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DorisDB
...务分解到多个处理器或服务器节点上并行执行,从而实现高效的数据处理和分析。在DorisDB的语境中,MPP架构使得数据库能够处理海量数据,并确保在进行实时分析时保持高性能。 Raft协议 , Raft是一个用于管理复制日志的一致性算法,主要用于分布式系统中的领导选举、日志复制和安全性保证。在DorisDB的设计中,基于Raft协议构建的多副本一致性模型能够确保在网络分区、节点故障等异常情况下,集群内的所有节点对数据变更达成一致,维持数据强一致性。 多版本并发控制(MVCC) , 多版本并发控制是一种数据库管理系统中用来处理并发读写事务的技术,允许读取操作不被写入操作阻塞,同时避免了数据不一致的问题。在DorisDB中,MVCC机制意味着每次写操作都会创建一个新的数据版本,而不是直接修改原始数据,从而允许多个并发写入请求在同一行数据上进行,且能确保最终数据一致性不受影响。 分布式事务 , 在分布式环境下,涉及多个节点的操作被称为分布式事务,这些操作需要满足ACID(原子性、一致性、隔离性和持久性)特性以保证数据完整性。文中提到的DorisDB通过底层设计自动保障了分布式事务的一致性,即使在网络不稳定或节点故障的情况下也能确保数据正确无误地写入一次,解决分布式环境下的数据一致性挑战。
2023-07-01 11:32:13
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飞鸟与鱼
HBase
...出实时决策或提供实时服务。文中提及HBase支持快速的数据插入和查询操作,这使得其非常适合应用于实时数据分析任务。 流式处理应用 , 流式处理是一种处理持续不断生成的数据流的计算范式,它允许数据在产生时立即进行处理,而非等待所有数据都收集完毕后一次性处理。文中指出,由于HBase能快速处理数据,因此对于需要对实时数据流进行连续分析和处理的应用场景非常适用。
2023-01-31 08:42:41
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青春印记-t
ElasticSearch
...我们更好地升级产品和服务。 当然,实际操作中可能会遇到各种问题和挑战,但只要保持耐心,不断实践和探索,相信你一定能够掌握这项技能。希望这篇教程能对你有所帮助,如果你有任何疑问或者建议,欢迎随时留言交流! --- 好了,朋友们,今天的分享就到这里。希望你能从中获得灵感,开始你的Elasticsearch之旅。记住,技术的力量在于应用,让我们一起用它来创造更美好的世界吧!
2024-12-29 16:00:49
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飞鸟与鱼_
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 介绍一下通过在线免费制图网站 Freedgo Design绘制各类图形的方法。 什么是 Freedgo Design? Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形,针对业务逻辑的流程图,软件设计ER模板,工作流,各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。 使用 用户通过浏览器访问网址:https://www.freedgo.com 点击在线制图,进入图形设计工具页面即可在线制图. 选择制图不同类型的图形,请点击页面下面 + 更多图形,选择相应的制图类型。如下图: 可以绘制哪些图表UML UML统一建模语言(英语:Unified Modeling Language,缩写 UML),是一种开放的方法,用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践,这些最佳实践在对大规模,复杂系统进行建模方面,特别是在软件架构层次已经被验证有效。 在UML系统开发中有三个主要的模型: 功能模型:从用户的角度展示系统的功能,包括用例图。 对象模型:采用对象,属性,操作,关联等概念展示系统的结构和基础,包括类别图、对象图。 动态模型:展现系统的内部行为。包括序列图,活动图,状态图。 通过Freedgo Desgin 可以绘制各类UML图表,包括 UML 用例图 UML 类图 UML 时序图 UML 活动图 UML 泳道图 点击页面下面 + 更多图形,选择 商务/(业务建模) -> UML, 可以设计各类UML图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具,通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持: 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言,属于架构描述语言(ADL),它从业务、应用和技术三个层次(Layer),物件、行为和主体三个方面(Aspect)和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域(Domain)来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流,是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中,流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程,也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具,它能够辅助决策制定,让管理者清楚地知道,问题可能出在什么地方,从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的,以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业,以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作,如决策用菱形框表示,具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的,是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程,具体做法是先画出事情应该怎么做,再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-03 21:03:06
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Shell
...ubernetes等容器化技术广泛应用的背景下,Shell脚本作为运维自动化的重要工具,其内在的资源消耗与效率问题显得更为关键。不少开发者在实践中发现,即使在看似轻量级的Shell脚本中,不恰当的编程习惯也可能引发意想不到的系统资源紧张。 今年早些时候,一篇发表在《Linux Journal》的技术文章深度剖析了Shell脚本潜在的“伪内存泄漏”现象,并给出了一系列详尽的检测方法和优化策略。作者强调,在编写长期运行或处理大量数据的Shell脚本时,应当遵循良好的编程规范,如及时释放不再使用的变量、谨慎使用无限循环以及确保正确关闭文件描述符以释放系统资源。 此外,随着Bash 5.1版本的发布,新特性中引入了对数组元素的引用计数机制,这一改进有望更精细地控制内存分配,减少不必要的字符串复制带来的内存开销。这意味着未来的Shell脚本开发将拥有更强大的内建工具来防止所谓的“内存泄漏”。 同时,一些第三方工具如Valgrind和shellcheck等也被推荐用于检查和优化Shell脚本,它们能帮助开发者深入分析代码执行过程中的内存行为,找出并修复可能导致内存消耗异常的问题。 总之,尽管Shell脚本的内存管理通常较为隐蔽,但在现代IT基础设施中,我们应当更加重视此类脚本的性能优化,通过学习最新的技术动态、采用最佳实践及借助专业工具,确保Shell脚本在提升工作效率的同时,也能做到对系统资源的有效利用与保护。
2023-01-25 16:29:39
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月影清风
Kylin
