ZooKeeper的适用场景 1 分布式协调 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw...A如何知道B的处理结果? A发请求后可以在ZK上对某个节点的值注册监听器，一旦B处理完了，就修改ZK那个节点的值，A立马就可以收到通知。...此时就可以使用ZK分布式锁: 一个机器接收到请求后，先获取ZK上的锁，即可以去创建一个znode，接着执行操作 然后另外一个机器也尝试去创建那个znode，结果发现自己创建不了，因为被别人创建了，那只能等着...type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzMzNTg5NTEw,size_16,color_FFFFFF,t_70] 用作很多系统的配置信息的管理...，比如Kafka、Storm等等很多分布式系统都会用ZK来做一些元数据、配置信息的管理，包括Dubbo注册中心 4 HA高可用性 [watermark,type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk,
A如何知道B的处理结果? A发请求后可以在ZK上对某个节点的值注册监听器，一旦B处理完了，就修改ZK那个节点的值，A立马就可以收到通知。...此时就可以使用ZK分布式锁: 一个机器接收到请求后，先获取ZK上的锁，即可以去创建一个znode，接着执行操作 然后另外一个机器也尝试去创建那个znode，结果发现自己创建不了，因为被别人创建了，那只能等着...，等第一个机器执行完了自己再执行 3 元数据/配置信息管理 用作很多系统的配置信息的管理，比如Kafka、Storm等等很多分布式系统都会用ZK来做一些元数据、配置信息的管理，包括Dubbo注册中心
今天加米谷大数据就来简单介绍一下Spark的适用场景。...大数据的业务分类 从大数据处理需求来看，大数据的业务大概可以分为以下三类： 1、复杂的批量数据处理，通常的时间跨度在数十分钟到数小时之间； 2、基于历史数据的交互式查询，通常的时间跨度在数十秒到数分钟之间...Spark的适用场景 从Spark的设计理念（基于内存的迭代计算框架）出发，其最适合有迭代运算的或者需要多次操作特定数据集的应用场合。...Spark不适用的场合 对于那种异步细粒度更新状态的应用，例如Web服务的存储或增量的Web爬虫和索引，也就是对于那种增量修改的应用模型不适合。...Spark也不适合做超级大的数据量的处理，这里所说的“超级大”是相对于这个集群的内存容量而言的，因为Spark要将数据存储在内存中。
不支持业务复杂查询：MySQL这些类型数据库都可以进行表连接等等复杂业务查询，MongoDB是文档型的数据库，所以不支持联表(Collection)查询 3、适用场景 归纳了MongoDB一些比较明显的特征后...，我们可以知道MongoDB的一些适用场景。...在MongoDB官网也会列举了MongoDB的适用场景： 1）网站实时数据:MongoDB 非常适合实时的插入，更新与查询，并具备网站实时数据存储所需的复制及 高度伸缩性。...5）对象或 JSON 数据存储:MongoDB 的 BSON 数据格式非常适合文档化格式的存储及查询。 4、不适用场景 1）高度事务性系统:例如银行或会计这些金融系统。...MongoDB是不太适合的，在技术选项上需要根据业务场景和公司实际情况选择合适的数据库，关系型数据库和NoSQL数据库各有优缺点，应该根据实际场景合理选择数据库 5、参考资料 MongoDB应用场景：https
Redis 会话存储 V.S JWT 技术 各有优势,选择取决于具体的应用场景和需求: 安全性:JWT 更加安全,因为它不需要服务器端存储会话数据,全部的数据可以通过加密的 JWT 编码在客户端;而 Redis...跨域访问:JWT 更适合跨域场景,因为可以直接在请求头中携带。Redis只能在同域下访问。...适用场景: 需要 sessions 的场景更适合 Redis 会话存储,比如要跟踪用户状态的 web 应用。 对安全性要求高的 API、跨域应用更适合 JWT。...所以,你需要根据应用的具体场景、安全性需求、实现成本等因素权衡考虑,选择更适合的会话管理方案。两者也可以结合使用。...基本的速率限制算法的工作原理 对于每个传入的请求，请求 IP 或用户ID 作K。 使用incr 命令递增K的请求数。
