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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_
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2023-06-16 19:29:49
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2023-01-27 19:34:15
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Superset
...发和部署方式,强调微服务、容器化、持续集成/持续部署(CI/CD)等技术实践。Superset在升级过程中强化与云原生架构的兼容性,意味着它能更好地适应分布式、弹性伸缩的云环境,提供更加稳定、高效的服务。 全局过滤器 , 全局过滤器是Superset中的一项交互功能,允许用户在一个统一的位置设置筛选条件,进而影响整个仪表盘上所有关联的数据图表。这意味着用户可以快速调整视角,从不同维度探索数据,提高数据分析的效率和深度。 自然语言处理(NLP)查询功能 , 自然语言处理是计算机科学领域的一个分支,用于理解和生成人类语言。在BI工具如Tableau和Power BI中应用的NLP查询功能,则是指用户可以通过输入日常对话式的语句来查询和分析数据,降低非技术人员使用数据可视化工具的技术门槛,实现更为人性化和便捷的数据交互体验。 WCAG 2.1标准 , WCAG(Web Content Accessibility Guidelines,网页内容可访问性指南)是由万维网联盟(W3C)制定的一系列指导原则,旨在确保残障人士也能无障碍地访问和使用网络内容。WCAG 2.1是其最新版本,对包括移动设备在内的各类互联网产品提出了更高的无障碍设计要求,微软等公司在BI工具中努力遵循这一标准,目的是让视力障碍、行动不便等各种特殊需求的用户群体都能够平等地获取和利用数据可视化工具提供的信息。
2023-09-02 09:45:15
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蝶舞花间
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2023-01-20 17:51:37
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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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Apache Atlas
...tlas的技术来强化内部数据治理机制,以确保符合GDPR(欧洲通用数据保护条例)等国际法规要求。 同时,随着云计算、物联网技术的发展,数据来源更加多元化且流动频繁,如何实现跨系统、跨平台的数据全生命周期管理成为业界关注焦点。Apache Atlas的标签化管理和策略引擎功能恰恰能够解决这一痛点,帮助企业构建适应新时代需求的数据治理体系。 不仅如此,《哈佛商业评论》近期的一篇文章中指出,在未来的企业竞争中,数据合规性将成为核心竞争力之一。拥有强大而灵活的数据治理工具,如Apache Atlas,将有助于企业在严守合规底线的同时,最大限度地挖掘数据价值,推动业务创新与发展。 综上所述,Apache Atlas不仅是一个技术解决方案,更是企业应对复杂数据环境挑战,确保合规运营的重要战略武器。紧跟时代步伐,深入了解并有效利用此类工具,对于任何致力于长远发展的现代企业来说都具有重大意义。
2023-11-04 16:16:43
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诗和远方
Logstash
...件。 二、错误类型与影响 1. 配置语法错误 不正确的JSON语法会导致Logstash无法解析配置文件,从而无法启动或运行。 2. 过滤规则错误 错误的过滤逻辑可能导致重要信息丢失或误报,影响数据分析的准确性。 3. 目标配置问题 错误的目标配置(如日志存储位置或传输协议)可能导致数据无法正确传递或存储。 4. 性能瓶颈 配置不当可能导致资源消耗过大,影响系统性能或稳定性。 三、案例分析 数据审计失败的场景 假设我们正在审计一家电商公司的用户购买行为数据,目的是识别异常交易模式。配置了如下Logstash管道: json input { beats { port => 5044 } } filter { grok { match => { "message" => "%{TIMESTAMP_ISO8601:time} %{SPACE} %{NUMBER:amount} %{SPACE} %{IPORHOST:host}" } } mutate { rename => { "amount" => "transactionAmount" } add_field => { "category" => "purchase" } } } output { elasticsearch { hosts => ["localhost:9200"] index => "purchase_data-%{+YYYY.MM.dd}" } } 在这段配置中,如果elasticsearch输出配置错误,例如将hosts配置为无效的URL或端口,那么数据将无法被正确地存储到Elasticsearch中,导致审计数据缺失。 四、避免错误的策略 1. 