- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
flink大数据
引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- 使用策略模式 + 自动注册机制来构建旅游点评系统的搜索模块
✅目标:搜索模块支持不同内容类型(攻略、达人、游记等)每种搜索逻辑用一个策略类表示自动注册(基于注解+Spring容器)新增搜索类型时,只需添加一个类+一个注解,无需改工厂、注册表等!️技术方案:SpringBoot自定义注解@SearchType("guide")进行标记启动时由Spring自动扫描并注册到Map项目结构如下(SpringBoot)search-system-springboot
- Apache Iceberg数据湖基础
Aurora_NeAr
apache
IntroducingApacheIceberg数据湖的演进与挑战传统数据湖(Hive表格式)的缺陷:分区锁定:查询必须显式指定分区字段(如WHEREdt='2025-07-01')。无原子性:并发写入导致数据覆盖或部分可见。低效元数据:LIST操作扫描全部分区目录(云存储成本高)。Iceberg的革新目标:解耦计算引擎与存储格式(支持Spark/Flink/Trino等);提供ACID事务、模式
- 掌握大数据领域数据湖的部署要点
掌握大数据领域数据湖的部署要点关键词:数据湖,大数据部署,数据治理,存储架构,元数据管理,数据质量,湖仓一体摘要:在数据爆炸的时代,企业面临着"数据多却用不好"的困境——结构化数据藏在数据库里,非结构化数据堆在服务器上,半结构化数据散落在日志文件中。数据湖就像一个"智能中央仓库",能统一存储所有类型的数据,并通过灵活的管理让数据"活起来"。本文将用"图书馆管理员建仓库"的故事,从概念理解、架构设计
- HarmonyOS免密认证方案 助力应用登录安全升级
HarmonyOS SDK
应用场景harmonyos安全华为
6月21日,2025年华为开发者大会"安全与隐私分论坛"在松山湖顺利举办。本论坛聚焦App治理与监管、星盾安全2.0的核心能力等进行深度分享与探讨。其中,HarmonyOSPasskey免密认证方案作为安全技术创新成果备受瞩目。该方案基于FIDO协议实现,支持用户在应用内、网页上乃至跨设备间实现无缝且安全的免密登录体验。火山引擎飞连作为伙伴代表,在现场分享了基于HarmonyOSPasskey免密
- 数据编织趋势探秘
今天跟大家聊聊数据编织(DataFabric)的概念Gartner在2022年重要战略技术趋势中重点提到数据编织(DataFabric)这个概念,本质上是在谈怎么实现“数据找人而不是人找数据”的愿景为什么DataFabric将会成为一种趋势,为什么越来越多的企业将在未来采用这样的方式进行部署?1、在传统IT时代,无论是早年的“数据仓库”还是近几年的“数据湖”和“大数据”时代,其实数据利用都是集中式
- Apache Gravitino 安装和配置指南
牧沛琚Immortal
ApacheGravitino安装和配置指南gravitino世界上最强大的数据目录服务,提供高性能、地理分布和联邦化的元数据湖。项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/gra/gravitino1.项目基础介绍和主要的编程语言项目基础介绍ApacheGravitino是一个高性能、地理分布式和联邦化的元数据湖。它直接管理不同来源、类型和区域的元数据,并为用户提供统
- ICPC 小白勇闯南京
超闻逸事
游记c++
第49届ICPC南京站游记【2024.11.2−2024.11.32024.11.2-2024.11.32024.11.2−2024.11.3】Day−2-2−2下午翘课,VP了202220222022年南京的区域赛。但是大家打得并不是非常认真,最后只过了555题。开局签到,但是我读题加写题花了202020分钟。看来还是我英语水平不够的问题,好在没有罚时。队友开了一道比签到稍微难点的题,但是卡在背
- es7-8特性
\光辉岁月/
ecmascriptjavascript开发语言ecmascript
