会知道，Spring Cache默认是不支持在@Cacheable上添加过期时间的，虽然可以通过配置缓存容器时统一指定。形如
java.util.Calendar类是一个抽象类，是java日期处理的核心类之一。Calendar类为操作日历字段，及其与特定瞬间之间的转换提供了方法。日历字段包含YEAR、MONTH、DAY_OF_MONTH、HOUR等，它们都是Calendar类的静态常量。
作业（三） 使 “作业（二）” 中的程序都能接受命令行参数 import sys sys.argv import optparse 用到的知识点 2.备注 每个提到提到的“用到的知识点”为相对于前面的题目新增的知识点，请综合考虑。此外，对于不同的思路并不是所有提到的知识点都会用着，而且也可能会用到未提到的知识点。但是所有知识点都在前面的讲义部分有介绍。 每个程序对于你身边会写的人来说都很简单，因此你一定要克制住，独立去把答案做出，多看错误提示，多比对程序输出结果和预期结果的差异。 学习锻炼“读程序”，
3，查看容器监控确定是哪个容器产生了问题(因为我这个机器上就运行了 docker)
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