详细阅读文档 了解每个插件的使用方法和限制,避免常见的配置陷阱。 2. 单元测试 在部署前,对Logstash配置进行单元测试,确保所有组件都能按预期工作。 3. 代码审查 让团队成员进行代码审查,可以发现潜在的错误和优化点。 4. 使用模板和最佳实践 借鉴社区中成熟的配置模板和最佳实践,减少自定义配置时的试错成本。 5. 持续监控 部署后,持续监控Logstash的日志和系统性能,及时发现并修复可能出现的问题。 五、总结与展望 通过深入理解Logstash的工作原理和常见错误,我们可以更加有效地利用这一工具,确保数据审计流程的顺利进行。嘿,兄弟!听好了,你得记着,犯错不是啥坏事,那可是咱成长的阶梯。每次摔一跤,都是咱向成功迈进一步的机会。咱们就踏踏实实多练练手,不断调整,优化策略。这样,咱就能打造出让人心头一亮的实时数据处理系统,既高效又稳当,让别人羡慕去吧!哎呀,随着科技这艘大船的航行,未来的Logstash就像个超级多功能的瑞士军刀,越来越厉害了!它能干的事儿越来越多,改进也是一波接一波的,简直就是我们的得力助手,帮咱们轻松搞定大数据这滩浑水,让数据处理变得更简单,更高效!想象一下,未来,它能像魔术师一样,把复杂的数据问题变个无影无踪,咱们只需要坐享其成,享受数据分析的乐趣就好了!是不是超期待的?让我们一起期待Logstash在未来发挥更大的作用,推动数据驱动决策的进程。
2024-09-15 16:15:13
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笑傲江湖
c++
...于在程序运行时观察其内部状态,包括变量值、执行路径等。 - 断点:在代码中设置的标记,当程序执行到该点时会暂停,允许我们检查当前状态。 - 单步执行:逐行执行程序,以便仔细观察每一步的变化。 - 条件断点:在满足特定条件时触发断点。 第二部分:配置与启动调试器 假设你已经安装了支持 C++ 的调试器,如 GDB(GNU Debugger)。哎呀,小伙伴们!在咱们动手调bug之前,得先确保咱们的项目已经乖乖地被编译了,对吧?而且呢,咱们的调试神器得能认出这个项目才行!这样子,咱们才能顺利地找到那些藏在代码里的小秘密,对不对?别忘了,准备工作做好了,调试起来才更顺畅嘛! cpp include int main() { int x = 5; if (x > 10) { std::cout << "x is greater than 10" << std::endl; } else { std::cout << "x is not greater than 10" << std::endl; } return 0; } 第三部分:设置断点并执行调试 打开你的调试器,加载项目。哎呀,兄弟,找找看,在编辑器里,你得瞄准那个 if 语句的起始位置,记得要轻轻点一下左边。瞧见没?那边有个小红点,对,就是它!这就说明你成功地设了个断点,可以慢慢享受代码跳动的乐趣啦。 现在,启动调试器,程序将在断点处暂停。通过单步执行功能,你可以逐行检查代码的执行情况。在 if 语句执行前暂停,你可以观察到变量 x 的值为 5,从而理解程序的执行逻辑。 第四部分:利用条件断点进行深入分析 假设你怀疑某个条件分支的执行路径存在问题。可以设置条件断点,仅在特定条件下触发: cpp include int main() { int x = 5; if (x > 10) { std::cout << "x is greater than 10" << std::endl; } else { std::cout << "x is not greater than 10" << std::endl; } return 0; } 设置条件断点时,在断点上右击选择“设置条件”,输入 x > 10。现在,程序只有在 x 大于 10 时才会到达这个断点。 第五部分:调试多线程程序 对于 C++ 中的多线程应用,调试变得更加复杂。GDB 提供了 thread 命令来管理线程: cpp include include void thread_function() { std::cout << "Thread executing" << std::endl; } int main() { std::thread t(thread_function); t.join(); return 0; } 在调试时,你可以使用 thread 命令查看当前活跃的线程,或者使用 bt(backtrace)命令获取调用堆栈信息。 第六部分:调试异常处理 C++ 异常处理是调试的重点之一。通过设置断点在 try 块的开始,你可以检查异常是否被正确捕获,并分析异常信息。 cpp include include void throw_exception() { throw std::runtime_error("An error occurred"); } int main() { try { throw_exception(); } catch (const std::exception& e) { std::cerr << "Caught exception: " << e.what() << std::endl; } return 0; } 结语 调试是编程旅程中不可或缺的部分,它不仅帮助我们发现并解决问题,还促进了对代码更深入的理解。随着经验的积累,你将能够更高效地使用调试器,解决更复杂的程序问题。嘿,兄弟!记住啊,每次你去调试程序的时候,那都是你提升技能、长见识的绝佳时机。别怕犯错,知道为啥吗?因为每次你摔个大跟头,其实就是在为成功铺路呢!所以啊,大胆地去试错吧,失败了就当是交学费了,下回就能做得更好!加油,程序员!
