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juer_0001
javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
- Flink架构体系:深入解析Apache Flink的架构与工作原理
雨中徜徉的思绪漫溢
flink架构apache大数据
Flink架构体系:深入解析ApacheFlink的架构与工作原理ApacheFlink是一种高性能、分布式、流式处理引擎,被广泛应用于大数据处理和实时分析场景。本文将深入解析Flink的架构体系和工作原理,包括核心组件和数据流处理过程,并提供相应的示例代码。Flink架构概述ApacheFlink的架构基于流式处理模型,它通过将数据流划分为有向无环图(DAG)的形式,将大规模的数据处理任务划分为
- Spark技术系列(一):初识Apache Spark——大数据处理的统一分析引擎
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Spark技术系列(一):初识ApacheSpark——大数据处理的统一分析引擎1.背景与核心价值1.1大数据时代的技术演进MapReduce的局限性:磁盘迭代计算、中间结果落盘导致的性能瓶颈Spark诞生背景:UCBerkeleyAMPLab实验室为解决复杂迭代计算需求研发(2010年开源)技术定位:基于内存的通用分布式计算框架(支持批处理、流计算、机器学习、图计算等)1.2Spark内置模块S
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james二次元
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PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- 十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用
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2019年5月大数据程序员编程语言hadoop
其中主要工作环节包括:♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
- Java中的堆外内存:DirectByteBuffer与Unsafe
吴晓斌kobe
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在Java中,堆内存(Heap)是JVM管理的内存区域,用于存储对象实例。然而,Java还支持使用堆外内存(Off-HeapMemory),即直接操作操作系统分配的内存。堆外内存的使用场景广泛,尤其是在需要高性能、低延迟的应用中,如网络通信、文件IO、大数据处理等。本文将深入探讨堆外内存的使用场景、性能优势及潜在风险,并通过代码实战展示如何使用DirectByteBuffer和Unsafe来操作堆
- 有哪些开源大数据处理项目使用了大模型
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以下是一些使用了大模型的开源大数据处理项目:1.**RedPajama**:这是一个开源项目,使用了LLM大语言模型数据处理组件,对GitHub代码数据进行清洗和处理。具体流程包括数据清洗、过滤低质量样本、识别和删除重复样本等步骤。2.**SWIFT**:阿里开源的大模型微调轻量级框架,用于提高RAG应用的准确度。3.**Text2SQL**:阿里发布的最新实践开源模型,其准确度超过了GPT4。4
- HDFS是如何存储和管理大数据
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)是专为大数据处理而设计的分布式文件系统,具有高吞吐量、高容错性等特点,适用于大规模数据存储和管理。以下是HDFS存储和管理大数据的详细机制:一、HDFS架构HDFS采用主从架构,主要包括以下组件:NameNode(主节点):作为集群的“大脑”,NameNode负责管理文件系统的命名空间,维护文件和目录的元
- 深入探索Spark MLlib:大数据时代的机器学习利器
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随着大数据技术的迅猛发展,机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器,其内置的机器学习库MLlib(MachineLearningLibrary)提供了一套高效、易用的工具,用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib,介绍其核心功能和应用场景,并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib?S
- 2025年投身Java培训的可行性分析——基于计算机科学与技术专业的视角
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2025年投身Java培训的可行性分析——基于计算机科学与技术专业的视角2025年投身Java培训的可行性分析引言随着信息技术的快速发展,编程语言的需求和应用领域也在不断变化。Java作为一种广泛应用的编程语言,在企业级应用开发、安卓应用开发、大数据处理等多个领域中占据重要位置。对于计算机科学与技术专业的学生或从业者而言,掌握Java不仅有助于增强个人竞争力,还能拓宽职业发展路径。本文将从市场需求
