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。...传统的关系型数据库目前还是更适用于需要大量原子性复杂事务的应用程序。 2）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，关系型可能是更合适的选择。...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
ClickHouse的由来ClickHouse是什么数据库？ClickHouse速度有多快？应用场景是怎么样的？ClickHouse是关系型数据库吗？...ClickHouse适用于商业智能领域（BI），也能够被广泛应用于广告流量、Web、App流量、电信、金融、电子商务、信息安全、网络游戏、物联网等众多其他领域。应该说它适合的场景，就是OLAP。...ClickHouse不是万能的。它对于OLTP事务性操作的场景支持有限，它有以下几点不足。不支持事务。...每一种表引擎都有着各自的特点，用户可以根据实际业务场景的要求，选择合适的表引擎使用。...(01)什么是ClickHouse,ClickHouse适用于什么场景
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。...https://datatalk.beacon.woa.com/demo1 本链接腾讯内部用户可用 腾讯外部用户如有需求可在公众号后台留言 2021年初上线，是一个通用、开放的数据可视化工具，重点是提供开放的数据连接...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。
Redis 最常见的用例是缓存对象以加速 Web 应用程序。 此用例中，Redis 将频繁请求的数据存储在内存。允许 Web 服务器快速返回频繁访问的数据。这减轻数据库的负载并提高应用程序RT。...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...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。...如果是内部系统或者对安全要求不高,Redis会话存储就足够了。 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。...comments publish comments java Redis Stream 是 Redis 5.0 版本新增加的数据结构。
自旋锁 & 非自旋锁 什么是自旋？字面意思是 "自我旋转" 。在 Java 中也就是循环的意思，比如 for 循环，while 循环等等。那自旋锁顾名思义就是「线程循环地去获取锁」。...自旋锁 & 非自旋锁的执行流程 想象以下场景：某线程去获取锁（可能是自旋锁 or 非自旋锁），然而锁现在被其他线程占用了。...而很多时候，我们的任务往往比较简单，简单到线程都还没来得及切换状态就执行完毕。这时我们选择自旋锁明显是更加明智的。...虽然刚开始自旋锁的开销大于线程切换。但是随着时间一直递增，总会超过线程切换的开销。 适用场景是啥？...知道优缺点，那我们的适用场景就很简单了： 并发不能太高，避免一直自旋不成功 线程执行的同步任务不能太复杂，耗时比较短 面试官：手写一个可重入的自旋锁呗 在面试的时候经常会遇到让你实现一个可重入的自旋锁这种问题
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。...一个可能的方案是 ThreadLocal 维护一个Map，key 为 Thread，value 是它在该Thread 内的实例。...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
CAP理论的核心是：一个分布式系统不可能同时很好的满足一致性，可用性和分区容错性这三个需求，最多只能同时较好的满足两个。 对于分布式数据系统，分区容忍性是基本要求，否则就失去了价值。...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。
K3s 是一个轻量级的 Kubernetes 发行版，它针对边缘计算、物联网等场景进行了高度优化。 K3s 有以下增强功能： 打包为单个二进制文件。...封装在简单的启动程序中，通过该启动程序处理很多复杂的 TLS 和选项。 默认情况下是安全的，对轻量级环境有合理的默认值。...所有 Kubernetes control-plane 组件的操作都封装在单个二进制文件和进程中，使 K3s 具有自动化和+ 管理包括证书分发在内的复杂集群操作的能力。...嵌入式服务负载均衡器（service load balancer） 嵌入式网络策略控制器（network policy controller） 适用场景 K3s 适用于以下场景： 边缘计算-Edge 物联网...-IoT CI Development ARM 嵌入 K8s 由于运行 K3s 所需的资源相对较少，所以 K3s 也适用于开发和测试 等试验性场景。
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。...由于我们开发过程中要求应用程序开发效率较高，但其运行效率是较低的。...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。
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...如果说了这么多还没明白什么是Bit-map，那么我们来看一个具体的例子，假设我们要对0-7内的5个元素(4,7,2,5,3)排序（这里假设这些元素没有重复）。...+(i/8)|(0×01<<(i%8)) 当然了这里的操作涉及到Big-ending和Little-ending的情况，这里默认为Big-ending）,因为是从零开始的，所以要把第五位置为1。...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。...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
场景描述：先放结论：Hbase和Hive在大数据架构中处在不同位置，Hbase主要解决实时数据查询问题，Hive主要解决数据处理和计算问题，一般是配合使用。...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。
API网关是提供服务开放和共享的企业级PaaS平台，提供发布管理、统一认证鉴权、流控、协议转换、服务审计等功能，帮助用户实现内部多系统间，或者内部系统与外部系统之间实现跨系统、跨协议的服务能力互通。...尽管微服务提供了许多好处（最显着的是使它更易于开发，部署和维护应用程序的不同部分），但它们却使客户难以快速，安全地访问他们所需的信息。...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。...Netflix API网关是API网关最常被引用的例子之一。Netflix在2013年为API网关创建了第一个专用框架：Zuul。
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。
每个索引最大的列数是16 4、NULL被允许在索引的列中，这个值占每个键的0~1个字节 5、可以把数据文件和索引文件放在不同目录（InnoDB是放在一个目录里面的） MyISAM引擎使用B+Tree作为索引结构...，叶节点的data域存放的是数据记录的地址。...InnoDB存储引擎 InnoDB是事务型数据库的首选引擎，支持事务安全表（ACID），支持行锁定和外键，上图也看到了，InnoDB是默认的MySQL引擎。...在SQL查询中，可以自由地将InnoDB类型的表和其他MySQL的表类型混合起来，甚至在同一个查询中也可以混合 2、InnoDB是为处理巨大数据量的最大性能设计。...第一个重大区别是InnoDB的数据文件本身就是索引文件。从 上文知道，MyISAM索引文件和数据文件是分离的，索引文件仅保存数据记录的地址。
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。
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。
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