...遇到的一个主要问题是服务之间的依赖关系。Kylin依赖于Hadoop和HBase,如果这些服务没有正确配置,Kylin将无法启动。要搞定这个问题,就得细细排查每个服务的状况,确保它们都乖乖地在运转着。 bash 检查Hadoop服务状态 sudo systemctl status hadoop-hdfs-namenode 部署完成后,监控Kylin的运行状态变得非常重要。Kylin提供了Web界面和日志文件两种方式来进行监控。你可以直接在网页上看到Kylin的各种数据指标,就像看仪表盘一样。至于Kylin的操作记录嘛,就都记在日志文件里头了。我经常使用日志文件来排查问题,因为它能提供更多的上下文信息。 bash 查看Kylin日志文件 tail -f /opt/kylin/logs/kylin.log 结语 通过这次分享,我希望能让大家对Kylin的配置与部署有一个更全面的理解。尽管在过程中会碰到各种难题,但只要咱们保持耐心,不断学习和探索,肯定能找到解决的办法。Kylin 的厉害之处就在于它超级灵活,还能随意扩展,这正是我们在大数据分析里头求之不得的呢。希望你们在使用Kylin的过程中也能感受到这份乐趣! --- 希望这篇技术文章对你有所帮助!如果你有任何疑问或需要进一步的帮助,请随时联系我。
2024-12-31 16:02:29
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诗和远方
Tomcat
...是晚上加班加到一半,服务器突然给你来个大错误,你却毫无头绪,干着急。 首先,咱们得搞清楚什么是JMX。JMX(Java Management Extensions)是一种标准的架构,用于管理和监控Java应用程序。这个功能让你可以通过MBeans(管理豆子)查看应用在运行时的各种情况,比如内存用得怎么样、线程都在干啥等等。对于像Tomcat这样的Web服务器,JMX简直就是个救星。它能让我们更清楚地知道服务器的状况,帮我们及时揪出并解决那些麻烦的问题。 但是,有时候这个“神”也会掉链子,尤其是在配置不当的情况下。今天咱们聊聊怎么搞定Tomcat里JMX监控连不上的烦人事儿。 2. 检查配置文件 先从最基础的地方入手吧——检查Tomcat的配置文件。在Tomcat的安装目录下,找到conf文件夹,打开catalina.sh(Linux/Mac)或catalina.bat(Windows)。我们需要确保其中包含了JMX相关的配置参数。通常,这些参数应该出现在文件的开头部分: bash JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false" 这段代码告诉JVM启动时加载一些系统属性,使得JMX服务能够正常运行。注意这里的端口号9010,这是JMX远程访问的端口。要是别的程序占用了这个端口,或者是防火墙不让访问,那JMX监控可就要闹脾气啦。 当然,这里只是个例子。实际配置可能会根据你的具体需求有所不同。比如,如果你需要启用SSL加密传输,就需要添加更多的配置项。另外,为了安全着想,还是开启身份验证功能吧,别直接设成false了。这样可以防止未授权访问。 3. 配置防火墙和端口 假设你已经正确设置了JMX相关参数,但还是无法连接到JMX服务,这时候就需要考虑网络层面的问题了。别忘了检查一下你的服务器防火墙设置,确保端口9010是开放的。 在Linux上,你可以使用以下命令查看当前的防火墙规则: bash sudo ufw status 如果端口没有开放,你需要添加一条新的规则: bash sudo ufw allow 9010 同样的,在Windows系统上,你也可以通过控制面板中的“Windows Defender 防火墙”来管理端口。 另外,如果你是在云平台上运行Tomcat,记得在云提供商的控制台里也开放相应的端口。比如,AWS的EC2实例需要在安全组中添加入站规则。 4. 使用JConsole进行测试 经过上面的步骤后,我们可以尝试用JConsole来连接看看。JConsole是一个图形化的JMX客户端工具,非常适合用来诊断和监控Java应用程序。 首先,确保你已经在本地安装了Java Development Kit (JDK)。然后,打开命令行窗口,输入以下命令启动JConsole: bash jconsole 启动后,你会看到一个界面,选择你的Tomcat进程ID(可以在任务管理器或ps -ef | grep tomcat命令中找到),点击“连接”按钮。要是没啥问题,你应该就能顺利打开JConsole的主界面,各种性能指标也都会一目了然地出现在你眼前。 如果连接失败,请检查控制台是否有错误提示。常见的问题包括端口被占用、防火墙阻塞、配置文件错误等。根据错误信息逐条排查,相信最终会找到问题所在。 5. 总结与反思 折腾了半天,终于解决了Tomcat JMX监控无法连接的问题。这个过程虽然有些曲折,但也让我学到了不少知识。比如说,我搞懂了JMX到底是怎么运作的,还学会了怎么设置防火墙和端口,甚至用JConsole来排查问题也变得小菜一碟了。 当然,每个人遇到的具体情况可能都不一样,所以在解决问题的过程中,多查阅官方文档、搜索社区问答是非常必要的。希望这篇文章能帮助大家少走弯路,更快地解决类似问题。
2025-02-15 16:21:00
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月下独酌
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2023-01-10 22:43:08
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 1 引言 定长数组包 在平时的开发中,缓冲区数据收发时,如果采用缓冲区定长包,假定大小是 1k,MAX_LENGTH 为 1024。结构体如下: // 定长缓冲区struct max_buffer{int len;char data[MAX_LENGTH];}; 数据结构的大小 >= sizeof(int) + sizeof(char) MAX_LENGTH为了防止数据溢出的情况,data 的长度一般会设置得足够大,但也正是因为这样,才会导致数组的冗余。 假如发送 512 字节的数据, 就会浪费 512 个字节的空间, 平时通信时,大多数是心跳包,大小远远小于 1024,除了浪费空间还消耗很多流量。 内存申请: if ((m_buffer = (struct max_buffer )malloc(sizeof(struct max_buffer))) != NULL){m_buffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(m_buffer->data, "max_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", m_buffer->len, m_buffer->data);} 内存释放: free(m_buffer);m_buffer = NULL; 指针数据包 为了避免空间上的浪费,我们可以将上面的长度为 MAX_LENGTH 的定长数组换为指针, 每次使用时动态的开辟 CUR_LENGTH 大小的空间。数据包结构体定义: struct point_buffer{int len;char data;}; 数据结构大小 >= sizeof(int) + sizeof(char )但在内存分配时,需要两步进行: 需为结构体分配一块内存空间; 为结构体中的成员变量分配内存空间; 内存申请: if ((p_buffer = (struct point_buffer )malloc(sizeof(struct point_buffer))) != NULL){p_buffer->len = CUR_LENGTH;if ((p_buffer->data = (char )malloc(sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){memcpy(p_buffer->data, "point_buffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", p_buffer->len, p_buffer->data);} } 内存释放: free(p_buffer->data);free(p_buffer);p_buffer = NULL; 虽然这样能够节约内存,但是两次分配的内存是不连续的, 需要分别对其进行管理,导致的问题就是需要对结构体和数据分别申请和释放内存,这样对于程序员来说无疑是一个灾难,因为这样很容易导致遗忘释放内存造成内存泄露。 有没有更好的方法呢?那就是今天的主题柔性数组。 2 柔性数组 什么是柔性数组? 柔性数组成员(flexible array member)也叫伸缩性数组成员,这种代码结构产生于对动态结构体的需求。