当您规划出业务关键型资产时，您可以在整个堆栈中获得端到端概览，其中显示哪些数据模型或仪表板对业务至关重要、它们的使用位置以及它们的最新状态。
基本块是连续三地址状态的最大序列，其中控制流只能在块的第一个语句中输入，并在最后一个语句中停留，而不会停止或分支。
1.1 多值依赖：多值依赖属4nf的定义范围，比函数依赖要复杂得多。在关系模式中，函数依赖不能表示属性值之间的一对多联系，这些属性之间有些虽然没有直接关系，但存在间接的关系，把没有直接联系、但有间接的联系称为多值依赖的数据依赖。
并行性是指计算机系统具有可以同时进行运算或操作的特性，在同一时间完成两种或两种以上工作。并行性等级可以分为作业级或程序级、任务级或程序级、指令之间级和指令内部级。
上一篇介绍了什么是 modern data stack,这一篇继续来梳理下，在modern data stack 下面常见的产品都有哪些。
数据依赖性 如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性。数据依赖分下列三种类型： 名称 代码示例 说明 写后读 a = 1;b = a; 写一个变量之后，再读这个位置。 写后写 a = 1;a = 2; 写一个变量之后，再写这个变量。 读后写 a = b;b = 1; 读一个变量之后，再写这个变量。 上面三种情况，只要重排序两个操作的执行顺序，程序的执行结果将会被改变。 前面提到过，编译器和处理器可能会对操作做重排序。编译器和处理器在重排序时，会遵守数据依
如果两个操作访问同一个变量，且这两个操作中有一个为写操作，此时这两个操作之间就存在数据依赖性.
在计算机中，软件技术和硬件技术有一个共同的目标：在不改变程序执行结果的前提下，尽可能提高并行度。
当我们写一个单线程程序时，总以为计算机会一行行地运行代码，然而事实并非如此。 什么是重排序？ 重排序指的是编译器、处理器在不改变程序执行结果的前提下，重新排列指令的执行顺序，以达到最佳的运行效率。 重排序分类 重排序分为：编译器重排序 和 处理器重排序。 数据依赖 编译器和处理器并不会随意的改变指令的执行顺序，因为有些指令之间是有依赖关系的，若改变了他们的执行顺序，就会出现错误的结果。 因此，编译器和处理器只会对没有依赖关系的指令进行重排序。 数据依赖：若相邻的两条指令访问同一个变量，并且其中有一条指令
上一篇我们讲到了处理器在执行时，会对指令进行重排序，而这会导致数据一致性问题。对指令重排的理解非常重要，这也是并发问题出现的最大原因。
在介绍Java内存模型（JMM）前，我要打消读者一个错误的认知，那就是JMM与JVM到底是什么关系，现在告诉大家，Java虚拟机模型（JVM）与Java内存模型（JMM）没有本质上的联系。为什么这么说，我来解释一下：想必我的读者大部分都是Java开发工程师，成为一名Java开发工程师必备的两点，就是要了解Java的语法，以及使用Java API，拥有这两点你就可以编写Java代码，编写后的代码需要在Java虚拟机上运行，其实上面我已经把JDK的组成说了出来。JDK（Java Development Kit）就是由Java程序设计语言、Java API类库、Java虚拟机这三部分组成的，是Java程序开发的最小环境（如图2-6所示）。也就是说想要开发Java程序，必备的就是JDK。我们还可以继续把Java API类库分成Java SE API子集和Java虚拟机两部分统称JRE（Java Runtime Environment），JRE是Java程序运行的标准环境。所以说Java虚拟机模型（JVM）是将Java文件编译成class文件并运行class文件的软件，而Java内存模型（JMM）主要定义了线程与内存之间的细节，现在看来两者并没有直接的关系。
【导读】前些日子，大家都知道，Google 上线了基于 TensorFlow 的机器学习速成课程，它包含 40 多项练习、25 节课程以及 15 个小时的紧凑学习内容。 基于TensorFlow的机
为了在不改变程序执行结果的前提下，尽可能地提高程序执行的并行度，我们需要了解as-if-serial规则和happens-before规则
在传统企业甚至互联网企业中往往存在大量的遗留系统，这些遗留系统大多都能够正常工作，有的可能还运行着关键业务或者持有核心数据。但是，大部分遗留系统通常经常存在技术陈旧、代码复杂、难以修改等特点。笔者曾经维护过一个Perl实现的网站，在2015年被解耦前，它已经工作了十几年，为公司占领市场立下了汗马功劳。奈何技术陈旧，维护困难，最后在微服务化过程中慢慢淡出。
在执行程序时，为了提供性能，处理器和编译器常常会对指令进行重排序，但是不能随意重排序，不是你想怎么排序就怎么排序，它需要满足以下两个条件： 1. 在单线程环境下不能改变程序运行的结果； 2. 存在数据依赖关系的不允许重排序
在执行程序时，为了提供性能，处理器和编译器常常会对指令进行重排序，但是不能随意重排序，不是你想怎么排序就怎么排序，它需要满足以下两个条件： 在单线程环境下不能改变程序运行的结果； 存在数据依赖关系的不允许重排序 如果看过LZ上篇博客的就会知道，其实这两点可以归结于一点：无法通过happens-before原则推导出来的，JMM允许任意的排序。 as-if-serial语义 as-if-serial语义的意思是，所有的操作均可以为了优化而被重排序，但是你必须要保证重排序后执行的结果不能被改变，编译器、runt