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- 【Python爬虫(45)】Python爬虫新境界:分布式与大数据框架的融合之旅
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【Python爬虫】专栏简介:本专栏是Python爬虫领域的集大成之作,共100章节。从Python基础语法、爬虫入门知识讲起,深入探讨反爬虫、多线程、分布式等进阶技术。以大量实例为支撑,覆盖网页、图片、音频等各类数据爬取,还涉及数据处理与分析。无论是新手小白还是进阶开发者,都能从中汲取知识,助力掌握爬虫核心技能,开拓技术视野。目录一、大数据处理框架初印象1.1Hadoop:大数据处理的基石1.2
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摘要随着全球气候变化的日益严峻,精准的天气数据分析和预测变得至关重要。Hadoop作为大数据处理领域的领军技术,其分布式计算框架和海量数据存储能力为天气数据分析提供了强大的支持。该系统能够收集、整合并分析来自全球各地的气象数据,通过挖掘数据中的潜在规律,提高天气预报的准确性和时效性。此外,该系统还有助于发现气候变化的趋势,为政府决策、农业生产、交通运输等领域提供科学依据。因此,基于Hadoop的天
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导读:从4秒卡顿到丝滑响应真实痛点场景:当斐波那契数列计算量达10亿次时,页面完全冻结4.2秒!通过WebWorker优化后,UI响应时间降至16ms以内。本文手把手带您实现性能蜕变!一、WebWorker核心原理剖析1.浏览器线程架构解密主线程:UI渲染→事件监听→JS执行→网络请求→定时器↓WebWorker线程:纯计算任务→文件IO→大数据处理2.多线程通信机制//主线程constworke
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数据管道设计与实现:从源到目标的全流程解析大家好,我是Echo_Wish,今天我们来探讨一下数据管道的设计与实现。从数据源到目标数据存储的整个过程是数据分析和大数据处理中的关键环节。数据管道的设计不仅影响数据处理的效率,还决定了数据的质量和可用性。本文将详细介绍如何设计和实现高效的数据管道,并通过代码示例说明具体实现。1.数据管道的概念数据管道(DataPipeline)是指数据从源头(数据源)到
- 什么是数据治理以及它在大数据处理中的重要性
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数据治理(DataGovernance)是指在一定的组织范围内,依托制度法规、标准规范、应用实践和支撑技术对数据进行全生命周期的数据确权、质量管理、安全控制、隐私保护、开放共享、交易流通和分析处理。数据治理是组织中涉及数据使用的一整套管理行为,由企业数据治理部门发起并推行,关于如何制定和实施针对整个企业内部数据的商业应用和技术管理的一系列政策和流程。数据治理在大数据处理中的重要性提高数据质量:准确
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探索大数据处理:利用ApacheSpark解锁数据价值大家好,我是你们熟悉的大数据领域自媒体创作者Echo_Wish。今天,我们来聊聊如何利用ApacheSpark进行大规模数据处理。ApacheSpark作为一个快速、通用的集群计算框架,以其出色的性能和丰富的API,成为大数据处理的利器。那么,ApacheSpark究竟如何帮助我们高效处理海量数据?接下来,让我们一起深入探讨。一、ApacheS
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Fink和Hadoop是两个常用于大数据处理的开源工具,它们可以搭配使用以构建高效的数据处理系统。一、Fink和Hadoop的关系Fink:1、Fink是一个分布式流处理框架,专注于实时数据处理。它支持高吞吐、低延迟的流处理,适用于实时分析、事件驱动应用等场景。2、Fink提供精确一次(exactly-once)语义,确保数据处理的准确性。Hadoop:1、Hadoop是一个分布式存储和批处理框架
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Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
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目录引言什么是集群?集群的定义集群的类型什么是分片?分片的定义分片的类型集群与分片的关系集群的应用场景负载均衡高可用性分片的应用场景大数据处理数据库分片集群与分片的架构设计系统架构设计数据存储设计案例分析Hadoop集群Elasticsearch分片性能优化策略集群性能优化分片性能优化挑战和解决方案总结参考资料引言在现代计算系统中,处理大规模数据和提高系统的可靠性已经成为了基础需求。集群和分片是两
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
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- HiveQL命令(三)- Hive函数
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HiveQL命令hivehadoop数据仓库