在日常的编程中,有时候需要在结构体中存放一个长度动态的字符串,鉴于这种代码结构所产生的重要作用,C99 甚至把它收入了标准中: As a special case, the last element of a structure with more than one named member may have an incomplete array type; this is called a flexible array member. 柔性数组是 C99 标准引入的特性,所以当你的编译器提示不支持的语法时,请检查你是否开启了 C99 选项或更高的版本支持。 C99 标准的定义如下: struct test {short len; // 必须至少有一个其它成员char arr[]; // 柔性数组必须是结构体最后一个成员(也可是其它类型,如:int、double、...)}; 柔性数组成员必须定义在结构体里面且为最后元素; 结构体中不能单独只有柔性数组成员; 柔性数组不占内存。 在一个结构体的最后,申明一个长度为空的数组,就可以使得这个结构体是可变长的。对于编译器来说,此时长度为 0 的数组并不占用空间,因为数组名本身不占空间,它只是一个偏移量,数组名这个符号本身代表了一个不可修改的地址常量, 但对于这个数组的大小,我们可以进行动态分配,对于编译器而言,数组名仅仅是一个符号,它不会占用任何空间,它在结构体中,只是代表了一个偏移量,代表一个不可修改的地址常量! 对于柔性数组的这个特点,很容易构造出变成结构体,如缓冲区,数据包等等, 其实柔性数组成员在实现跳跃表时有它特别的用法,在Redis的SDS数据结构中和跳跃表的实现上,也使用柔性数组成员。它的主要用途是为了满足需要变长度的结构体,为了解决使用数组时内存的冗余和数组的越界问题。 柔性数组解决引言的例子 //柔性数组struct soft_buffer{int len;char data[0];}; 数据结构大小 = sizeof(struct soft_buffer) = sizeof(int),这样的变长数组常用于网络通信中构造不定长数据包, 不会浪费空间浪费网络流量。 申请内存: if ((softbuffer = (struct soft_buffer )malloc(sizeof(struct soft_buffer) + sizeof(char) CUR_LENGTH)) != NULL){softbuffer->len = CUR_LENGTH;memcpy(softbuffer->data, "softbuffer test", CUR_LENGTH);printf("%d, %s\n", softbuffer->len, softbuffer->data);} 释放内存: free(softbuffer);softbuffer = NULL; 对比使用指针和柔性数组会发现,使用柔性数组的优点: 由于结构体使用指针地址不连续(两次 malloc),柔性数组地址连续,只需要一次 malloc,同样释放前者需要两次,后者可以一起释放。 在数据拷贝时,结构体使用指针时,必须拷贝它指向的内存,内存不连续会存在问题,柔性数组可以直接拷贝。 减少内存碎片,由于结构体的柔性数组和结构体成员的地址是连续的,即可一同申请内存,因此更大程度地避免了内存碎片。另外由于该成员本身不占结构体空间,因此,整体而言,比普通的数组成员占用空间要会稍微小点。 缺点:对结构体格式有要求,必要放在最后,不是唯一成员。 3 总结 在日常编程中,有时需要在结构体中存放一个长度是动态的字符串(也可能是其他数据类型),可以使用柔性数组,柔性数组是一种能够巧妙地解决数组内存的冗余和数组的越界问题一种方法。非常值得大家学习和借鉴。 推荐阅读: 专辑|Linux文章汇总 专辑|程序人生 专辑|C语言 我的知识小密圈 本篇文章为转载内容。原文链接:https://linus.blog.csdn.net/article/details/112645639。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-21 13:56:11
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Impala
...提供快速、实时的查询服务。它能够在Hadoop集群上运行,利用内存计算、多线程执行和列式存储等技术提高查询性能,并且支持与HDFS及Apache HBase等大数据存储系统集成,实现对结构化数据的高效处理。 列式存储 , 列式存储是相对于行式存储的一种数据存储格式,在这种模式下,数据表中的信息不是按行进行物理存储,而是按照列来组织和存储。在Impala中采用列式存储方式,意味着每种数据类型的所有值都存放在连续的存储区域中,这样在执行只涉及部分列的查询时,只需读取相关的列块即可,从而大大减少了I/O操作,显著提升了查询性能。 分区(Partitioning) , 在数据库管理或大数据分析中,分区是一种将大型表逻辑上划分为较小、更易管理的部分的方法。在Impala中,通过为表设置分区键,可以根据该键的值将数据分布到不同的物理位置。例如,可以按照日期范围对表进行分区,使得查询仅针对特定日期范围的数据变得更为高效,因为Impala只需要扫描相关分区的数据,而不是整个表。
2023-03-25 22:18:41
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凌波微步-t
Kibana
...示例: 虽然直接通过API创建可视化对象不是最常见的方式,但你可以通过Kibana的界面来设计你的可视化,并将其导出为JSON格式。下面是一个简单的示例,展示了如何通过API创建一个简单的柱状图: json POST /api/saved_objects/visualization { "attributes": { "title": "Sales by Category", "visState": "{\"title\":\"Sales by Category\",\"type\":\"histogram\",\"params\":{\"addTimeMarker\":false,\"addTooltip\":true,\"addLegend\":true,\"addTimeAxis\":true,\"addDistributionBands\":false,\"scale\":\"linear\",\"mode\":\"stacked\",\"times\":[],\"yAxis\":{},\"xAxis\":{},\"grid\":{},\"waterfall\":{} },\"aggs\":[{\"id\":\"1\",\"enabled\":true,\"type\":\"count\",\"schema\":\"metric\",\"params\":{} },{\"id\":\"2\",\"enabled\":true,\"type\":\"terms\",\"schema\":\"segment\",\"params\":{\"field\":\"category\",\"size\":5,\"order\":\"desc\",\"orderBy\":\"1\"} }],\"listeners\":{} }", "uiStateJSON": "{}", "description": "", "version": 1, "kibanaSavedObjectMeta": { "searchSourceJSON": "{\"index\":\"sales\",\"filter\":[],\"highlight\":{},\"query\":{\"query_string\":{\"query\":\"\",\"analyze_wildcard\":true} }}" } }, "references": [], "migrationVersion": {}, "updated_at": "2023-09-28T00:00:00.000Z" } 3. 思考与实践 在实际操作中,数据切片并不仅仅是简单的过滤和查询,它还涉及到如何有效地组织和呈现数据。这就得咱们不停地试各种招儿,比如说用聚合函数搞更复杂的统计分析,或者搬出机器学习算法来预测未来的走向。每一次尝试都可能带来新的发现,让数据背后的故事更加生动有趣。 4. 结语 数据切片是数据分析中不可或缺的一部分,它帮助我们在海量数据中寻找有价值的信息。Kibana这家伙可真不赖,简直就是个数据分析神器,有了它,我们实现目标简直易如反掌!希望本文能为你提供一些灵感和思路,让你在数据分析的路上越走越远! --- 以上就是本次关于如何在Kibana中实现数据切片的技术分享,希望能对你有所帮助。如果你有任何疑问或想了解更多内容,请随时留言讨论!