点击蓝字 关注我们 // Q DataTalk和DataInsight分别适用于什么场景？...►►► 各产品使用场景 Report DataTalk 创作台功能： 高级模式适用于熟练掌握数据建模、可视化技能的DE/DS/工程师等用户； 简易模式适用于有一定经验的产品策划/运营等用户。...Analytic DataInsight 有一定使用门槛，适用于通过数据技能专项培训的产品策划/运营等岗位人群。...即原2019年初上线的灯塔分析，重点提供用户数据的探索分析能力；数据可视化能力相对简单有限，图表灵活性上未来也不会支持高度定制； 重点定位的需求场景是面向产品经理，自助分析用户的行为和画像，临时下钻所有可能的维度...、路径、人群包提取、画像洞察等自由灵活场景化的探索分析。
不恰当的理解 下面是网络上常见的ThreadLocal的介绍： ThreadLocal的目的是为了解决多线程访问资源时的共享问题 合理的理解 ThreadLocal 变量，它的基本原理是，同一个 ThreadLocal...那 ThreadLocal 到底解决了什么问题，又适用于什么样的场景？ This class provides thread-local variables....总的来说，ThreadLocal 使用与每个线程需要自己独立的实例且该实例需要在多个方法中被使用，也就变量在线程间隔离而在方法或类间共享的场景。...cleanSomeSlots(i, sz) && sz >= threshold) rehash(); } 使用场景 如上文所述，ThreadLocal 适用于如下两种场景： 每个线程需要有自己的单独实例...方法回收键为null 的 Entry 对象的值（即具体实例）以及Entry 对象本身，从而防止内存泄漏 ThreadLocal 使用于变量在线程间隔离且在方法间共享的场景
如果负载的增加（需要更多的存储空间和更强的处理能力） ，它可以分布在计算机网络中的其他节点上这就是所谓的分片。...从维护工具，人才，实践经验较关系数据库都很缺乏 应用场景 数据模型简单，无复杂关联关系的大数据存储与检索。 用户需求频繁变化，数据无固定模式。...在系统重启之后，由Mongo搭建的持久化缓存层可以避免下层的数据源过载。 大尺寸，低价值的数据：如日志数据，用户行为数据，历史数据 高伸缩性的场景：Mongo非常适合由数十或数百台服务器组成的数据库。...用于对象及JSON数据的存储：Mongo的BSON数据格式非常适合文档化格式的存储及查询 不适用的场景如下 要求高度事务性的系统,如银行转账。强业务数据状态相互影响，频繁变换，如：企业OA。...传统的商业智能应用。针对特定问题的BI数据库会对产生高度优化的查询方式。对于此类应用，数据仓库可能是更合适的选择。 复杂的跨文档（表）级联查询。
ONE Nginx适用于哪些场景 作为代理服务：如：缓存，负载均衡，反向代理，正向代理。 作为API服务。 作为静态资源服务：通过本地文件系统提供服务。 下面我们详细聊聊每个场景。...首先，我们一般会将请求打到Nginx， 再把请求转发到我们的应用服务。比如我们常用的php-fpm/golang程序或者tomcat，再由应用服务访问缓存，数据库等存储以提供基本的数据服务能力。...单个应用程序的qps，tps都是受限的，不足以支撑用户的请求量，那么为了提高整个服务的吞吐能力，就需要将多个应用程序组成一个集群来整体向外提供高可用服务。...这样就会延伸出来2个需求，1.负载均衡，2.当有个别应用程序出问题的时候，需要做容灾。那么我们的反向代理就需要具备负载均衡的能力。...第三，当应用程序的性能不及缓存，数据库的性能时，有一些接口我们可以由Nginx直接访问数据库，redis，第三方应用服务。如：使用Openresty，lua等。
