在项目中，由于数据量为几百万甚至千万级别，如果一个executor装载的对象过多，会导致GC很慢。项目中，我们使一个worker节点执行app时启动多个executor，从而加大并发度，解决full GC慢的问题。同时，由于启动了多个exeucute，在内存与核数不变的情况下，需要调整分配给每个execute的内存数及核数。
在数据处理和分析的领域，提升查询效率始终是一项关键挑战。对于 OLAP 来说，性能的关键需求在于能支持实时分析，应对复杂查询，提供快速响应，并具备良好的可扩展性。这些方面，对于满足高效、准确的数据分析需求至关重要。
首先在客户端启动时会从注册中心拉取和订阅对应的服务列表，Cluster会把拉取的服务列表聚合成一个invoker，每次RPC调用前会通过Directory#list获取providers地址。获取这些服务列表给后续路由和负载均衡使用。在①中主要是将多个服务聚合成一个invoker。在框架内部另外一个实现Directory接口是RegistryDirectory类，它和服务接口名是一对一关系即每一个服务接口都有一个RegistryDirectory实例，主要负责拉取和订阅服务提供者、动态配置和路由项。
许多开发人员认为，序列化流量可以使 Web 应用程序更安全、更快。那很容易，对吧？事实是，如果后端代码没有采取足够的防御措施，无论客户端和服务器之间如何交换数据，安全隐患仍然存在。在本文中，我们将向您展示如果 Web 应用程序在根目录存在漏洞，序列化如何无法阻止攻击者。在我们的活动中，应用程序容易受到 SQL 注入的攻击，我们将展示如何利用它以防通信使用 Protocol Buffer 进行序列化，以及如何为其编写 SQLMap 篡改程序。
对于返回数组的 API 响应以及在表格、列表、选项等中使用大量数据，查询语句必须使用分页，不得获取全部数据。
Hessian 是一种轻量级的二进制 RPC（远程过程调用）协议，它可以在不同的平台之间进行数据传输和通信。它使用二进制格式来序列化和反序列化对象，并通过 HTTP 协议进行传输。
Overthinking ruins you. Ruins the situation, twists it around, makes you worry and just makes everything much worse than it actually is.
现在不是注册页面了而是登录页面，也就是前端提供的静态资源中的login.html文件。
如果其中有一张表为小表，直接使用map端join的方式（map端加载小表）进行聚合。
本文只是将学习过程中需要深刻记忆，在工作中常用的一些命令或者知识点进行一个罗列并阐释，不会全面的将所有内容进行讲解。大家可以在了解了Django框架和DRF框架之后再来看这篇文章。否则会有点不知所云。
JVA源码被编译会生成字节码文件，通过不同平台上下载的不同版本的JVM，将字节码文件翻译成对应的机器码。注意的是，跨平台的Java程序，不是JVM。JVM是使用C/C++开发的，是编译后的字节码，不能跨平台。
如果在Task执行期间发生大量的Full GC，那么说明年轻代的Eden区域给的空间不够大，可以通过一下方式进行调优：
前言 Flask-RESTful 提供了一种简单的方法来控制您在响应中实际呈现的数据。使用该fields模块，您可以在资源中使用所需的任何对象（ORM 模型/自定义类/等）。 fields还允许您格式化和过滤响应，因此您不必担心暴露内部数据结构。 基本用法 user 表的字段设计如下 class Users(db.Model): __tablename__ = 'user' # 数据库表名 id = db.Column(db.Integer, primary_key=True, autoi
drf 传入视图的request 不再是Django默认的HttpRequest对象，而是drf 提供的拓展了HttpRequest 类的Request 类的对象。
在使用Flask构建API时，有时候会遇到"TypeError: Object of type 'Response' is not JSON serializable"的错误。这个错误出现的原因是我们试图将无法被JSON序列化的对象返回给客户端。本篇文章将解释这个错误的原因以及如何解决它。
服务需要对接安卓、IOS、H5三端，另外考虑到H5端存储密钥安全性相对来说会低一些，故分针对H5和安卓、IOS分配两套密钥；
大数据技术和应用系统目前已经在各个行业中发挥着巨大的作用，各种各样的开源技术也给大数据从业人员带来了很大的便利。Bitmap 作为一种大数据需求下产生的计算体系，有着计算速度快、信息密度高、支持海量数据等众多优势。
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Django REST Framework 1. REST 前后端分离 API-ApplicationProgrammingInterface 为了应付千变万化的前端需求 REST:RepresataionsStateTrans 20000 Fieding博士提出 RESTful：遵守REST规范的技术设计的软件可以称为RESTful REST规范 URL代表一个资源，一个资源应该是一个名词 动作有HTTP的methode方法提供 URL应该包含版本信息，版本信息也可以放在HTTP协议中 过滤信息，使用UR
django查询数据库返回的是可迭代的queryset序列，如果不太习惯这种数据的话，可以用serializers方法转成json数据，更直观 返回json数据，需要用到JsonResponse。django查询数据库返回json数据有3种方法
之前只是继承了GenericAPIView。代码还是比较多，现在再次升级一下，不仅仅要继承GenericAPIView，还要多继承一些东西，让代码变少，具体还要继承什么？
安装Django REST Framework（以下简称DRF）非常简单。您只需按照以下步骤操作：
If you saw the darkness in front of you, don't be afraid, that's because sunshine is at your back.