2024-10-06 15:36:27
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雪域高原
NodeJS
构建微服务架构:Node.js 的实践之旅 1. 引言 在现代软件开发领域,微服务架构因其解耦、灵活扩展和高效运维的特性而备受推崇。嘿,你知道吗?Node.js这家伙,它有个绝活儿,就是那个异步非阻塞I/O模型,加上事件驱动的机制,真是个性能小旋风,在搭建微服务架构时,表现得那叫一个亮眼,有着不可替代的独特优势!本文将带您深入探讨如何利用 Node.js 实现微服务,并通过具体的代码示例来帮助您理解并掌握这一过程。 2. Node.js 与微服务架构的契合点 Node.js 的轻量级和高性能使其成为实现微服务的理想选择。它的设计采用了单线程和事件循环模式,这意味着每个服务能够超级高效地同时应对大批量的请求,就像是一个技艺高超的小哥在忙碌的餐厅里轻松处理众多点单一样。这种机制特别适合搭建那种独立部署、只专心干一件事的微服务模块,让它们各司其职,把单一业务功能发挥到极致。此外,Node.js 生态系统中的大量库和框架(如Express、Koa等)也为快速搭建微服务提供了便利。 3. 利用 Node.js 创建微服务实例 下面我们将通过一个简单的 Node.js 微服务创建示例来演示其实现过程: javascript // 引入 express 框架 const express = require('express'); const app = express(); // 定义一个用户服务接口 app.get('/users', (req, res) => { // 假设我们从数据库获取用户列表 const users = [ { id: 1, name: 'Alice' }, { id: 2, name: 'Bob' } ]; res.json(users); }); // 启动微服务并监听指定端口 app.listen(3000, () => { console.log('User service is running on port 3000...'); }); 上述代码中,我们创建了一个简单的基于 Express 的微服务,它提供了一个获取用户列表的接口。这个啊,其实就是个入门级的小栗子。在真实的项目场景里,这个服务可能会跟数据库或者其他服务“打交道”,从它们那里拿到需要的数据。然后,它会通过API Gateway这位“中间人”,对外提供一个统一的服务接口,让其他应用可以方便地和它互动交流。 4. 微服务间通信 使用gRPC或HTTP 在微服务架构下,各个服务间的通信至关重要。Node.js 支持多种通信方式,例如 gRPC 和 HTTP。以下是一个使用 HTTP 进行微服务间通信的例子: javascript // 在另一个服务中调用上述用户服务 const axios = require('axios'); app.get('/orders/:userId', async (req, res) => { try { const response = await axios.get(http://user-service:3000/users/${req.params.userId}); const user = response.data; // 假设我们从订单服务获取用户的订单信息 const orders = getOrdersFromDatabase(user.id); res.json(orders); } catch (error) { res.status(500).json({ error: 'Failed to fetch user data' }); } }); 在这个例子中,我们的“订单服务”通过HTTP客户端向“用户服务”发起请求,获取特定用户的详细信息,然后根据用户ID查询订单数据。 5. 总结与思考 利用 Node.js 构建微服务架构,我们可以享受到其带来的快速响应、高并发处理能力以及丰富的生态系统支持。不过呢,每种技术都有它最适合施展拳脚的地方和需要面对的挑战。比如说,当碰到那些特别消耗CPU的任务时,Node.js可能就不是最理想的解决方案了。所以在实际操作中,咱们得瞅准具体的业务需求和技术特性,小心翼翼地掂量一下,看怎样才能恰到好处地用 Node.js 来构建一个既结实又高效的微服务架构。就像是做菜一样,要根据食材和口味来精心调配,才能炒出一盘色香味俱全的好菜。同时,随着我们提供的服务越来越多,咱们不得不面对一些额外的挑战,比如怎么管理好这些服务、如何进行有效的监控、出错了怎么快速恢复这类问题。这些问题就像是我们搭建积木过程中的隐藏关卡,需要我们在构建和完善服务体系的过程中,不断去摸索、去改进、去优化,让整个系统更健壮、更稳定。
2023-02-11 11:17:08
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风轻云淡
Apache Atlas
... Atlas,来强化内部数据管理和合规性建设。 进一步了解,Apache Atlas不仅支持自定义数据脱敏策略,还具备全面的数据血缘分析和分类能力,帮助企业更有效地识别敏感数据源头,精准定位风险点。此外,业界专家建议,企业在实施数据脱敏策略时,还需紧密结合业务需求,兼顾数据可用性和安全性,确保脱敏后的数据能满足内部分析、机器学习等应用场景的需求,同时避免因过度脱敏导致的信息价值丧失。 值得注意的是,Apache Atlas正持续更新其功能以适应快速变化的数据安全需求,如增强与大数据生态系统的集成,支持更多种类的数据源和脱敏算法。近日,Apache软件基金会宣布了Atlas项目的新一轮升级计划,其中就包括对实时数据流脱敏处理的支持,这一突破将进一步提升企业在大规模数据处理场景下的数据安全保障能力。 因此,深入研究和实践Apache Atlas等数据脱敏工具,既是对现行法规的响应,也是对未来数据安全挑战的前瞻准备。通过合理运用数据脱敏技术,企业能在保障数据安全的前提下充分挖掘数据价值,从而赢得市场竞争优势,建立可持续发展的信任资本。同时,相关监管机构和行业组织也在积极推动数据脱敏技术的标准制定和最佳实践分享,为企业提供更清晰的指导路径。
2024-03-26 11:34:39
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桃李春风一杯酒-t