参考场景： 需要存储量特别大的是否信息，例如用户点赞，用户签到，日活用户，访问计数，在线用户数等等 何为BitMap： 引用自《编程珠玑》 所谓的Bit-map就是用一个bit位来标记某个元素对应的...那么我们就可以采用Bit-map的方法来达到排序的目的。...然后我们现在遍历一遍Bit区域，将该位是一的位的编号输出（2，3，4，5，7），这样就达到了排序的目的。...中的BitMap中值为1的个数，[可选参数：从start到end开始统计] 例如一个需求：发布一个限定优惠券，规定每个用户只能领取一次，禁止重复领取，如果用数据库map方式的话，领过的用户把uid加入到该礼包的已领取列表字段中中...缺点：功能有限，无法存储复杂的内容。 这里只举例了一种简单的使用场景，还有许多场景可以利用BitMap进行优化。 Post Views: 261
一、区别： Hbase： Hadoop database 的简称，也就是基于Hadoop数据库，是一种NoSQL数据库，主要适用于海量明细数据（十亿、百亿）的随机实时查询，如日志明细、交易清单、轨迹行为等...Hive：Hive是Hadoop数据仓库，严格来说，不是数据库，主要是让开发人员能够通过SQL来计算和处理HDFS上的结构化数据，适用于离线的批量数据计算。...是协作关系，数据流一般如下图： 通过ETL工具将数据源抽取到HDFS存储； 通过Hive清洗、处理和计算原始数据； HIve清洗处理后的结果，如果是面向海量数据随机查询场景的可存入Hbase 数据应用从...Hive不提供row-level的更新，它适用于大量append-only数据集（如日志）的批任务处理。而基于HBase的查询，支持和row-level的更新。...Hive提供完整的SQL实现，通常被用来做一些基于历史数据的挖掘、分析。而HBase不适用与有join，多级索引，表关系复杂的应用场景。
● 提供安全、流控、过滤、缓存、计费、监控等API管理功能 与合作的技术实践中，往往需要通过统一的API接口平台进行服务能力的共享，提供发布、管理、保护和监控接口API的能力，实现跨系统、跨协议的服务能力互通...方案描述 API接口管理平台提供的服务治理功能，可以有效应对电商大促、突发事件等场景下关键服务正常运行，降低系统性风险发生概率。...企业API接口平台适用热门场景 》》》对外能力开放 将企业内部服务能力以标准API的形式开放给外部合作伙伴或第三方，与外部用户可管可控地共享服务、能力和数据，达成深度合作，共建新生态。...▲ 输入验证：API网关也可以用于执行简单的逻辑 对于输入验证，这意味着确保客户的请求包含所有必要的信息，以正确的格式完成请求，然后再到达服务，该服务最终将检索请求的数据。...▲ 响应转换：通常，不同的设备和用户需要访问不同的信息 例如，移动设备可能比台式设备需要更少的数据，而内部客户端可能需要比外部客户端更多的信息。
非线性GRG 在非线性GRG引擎用于求解最优化问题中，目标单元格和约束条件通常是典型数学运算来计算的（+，-，*，/）等。 2. 单纯线性规划 目标单元格和约束都是由变量*常数这一形式所产生的。...大部分营销模型都不是线性的。 3. 演化 当目标单元格和约束条件涉及可变单元格的非光滑函数时（例如有判断函数，绝对值，最大最小值）等，使用演化引擎则优先考虑。
前两天写了篇介绍Django-South的文章: Django-South介绍 ，在这两天的使用中也发现了一下不适用的场景，暂且记下来，获取以后还有。...开发阶段初期 处于开发阶段的项目，数据库结构总会不断的调整，有时候会有很大的调整。因此这时总是用South来更新你的数据库便会显得有些笨重了。...本来表中都没有什么数据，drop掉，然后再次syncdb其实挺快捷的。其实更重要的一点是用South产生的migration文件要放到代码库中，这样开发期频繁变动的migration没有什么意义。...没有数据库权限 在一些公司里，有专门的DBA来负责所有项目的数据库，测试用的数据库还好，开发人员有足够的权限，但是对于正式线上的数据库，开发人员就没有修改表的权限了。...因此这样的场景下起不到什么，还是用sqlall查看新的字段或者表的语句，然后认真copy给DBA吧。 话说我们的正式库也是没有权限的，等项目上线的时候怎么处理遇到再说。