2024-10-28 15:42:51
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飞鸟与鱼
Sqoop
...数据量极大,而数据库服务器和Hadoop集群都无法有效应对10个并发任务的压力,那么性能将会受到影响。正确的做法呢,就是得瞅准实际情况,比如数据库的响应速度啊、网络环境是否顺畅、HDFS存储的情况咋样这些因素,然后灵活调整并发度,找到最合适的那个“甜蜜点”。 4. 性能调优策略 面对Sqoop并发度设置过高导致性能下降的情况,我们可以采取以下策略进行优化: - 合理评估并设置并发度:基于数据库和Hadoop集群的实际硬件配置和当前负载情况,逐步调整并发度,观察性能变化,找到最佳并发度阈值。 - 分批次导入/导出:对于超大规模数据迁移,可考虑采用分批次的方式,每次只迁移部分数据,减小单次任务的并发度。 - 使用中间缓存层:如果条件允许,可以在数据库和Hadoop集群间引入数据缓冲区(如Redis、Kafka等),缓解两者之间的直接交互压力。 5. 结论与思考 在Sqoop作业并发度的设置上,我们不能盲目追求“越多越好”,而是需要根据具体场景综合权衡。其实说白了,Sqoop性能优化这事可不简单,它牵扯到很多方面的东东。咱得在实际操作中不断摸爬滚打、尝试探索,既得把工具本身的运行原理整明白,又得瞅准整个系统架构和各个组件之间的默契配合,才能让这玩意儿的效能噌噌噌往上涨。只有这样,才能真正发挥出Sqoop应有的效能,实现高效稳定的数据迁移。
2023-06-03 23:04:14
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半夏微凉
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 我们不得不承认,python语言的迅速火爆,学习python的人越来越多,领域的就业竞争也越来越激烈。 我们都知道市面上有很多的python学习培训班,无论是线上的还是线下的,因为现在的社会发展速度非常快,加之今年疫情的影响,今年的就业形势非常严峻。在这样的情况下,很多人也就加入到了python的学习队伍中,同时也出现了许多培训机构。 但都说python的入门简单的,那我们还有必要去参加培训么?是不是自学就可以了呢? 针对个人而言,参加培训还是自学,我们可以从这几个方面去考虑。 一、时间是否充裕 要先衡量一下我们每天可以投入学习的时间,是2个小时还是6个小时。比如作为职场在职人士,你有正式的工作要忙,没有太多的时间去自学。再比如你是个全职宝妈想要自学,那一定不比在校学生或者单身没有家庭负担的人时间充裕。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 二、自己是否有自制力 当我们有了充分的学习时间,我们还需要衡量一下,自己是否有自制力,没有良好的学习环境,我们也只能三天打鱼两天晒网,自学并不会有太好的成效。 三、是否可以制定系统的学习计划 自学时,我们通常会进行一些书籍的购买和线上免费的课程。免费的课程一般也只有体验课程,不会系统全面地进行讲解。而只是看书,那些晦涩难懂的语言,无人解释,看起来估计和天书差不多了。 四、自学了如何进行实践 python是一个需要学习一项技能后,马上就进行操作的语言,只有亲自的实践才能更快的学习精华。实践的课题我们应该从哪些地方找呢? 如果以上都会成为你学习中的难点,那么我劝你最好还是去报个培训班来学习Python了。 幸运的是,我们身处信息时代,许多在线教育平台推出了由专业教师主讲的Python入门课程,注重实操,提升编程能力,自己动手就能写程序。最后,如果你的时间不是很紧张,并且又想快速的提高,最重要的是不怕吃苦,建议你可以联系维:762459510 ,那个真的很不错,很多人进步都很快,需要你不怕吃苦哦!大家可以去添加上看一下~ 写在最后,其实经过分析我们每个人心中也都有了答案,自学还是培训,首先需要确定自己的学习目标,是为了就业还是只是兴趣,时间是否充足。如果是想就业找工作,完全可以参加培训,培训最大的好处就是节省时间。节省时间最大的好处就是拥有比同龄人更多的竞争力,获得更多的机会。 自学的好处就是省钱,短期是节省了,损失了时间和机会。自学和培训对比,相同的起点和终点,同样能力的人付出的时间肯定不同。 如果是你,你会怎么选呢? 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/kj7762/article/details/119864246。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-01 23:27:10
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Linux
... Atlas自动备份服务(可选) 对于使用MongoDB云服务Atlas的用户,其内置了自动备份功能,只需在控制台设置好备份策略,系统就会按照设定的时间周期自动完成数据库的备份,无需手动干预。 3. 实战 结合cron定时任务实现自动化备份 (思考过程)为了保证备份的及时性与连续性,我们可以借助Linux的cron定时任务服务,每天、每周或每月定期执行备份任务。 (代码示例) bash 编辑crontab任务列表 crontab -e 添加以下定时任务,每天凌晨1点执行mongodump备份 0 1 mongodump --host localhost --port 27017 --db your_database_name --out /path/to/backup/$(date +\%Y-\%m-\%d) 保存并退出编辑器 以上示例中,我们设置了每日凌晨1点执行mongodump备份,并将备份文件保存在按日期命名的子目录下,便于后期管理和恢复。 4. 结语 备份策略的优化与完善 尽管我们已经掌握了MongoDB在Linux下的备份方法,但这只是万里长征的第一步。在实际操作时,咱们还要琢磨一下怎么把备份文件给压缩、加密了,再送到远程的地方存好,甚至要考虑只备份有变动的部分(增量备份)。而且,最好能整出一套全面的灾备方案,以备不时之需。总的来说,咱们对待数据库备份这事儿,就得像呵护自家压箱底的宝贝一样倍加小心。你想啊,数据这玩意儿的价值,那可是无价之宝,而备份呢,就是我们保护这个宝贝不丢的关键法宝,可得看重喽! (探讨性话术)亲爱的读者,你是否已开始构思自己项目的MongoDB备份方案?不妨分享你的见解和实践经验,让我们共同探讨如何更好地保护那些宝贵的数据资源。
2023-06-14 17:58:12
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寂静森林_
Go Iris
...T,这样就不用老依赖服务器来存东西,也能确认用户的身份了。 代码示例:生成JWT go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) func main() { app := iris.New() // 创建JWT中间件 jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", }) // 定义登录路由 app.Post("/login", jwtMiddleware.LoginHandler) // 使用JWT中间件保护路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 启动服务 app.Listen(":8080") } 2.2 OAuth2:授权的守护者 OAuth2是一个授权框架,允许第三方应用获得有限的访问权限,而不需要提供用户名和密码。通过OAuth2,用户可以授予应用程序访问他们资源的权限,而无需共享他们的凭据。 代码示例:OAuth2客户端授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" oauth2 "golang.org/x/oauth2" ) func main() { app := iris.New() // 配置OAuth2客户端 config := oauth2.Config{ ClientID: "your_client_id", ClientSecret: "your_client_secret", RedirectURL: "http://localhost:8080/callback", Endpoint: oauth2.Endpoint{ AuthURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/auth", TokenURL: "https://accounts.google.com/o/oauth2/token", }, Scopes: []string{"profile", "email"}, } // 登录路由 app.Get("/login", func(ctx iris.Context) { url := config.AuthCodeURL("state") ctx.Redirect(url) }) // 回调路由处理 app.Get("/callback", func(ctx iris.Context) { code := ctx.URLParam("code") token, err := config.Exchange(context.Background(), code) if err != nil { ctx.WriteString("Failed to exchange token: " + err.Error()) return } // 在这里处理token,例如保存到数据库或直接使用 }) app.Listen(":8080") } 3. 