在日常开发中，会从别的API获取数据或者自己写API提供数据，数据格式一般都是采用JSON格式。这期间就会涉及两个专业术语：
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
RESTful API 的存在是 web 开发历史上的一个里程碑。在本文中，我将和你探讨几种节省 REST API 开发时间的方法，并给出相关的 Node.js 示例。
Know well what leads you forward and what holds you back,and choose the path that leads you to wisdom.
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。另外，由于 HTTP 协议一个连接同时只能处理一个请求。在高并发的情况下，服务端的连接数和线程池等资源都会比较紧张，影响到请求处理的性能。而 Dubbo 作为一个高性能的 RPC 框架，不仅是一款业界知名的开源产品，它整体优秀的架构设计和数据传输方式也可以解决上面提到的这些问题。正好在 2017 年下半年，阿里宣布重启维护 Dubbo 。基于这些原因，我们团队决定把 Dubbo 引入携程。
实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。受到当初设计的限制，框架本身的扩展性不是很好，使得用户要想自己扩展一些功能就会比较困难。
导语 | 伴随着Snowflake的成功，重新激活了数据分析市场，大大小小的创业公司不断创立，各种OLAP的开源产品层出不穷。其中，ClickHouse凭借优秀的性能在用户行为分析、ABTest、在线报表等多个领域大放异彩，但其在功能特性、易用性等方面都还有较多不足。同时，在OLTP、对象存储、Elasticsearch、MongoDB等系统中累积了大量数据和分析需求，不能较好的得到满足。因此，我们希望以Clickhouse为基础，借鉴Snowflake的设计思路，打造一款高性能的云原生OLAP数仓，为用户提供多数据源、多场景下的一站式数据分析平台。
来源：大数据技术与架构本文约6000字，建议阅读10分钟本文收集了Hive面试中的高频考题。 如果你是数据开发、数据研发、或数据分析师，那么这篇文章将对你非常有用。记得转发收藏哦。 一、Hive面试题 1、hive内部表和外部表的区别 未被external修饰的是内部表，被external修饰的为外部表。 区别： 内部表数据由Hive自身管理，外部表数据由HDFS管理； 内部表数据存储的位置是hive.metastore.warehouse.dir（默认：/user/hive/warehouse），
Apache Kafka 是由 Apache 软件基金会开发的开源分布式流处理平台。最初是由 LinkedIn 团队开发，用于处理该公司产生的大量实时数据。Kafka 的设计旨在处理大型数据流并提供实时数据处理能力。
携程当初为什么要引入 Dubbo 呢？实际上从 2013 年底起，携程内主要使用的就是基于 HTTP 协议的 SOA 微服务框架。这个框架是携程内部自行研发的，整体架构在这近6年中没有进行大的重构。
序列化就是将Python对象（这里以python语言为例进行说明）及其所拥有的的层次结构转化为一个字节流的过程；而反序列化则是和序列化相反的操作，反序列化会将字节流转化为Python对象。
每一列属性都是不可再分的，两列的属性相近或相似或一样，应尽量合并属性一样的列，确保不产生冗余数据。
基于 new 出来的 XMLHttpRequest 实例对象，可以发起 Ajax 的请求。
Apache Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供一种HQL语言进行查询，具有扩展性好、延展性好、高容错等特点，多应用于离线数仓建设。
RPC 即远程过程调用（Remote Procedure Call Protocol，简称RPC），像调用本地服务(方法)一样调用服务器的服务(方法)。通常的实现有 XML-RPC , JSON-RPC , 通信方式基本相同, 所不同的只是传输数据的格式.
开发中有时候需要从服务器端返回json格式的数据，在后台代码中如果有DateTime类型的数据使用系统自带的工具类序列化后将得到一个很长的数字表示日期数据，如下所示：
c.String() 第一个参数是code，第二个参数是格式化字符串，第三个开始的若干参数支持任何数据类型。
大多数情况下，开发的接口都不是给开发这个接口的人用的，所以如果没有接口文档，别人就无法知道有哪些接口可以调用，即使知道了接口的 URL，也很难知道接口需要哪些参数，即使知道了这些参数，也可能无法理解这些参数的含义。因此接口文档应该是项目必不可少的配置。
Refit是一个类似于Retrofit的Restful Api库，使用它，你可以将你的Restful Api定义在接口中。
协议是一种约定，在使用socket api接口的的时候，比如网络套接字的博文中写的示例代码，都是按字符串的方式来接收的，但是如果传输的是结构体的数据，就需要考虑以下问题：
在实际工作中，很多接口的响应都是json格式的数据，在测试中需要对其进行处理和分析。
1.2 Spark生态系统BDAS 目前，Spark已经发展成为包含众多子项目的大数据计算平台。伯克利将Spark的整个生态系统称为伯克利数据分析栈（BDAS）。其核心框架是Spark，同时BDAS涵盖支持结构化数据SQL查询与分析的查询引擎Spark SQL和Shark，提供机器学习功能的系统MLbase及底层的分布式机器学习库MLlib、并行图计算框架GraphX、流计算框架Spark Streaming、采样近似计算查询引擎BlinkDB、内存分布式文件系统Tachyon、资源管理框架Mesos等子
就是数据和模型类对象之间的转换，数据是前段传过来的数据，转换为模型类对象之后，才可以使用rest框架保存到数据库。将数据查询出来是模型类对象，只有转化为一定的格式，比如json格式之后，才可以返回给前段。
上面的第一种情况也可以用jquery ajax来实现 但是一旦表单中有文件上传就必须用jqueryform了
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