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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。 Java中的元组Tuple 文章目录 Java中的元组Tuple 1. 概念 2. 使用 2.1 依赖Jar包 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 2.2.2 自定义工具类 2.2.3 示例代码 1. 概念 Java中的Tuple是一种数据结构,可存放多个元素,每个元素的数据类型可不同。Tuple与List集合类似,但是不同的是,List集合只能存储一种数据类型,而Tuple可存储多种数据类型。 可能你会说,Object类型的List实际也是可以存储多种类型的啊?但是在创建List的时候,需要指定元素数据类型,也就是只能指定为Object类型,获取的元素类型就是Object,如有需要则要进行强转。而Tuple在创建的时候,则可以直接指定多个元素数据类型。 Tuple具体是怎么的数据结构呢? 元组(tuple)是关系数据库中的基本概念,关系是一张表,表中的每行(即数据库中的每条记录)就是一个元组,每列就是一个属性。 在二维表里,元组也称为行。 以上是百度百科中的"元组"概念,我们将一个元组理解为数据表中的一行,而一行中每个字段的类型是可以不同的。这样我们就可以简单理解Java中的Tuple数据结构了。 2. 使用 2.1 依赖Jar包 Maven坐标如下: <dependency><groupId>org.javatuples</groupId><artifactId>javatuples</artifactId><version>1.2</version></dependency> 引入相关依赖后,可以看出jar包中的结构很简单,其中的类主要是tuple基础类、扩展的一元组、二元组…十元组,以及键值对元组;接口的作用是提供【获取创建各元组时传入参数值】的方法。 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 以下以三元组为例,部分源码如下: package org.javatuples;import java.util.Collection;import java.util.Iterator;import org.javatuples.valueintf.IValue0;import org.javatuples.valueintf.IValue1;import org.javatuples.valueintf.IValue2;/ <p> A tuple of three elements. </p> @since 1.0 @author Daniel Fernández/public final class Triplet<A,B,C> extends Tupleimplements IValue0<A>,IValue1<B>,IValue2<C> {private static final long serialVersionUID = -1877265551599483740L;private static final int SIZE = 3;private final A val0;private final B val1;private final C val2;public static <A,B,C> Triplet<A,B,C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return new Triplet<A,B,C>(value0,value1,value2);} 我们一般调用静态方法with,传入元组数据,创建一个元组。当然了,也可以通过有参构造、数组Array、集合Collection、迭代器Iterator来创建一个元组,直接调用相应方法即可。 但是,我们可能记不住各元组对象的名称(Unit、Pair、Triplet、Quartet、Quintet、Sextet、Septet、Octet、Ennead、Decade),还要背下单词…因此,我们可以自定义一个工具类,提供公共方法,根据传入的参数个数,返回不同的元组对象。 2.2.2 自定义工具类 package com.superchen.demo.utils;import org.javatuples.Decade;import org.javatuples.Ennead;import org.javatuples.Octet;import org.javatuples.Pair;import org.javatuples.Quartet;import org.javatuples.Quintet;import org.javatuples.Septet;import org.javatuples.Sextet;import org.javatuples.Triplet;import org.javatuples.Unit;/ ClassName: TupleUtils Function: <p> Tuple helper to create numerous items of tuple. the maximum is 10. if you want to create tuple which elements count more than 10, a new class would be a better choice. if you don't want to new a class, just extends the class {@link org.javatuples.Tuple} and do your own implemention. </p> date: 2019/9/2 16:16 @version 1.0.0 @author Chavaer @since JDK 1.8/public class TupleUtils{/ <p>Create a tuple of one element.</p> @param value0 @param <A> @return a tuple of one element/public static <A> Unit<A> with(final A value0) {return Unit.with(value0);}/ <p>Create a tuple of two elements.</p> @param value0 @param value1 @param <A> @param <B> @return a tuple of two elements/public static <A, B> Pair<A, B> with(final A value0, final B value1) {return Pair.with(value0, value1);}/ <p>Create a tuple of three elements.</p> @param value0 @param value1 @param value2 @param <A> @param <B> @param <C> @return a tuple of three elements/public static <A, B, C> Triplet<A, B, C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return Triplet.with(value0, value1, value2);} } 以上的TupleUtils中提供了with的重载方法,调用时根据传入的参数值个数,返回对应的元组对象。 2.2.3 示例代码 若有需求: 现有pojo类Student、Teacher、Programmer,需要存储pojo类的字节码文件、对应数据库表的主键名称、对应数据库表的毕业院校字段名称,传到后层用于组装sql。 可以再定义一个对象类,但是如果还要再添加条件字段的话,又得重新定义…所以我们这里直接使用元组Tuple实现。 