构建策略决策树 智能授权 现在,我们已经了解了JWT和OAuth2的基本概念及其在Iris框架中的应用。接下来,我们要聊聊怎么把这两样东西结合起来,搞出一棵基于策略的决策树,这样就能更聪明地做授权决定了。 3.1 策略决策树的概念 策略决策树是一种基于规则的系统,用于根据预定义的条件做出决策。在这个情况下,我们主要根据用户的JWT信息(比如他们的角色和权限)和OAuth2的授权状态来判断他们是否有权限访问某些特定的资源。换句话说,就是看看用户是不是有“资格”去看那些东西。 代码示例:基于JWT的角色授权 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" ) type MyCustomClaims struct { Role string json:"role" jwt.StandardClaims } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) // 保护需要特定角色才能访问的路由 app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) // 定义受保护的路由 app.Get("/admin", jwtMiddleware.AuthorizeRole("admin"), func(ctx iris.Context) { ctx.Writef("Welcome admin!") }) app.Listen(":8080") } 3.2 结合OAuth2与JWT的策略决策树 为了进一步增强安全性,我们可以将OAuth2的授权状态纳入策略决策树中。这意味着,不仅需要验证用户的JWT,还需要检查OAuth2授权的状态,以确保用户具有访问特定资源的权限。 代码示例:结合OAuth2与JWT的策略决策 go package main import ( "github.com/kataras/iris/v12" jwt "github.com/appleboy/gin-jwt/v2" "golang.org/x/oauth2" ) // 自定义的OAuth2授权检查函数 func checkOAuth2Authorization(token oauth2.Token) bool { // 这里可以根据实际情况添加更多的检查逻辑 return token.Valid() } func main() { app := iris.New() jwtMiddleware, _ := jwt.New(&jwt.GinJWTMiddleware{ Realm: "test zone", Key: []byte("secret key"), Timeout: time.Hour, MaxRefresh: time.Hour, IdentityKey: "id", IdentityHandler: func(c jwt.Manager, ctx iris.Context) (interface{}, error) { claims := jwt.ExtractClaims(ctx) role := claims["role"].(string) return &MyCustomClaims{Role: role}, nil }, }) app.Use(jwtMiddleware.MiddlewareFunc()) app.Get("/secure-resource", jwtMiddleware.AuthorizeRole("user"), func(ctx iris.Context) { // 获取当前请求的JWT令牌 token := jwtMiddleware.TokenFromRequest(ctx.Request()) // 检查OAuth2授权状态 if !checkOAuth2Authorization(token) { ctx.StatusCode(iris.StatusUnauthorized) ctx.Writef("Unauthorized access") return } ctx.Writef("Access granted to secure resource") }) app.Listen(":8080") } 4. 总结与展望 通过以上讨论和代码示例,我们看到了如何在Iris框架中有效地使用JWT和OAuth2来构建一个智能的授权决策系统。这不仅提高了应用的安全性,还增强了用户体验。以后啊,随着技术不断进步,咱们可以期待更多酷炫的新方法来简化这些流程,让认证和授权变得超级高效又方便。 希望这篇探索之旅对你有所帮助,也欢迎你加入讨论,分享你的见解和实践经验!
2024-11-07 15:57:06
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夜色朦胧
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 2.1.1 Linux 目录及文件的基本操作 一、pwd命令 Linux中用pwd命令来查看当前工作目录的完整路径。 在不确定当前位置时,就会用pwd来判定当前目录在文件系统内的确切位置 命令格式:pwd 【选项】 常用参数 :-P pwd -P 显示出实际路径。而非使用连接(link)路径 注意:选项-P 是大写的P,不要搞错。 使用pwd 显示了当前的路径 实例2. 使用pwd -P显示了返回连接的真实路径 二、cd命令 1.命令格式: cd【目录名】 2.命令功能: cd的命令作用是切换当前工作目录 参数以实例表示 实例1 切换工作目录到/opt/soft 实例2 切换工作目录至当前目录的上一级目录 实例3 返回前一个目录,至/opt/soft目录 实例4 切换工作目录到当前用户的家目录 三、ls命令 ls命令的含义是list显示目录与文件的信息。注意不加参数它显示除隐藏文件外的所有文件及目录的名字。 ls的格式 ls【选项】…【文件/目录】… 下面是常用的ls命令的应用 实例1 ls -l 以格式显示文件 这里显示的文件属性第一个字符‘-‘表示这是一个普通文件,第二个字段表示权限,第三个字段表示链接数,第四个字段表示所有者,第五个字段表示所属组,第六个字段表示文件大小,第七个字段表示时间,第八个地段表示文件名。 实例2 ls -a 查看包含以 . 开始的隐藏文件与目录信息 显示隐藏文件 实例3 ls-lh 以易读的格式显示文件的大小 以人性化更清晰的显示文件 实例4 ls– i 显示文件或目录的inode(i节点)编号 i节点可以看作是一个指向磁盘上该文件存储区的地址 四、touch 命令 touch命令可创建一个文件或者更改文件时间 实例1 touch a.txt 创建一个a.txt文件 一开始使用ls命令查看当前目录显示没有文件,然后使用touch命令创建了一个a.txt文件 实例2更改a.txt的时间 可以看到文件名没有改变,只有时间改变了 五、mkdir命令 mkdir命令可以创建一个目录 命令格式: mkdir 【选项】【文件名】 命令选项参数: -p : 递归创建目录 -v : 创建新目录显示信息 实例1 mkdir abc 创建一个空目录 实例2 mkdir -p test/test1 递归创建多个目录 实例3 mkdir-v hao 创建新目录显示信息 六、cp 命令 cp命令用来对一个或多个文件,目录进行拷贝 命令格式: cp【选项】【参数】 命令选项 -r 递归的复制子文件或子目录 -a 复制时保留源文档的所有属性(包括权限、时间等) 实例1 cp -a a.txt test 复制a.txt的所有属性复制到test 实例2 cp -r text /opt 复制text下的所有子文件到opt下 七、rm 命令 rm命令可以删除不需要的文件或者目录 命令格式 rm 【选项】【文件】 选项:-i 删除前,提示是否删除 -f 不提示,强制删除-r 递归删除,删除目录以及目录下的所有内容 实例1 rm -i a.txt删除a.txt 并显示提示 实例2 rm -f text 强制删除text 实例3 rm -r test 递归删除test下所有子文件 实例4 rm -rf hao 递归强制删除文件 八、mv命令 mv命令用来移动或者重命名文件或目录 实例1 mv a.txt b.txt 将a.txt改名为b.txt 