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写本篇文章的时候，我正在等待着第一个和生产性测试(productivetest)相关的活动，财务同事下载旧生产系统的资产负债表，此份资产负债表将和新生产系统的资产负债表对比，以确保数据迁移的完整性。

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Kafka多租户：单租户系统数据迁移：依赖MirrorMaker，需要额外维护。市场上也有ConfluentReplicator等供应商工具。分层存储：由供应商提供商业使用。

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ORM框架一、创建模型类二、字段类型说明三、字段选项说明四、外键五、迁移六、添加测试数据a、数据库：需要提前手动创建数据库b、数据表：与ORM框架中的模型类一一对应c、字段：模型类中的类属性（Field

VBA把Excel表当做一个大数据库来操作SubSqlQueryBJD(strBillNoAsString)DimstrSqlAsStringDimarrCol()AsStringDimstrLineWhereDimarrWhere

故障迁移：主数据库出现故障时自动将从数据库转换为主数据库说白了，哨兵就是

成语：曲突徙薪拼音：qūtūxǐxīn解释：曲：弯；突：烟囱；徒：迁移；薪：柴草。把烟囱改建成弯的，把灶旁的柴草搬走。比喻事先采取措施，才能防止灾祸。

很早之前就已经开始实行网购返利，但还是有那么一部分人不愿意相信，戒备心的驱使下网购一直都是原价，但用大数据告诉你淘宝一年返利好几亿，就我本人一个月返利都好几百，特别是在双十一那种电商节的时候返利提现上千很容易

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这种情况时，直接进行数据迁移会回报错，因为一个表需要依赖另一个表，所以可以将两个表的基本字段先迁移好，然后再新增外键字段进行迁移，就不会报错了fromdatetimeimportdatetimefromapi.models.baseimportBaseModelfromapiimportdbfromwerkzeug.securityimportcheck_password_hash

前一篇blog说明了怎样把采用线程所实现的项目逐步迁移到asyncio方案上面。迁移后的run_tasks协程，可以将多份输入文件通过tail_async协程正确地合并成一份输出文件。

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背景：刚接触大数据工作，要核对大量的接口返回数据的准确性验证工作，由于数据字典在编写sql的时候查看很不方便，而且对现有数据接口不是很清楚且表、字段数据量多且短时间内无法烂熟于心，给予此背景，简单的整理了一下

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深度学习在21世纪初开始兴起，特别是随着大数据的普及和计算能力的显著提升

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最近，在学习一些机器学习的相关知识，在Github上居然找到了一个可以下载一些不错的介绍机器学习和大数据挖掘和分析的书籍。

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1.激活源虚拟环境首先，激活你想要导出包的源虚拟环境。在命令行中输入：Windows:path\to\your\source_env\Scripts\activatemacOS/Linux:sourcepath/to/your/source_env/bin/activate2.导出已安装包的列表使用以下命令生成一个requirements.txt文件，该文件包含所有已安装包的名称和版本信息：pip