es7新特性Array.prototype.includesIncludes方法用来检测数组中是否包含某个元素,返回布尔类型值。//includesindexof这两个方法都可以实现检查数组是否包含某个元素constmingzhu=["西游记","红楼梦","三国演义","水浒传"];//判断console.log(mingzhu.includes("西游记"));//trueconsole.lo
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 使用Airbyte连接Shopify进行数据集成实践
2301_80727036
语言模型elasticsearchjenkins
在当今的数据驱动时代,数据集成平台如Airbyte变得尤为重要。它不仅可以让从API、数据库和文件到仓库或数据湖的ELT流程变得高效,还提供了丰富的连接器,支持各种数据源的集成。尽管Airbyte的Shopify连接器已经不再推荐使用,但它的使用方法仍然能为我们揭示一些重要的实践技巧。技术背景介绍Airbyte是一个开源的数据集成平台,专注于从各种数据源将数据提取、加载到目标数据仓库或者数据湖中。
- 火山引擎发布大模型生态广场MCP Servers,LAS MCP助力AI数据湖构建
资料来源:火山引擎-开发者社区近日,火山引擎发布大模型生态广场——MCPServers,借助字节跳动生态能力,通过“MCPMarket(工具广场)+火山方舟(大模型服务)+Trae(应用开发环境)”深度协同,实现工具调用、模型推理到应用部署的全链路开发闭环,助力开发者以“模块化组装”模式告别复杂手动开发流程。火山引擎大模型生态广场MCPServers的核心架构由三部分组成:1.MCPMarket(
- 湖仓一体实时数据采集与存储实践
danny-IT技术博客
企业级SQLServer深度实践springbootsparkCDCDATALAKE
文章目录湖仓一体实时数据采集与存储实践1.实时数仓演进:从传统数仓到湖仓一体1.1传统数仓的局限性:批处理延迟与数据孤岛1.2湖仓一体(Lakehouse)的核心价值1.3典型行业场景解析案例1:金融实时风控案例2:电商库存同步2.CDC实时数据捕获技术选型2.1主流CDC技术对比Debezium实战配置2.2数据捕获模式详解全量快照模式增量日志模式2.3异常处理策略断点续传实现数据一致性保障3.
- 如何使用AWS S3进行文档对象加载
weixin_43212959
aws云计算
技术背景介绍AmazonSimpleStorageService(AmazonS3)是AmazonWebServices(AWS)提供的对象存储服务,具备高扩展性和高可用性,常用于备份、存档及数据湖构建。在AI应用中,S3也成为存储和访问大数据集的重要组件。在这篇文章中,我们将探讨如何使用S3FileLoader从S3存储桶中加载文档对象。核心原理解析Python的Boto3库是与AWS服务交互的
- 虚拟与现实交融视角下定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序赋能新零售商业形态研究
摘要:在数字技术重构商业逻辑的时代背景下,虚拟世界与现实世界的边界逐渐模糊。本文以《西游记》构建的经典虚拟世界为文化溯源,剖析互联网技术驱动下虚拟商业形态的演进规律,提出“定制开发开源AI智能名片S2B2C商城小程序”的技术融合框架。通过构建“虚拟场景构建-数据智能驱动-商业生态闭环”三位一体的新零售模型,实证研究表明该模式可使实体店客流量提升192%、用户复购率增长41%,验证了虚拟与现实融合的
- 【软考高级系统架构论文】论数据湖技术及其应用
_Richard_
软考高级系统架构论文系统架构
论文真题近年来,随着移动互联网、物联网、工业互联网等技术的不断发展,企业级应用面临的数据规模不断增大,数据类型异常复杂。针对这一问题,业界提出“数据湖(DataLake)”这一新型的企业数据管理技术。数据湖是一个存储企业各种原始数据的大型仓库,支持对任意规模的结构化、半结构化和非结构化数据进行集中式存储,数据按照原有结构进行存储,无须进行结构化处理;数据湖中的数据可供存取、处理、分析及传输,支撑大
