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    数字科技:不是去互联网化,而是去金融化

    越来越多的玩家开始投身到数字科技的洪流里,他们试图通过数字科技的外皮来掩盖依然对金融的迷恋,然而,终究纸里包不住火,越来越多的事实开始证明那些口口声声将数字科技当成是发展重点的玩家,他们却依然在脚踩两只船...难道所谓的数字科技仅仅只是一个概念吗?难道金融始终都是数字科技的终极归宿吗?这或许是我们不得不值得我们去深思的重要课题。...所以,想要让数字科技真正有所突破和创新,我们就必须进行彻彻底底的去金融化。...可能有人会说,将数字科技进行彻彻底底的去金融化是不可能的,因为数字科技就是来源于金融行业的,如果对它进行彻底的去金融化,就相当于自断经脉,必然是自取灭亡的。...认识到数字科技的本质是彻底的去金融化,而不是去互联网化,才是它真正进入到全新发展阶段的关键所在。 —完—

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    MySQL自增id超过int最大值的场景

    技术社群的这篇文章《MySQL自增id超过int最大值怎么办?》就给我们讲解了MySQL数据库自增列达到上限该怎么办,借鉴学习下。...我拿着日志去本地请求接口,发现程序是没有报错的,我们的逻辑是先将唯一id放到redis里面,如果redis没有值就insert,有就update,做了一层缓存,估计是这样的话批量插入和更新数据库会快一点...二、问题分析 因为数据表很大,有5E+数据,我第一反应是mysql表数据量可能爆了,但是查了下好像没有太大限制, 再认真看了下表的自增id,这个数字让人有点熟悉的,这个不就是int的最大值吗。...但是按理说int最大值是21E+,数据表数据才5E+,按理说是用不完的。结果我看到自增的id值居然是不连续的。...还有一个小插曲,因为系统两天没消费数据,kafka的数据堆积了很多,然后我将消费者数量从30个改成50个,跑了两天,kafka还是有1天的延迟,看来麻木添加消费者数量已经没啥提升的作用了,想起八股文说多线程弄太多反而增加上下文切换的时间浪费

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    【详解】HadoopMapReduce实现从海量数字信息中获取最大值

    Hadoop MapReduce实现从海量数字信息中获取最大值在大数据处理领域,Hadoop是一个非常重要的工具。它通过MapReduce编程模型来处理和生成大规模数据集。...本文将介绍如何利用Hadoop的MapReduce框架从海量数字信息中找出最大值。1. 环境准备1.1 安装Hadoop确保你的环境中已经安装了Hadoop。...由于我们的Mapper输出的是数字及其计数,Reducer只需要比较这些数字即可找到最大值。...创建Reducer类Reducer类负责接收Mapper的输出,并计算最大值。由于所有数字都映射到同一个键(1),Reducer只需遍历所有值并找到最大值。...这个例子将包括两个主要部分:Mapper和Reducer。1. MapperMapper的任务是处理输入的数据,并生成键值对。在这个场景中,我们假设输入数据是一行一行的数字(每个数字占一行)。

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