实例2 mv b.txt /opt 将b.txt 移动到opt下 九、 find 命令 find命令用来搜索文件或目录 命令格式: find 【命令选项】【路径】【表达式选项】 命令选项: -empty 查找空白文件或目录 -group 按组查找 -name 按文档名称查找 -iname 按文档名称查找,且不区分大小写 -mtime 按修改时间查找 -size 按容量大小查找 -type 按文档类型查找,文件(f),目录(d),设备(b,c),链接(l)等 -user 按用户查找 -exec 对找到的档案执行特定的命令 -a 并且 -o 或者 查找当前目录下所有的普通文件 find ./ -type f 查找大于1mb的文件后列出文件的详细信息‘ find ./ -size +1M -exec ls – l {} ; 查找计算机中所有大于1mb的文件 find / -size +1M -a -type f 查找当前目录下名为hello.doc 的文档 find -name hello.doc 查找/root目录下所有名称以.log 结尾的文档 十、du命令 用来计算文件或目录的容量大小 命令格式: du 【选项】 【文件或目录】 命令选项: -h 人性化显示容量信息 -a 查看所有目录以及文件的容量信息 -s 仅显示总容量 实例1 du -h /opt 实例2 du -a /opt 实例3 du -s /opt 2.1.2查看文件内容 一、 cat 命令 cat命令用来查看文件内容 命令格式: cat 【选项】 【文件】 选项命令 -b 显示行号,空白行不显示行号 -n 显示行号,包含空白行 实例1. cat /opt/test 查看test里面的内容 实例2.cat -n /opt/test 显示行号 二、more命令和less命令 more命令可以分页查看文件内容,通过空格键查看下一页,q键则退出查看。 less命令也可以分页查看文件内容,空格是下一页,方向键可以上下翻页,q键退出查看 命令格式: more 【文件名】 用来查看指定文件 more -num 【文件名】 可以指定显示行数 less 【文件名】 查看指定文件 三、head 命令 head 命令可以查看文件头部内容,默认显示前10行 命令格式 head -6 【文件名】 显示的是文件前6行 head -n -6 【文件名】 显示除了最后6行最后的行 head -c 10 【文件名】显示前十个字节的数据 四、tail 命令 tail命令用来查看文件尾部内容,默认显示后10行 命令格式: tail -6 【文件名】 显示最后6行 tail -f 【文件名】即时显示文件中新写入的行 五、wc 命令 wc命令用来显示文件的行、单词与字节统计信息 命令格式: wc 【选项】【文件】 选项: -c 显示文件字节统计信息 -l 显示文件行数统计信息 -w 显示文件单词统计信息 实例1 依次显示文件的行数,单词数,字节数 实例2 使用-c选项显示文件的字节信息 实例3 使用-l 选项显示文件行数 实例4 使用-w选项显示文件单词个数 六、grep命令 grep命令用来查找关键字并打印匹配的值 命令格式: grep【选项】 匹配模式【文件】 选项: -i 查找时忽略大小写 -v 取反匹配 -w 匹配单词 –color 显示颜色 实例1 在test文件中过滤出包含a的行 实例2 过滤不包含a关键词的行 七、echo 命令 echo命令用来输出显示一行指定的字符串 实例1 显示一行普通的字符串 实例2 显示转义字符使用-e选项 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/Zenian_dada/article/details/88669234。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-16 19:29:49
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Sqoop
...骤3:重启Sqoop服务 最后,我们需要重启Sqoop服务以使新的配置生效。以下是一些常见的操作系统上启动和停止Sqoop服务的方法: Ubuntu/Linux: sudo service sqoop start sudo service sqoop stop CentOS/RHEL: sudo systemctl start sqoop.service sudo systemctl stop sqoop.service 四、总结 在本文中,我们介绍了如何配置Sqoop以使用SSL/TLS加密。你知道吗,就像给自家的保险箱装上密码锁一样,我们可以通过动手制作一个自签名的SSL证书,然后把它塞进Sqoop的配置文件里头。这样一来,就能像防护盾一样,把咱们的数据安全牢牢地守在中间人攻击的外面,让数据的安全性和隐私性蹭蹭地往上涨!虽然一开始可能会觉得有点烧脑,但仔细想想数据的价值,我们确实应该下点功夫,花些时间把这个事情搞定。毕竟,为了保护那些重要的数据,这点小麻烦又算得了什么呢? 当然,这只是基础的配置,如果我们需要更高级的保护,例如双重认证,我们还需要进行更多的设置。不管怎样,咱可得把数据安全当回事儿,要知道,数据可是咱们的宝贝疙瘩,价值连城的东西之一啊!
2023-10-06 10:27:40
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追梦人-t
MemCache
MemCache服务器的数据持久化问题探讨:数据丢失的挑战与解决方案 1. 引言 Memcached,这个我们熟悉的高性能、分布式内存对象缓存系统,在Web应用程序中扮演着关键角色,它能极大地提升动态Web应用的性能和可扩展性。不过,你知道吗?Memcached这家伙可纯粹是个临时记忆库,它并不支持数据长期存储这功能。也就是说,一旦服务器打了个盹(重启)或者撂挑子不干了(崩溃),那存放在它脑瓜子里的所有数据,就会瞬间蒸发得无影无踪。这就是咱们今天要重点唠一唠的话题——聊聊Memcached的数据丢失那些事儿。 2. Memcached的数据特性与潜在风险 (1)内存缓存与数据丢失 Memcached的设计初衷是提供临时性的高速数据访问服务,所有的数据都存储在内存中,而非硬盘上。这就意味着,如果突然出现个意外状况,比如系统崩溃啦,或者我们有意为之的重启操作,那内存里暂存的数据就无法原地待命了,会直接消失不见,这样一来,就难免会遇到数据丢失的麻烦喽。 python import memcache mc = memcache.Client(['localhost:11211'], debug=0) mc.set('key', 'value') 将数据存入Memcached 假设此时服务器突然宕机,'key'对应的'value'在重启后将不复存在 (2)业务场景下的影响 对于一些对数据实时性要求较高但又允许一定时间内数据短暂缺失的场景,如用户会话信息、热点新闻等,Memcached的数据丢失可能带来的影响相对有限。不过,在有些场景下,我们需要长期确保数据的一致性,比如你网购时的购物车信息、积分累计记录这些情况。万一这种数据丢失了,那可能就会影响你的使用体验,严重的话,甚至会引发一些让人头疼的业务逻辑问题。 3. 面对数据丢失的应对策略 (1)备份与恢复方案 虽然Memcached本身不具备数据持久化的功能,但我们可以通过其他方式间接实现数据的持久化。例如,可以定期将Memcached中的数据备份到数据库或其他持久化存储中: python 假设有一个从Memcached获取并持久化数据到MySQL的过程 def backup_to_mysql(): all_items = mc.get_multi(mc.keys()) for key, value in all_items.items(): save_to_mysql(key, value) 自定义保存到MySQL的函数 (2)组合使用Redis等具备持久化的缓存系统 另一个可行的方案是结合使用Redis等既具有高速缓存特性和又能持久化数据的系统。Redis不仅可以提供类似Memcached的内存缓存服务,还支持RDB和AOF两种持久化机制,能在一定程度上解决数据丢失的问题。 python import redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) r.set('key', 'value') 在Redis中设置键值对,即使服务器重启,数据也能通过持久化机制得以恢复 (3)架构层面优化 在大型分布式系统中,可以通过设计冗余和分布式存储策略来降低单点故障带来的影响。比如,我们可以像搭积木那样部署多个Memcached实例,然后用一致性哈希这类聪明的算法给它们分配工作量和切分数据块。这样不仅能确保整体负载均衡,还能保证每一份数据都有好几个备份,分别存放在不同的节点上,就像把鸡蛋放在不同的篮子里一样,安全又可靠。 4. 结语 人类视角的理解与思考 面对Memcached数据丢失的问题,开发者们不能止步于理解其原理,更应积极寻求有效的应对策略。这就像生活中我们对待易逝的事物,尽管明白“天下无不散之筵席”,但我们依然会拍照留念、撰写日记,以期留住美好瞬间。同样,在我们使用Memcached这玩意儿的时候,也得充分了解它的脾性,借助一些巧妙的技术手段和设计架构,让数据既能痛快地享受高速缓存带来的速度福利,又能机智地避开数据丢失的坑。只有这样,我们的系统才能在效率与可靠性之间取得最佳平衡,更好地服务于业务需求。
