特别申明：本文根据生产变更编写，所有ip、用户名、文件路径和文件名等敏感信息已做替换删除或打码处理。
前言：今天学长跟大家讲讲《快出数量级的性能是怎样炼成的》，废话不多说，直接上干货~
内存溢出 out of memory : 通俗理解就是内存不够用了，是我们工作当中经常会遇到的问题，内存溢出有可能发生在正常的情况下，而非代码层面问题导致，比如高并发下，大量的请求占用内存，垃圾回收机制无法进行回收，而导致的内存溢出,这种情况就需要我们去调整架构了。一但出现内存溢出问题，我们需要快速定位并解决，尤其是生产环境，所以针对内存溢出问题，我们需要掌握一些常用的排查工具，针对不同场景、现象有快速排查思路。引起内存溢出的原因有很多种，常见的有以下几种：
序言： 作为年后的首篇实操干货文章，番茄风控一如既往向业内小伙伴输出相关的干货文章。有实操能落地，有数据可撸码，继续将会是番茄风控提供给各位小伙伴的业内标配内容。
SPL作为专门用于结构化和半结构化数据的处理技术，在实际应用时经常能比SQL快几倍到几百倍，同时代码还会短很多，尤其在处理复杂计算时优势非常明显。用户在看到这些应用效果后对SPL往往很感兴趣，但又担心掌握起来太难，毕竟SPL的理念和语法都跟SQL有较多不同，这要求用户需要重新了解一些概念和学习新的语法，用户可能会心生疑虑。
鱼皮，我有一个朋友，想做个 windows 的在线聊天软件，要求能直播、在线不间断语音和打字。我第一反应是 这不是个大学生都能做吗 ？但我却不是特别了解现在的 商业作品 怎么做，所以想问一下。 其实小伙伴的这个问题还是挺不错的，说得专业一点：需要一套商用聊天软件的技术实现方案。
摘要：本文整理自 Shopee 研发专家李明昆，在 Flink Forward Asia 2022 流批一体专场的分享。本篇内容主要分为四个部分：
使用分布式集群来处理大数据是当前的主流，将一个大任务拆分成多个子任务分布到多个节点进行处理通常能获得显著的性能提升。因此，只要发现处理能力不足就可以通过增加节点的方式进行扩容，这也是很多拥趸者最朴素的想法。以至于当我们接触一项新的大数据处理技术往往首先问的就是支不支持分布式以及能支持多大规模的集群，可见“分布式思维”已经根深蒂固。
这是怎么做到的呢？ 这些被提速的场景都有一个共同点：原先都是用各种数据库（也有 HADOOP/Spark）上的 SQL 实现的，包括查询用的几百行 SQL 也有跑批用的几千行存储过程，然后我们改用集算器的 SPL 重新实现之后就有了这样的效果。 集算器 SPL 有什么神奇之处？是不是能让各种运算跑得更快？ 有点遗憾，并没有这样的好事。集算器也是一个软件，而且是用 Java 写的，完成同样运算通常比 C/C++ 写的数据库还要慢一点。 那是怎么回事？
每天凌晨一点进行跑批，对昨天一天内交易表所有交易账户的交易数据进行跑批，要求查找出每三分钟内所有符合规则的交易账号，并且进行统计汇总到表格中。
前一阵痴迷于calcite，打算写一些streaming sql相关的东西，正好时逢置办年货，就买了本书《Flink基础教程》，打开看了一下，就放不下了，一口气都看完了，书不厚，很薄的一本小册子，有种醍醐灌顶的感觉，回想起9月份写的《阿卡姆科普报告——Flink》未免有些稚嫩......