所以上述 sql 的意思为：先对 createtime 进行排序，然后对每行数据进行编号。 三、窗口函数的适用场景 下面举例说明在哪些场景下适用窗口函数。...| | 16 | 3 | 89 | 2020‐07‐30 | +‐‐‐‐+‐‐‐‐‐‐‐‐+‐‐‐‐‐‐‐‐+‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐‐+ 16 rows in set (0.00 sec) 3.2 场景一...在拥有用户表和交易表的前提下，可以计算出每个用户的交易量占总交易量的百分比。...3.3 场景二 在拥有用户表和交易表的前提下，可以计算出每天交易金额位于第一的用户。...由于按天分组，按交易金额降序进行编号，所以每个分组中的第一条就是交易额最高的，最终过滤 num=1 的数据即可得出每天交易金额最高的用户。
，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。...MyISAM的索引方式也叫做“非聚集”的，之所以这么称呼是为了与InnoDB的聚集索引区分。...它的CPU效率可能是任何其他基于磁盘的关系型数据库引擎锁不能匹敌的 3、InnoDB存储引擎完全与MySQL服务器整合，InnoDB存储引擎为在主内存中缓存数据和索引而维持它自己的缓冲池。...而在InnoDB中，表数据文件本身就是按B+Tree组织的一个索 引结构，这棵树的叶节点data域保存了完整的数据记录。这个索引的key是数据表的主键，因此InnoDB表数据文件本身就是主索引。...第二个与MyISAM索引的不同是InnoDB的辅助索引data域存储相应记录主键的值而不是地址。换句话说，InnoDB的所有辅助索引都引用主键作为data域。
消息系统 消息系统被用于各种场景，如解耦数据生产者，缓存未处理的消息。Kafka 可作为传统的消息系统的替代者，与传统消息系统相比，kafka有更好的吞吐量、更好的可用性，这有利于处理大规模的消息。...和Scribe、Flume相比，Kafka提供同样好的性能、更健壮的堆积保障、更低的端到端延迟。 日志会落地，导致kafka做日志聚合更昂贵。...在kafka的配合 下才是更成熟的方案，kafka在ELK技术栈中，主要起到buffer的作用，必要时可进行日志的汇流。...Kafka 传输原始点击流数据，Flink 对其进行处理，模型训练则使用来自数据湖的聚合数据。 这使得能够持续改进每个用户的推荐的相关性。 Kafka 的另一个重要用例是实时点击流分析。...事件溯源 如果将事件作为系统中的一等公民（即事实来源），那存储应用程序的状态就是一系列事件，系统中的其他所有内容都可根据这些持久且不可变的事件重新计算。 事件溯源就是捕获一系列事件中状态的变化。
关于消息队列的应用场景有很多，不同消息队列由于在实现上有着细微的差别，所以就有各自适合的应用场景。...如果你的工作以业务开发为主，建议了解一下消息队列背后的设计思想，以及其基本的特性，这样才能在业务开发中应用消息队列时，对消息队列进行合理的选型。...文章目录 RocketMQ 应用 RocketMQ 特性 实现 Binlog 分发 实现分布式一致性 RocketMQ 应用 RocketMQ 在阿里巴巴被大规模应用，其前身是淘宝的 MetaQ，后来改名为...RocketMQ 基于高可用分布式集群技术，提供低延时、高可靠的消息发布与订阅服务。...RocketMQ 整体设计和其他的 MQ 类似，除了 Producer、Consumer，还有 NameServer 和 Broker。 ?
既省去了沉重的硬件设备和高额的费用，还满足了丰富的线上业务场景。 在哪些场景可以得到更好的运用呢？...电商直播场景 直播带货的场景通常会含有主播画面、商品图片、又或是分屏双人带货，云导播台的水印和字幕功能，可以作为直播背景介绍产品信息。使用自定义布局功能，可以将主播的画面调整至视频号直播的最佳位置。...并且，云导播台还内置了适用于直播的最佳输出尺寸，为您的直播助力。...在线教育场景 疫情来临，很多教育行业开始将目光投向直播课堂，云导播台支持本地屏幕录制推流（PPT画面）、本地摄像头推流（老师画面）的功能，还可以将ppt画面、老师讲课画面、包括宣传广告二维码进行自定义的布局...游戏电竞场景 当您在举办一场电竞直播赛，含有游戏画面、解说画面、选手画面、平台水印等多种媒体资源，您可以通过云导播台的自定义布局功能将选手的画面和游戏画面进行自定义的布局。
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