2023-05-22 18:41:39
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月影清风
Apache Lucene
...布式搜索,可以在多台服务器上分片存储索引,从而实现横向扩展,有效应对高并发访问的压力。在实际应用中,某知名电商平台通过引入Solr和优化索引并发控制策略,实现了搜索响应时间缩短30%以上,用户体验得到了明显提升。 除了技术层面的优化,该文章还强调了运维管理和系统监控的重要性。例如,通过Prometheus和Grafana构建监控体系,可以实时跟踪Solr集群的状态,及时发现潜在问题并进行调优。同时,定期进行性能测试和压力测试,也是确保系统稳定运行的关键步骤。 总之,随着企业对数据处理能力的要求不断提高,Apache Lucene及其相关技术的应用前景十分广阔。通过不断优化并发控制策略和运维管理,可以显著提升系统的搜索性能和用户体验,为企业创造更大的商业价值。
2024-11-03 16:12:51
115
笑傲江湖
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 标签:FFT Description 我的室友最近喜欢上了一个可爱的小女生。马上就要到她的生日了,他决定买一对情侣手 环,一个留给自己,一个送给她。每个手环上各有 n 个装饰物,并且每个装饰物都有一定的亮度。但是在她生日的前一天,我的室友突然发现他好像拿错了一个手环,而且已经没时间去更换它了!他只能使用一种特殊的方法,将其中一个手环中所有装饰物的亮度增加一个相同的自然数 c(即非负整数)。并且由于这个手环是一个圆,可以以任意的角度旋转它,但是由于上面 装饰物的方向是固定的,所以手环不能翻转。需要在经过亮度改造和旋转之后,使得两个手环的差异值最小。在将两个手环旋转且装饰物对齐了之后,从对齐的某个位置开始逆时针方向对装饰物编号 1,2,…,n,其中 n 为每个手环的装饰物个数,第 1 个手环的 i 号位置装饰物亮度为 xi,第 2 个手 环的 i 号位置装饰物亮度为 yi,两个手环之间的差异值为(参见输入输出样例和样例解释): ∑ni=1(xi−yi)2∑i=1n(xi−yi)2 麻烦你帮他计算一下,进行调整(亮度改造和旋转),使得两个手环之间的差异值最小, 这个最小值是多少呢? Input 输入数据的第一行有两个数n, m,代表每条手环的装饰物的数量为n,每个装饰物的初始 亮度小于等于m。 接下来两行,每行各有n个数,分别代表第一条手环和第二条手环上从某个位置开始逆时 针方向上各装饰物的亮度。 1≤n≤50000, 1≤m≤100, 1≤ai≤m Output 输出一个数,表示两个手环能产生的最小差异值。 注意在将手环改造之后,装饰物的亮度 可以大于 m。 不妨设第一个手环为S,第二个手环为T,则题意变为求∑(Si−Ti+k+C)2∑(Si−Ti+k+C)2 的最小值 我们将上式展开,可以得到 ∑(S2i+T2i+k+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k)∑(Si2+Ti+k2+C2+2∗C(Si−Ti+k)−2∗SiTi+k) 进一步得到 ∑S2i+∑T2i+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k∑Si2+∑Ti2+n∗C2+2∗c∗∑(Si−Ti)−2∗∑SiTi+k 先抛开CC 不看,我们发现只有∑SiTi+k ∑ S i T i + k 不是常数 如何求∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值呢?标准套路:将T数组反转,求出S与T的卷积,不难发现,∑SiTi+k∑SiTi+k 对应每一个k的取值,都是卷积中两个相差n次的项的系数之和,这里可以用FFT,将复杂度降到O(nlogn)。 求完∑SiTi+k∑SiTi+k 最大值后,我们发现只有关于C的二次项与一次项,直接用二次函数求最值的方法即可,注意C只能为整数。 /Problem: 4827User: P1atformLanguage: C++Result: AcceptedTime:592 msMemory:9108 kb/include<cstdio>include<algorithm>include<cstring>include<iostream>include<cmath>define N 200000define INF 1000000000define pi acos(-1.0)using namespace std;typedef long long ll;ll n,m,M,p=0ll,q=0ll,z=0ll,ans=INF,r[N+50],x,l;struct com{double x,y;inline com operator +(com b){com ret;ret.x=x+b.x,ret.y=y+b.y;return ret;}inline com operator -(com b){com ret;ret.x=x-b.x,ret.y=y-b.y;return ret;}inline com operator (com b){com ret;ret.x=xb.x-yb.y,ret.y=xb.y+yb.x;return ret;} }s[N+50],t[N+50]; template<class _T> inline void read(_T &x){x=0;char ch=getchar();int f=0;while (!isdigit(ch)) {if (ch=='-') f=1;ch=getchar();}while (isdigit(ch)) x=(x<<3)+(x<<1)+ch-'0',ch=getchar();if (f) x=-x; } inline void fft(com a[],int k){for (int i=1;i<n;i++) if (i<r[i]) swap(a[i],a[r[i]]);for (int i=1;i<n;i<<=1){com w,wn,X,Y;wn.x=cos(pi/i),wn.y=ksin(pi/i);for (int j=0;j<n;j+=(i<<1)){w.x=1,w.y=0;for (int _=0;_<i;_++,w=wwn){X=a[j+_],Y=wa[j+_+i];a[j+_]=X+Y,a[j+_+i]=X-Y;} } }if (k==-1) for (int i=0;i<n;i++) a[i].x/=n;}int main(){read(n),n--,read(M),memset(s,0,sizeof(s)),memset(t,0,sizeof(t));for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q+=x,s[i].x=x;for (int i=0;i<=n;i++) read(x),p+=xx,q-=x,t[n-i].x=x;for (m=2n,n=1;n<=m;n<<=1) l++;for (int i=1;i<n;i++) r[i]=(r[i>>1]>>1)|((i&1)<<(l-1));fft(s,1),fft(t,1);for (int i=0;i<=n;i++) s[i]=s[i]t[i];fft(s,-1),n=m/2,z=(ll)(s[n].x+0.5);for (int i=1;i<=n;i++) z=max(z,(ll)(s[i-1].x+0.5)+(ll)(s[i+n].x+0.5));for (int i=-M;i<=M;i++) ans=min(ans,p-2z+i((n+1)i+2q));printf("%lld\n",ans);} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/P1atform/article/details/79324409。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-20 17:51:37
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2024-01-26 12:24:26