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【编者按】面对成千上万条数据记录，你是否在焦虑没有找到一种快捷而又精准的方式进行处理呢？本文从编程语言着手，悉数大数据领域的哪些事儿。 以下为原文： 随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统
随着大数据热潮持续延烧，几乎每个产业都有如洪水般倾泻的信息，面对上万笔的顾客浏览纪录、购买行为数据，如果要用 Excel 来进行数据处理真是太不切实际了，Excel 相较于其他统计软件的功能已相去甚远;但如果只会操作统计软件而不会用逻辑分析数据背后的涵义与事实现况相应证的话，那也不过只能做数据处理，替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。
特征：SQL编写，无问单机/集群、无问商用/开源、无问大牌/新秀 现在为啥跑不快？ 硬件不变，提速关键在于设计出计算量更少的算法。 然后再用程序语言写出来。 可惜，SQL受理论限制写不出这些低复杂度的算法，只能干瞪眼。 那，咋样才能快？ 嗯，不能再用SQL了。 但也不能用Java，虽然写得出，但会累死人。 用SPL！简单代码实现高性能计算 SPL是啥？为啥管用？ SPL是一款开源程序语言，专门对付结构化数据计算，我们将数十种高性能算法和存储融入SPL中，提速N倍不是梦！ 读书
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如何用逻辑数据来分析的话，那也只是简单的数据处理。 替代性很高的工作，而无法深入规划策略的核心。 当然，基本功是最不可忽略的环节，想要成为数据科学家，对于这几个程序你应该要有一定的认识： R 若要列出所有程序语言，你能忘记其他的没关系，但最不能忘的就是R。从1997年悄悄地出现，最大的优势就是它免费，为昂贵的统计
随着大数据的热潮不断升温，几乎各个领域都有洪水倾泻般的信息涌来，面对用户成千上万的浏览记录、记录行为数据，如果就单纯的Excel来进行数据处理是远远不能满足的。但如果只用一些操作软件来分析，而不怎么如
我经常看到很多年轻的数据库编程人员，似乎唯一的目的就是让代码跑起来，能够成功地搬运数据，从一个地方到另一个地方，就满足了。偶尔有遇到程序跑的慢的时候，他们会停下来，思考下，如何让程序跑的更快。除此之外，只要程序跑下来不出错，也就丢在那里，不管不问。
公司的文档一般有统一的规范格式，文档的开头，一般要包含公司信息、项目名称、业务名称、版本号等。
最近，有不少用户反映登录我们的APP后，进入首页展示用户数据时要很久很久才能展示出来。刚开始还没在意，以为是用户自己的网络慢导致的，后来有好几个用户都反映了此问题，这不得不引起我们的重视了。
在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼，我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验，例如：在伴鱼绘本中，我们根据用户的帖子浏览记录，为用户推荐他们感兴趣的帖子；在转化后台里，我们根据用户的绘本购买记录，为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来，让它能够被在线服务高效地访问，决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此，我们搭建了特征系统，系统性地解决这一问题。目前，伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征，支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
本文为2020年MongoDB应用案例与解决方案征集活动最佳创新案例：MongoDB在圆通速递的应用，作者徐靖。
一般项目Dokcer 的安装比较简单，直接 brew install Docker 就可以了，不会安装的自己谷哥或者度娘去去去去。
最近在微信听书上听《万历十五年》，其中一节介绍了一位著名矛盾思想家/政治家——李贽，其以思想矛盾，个性开放，与时代格格不入著称，这也是我对他感兴趣的点。虽然不提倡向他那样一边跟寡妇妓女”勾搭“，一边骂世人知行不一，但是对鄙人的启发是，任何人和事物在某一段时间内都是相互矛盾的结合体。正所谓，福兮祸所依，祸兮福所倚，所以如果你觉得你的架构还挺稳定，那你的思想就挺危险；如果你觉得你很擅长Jenkins+Ansible，别得瑟，不妨看看下面我遇到的问题。
很多人学习大数据都听说过以下发展进程，MySQL/Oracle/SQLServer → Hadoop/Hive/Spark。但还有一个时期，是大家容易忽略的——NoSQL。我们不能忽略掉它。
双11当天临近下班时间点,研发反馈出现应用定时JOB跑批任务卡死，导致数据没有及时计算出来，影响一次报表数据展示,这个功能跑了几个月基本上没有异常，双11业务增长几倍，数据量稍微有点大。主要包括如下内容:
今天想跟大家一起聊一个很有趣的话题，如何做才能将从 “解一道题”到“用户桌面”这件事真正给企业、工业界带来价值。我将谈一谈技术落地的实践和思考。
执行的定时任务是基于其他定时任务计算得到的结果基础上做操作的，那么如何来确定其他存在数据依赖的定时任务已经执行完成呢？
说道存储过程，很多人都知道，但是真正用的人其实很少，但是在某些必要的场景，是必须使用的，虽然可以使用java代码解决，但是效率性能远不及存储过程 曾经在sqlserver 以及pgadmin上用过，m