- Doris 数据集成 Apache Paimon
猫猫姐
Dorisdoris
Doris数据集成ApachePaimon湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门,我们将通过系列文章介绍ApacheDoris与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭
- [Data Pipeline] MinIO存储(数据湖) | 数据层 Bronze/Silver/Gold
lvy-
#DatePipeline.大数据数据库python
第三章:MinIO存储(数据湖)欢迎回来,数据探险家们!在第一章:MySQL数据库(源系统)中,我们看到了原始咖啡销售数据的起点。在第二章:Spark作业(数据处理)中,我们学习了Spark作业如何作为强大的工作者来清洗、转换和准备这些数据。现在,处理后的数据去往何处?Spark作业在后续步骤中从哪里获取数据?我们需要一个中心位置,一个为海量多样化数据设计的大型存储区域。这就引出了我们的第三个关键
- Hive集成Paimon
Edingbrugh.南空
数据湖hive大数据hivehadoop数据仓库
引言在大数据领域,数据存储与处理技术不断演进,各类数据管理工具层出不穷。ApacheHive作为经典的数据仓库工具,以其成熟的生态和强大的批处理能力,长期服务于海量数据的存储与分析;而ApachePaimon作为新兴的流式湖仓存储引擎,具备实时写入、高效查询和统一批流处理等特性,为数据管理带来了新的活力。将Hive与Paimon进行集成,能够充分融合两者优势,实现数据的高效存储、实时处理与灵活分析
- 数据仓库 vs 数据湖:架构、应用场景与技术差异全解析
chat2tomorrow
SQL2API数据仓库低代码平台数据仓库架构sql2api大数据低代码数据湖
目录一、概念对比:结构化vs全类型数据二、技术架构对比1.数据仓库架构特点2.数据湖架构特点三、典型应用场景数据仓库适合:数据湖适合:四、数据湖仓一体:趋势还是折中?五、总结:如何选型?结语在大数据时代,“数据仓库”和“数据湖”常被同时提及,甚至被误认为是同一类技术方案。然而,二者在架构设计、数据处理方式、应用场景等方面存在显著差异。本文将从多个维度对比数据仓库与数据湖,帮助你厘清概念,选型不再困
- Doris数据集成 Apache Iceberg
猫猫姐
Dorisdorisiceberg
Doris数据集成ApacheIcebergApacheIceberg是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持ApacheDoris在内的多种主流查询引擎,兼容HDFS以及各种对象云存储,具备ACID、Schema演进、高级过滤、隐藏分区和分区布局演进等特性,可确保高性能查询以及数据的可靠性及一致性,其时间旅行和版本回滚功能也为数据管理带来较高的灵活性。Ap
- 大数据、数据挖掘技术收集(Vivo互联网技术)
XiaoQiong.Zhang
数据挖掘大数据
Hudi在vivo湖仓一体的落地实践用户行为分析模型实践(四)——留存分析模型用户行为分析模型实践(三)——H5通用分析模型用户行为分析模型实践(二)——漏斗分析模型用户行为分析模型实践(一)——路径分析模型AB实验遇到用户不均匀怎么办?——vivo游戏中心业务实践经验分享HBaseCompaction原理与线上调优实践vivo游戏黑产反作弊实践Kafka实时数据即席查询应用与实践Hive和Spa
- why starrocks? 优化数据架构:省钱、高效、简单
big-data1
架构
在大数据处理中,企业常面临成本高、系统复杂、维护困难的挑战。通过存算分离、湖仓一体和架构简化,可以显著降低成本、提升效率、简化管理。以下从三个方面详细说明如何实现这些目标。1.降本增效:从硬件到人力全面优化(1)硬件成本:更低的存储和计算费用存算分离降低存储成本传统存算一体架构要求所有数据都存放在高性能SSD或NVMe磁盘上,以保证查询速度。但很多冷数据(如历史日志)访问频率低,却占用了昂贵的存储
- 2024年赣州旅游投资集团招聘考试笔试题库及答案