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...,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。 什么是LCA? 话不多说,同志们先来康康LCA是什么东西.(逃 LCA“光辉”是印度斯坦航空公司(HAL)为满足印度空军需要研制的单座单发轻型全天候超音速战斗攻击机,主要任务是争夺制空权、近距支援,是印度自行研制的第一种高性能战斗机。------摘自百度百科 当然,同志们认识的LCA可不是那个 研制了三十年的 烂玩意. 在信息学竞赛中,LCA指的是"Lowest Common Ancestors",即"最近公共祖先".算法目的是在一颗有根树中,求出结点\(x\)和\(y\)最近的公共祖先. 那么什么是最近的公共祖先呢?斯大林格勒的拖拉机工人们给出了这样一幅图: 首先我们得理解祖先的概念.对与任意一个树上的结点,与它有亲缘关系,且深度比它小的结点都是它的祖先. 在这幅图中,3号结点的祖先为2和1,6号结点的祖先为5和1,所以它们有公共的祖先1,所以说3和6的LCA为1. 再举一个例子,3结点的祖先为2和1,4号结点的祖先为2和1,它们有公共祖先2和1,但是2是距离它们最近的祖先,所以说3和4的LCA为2. 怎样 建设 求出LCA? 求LCA一般可用到倍增,Tarjan(不是用于缩点那个Tarjan)这两种算法,在这里一一讲解. 倍增版LCA 主体思想(请勿联想到某金姓领导人) 倍增是一种二进制拆分的思想,其已广泛应用于ST表,求解LCA等算法,为我国生产力的发展,推进共产主义的早日实现做出了巨大贡献. 实现方式 类比ST表的实现方式,同志们可以设\(path[i][j]\)为结点i向上跳\(2^j\)后到达的结点.显然,\(path[i][0]\)就是\(i\)结点的父亲. 那么如何进行二进制拆分呢?显然,\(path[i][j-1]\)向上再跳\(2^{j-1}\)次后到达的结点就是\(path[i][j]\). 于是同志们可以这样预处理: path[i][j]=path[f[i][j-1]][j-1]; 意为:\(i\)号结点向上跳\(2^j\)个长度到达的结点,等于\(i\)号结点向上跳\(2^{j-1}\)个结点到达的结点再向上跳\(2^{j-1}\)个结点. 然后将两个结点提至同一深度,不断地向上跳即可求出它们的LCA. 建设 求出LCA的具体步骤 进行预处理. 把结点x和y调整至同一高度. 将结点x和y同时向上调整,保持深度一致且二点不相会.具体地说,就是将\(x\)和\(y\)以此向上走\(k\)=\(2^{logn}\),...,\(2^1\),\(2^0\)步,如果\(path[x][k]\)!=\(path[y][k]\)(即两点还未相会),就令\(x\)=\(path[x][k]\),\(y\)=\(path[y][k]\). 这时\(x\)与\(y\)只差一步就相会了,返回\(path[x][0]\),即\(x\)的父亲,即为\(x\)和\(y\)的LCA. 该算法的时间复杂度为\(O(log2(Depth))\) 模板题 代码: include<cstdio>include<cstring>include<algorithm>include<iomanip>include<vector>using namespace std;struct edge{int next,to;}e[1000010];int n,m,s,size;int head[500010],depth[500010],path[500010][51];void EdgeAdd(int,int);int LCA(int,int);void DFS(int,int);int main(){memset(head,-1,sizeof(head));scanf("%d%d%d",&n,&m,&s);for(int _=1;_<=n-1;_++){int father,son;scanf("%d%d",&father,&son);EdgeAdd(father,son);EdgeAdd(son,father);}DFS(s,0);for(int _=1;_<=m;_++){int a,b;scanf("%d%d",&a,&b);printf("%d\n",LCA(a,b));}return 0;}void EdgeAdd(int from,int to){e[++size].to=to;e[size].next=head[from];head[from]=size;}void DFS(int from,int father){depth[from]=depth[father]+1;path[from][0]=father;for(int _=1;(1<<_)<=depth[from];_++){path[from][_]=path[path[from][_-1]][_-1];}for(int _=head[from];_!=-1;_=e[_].next){int to=e[_].to;if(to!=father){DFS(to,from);} }}int LCA(int a,int b){if(depth[a]>depth[b]){swap(a,b);}for(int _=20;_>=0;_--){if(depth[a]<=depth[b]-(1<<_)){b=path[b][_];} }if(a==b){return a;}for(int _=20;_>=0;_--){if(path[a][_]==path[b][_]){continue;}else{a=path[a][_];b=path[b][_];} }return path[a][0];} Tarjan版LCA Tarjan版的LCA是离线的,而上文介绍的倍增版LCA是在线的,所以说如果不是直接输出LCA的话,需要一个数组来记录它. 主体思想 从根结点遍历这棵树,遍历到每个结点并使用并查集记录父子关系. 实现方式 用并查集记录父子关系,将遍历过的点合并为一颗树. 若两个结点\(x\),\(y\)分别位于结点\(a\)的左右子树中,那么结点\(a\)就为\(x\)与\(y\)的LCA. 考虑到该结点本身就是自己的LCA的情况,做出如下修改: 若\(a\)是\(x\)和\(y\)的祖先之一,且\(x\)和\(y\)分别在\(a\)的左右子树中,那么\(a\)便是\(x\)和\(y\)的LCA. 这个定理便是Tarjan版LCA的实现基础. 具体步骤 当遍历到一个结点\(x\)时,有以下步骤: 把这个结点标记为已访问. 遍历这个结点的子结点\(y\),并在回溯时用并查集合并\(x\)和\(y\). 遍历与当前结点有查询关系的结点\(z\),如果\(z\)已被访问,则它们的LCA就为\(find(z)\). 需要同志们注意的是,存查询关系的时候是要双向存储的. 该算法的时间复杂度为\(O(n+m)\) Tarjan版的LCA很少用到,但为了方便理解,这里引用了参考文献2里的代码,望原博主不要介意. 代码: include<bits/stdc++.h>using namespace std;int n,k,q,v[100000];map<pair<int,int>,int> ans;//存答案int t[100000][10],top[100000];//存储查询关系struct node{int l,r;};node s[100000];/并查集/int fa[100000];void reset(){for (int i=1;i<=n;i++){fa[i]=i;} }int getfa(int x){return fa[x]==x?x:getfa(fa[x]);}void marge(int x,int y){fa[getfa(y)]=getfa(x);}/------/void tarjan(int x){v[x]=1;//标记已访问node p=s[x];//获取当前结点结构体if (p.l!=-1){tarjan(p.l);marge(x,p.l);}if (p.r!=-1){tarjan(p.r);marge(x,p.r);}//分别对l和r结点进行操作for (int i=1;i<=top[x];i++){if (v[t[x][i]]){cout<<getfa(t[x][i])<<endl;}//输出} }int main(){cin>>n>>q;for (int i=1;i<=n;i++){cin>>s[i].l>>s[i].r;}for (int i=1;i<=q;i++){int a,b;cin>>a>>b;t[a][++top[a]]=b;//存储查询关系t[b][++top[b]]=a;}reset();//初始化并查集tarjan(1);//tarjan 求 LCA} 参考文献 参考文献1 参考文献2 参考文献3 转载于:https://www.cnblogs.com/Lemir3/p/11112663.html 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_30736301/article/details/96105162。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-02-09 23:03:55
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