public class TupleTest {public static void main(String[] args) {List<Triplet<Class, String, String>> roleList = new ArrayList<Triplet<Class, String, String>>();/三元组,存储数据:对应实体类字节码文件、数据表主键名称、数据表毕业院校字段名称/Triplet<Class, String, String> studentTriplet = TupleUtils.with(Student.class, "sid", "graduate");Triplet<Class, String, String> teacherTriplet = TupleUtils.with(Teacher.class, "tid", "graduate");Triplet<Class, String, String> programmerTriplet = TupleUtils.with(Programmer.class, "id", "graduate");roleList.add(studentTriplet);roleList.add(teacherTriplet);roleList.add(programmerTriplet);for (Triplet<Class, String, String> triplet : roleList) {System.out.println(triplet);} }} 存储数据结构如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35006663/article/details/100301416。 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。
2023-09-17 17:43:51
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Kylin
...n即为云上Kylin服务的一个实例,为企业提供了更便捷、更高效的云原生数据分析解决方案。这些案例和趋势表明,Kylin作为数据集成与管理的重要工具,将在未来的数字化转型中扮演越来越重要的角色。
2024-12-12 16:22:02
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追梦人
Mongo
...先的完全托管云数据库服务,正逐步与MongoDB Studio深度整合,使得用户能够在云端享受无缝的数据库管理和操作体验,无论是在本地环境还是在公有云环境中,都能灵活运用MongoDB Studio的强大功能。 对于那些希望深入理解MongoDB架构及其实战技巧的专业人士来说,MongoDB大学提供了丰富的在线课程资源和认证计划,结合MongoDB Studio的实际操作练习,让学习者能够系统性地掌握从基础到进阶的MongoDB管理知识,并紧跟技术发展的步伐,提升自身在大数据时代的核心竞争力。 总的来说,MongoDB Studio不仅是一个直观易用的可视化工具,更是MongoDB不断演进、拥抱技术创新的重要体现,它正在引领NoSQL数据库管理工具进入一个全新的智能化、可视化的未来。
2024-02-25 11:28:38
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幽谷听泉-t
Datax
...以及在不同的数据存储服务间进行数据同步。DataX这家伙,靠着他那身手不凡的高并发处理能力,还有稳如磐石的高可靠性,再加上他那广泛支持多种数据源和目标端的本领,在咱们这个行业里,可以说是混得风生水起,赚足了好口碑! 三、DataX安装准备 1. 确认操作系统兼容性 DataX支持Windows, Linux, macOS等多个主流操作系统。首先,亲,咱得先瞅瞅你电脑操作系统是啥类型、啥版本的,然后再确认一下,你的JDK版本是不是在1.8及以上哈,这一步很重要~ 2. 下载DataX 访问DataX官网(https://datax.apache.org/)下载对应的操作系统版本的DataX压缩包。比如说,如果你正在用的是Linux系统,就可以考虑下载那个最新的“apache-datax-最新版本-number.tar.gz”文件哈。 bash wget https://datax.apache.org/releases/datax-最新版本-number.tar.gz 3. 解压DataX 使用tar命令解压下载的DataX压缩包: bash tar -zxvf apache-datax-最新版本-number.tar.gz cd apache-datax-最新版本-number 四、DataX环境配置 1. 配置DataX主目录 DataX默认将bin目录下的脚本添加至系统PATH环境变量中,以便于在任何路径下执行DataX命令。根据上述解压后的目录结构,设置如下环境变量: bash export DATAX_HOME=绝对路径/to/datax-最新版本-number/bin export PATH=$DATAX_HOME:$PATH 2. 配置DataX运行时依赖 在conf目录下找到runtime.properties文件,配置JVM参数及Hadoop、Spark等运行时依赖。以下是一份参考样例: properties JVM参数配置 设置内存大小为1G yarn.appMaster.resource.memory.mb=1024 yarn.appMaster.heap.memory.mb=512 executor.resource.memory.mb=512 executor.heap.memory.mb=256 executor.instances=1 如果有Hadoop环境 hadoop.home.dir=/path/to/hadoop hadoop.security.authentication=kerberos hadoop.conf.dir=/path/to/hadoop/conf 如果有Spark环境 spark.master=local[2] spark.executor.memory=512m spark.driver.memory=512m 3. 配置DataX任务配置文件 在conf目录下创建一个新的XML配置文件,例如my_data_sync.xml,用于定义具体的源和目标数据源、数据传输规则等信息。以下是简单的配置示例: xml 0 0 五、启动DataX任务 配置完成后,我们可以通过DataX CLI命令行工具来启动我们的数据同步任务: bash $ ./bin/datax job submit conf/my_data_sync.xml 此时,DataX会按照my_data_sync.xml中的配置内容,定时从MySQL数据库读取数据,并将其写入到HDFS指定的路径上。 六、总结 通过本文的介绍,相信您已经对DataX的基本安装及配置有了初步的认识和实践。在实际操作的时候,你可能还会碰到需要根据不同的业务情况,灵活调整DataX任务配置的情况。这样一来,才能让它更好地符合你的数据传输需求,就像是给它量身定制了一样,更加贴心地服务于你的业务场景。不断探索和实践,DataX将成为您数据处理与迁移的强大助手!