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- Scala语言的循环实现
赵旖琅
包罗万象golang开发语言后端
Scala语言中的循环实现Scala是一种现代编程语言,它结合了面向对象和函数式编程的特点,广泛应用于大数据处理、分布式计算和Web开发等领域。循环是程序设计中不可或缺的一部分,在Scala中也有多种方式来实现循环。这篇文章将深入探讨Scala中的循环实现,包括基本的循环结构、函数式循环、递归以及一些最佳实践。1.基本的循环结构在Scala中,最基本的循环结构是for循环和while循环。虽然Sc
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Flink是什么Flink是Apache基金会旗下的一个开源大数据处理框架。目前,Flink已经成为各大公司大数据实时处理的发力重点,特别是国内以阿里为代表的一众互联网大厂都在全力投入,为Flink社区贡献了大量源码。如今Flink已被很多人认为是大数据实时处理的方向和未来,许多公司也都在招聘和储备掌握Flink技术的人才。Flink的主要应用场景,就是处理大规模的数据流。那为什么一定要用Flin
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在JupyterNotebook中进行大数据分析:集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具,结合ApacheSpark后,能够处理和分析大规模数据。ApacheSpark是一个快速的统一分析引擎,支持大数据处理和分布式计算。本教程将详细介绍如何在JupyterNotebook中集成和使用Spark进行大数据分析。前提条件基本的Python编程知识基本
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一文带你了解Spark4新特性,开启大数据处理新篇章在大数据处理的广袤天地中,ApacheSpark始终是熠熠生辉的存在,宛如一颗璀璨的明星框架,吸引着无数开发者与数据分析师的目光。技术的车轮滚滚向前,Spark4.0在万众瞩目中荣耀登场,携带着一系列令人热血沸腾的新特性,如同为大数据领域开启了一扇通往新世界的大门,带来了前所未有的变革。今天,就让我们一同踏上这场探索之旅,深入剖析Spark4.0
- Linux的Initrd机制
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Linux 的 initrd 技术是一个非常普遍使用的机制,linux2.6 内核的 initrd 的文件格式由原来的文件系统镜像文件转变成了 cpio 格式,变化不仅反映在文件格式上, linux 内核对这两种格式的 initrd 的处理有着截然的不同。本文首先介绍了什么是 initrd 技术,然后分别介绍了 Linux2.4 内核和 2.6 内核的 initrd 的处理流程。最后通过对 Lin
- maven本地仓库路径修改
bitcarter
maven
默认maven本地仓库路径:C:\Users\Administrator\.m2
修改maven本地仓库路径方法:
1.打开E:\maven\apache-maven-2.2.1\conf\settings.xml
2.找到
 
- XSD和XML中的命名空间
darrenzhu
xmlxsdschemanamespace命名空间
http://www.360doc.com/content/12/0418/10/9437165_204585479.shtml
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9203621
http://blog.csdn.net/wanghuan203/article/details/9204337
http://www.cn
- Java 求素数运算
周凡杨
java算法素数
网络上对求素数之解数不胜数,我在此总结归纳一下,同时对一些编码,加以改进,效率有成倍热提高。
第一种:
原理: 6N(+-)1法 任何一个自然数,总可以表示成为如下的形式之一: 6N,6N+1,6N+2,6N+3,6N+4,6N+5 (N=0,1,2,…)
- java 单例模式
g21121
java
想必单例模式大家都不会陌生,有如下两种方式来实现单例模式:
class Singleton {
private static Singleton instance=new Singleton();
private Singleton(){}
static Singleton getInstance() {
return instance;
}
- Linux下Mysql源码安装
510888780
mysql
1.假设已经有mysql-5.6.23-linux-glibc2.5-x86_64.tar.gz
(1)创建mysql的安装目录及数据库存放目录
解压缩下载的源码包,目录结构,特殊指定的目录除外:
- 32位和64位操作系统
墙头上一根草
32位和64位操作系统
32位和64位操作系统是指:CPU一次处理数据的能力是32位还是64位。现在市场上的CPU一般都是64位的,但是这些CPU并不是真正意义上的64 位CPU,里面依然保留了大部分32位的技术,只是进行了部分64位的改进。32位和64位的区别还涉及了内存的寻址方面,32位系统的最大寻址空间是2 的32次方= 4294967296(bit)= 4(GB)左右,而64位系统的最大寻址空间的寻址空间则达到了
- 我的spring学习笔记10-轻量级_Spring框架
aijuans
Spring 3
一、问题提问:
→ 请简单介绍一下什么是轻量级?