但遗憾的是，仍然有相当多情况无论怎样优化都不可能跑得更快。这里做 SQL 性能优化真是让人干瞪眼 介绍了一些，并做了相应的技术分析。由于其理论基础关系代数的局限，SQL缺乏离散性和有序集合等特性的支持使得SQL在表达某些高性能算法时异常困难，甚至完全写不出来，只能采用比较笨的低性能算法，眼睁睁地看着硬件资源被白白浪费。在 写着简单跑得又快的数据库语言 SPL 中有对SQL理论基础缺陷的通俗解释。也就是说，SQL的慢是理论性的，这种问题仅仅由数据库在工程层面优化只能局部改善（确实有不少商业数据库能够自动识别某些SQL并转换成高性能算法），而不能根本地解决问题（情况复杂时数据库优化引擎都会“晕”掉，只能按SQL的书写逻辑执行成低性能算法）。理论性的缺陷当然也不能寄希望于更换数据库而得到解决，只要还是用SQL，即使采用分布式数据库、内存数据库也还是这种情况，在消耗更大成本的资源后当然也能有一定的性能提升，但和硬件本应能够达到的性能仍然有巨大的差距。
悼念512汶川大地震遇难同胞——一定要记住我爱你 Time Limit: 1000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 11003 Accepted Submission(s): 6693 Problem Description 当抢救人员发现她的时候，她已经死了，是被垮塌下来的房子压死的，透过那一堆废墟的的间隙可以看到她死亡的姿势，双膝跪着，整个上身向前匍
假如有这样一个需求，当我们需要解析一个Excel里多个sheet的数据时，可以考虑使用多线程，每个线程解析一个sheet里的数据，等到所有的sheet都解析完之后，程序需要统计解析总耗时。分析一下：解析每个sheet耗时可能不一样，总耗时就是最长耗时的那个操作。
1、Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。下载图形化界面的zip包格式的，直接解压缩使用即可。安装部署模式这里不说了，自己可以根据自己的需求安装为单机模式或者集群模式。 Kettle的社区官网：https://community.hitachivantara.com/docs/DOC-1009855 Kettle的下载地址：https://sourceforge.net/projects/pentaho/files/Data%20Integration/ kettle国内镜像下载：http://mirror.bit.edu.cn/pentaho/Data%20Integration/ 2、由于这里只是演示了如何配置通过时间戳和批次号增量的导入数据，所以具体的操作不再叙述，具体的使用自己可以根据需求来使用。
根据我这一年多的检测（上海地区豆瓣小组），近8成的帖子都是中介帖子，这很好理解，有流量的地方就会有广告。对于一个单身的，刚刚大学毕业的打工人，排除土豪，租房的选择基本都是合租。那么你就会或多或少的跟中介或者二房东打交道。
Keras官方文档中给出的解释是：“简单说，epochs指的就是训练过程接中数据将被“轮”多少次”
📷 众所周知, Kubernetes(K8S)更适合运行无状态应用, 但是除了无状态应用. 我们还会有很多其他应用类型, 如: 有状态应用, 批处理, 监控代理(每台主机上都得跑), 更复杂的应用(如
前几天有一位知识星球中的同学讲了他目前的状况，希望咨询一些未来发展的问题，感觉应该和许多想要去好一点大公司的求职者有一些共性建议：这位同学目前是专升本，专科大三下半年在小公司实习过，从专科大三实习到去年9月入学现在的本科学校，期间一直在兼职接单，做过很多项目，自己也有一直在学习，但是学习的很散（基础的东西很薄弱、知识体系很散东一点、西一点），目前希望能够去一个好点的大公司。对大项目架构、设计模式什么的一窍不通。app 大多数JAVA层的都能解决，so层算法还原不行，只能frida-rpc，web 可以解决少部分加密，风控解决不了只会普通的用iP去怼。
项目经常会用到定时任务，实现定时任务的方式有很多种，参考Spring定时任务的几种实现。在Spring框架中，实现定时任务很简单。常用的实现方式是使用注解@Schedule 。
在上一篇文章当中我们介绍了对dataframe进行排序以及计算排名的一些方法，在今天的文章当中我们来了解一下dataframe两个非常重要的功能——离散化和one-hot。
随着数据量不断增长和业务复杂度逐渐攀升，数据处理效率面临巨大挑战。最典型的表现是面向分析型场景的数据仓库性能问题越来越突出，压力大、性能低，查询时间长甚至查不出来，跑批跑不完造成生产事故等问题时有发生。当数据仓库出现性能问题时便不能很好服务业务了。
如果你认为这个语句跑起来没问题，那你值得看下去，会避免以后踩到【SQL变量作用域】的坑。
又是一周即将过去，今天来简单聊聊周报。周报，顾名思义，是以一周为单位写一篇关于这周内的工作情况和对下周的工作计划。
Spark是以TaskSetManager为单元来调度任务的。通常情况下，任务队列中只会有一个TaskSetManager，而通过多线程提交多个Job时，则会有多个TaskSetManager被丢到任务队列中。在有空闲资源的情况下，谁会从队列里被取出来执行就取决于相应的调度策略了。目前，Spark支持FIFO和FAIR两种调度策略。
作者简介 祝威廉目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。 前言 这篇内容基于我去年的一些感悟写的，但是今年才在Stuq 的微信群做的分享。从技术角度而言，对Spark的掌握和使用还是显得很手生的。但是今天一位做数据分析相关的朋友说，受这篇内容影响，他接受了Spark-Shell作为数据分析的工具，简单几个命令，轻松处理几千万行数据。于是我就重新整理了下这篇文章
Hi，大家好！我是祝威廉，本来微博也想叫祝威廉的，可惜被人占了，于是改名叫·祝威廉二世。然后总感觉哪里不对。目前在乐视云数据部门里从事实时计算，数据平台、搜索和推荐等多个方向。曾从事基础框架，搜索研发四年，大数据平台架构、推荐三年多，个人时间现专注于集群自动化部署，服务管理，资源自动化调度等方向。
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