2024-02-07 11:23:10
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CSS
...却出现了函数未定义的错误?”这个问题的答案可能有很多,下面我们一一来看一下。 第一个可能的原因是,我们确实没有定义这个函数。比如说,我们有一个名为helloWorld的函数,但是在其他地方却忘记定义它了。这种情况简直是最直截了当的啦,解决起来也超级简单,你只需要在需要用到这个函数的地方给它加上一个定义就OK啦,就像给菜加点盐那么简单。 javascript function helloWorld() { console.log("Hello, world!"); } helloWorld(); // 输出 "Hello, world!" 第二个可能的原因是,我们虽然定义了这个函数,但是在使用的时候却拼错了函数名或者写错了参数。这种情况也比较多见,特别是在大型项目中,很容易出现这种错误。 javascript function helloWorld() { console.log("Hello, world!"); } helloWord(); // 报错,因为函数名拼错了 第三个可能的原因是,我们使用的函数在一个作用域内是可以访问的,但是在另一个作用域内却不可以访问。这种情况比较复杂,需要我们深入理解作用域的概念才能解决。 javascript let x = 1; if (true) { function foo() { console.log(x); // 输出 1 } } else { function foo() { console.log(x); // 报错,因为x在else的作用域内不可访问 } } foo(); // 报错,因为foo在if的作用域外不可访问 以上就是“js函数未定义是怎么回事”的一些可能原因,我们在日常开发中需要根据具体的情况进行分析和处理。 第4章 如何避免“js函数未定义”的问题? 避免“js函数未定义”的问题,其实有很多方法。下面我们就来介绍一些常用的技巧。 首先是要注意命名规范。当我们在创建函数的时候,可别忘了给它起个既规范又有意思的名字。就像咱们常说的“驼峰式命名法”,就是一种挺实用的命名规则,你可以把函数名想象成一只可爱的小骆驼,每个单词首字母都像驼峰一样高高地耸起来,这样一来,不仅看起来顺眼,读起来也朗朗上口,更容易让人记住。这样可以让我们的代码更加清晰易懂,也可以减少出错的可能性。 其次是要注意作用域的限制。在JavaScript这个编程语言里,每个函数都拥有自己的独立小天地,也就是作用域。这就意味着,当我们呼唤一个函数来干活的时候,得留个心眼儿,千万要注意别跨出这个小天地去调用还没被定义过的函数,否则就可能闹出“函数未定义”的乌龙事件。 最后是要注意版本兼容性。假如我们正在玩转一些最新的JavaScript黑科技,但心里也得惦记着那些还在用老旧浏览器的用户群体。这就意味着,咱们还得琢磨琢磨怎么在这些老爷爷级别的浏览器上,找到能兼容这些新特性的备选方案,让它们也能顺畅运行起来。这就意味着咱们得摸清楚各个浏览器的不同版本之间是怎么个兼容法,还有学会如何运用各种小工具和技巧来对付这些可能出现的兼容性问题。 总之,“js函数未定义”的问题是一个比较常见的问题,但是只要我们注意一些基本的原则和技巧,就能够有效地避免这个问题。希望本文能够对你有所帮助,如果你还有其他的问题,欢迎随时联系我。
2023-08-12 12:30:02
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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。 4.2创建自定义Spring Boot自动配置Starter 这个章节,我们将会创建我们自己的Spring Bootstarter,这个starter会包含一个自动依赖在我们的项目中。 在第二章节中, 我们已经知道如何去创建数据库属性对象。让我们创建一个简单的starter,这个starter会创建另外一个CommandLineRunner,然后收集Repository的实例并且打印所有的实例。 4.2.1代码实现 1.首先我们创建一人新文件夹db-count-starter在项目根目录下。 2.在文件夹db-count-starter下创建一份settings.grale文件,添加以下内容。 include 'db-count-starter' 3.在db-count-starter文件夹下创建build.gradle的文件,然后添加如下的代码。 apply plugin: 'java' repositories { mavenCentral() maven { url "https://repo.spring.io/snapshot" } maven { url "https://repo.spring.io/milestone" } } d ependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot:1.2.3.RELEASE") compile("org.springframework.data:spring-data-commons:1.9.2.RELEASE") } 4.接着,我们在fb-count-starter下创建这个目录结构src/main/java/org/test/bookpubstarter/dbcount 5.在新创建的文件下面,让我们添加实现接口CommandLineRunner文件,名称叫做DbCountRunner.java. public class DbCountRunner implements CommandLineRunner { protected final Log logger = LogFactory.getLog(getClass()); private Collection<CrudRepository> repositories; public DbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { this.repositories = repositories; } @Override public void run(String... args) throws Exception { repositories.forEach(crudRepository -> logger.info(String.format( "%s has %s entries", getRepositoryName(crudRepository.getClass()), crudRepository.count()))); } private static String getRepositoryName(Class crudRepositoryClass) { for (Class repositoryInterface : crudRepositoryClass.getInterfaces()) { if (repositoryInterface.getName().startsWith( "org.test.bookpub.repository")) { return repositoryInterface.getSimpleName(); } } return "UnknownRepository"; } } 6.我们创建一个DbCountAutoConfiguration.java来实现DbCountRunner。 @Configuration public class DbCountAutoConfiguration { @Bean public DbCountRunner dbCountRunner(Collection<CrudRepository> repositories) { return new DbCountRunner(repositories); } } 7.我们需要告诉Spring Boot我们新创建的JAR包含自动装配的类。我们需要在db-count-starter/src/main下创建resources/META-INF文件夹。 8.在resources/META-INF下创建spring.factories文件,添加如下内容。 