本文参考许利杰老师的《大数据处理框架Apache Spark设计与实现》，在这里记录一下相关的笔记，补充了一些个人理解，如有不对还请指正。参考链接：https://github.com/JerryLead/SparkInternals
上一篇博客我们了解了Java内存模型，下面我们来了解一下重排序和数据依赖性的相关知识。
Job 逻辑执行图 General logical plan GeneralLogicalPlan.png 典型的 Job 逻辑执行图如上所示，经过下面四个步骤可以得到最终执行结果： 从数据源（可以是
文题 “跬步千里” 主要是为了凸显这篇文章的基础性与重要性（狗头），并发编程这块的知识也确实主要围绕着 JMM 和三大性质来展开。
了解了 Job 的逻辑执行图后，写程序时候会在脑中形成类似上面的数据依赖图。然而，实际生成的 RDD 个数往往比我们想想的个数多。
今天为大家介绍的是来自严骏驰教授团队的一篇论文。现实世界数据生成通常错综复杂，与标准学习方法中的独立同分布数据假设相去甚远，这对于揭示学习实例表示的几何结构构成了挑战。为此，作者引入了一种能量受限扩散模型，通过它们的相互作用将数据集中的实例信息相互传递。实验证明了作者的模型在各种任务中作为通用编码器的广泛适用性，具有出色的性能。
时间序列预测是许多领域中的关键任务，例如金融、天气预报和传感器数据分析等。然而，时间序列经常受到趋势、季节性或不规则波动等因素的影响，表现出非平稳性。这种非平稳性会阻碍特征在深层网络中的稳定传播，破坏特征分布，并使学习数据分布变化变得复杂。因此，许多现有模型难以捕捉底层模式，导致预测性能下降。
数据库有“三个从无到有”，其中第一个就是数据库模式的从无到有，针对一个具体问题，如何构造一个适合的数据库模式是建立数据库系统很基本的问题，这是数据库的设计问题，确切的说是关系数据库逻辑设计问题，我们有一个有利工具：关系数据库的规范化理论。
当多个线程同时共享，同一个全局变量或静态变量，做写的操作时，可能会发生数据冲突问题，也就是线程安全问题。但是做读操作是不会发生数据冲突问题。
本文整理自 NebulaGraph 核心开发 Yee 在直播《聊聊执行计划这件事》中的主题分享。分享视频参见 B站：https://www.bilibili.com/video/BV1Cu4y1h7gn/
通信 是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存 和 消息传递。
随着硬件技术的飞速发展，多核处理器已经成为计算设备的标配，这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧，以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事，它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制，需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以 Java 内存模型来探讨并发编程中 BUG 的源头和处理这些问题的底层实现原理，助你更好地把握并发编程的内在机制。
《深入理解 Java 内存模型》 程晓明著，该书在以前看过一遍，现在学的东西越多，感觉那块越重要，于是又再细看一遍，于是便有了下面的读书笔记总结。全书页数虽不多，内容讲得挺深的。细看的话，也是挺花时间的，看完收获绝对挺大的。也建议 Java 开发者都去看看。里面主要有 Java 内存模型的基础、重排序、顺序一致性、Volatile 关键字、锁、final。本文参考书中内容。
●关系型数据库逻辑设计： ➠针对一个具体问题应如何构造一个适合于它的数据模式，即应构造几个关系，每个关系由哪些属性组成等 eg：
《深入理解 Java 内存模型》程晓明著，该书在以前看过一遍，现在学的东西越多，感觉那块越重要，于是又再细看一遍，于是便有了下面的读书笔记总结。全书页数虽不多，内容讲得挺深的。细看的话，也是挺花时间的，看完收获绝对挺大的。也建议 Java 开发者都去看看。里面主要有 Java 内存模型的基础、重排序、顺序一致性、Volatile 关键字、锁、final。本文参考书中内容。
随着硬件技术的飞速发展，多核处理器已经成为计算设备的标配，这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧，以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事，它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制，需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以 Java 内存模型来探讨并发编程中 BUG 的源头和处理这些问题的底层实现原理，助你更好地把握并发编程的内在机制，欢迎继续阅读。
10多年前的程序员对处理器乱序执行和内存屏障应该是很熟悉的,但随着计算机技术突飞猛进的发展,我们离底层原理越来越远,这并不是一件坏事,但在有些情况下了解一些底层原理有助于我们更好的工作,比如现代高级语言多提供了多线程并发技术,如果不深入下来,那么有些由多线程造成问题就很难排查和理解. 今天准备来聊聊乱序执行技术和内存屏障.为了能让大多数人理解,这里省略了很多不影响理解的旁枝末节,但由于我个人水平有限,如果不妥之处,希望各位指正.