㏕追忆似水年华あ
旅游人工智能大数据
1.下列说法中,错误的是:D.广东省与广西壮族自治区因位于珠江东西两侧而得名解析:A正确:山东、山西以太行山为界(山东西侧为山西)。B正确:湖南、湖北以洞庭湖为界(湖南在湖之南,湖北在湖之北)。C正确:河南、河北以黄河为界(河南在河之南,河北在河之北)。D错误:广东("广南东路"简称)和广西("广南西路"简称)得名于宋代行政区划"广南路",非珠江位置(广西在珠江上游,广东在下游,但非东西对称)。2
- 从 GreenPlum 到镜舟数据库:杭银消费金融湖仓一体转型实践
镜舟科技
金融湖仓一体镜舟数据库数据仓库StarRocks存算分离
作者:吴岐诗,杭银消费金融大数据应用开发工程师本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocksSummitAsia2024的分享引言:融合数据湖与数仓的创新之路在数字金融时代,数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金融作为一家持牌消费金融机构,虽以金融业务为核心,却始终保持着强烈的科技创新精神,发明专利的话屈居行业第二。面对业务高速发展带来的数据挑战,公司开始了一场围绕数据基础设施
- 2025 高考游记/总结
EschatonAyane
杂记素笺高考
坐标GD新课标一卷选手前言思绪有点乱,想想从哪里说起没想到这个博客已经三年没发过东西了,上次发还是初三准备特长生的时候,一瞬间就已经高考结束了,有种不真实感对于高中的三年,有很多话、很多感悟想说,但一时间又不知道从何言起,算了现在突然想写这篇博客,算是有感而发,也算是对于我略有遗憾的青春的吊唁吧正文DayDayDay–infinfinf:二模之后就懂得了一个道理,考试成绩很大程度上取决于运气和状态
- 数据库、数据仓库、数据中台、数据湖相关概念
行云流水行云流水
数据库数据库数据仓库
文章目录序言1数据库,数据仓库,数据中台,数据湖-概念对比释义1.1概念产生的时间顺序1.2在使用功能方面对比1.3在使用工具方面对比2数据仓库2.1数据仓库的发展阶段2.2数据仓库的设计2.3数据仓库常用工具,方法2.3.1分析型数据库和关系数据库区别2.3.2常用ETL工具2.3.3常用的任务调度工具介绍序言简单的回顾记录一下,数据库,数据仓库,数据中台,数据湖的概念。避免混淆了。1数据库,数
- Deep Lake 简介
DeepLake简介DeepLake是由Activeloop开发的一款开源深度学习数据湖(DeepLearningDataLake),专为人工智能时代设计,旨在解决深度学习项目中数据管理的复杂性与低效问题。核心特点特性说明多模态数据支持支持图像、视频、音频、文本、点云等多种数据类型,适用于各类AI场景。张量存储数据以张量格式存储,兼容主流深度学习框架(如PyTorch、TensorFlow)。数据
- java 高阶函数_高阶函数和Java的Lambda
李省逸
java高阶函数
2017年的第一天,我坐在独墅湖边,写下这篇文章。独墅湖.jpeg在数学和计算机科学中,高阶函数是至少满足下列一个条件的函数:接受一个或多个函数作为输入输出一个函数java世界迎来新的一等公民——函数java8引入了函数式编程。函数式编程重点在函数,函数变成了Java世界里的一等公民,函数和其他值一样,可以到处被定义,可以作为参数传入另一个函数,也可以作为函数的返回值,返回给调用者。利用这些特性,
- HTML小说排行榜案例
永生辉皇
html前端
案例来源:黑马前端代码:小说排行榜排名关键词趋势近日搜索最近七日相关链接1鬼吹灯↓465344贴吧腾讯百度2西游记↑789298贴吧腾讯百度3盗墓笔记↓239210贴吧腾讯百度4鬼吹灯↓465344贴吧腾讯百度5鬼吹灯↓465344贴吧腾讯百度效果:
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
----广告--------------------------------------------------------------
网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