轻量级(Leightweight)是相对于一些重量级的容器来说的,比如Spring的核心是一个轻量级的容器,Spring的核心包在文件容量上只有不到1M大小,使用Spring核心包所需要的资源也是很少的,您甚至可以在小型设备中使用Spring。
 
- mongodb 环境搭建及简单CURD
antlove
WebInstallcurdNoSQLmongo
一 搭建mongodb环境
1. 在mongo官网下载mongodb
2. 在本地创建目录 "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\db"
3. 运行mongodb服务 [mongod.exe --dbpath "D:\Program Files\mongodb-win32-i386-2.6.4\data\
- 数据字典和动态视图
百合不是茶
oracle数据字典动态视图系统和对象权限
数据字典(data dictionary)是 Oracle 数据库的一个重要组成部分,这是一组用于记录数据库信息的只读(read-only)表。随着数据库的启动而启动,数据库关闭时数据字典也关闭 数据字典中包含
数据库中所有方案对象(schema object)的定义(包括表,视图,索引,簇,同义词,序列,过程,函数,包,触发器等等)
数据库为一
- 多线程编程一般规则
bijian1013
javathread多线程java多线程
如果两个工两个以上的线程都修改一个对象,那么把执行修改的方法定义为被同步的,如果对象更新影响到只读方法,那么只读方法也要定义成同步的。
不要滥用同步。如果在一个对象内的不同的方法访问的不是同一个数据,就不要将方法设置为synchronized的。
- 将文件或目录拷贝到另一个Linux系统的命令scp
bijian1013
linuxunixscp
一.功能说明 scp就是security copy,用于将文件或者目录从一个Linux系统拷贝到另一个Linux系统下。scp传输数据用的是SSH协议,保证了数据传输的安全,其格式如下: scp 远程用户名@IP地址:文件的绝对路径
- 【持久化框架MyBatis3五】MyBatis3一对多关联查询
bit1129
Mybatis3
以教员和课程为例介绍一对多关联关系,在这里认为一个教员可以叫多门课程,而一门课程只有1个教员教,这种关系在实际中不太常见,通过教员和课程是多对多的关系。
示例数据:
地址表:
CREATE TABLE ADDRESSES
(
ADDR_ID INT(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
STREET VAR
- cookie状态判断引发的查找问题
bitcarter
formcgi
先说一下我们的业务背景:
1.前台将图片和文本通过form表单提交到后台,图片我们都做了base64的编码,并且前台图片进行了压缩
2.form中action是一个cgi服务
3.后台cgi服务同时供PC,H5,APP
4.后台cgi中调用公共的cookie状态判断方法(公共的,大家都用,几年了没有问题)
问题:(折腾两天。。。。)
1.PC端cgi服务正常调用,cookie判断没
- 通过Nginx,Tomcat访问日志(access log)记录请求耗时
ronin47
一、Nginx通过$upstream_response_time $request_time统计请求和后台服务响应时间
nginx.conf使用配置方式:
log_format main '$remote_addr - $remote_user [$time_local] "$request" ''$status $body_bytes_sent "$http_r
- java-67- n个骰子的点数。 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
bylijinnan
java
public class ProbabilityOfDice {
/**
* Q67 n个骰子的点数
* 把n个骰子扔在地上,所有骰子朝上一面的点数之和为S。输入n,打印出S的所有可能的值出现的概率。
* 在以下求解过程中,我们把骰子看作是有序的。
* 例如当n=2时,我们认为(1,2)和(2,1)是两种不同的情况
*/
private stati
- 看别人的博客,觉得心情很好
Cb123456
博客心情
以为写博客,就是总结,就和日记一样吧,同时也在督促自己。今天看了好长时间博客:
职业规划:
http://www.iteye.com/blogs/subjects/zhiyeguihua
android学习:
1.http://byandby.i
- [JWFD开源工作流]尝试用原生代码引擎实现循环反馈拓扑分析
comsci
工作流
我们已经不满足于仅仅跳跃一次,通过对引擎的升级,今天我测试了一下循环反馈模式,大概跑了200圈,引擎报一个溢出错误
在一个流程图的结束节点中嵌入一段方程,每次引擎运行到这个节点的时候,通过实时编译器GM模块,计算这个方程,计算结果与预设值进行比较,符合条件则跳跃到开始节点,继续新一轮拓扑分析,直到遇到
- JS常用的事件及方法
cwqcwqmax9
js
事件 描述
onactivate 当对象设置为活动元素时触发。
onafterupdate 当成功更新数据源对象中的关联对象后在数据绑定对象上触发。
onbeforeactivate 对象要被设置为当前元素前立即触发。
onbeforecut 当选中区从文档中删除之前在源对象触发。
onbeforedeactivate 在 activeElement 从当前对象变为父文档其它对象之前立即
- 正则表达式验证日期格式
dashuaifu
正则表达式IT其它java其它
正则表达式验证日期格式
function isDate(d){
var v = d.match(/^(\d{4})-(\d{1,2})-(\d{1,2})$/i);
if(!v) {
this.focus();
return false;
}
}
<input value="2000-8-8" onblu
- Yii CModel.rules() 方法 、validate预定义完整列表、以及说说验证
dcj3sjt126com
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public array rules () {return} array 要调用 validate() 时应用的有效性规则。 返回属性的有效性规则。声明验证规则,应重写此方法。 每个规则是数组具有以下结构:array('attribute list', 'validator name', 'on'=>'scenario name', ...validation
- UITextAttributeTextColor = deprecated in iOS 7.0
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In this lesson we used the key "UITextAttributeTextColor" to change the color of the UINavigationBar appearance to white. This prompts a warning "first deprecated in iOS 7.0."