Java并发的通信机制是通过共享内存实现的。线程之间共享程序的公共状态，线程通过读写内存中的公共状态进行隐式通讯。这对程序员是透明的，我们需要理解其工作机制，以防止内存可见性问题，从而编写出正确同步的代码。
随着硬件技术的飞速发展，多核处理器已经成为计算设备的标配，这使得开发人员需要掌握并发编程的知识和技巧，以充分发挥多核处理器的潜力。然而并发编程并非易事，它涉及到许多复杂的概念和原理。为了更好地理解并发编程的内在机制，需要深入研究内存模型及其在并发编程中的应用。本文将主要以Java内存模型来探讨并发编程中BUG的源头和处理这些问题的底层实现原理，助你更好地把握并发编程的内在机制。
上述接口场景是订单支付场景，GetPayStatusService和SwitchPospDataService接口请求参数中都依赖GenOrderService接口返回的订单号，请求参数中依赖GenOrderService接口请求参数中的appid；
在并发编程中，我们需要处理两个关键问题：线程之间如何通信及线程之间如何同步（这里的线程是指并发执行的活动实体）。通信是指线程之间以何种机制来交换信息。在命令式编程中，线程之间的通信机制有两种：共享内存和消息传递。
引言：在Java中看似顺序的代码在JVM中，可能会出现编译器或者CPU对这些操作指令进行了重新排序；在特定情况下，指令重排将会给我们的程序带来不确定的结果…..
数据库(Database,简称DB)是长期储存在计算机内、有组织的、可共享的大量数据的集合。
java内存模型允许编译器和处理器对指令重排，目的减少流水线的中断，从而提高流水线运行效率。
很多固定资产密集型企业往往在固定资产管理上花费了大量的人力和成本。在日常的经营管理中，许多企业依旧采用传统方式管理企业的固定资产，由于实物资产数量大、存放地点分散、职权不清以及粗放式管理，经常会出现权责不明确，固定资产分配不合理，闲置率高，重复购买，维护成本高等问题，从而导致大量固定资产的状态不明，丢失严重，固定资产的实际利用率低下，给企业的发展带来阻碍。
关系模型的数据结构非常简单，只包含单一的数据结构——关系。在用户看来，关系模型中数据的逻辑结构是一张扁平的二维表。
搭建一套数据治理体系耗时耗力，但或许我们没有必要从头开始搞自己的数据血缘项目。本文分享如何用开源、现代的 DataOps、ETL、Dashboard、元数据、数据血缘管理系统构建大数据治理基础设施。
dbt （data build tool）是一款流行的开源数据转换工具，能够通过 SQL 实现数据转化，将命令转化为表或者视图，提升数据分析师的工作效率。TiDB 社区在近日推出了 dbt-tidb 插件，实现了 TiDB 和 dbt 的兼容适配。本文将通过一个简单的案例介绍如何通过 dbt 实现 TiDB 中数据的简单分析。
笛卡尔积在SQL中的实现方式既是交叉连接(Cross Join)。所有连接方式都会先生成临时笛卡尔积表，笛卡尔积是关系代数里的一个概念，表示两个表中的每一行数据任意组合。
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