Ins
- 判断一个数是质数的几种方法
EmmaZhao
Mathpython
质数也叫素数,是只能被1和它本身整除的正整数,最小的质数是2,目前发现的最大的质数是p=2^57885161-1【注1】。
判断一个数是质数的最简单的方法如下:
def isPrime1(n):
for i in range(2, n):
if n % i == 0:
return False
return True
但是在上面的方法中有一些冗余的计算,所以
- SpringSecurity工作原理小解读
坏我一锅粥
SpringSecurity
SecurityContextPersistenceFilter
ConcurrentSessionFilter
WebAsyncManagerIntegrationFilter
HeaderWriterFilter
CsrfFilter
LogoutFilter
Use
- JS实现自适应宽度的Tag切换
ini
JavaScripthtmlWebcsshtml5
效果体验:http://hovertree.com/texiao/js/3.htm
该效果使用纯JavaScript代码,实现TAB页切换效果,TAB标签根据内容自适应宽度,点击TAB标签切换内容页。
HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"
- Hbase Rest API : 数据查询
kane_xie
RESThbase
hbase(hadoop)是用java编写的,有些语言(例如python)能够对它提供良好的支持,但也有很多语言使用起来并不是那么方便,比如c#只能通过thrift访问。Rest就能很好的解决这个问题。Hbase的org.apache.hadoop.hbase.rest包提供了rest接口,它内嵌了jetty作为servlet容器。
启动命令:./bin/hbase rest s
- JQuery实现鼠标拖动元素移动位置(源码+注释)
明子健
jqueryjs源码拖动鼠标
欢迎讨论指正!
print.html代码:
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta http-equiv=Content-Type content="text/html;charset=utf-8">
<title>发票打印</title>
&l
- Postgresql 连表更新字段语法 update
qifeifei
PostgreSQL
下面这段sql本来目的是想更新条件下的数据,可是这段sql却更新了整个表的数据。sql如下:
UPDATE tops_visa.visa_order
SET op_audit_abort_pass_date = now()
FROM
tops_visa.visa_order as t1
INNER JOIN tops_visa.visa_visitor as t2
ON t1.
- 将redis,memcache结合使用的方案?
tcrct
rediscache
公司架构上使用了阿里云的服务,由于阿里的kvstore收费相当高,打算自建,自建后就需要自己维护,所以就有了一个想法,针对kvstore(redis)及ocs(memcache)的特点,想自己开发一个cache层,将需要用到list,set,map等redis方法的继续使用redis来完成,将整条记录放在memcache下,即findbyid,save等时就memcache,其它就对应使用redi
- 开发中遇到的诡异的bug
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bug
今天我们服务器组遇到个问题:
我们的服务是从Kafka里面取出数据,然后把offset存储到ssdb中,每个topic和partition都对应ssdb中不同的key,服务启动之后,每次kafka数据更新我们这边收到消息,然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了,最开始我们是在代码中打印存储的日志,发现没什么问题,后来去查看ssdb的日志,才发现里面每次set的时候都会对同一个key