org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration=org.test .bookpubstarter.dbcount.DbCountAutoConfiguration 9.在主项目的build.gradle下添加如下代码 compile project(':db-count-starter') 10.启动项目,你将会看到控制台的信息下: 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Welcome to the Book Catalog System! 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : AuthorRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : PublisherRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner : BookRepository has 1 entries 2020-04-05 INFO o.t.b.dbcount.DbCountRunner :ReviewerRepository has 0 entries 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.BookPubApplication : Started BookPubApplication in 8.528 seconds (JVM running for 9.002) 2020-04-05 INFO org.test.bookpub.StartupRunner : Number of books: 1 4.2.2代码说明 因为Spring Boot的starter是分隔的,独立的包,仅仅是添加更多的类到我们已经存在的项目资源中,而不会控制更多。为了独立技术,我们的选择很少,创建分开的配置在我们项目中或创建完全分开的项目。更好的方法是通过创建项目文件夹去转换们的项目到Gradel Multi-Project Build和子项目依赖于根目录到build.gradle。Gradle实际是创建JAR的包,但是我们不需要放入到任何地方,仅仅通过compile project(‘:db-count-starter’)来包含。 Spring Boot Auto-Configuration Starter并没有做什么,而是Spring Java Configuration类注释了@Configuration和代表性的spring.factories文件在META-INF的文件夹下。 当应用启动时,Spring Boot使用SpringFactoriesLoader,这个类是Spring Core中的,目的是为了获得Spring Java Configuration,这些配置给了org.springframework.boot.autoconfigure.EnableAutoConfiguration。这样之下,这些调用会收集spring.factories文件下的所有jar包或其它调用的路径和成分到应用的上下文的配置中。除此之了EnableAutoConfiguration,我们可以定义其它的关键接口使用,这些可以自动初始化在启动期间与如下的调用相似: org.springframework.context.ApplicationContextInitializer org.springframework.context.ApplicationListener org.springframework.boot.SpringApplicationRunListener org.springframework.boot.env.PropertySourceLoader org.springframework.boot.autoconfigure.template.TemplateAvailabilityProvider org.springframework.test.contex.TestExecutionListener 具有讽刺的是,Spring Boot Starter并不需要依赖Spring Boot的包,因为它编译时间上的依赖。如果我们看DbCountAutoConfiguation类,我们不会看到任何来自org.springframework.book的包。这仅仅的原因是我们的DbCountRunner实现了接口org.sprigframework.boot.CommandLineRunner. 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/owen_william/article/details/107867328。 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。
2023-02-10 20:49:04
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2023-07-16 09:18:56
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$_.CreationTime).TotalDays -gt 60 ){Remove-Item $_.FullName -ForceWrite-Output "$(Get-Date -UFormat "%Y/%m%d")t$_.Name" >>D:\RoMove-Archive-Logs.txt} } 四、其它文件 文件删除日志结构 Log Name: SecuritySource: Microsoft-Windows-Security-AuditingDate: 5/22/2018 9:03:11 AMEvent ID: 4663Task Category: File SystemLevel: InformationKeywords: Audit SuccessUser: N/AComputer: IDX-ST-05Description:An attempt was made to access an object.Subject:Security ID: IDX-ST-05\lxyAccount Name: lxyAccount Domain: IDX-ST-05Logon ID: 0x2ed3b8Object:Object Server: SecurityObject Type: FileObject Name: C:\Data\net.txtHandle ID: 0x444Process Information:Process ID: 0x4Process Name: Access Request Information:Accesses: DELETEAccess Mask: 0x10000Event Xml:<Event xmlns="http://schemas.microsoft.com/win/2004/08/events/event"><System><Provider Name="Microsoft-Windows-Security-Auditing" Guid="{54849625-5478-4994-A5BA-3E3B0328C30D}" /><EventID>4663</EventID><Version>0</Version><Level>0</Level><Task>12800</Task><Opcode>0</Opcode><Keywords>0x8020000000000000</Keywords><TimeCreated SystemTime="2018-05-22T01:03:11.876720000Z" /><EventRecordID>1514</EventRecordID><Correlation /><Execution ProcessID="4" ThreadID="72" /><Channel>Security</Channel><Computer>IDX-ST-05</Computer><Security /></System><EventData><Data Name="SubjectUserSid">S-1-5-21-1815651738-4066643265-3072818021-1004</Data><Data Name="SubjectUserName">lxy</Data><Data Name="SubjectDomainName">IDX-ST-05</Data><Data Name="SubjectLogonId">0x2ed3b8</Data><Data Name="ObjectServer">Security</Data><Data Name="ObjectType">File</Data><Data Name="ObjectName">C:\Data\net.txt</Data><Data Name="HandleId">0x444</Data><Data Name="AccessList">%%1537</Data><Data Name="AccessMask">0x10000</Data><Data Name="ProcessId">0x4</Data><Data Name="ProcessName"></Data></EventData></Event> 文件操作码表 File ReadAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File WriteAccesses: WriteData (or AddFile)AccessMask: 0x2File DeleteAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File RenameAccesses: DELETEAccessMask: 0x10000File CopyAccesses: ReadData (or ListDirectory)AccessMask: 0x1File Permissions ChangeAccesses: WRITE_DACAccessMask: 0x40000File Ownership ChangeAccesses: WRITE_OWNERAccessMask: 0x80000 转载于:https://blog.51cto.com/linxy/2119150 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_34112900/article/details/92532120。 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。
2023-11-12 11:51:46
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...通过合理的任务划分和错误恢复策略,ExecutionPlan可以保证即使在某些节点失败的情况下,整个系统也能稳定运行。 示例代码: 虽然ExecutionPlan本身并不直接提供给用户进行编程操作,但你可以通过配置参数来影响它的生成。例如: java env.setParallelism(4); // 设置并行度为4 这条语句会影响ExecutionPlan中任务的并行执行方式。更高的并行度通常能让吞吐量变得更好,但同时也可能会让网络通信变得更复杂,增加不少额外的工作量。 3. 探索背后的秘密 JobGraph与ExecutionPlan的互动 现在,让我们思考一下JobGraph和ExecutionPlan之间的关系。可以说,JobGraph是ExecutionPlan的基础,没有一个清晰的JobGraph,就无法生成有效的ExecutionPlan。ExecutionPlan就是JobGraph的具体操作指南,它告诉你怎么把这些抽象的想法变成实实在在的计算任务。 思考与探讨: - 在设计你的Flink应用程序时,是否考虑过JobGraph的结构对最终性能的影响? - 你有没有尝试过调整ExecutionPlan的某些参数来提升应用程序的效率? 4. 实践中的挑战与解决方案 最后,我想分享一些我在使用Flink过程中遇到的实际问题及解决方案。 问题1:数据倾斜导致性能瓶颈 - 原因分析:数据分布不均匀可能导致某些算子处理的数据量远大于其他算子,从而形成性能瓶颈。 - 解决办法:可以通过重新设计JobGraph,比如引入更多的分区策略或调整算子的并行度来缓解这个问题。 问题2:内存溢出 - 原因分析:长时间运行的任务可能会消耗大量内存,尤其是在处理大数据集时。 - 解决办法:合理设置Flink的内存管理策略,比如增加JVM堆内存或利用Flink的内存管理API来控制内存使用。 --- 好了,朋友们,这就是我对Flink中的JobGraph和ExecutionPlan的理解和分享。希望这篇文章能让你深深体会到它们的价值,然后在你的项目里大展身手,随意挥洒!如果你有任何疑问或者想要进一步讨论的话题,欢迎随时留言交流! 记住,学习技术就像一场旅行,重要的是享受过程,不断探索未知的领域。希望我们在数据流的世界里都能成为勇敢的探险家!
2024-11-05 16:08:03
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雪落无痕
Flink
...整性和一致性,让整体服务更加坚韧、更值得信赖,就像一位永不疲倦的超级英雄,时刻为企业保驾护航。 五、总结与思考 当我们深度剖析并实践Flink的容错机制后,不难发现它的设计之精妙与实用。Flink这个家伙可厉害了,它不仅能确保数据处理的精准无误,就像个严谨的会计师,连一分钱都不会算错。而且在实际工作中,面对各类突发状况,它都能稳如泰山,妥妥地hold住全场,为咱们打造那个既靠谱又高效的大型数据处理系统提供了强大的后盾支持。今后,越来越多的企业会把Flink当作自家数据处理的主力工具,我敢肯定,它的容错机制将在更多实际生产场景中大显身手,效果绝对会越来越赞! 然而,每个技术都有其适用范围和优化空间,我们在享受Flink带来的便利的同时,也应持续关注其发展动态,根据业务特点灵活调整和优化容错策略,以期在瞬息万变的数据世界中立于不败之地。
2023-10-06 21:05:47
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月下独酌
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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月19日,人人网发布一款语音产品,名字与啪啪非常类似,叫啵啵,并号称是中国首款带语音滤镜的语音社交产品。目前其首页已经放出安卓版本,iOS版暂时还未上线。雷锋网进行了试用,跟大家介绍。 从官方的介绍来看,啵啵这个应用主要有三个特色,最大的特点是声音滤镜。另外,还可以在应用内使用声音、图片和文字等元素进行信息表达。最后当然就是社交分享功能。 打开应用,首先是类似Path或者啪啪那样一片红色的开始界面。界面中从下部飘起三个气泡,分别是人人登录、新浪微博登录以及直接进入使用。啵啵可以无需注册直接进入应用进行发布消息。 进入主界面后,主界面以时间线的形式把用户所关注的人发的声音图片信息。每条信息中,表示声音的大图标覆盖在图片显眼位置,意味着啵啵想让用户知道声音才是这个应用的主要元素,图片是作为背景图的辅助元素出现的。另外,在背景图右边有表示喜欢和评论的按钮。 主界面下方中心有十分突出显眼的声音按钮,点击后首先进入录音界面。 录音完成后,应用立刻列出表示声音滤镜的各种可爱图标。选择了某种滤镜效果后,声音生成完毕。进入发布界面,此时可以选择是否添加图片。可选择把信息分享到人人网或者新浪微博。 添加图片完成后,同时下方还可以添加文字描述,果然是声音、图片和文字三位一体全方位出击之应用。虽然这里主打声音,但声音、图片和文字分离的形式才更为符合人们对信息介质的认知习惯,小编一直认为啪啪中的所谓声音图片的概念只是一个伪概念。 对于新用户来说,可以选择添加人人网好友或者新浪微博好友,当然,应用本身会推荐优质应用建议新用户进行关注。另外,用户的关注、喜欢等信息会出现在用户的消息中心中。 这是一个同样基于信息分享的移动社交产品,其本质其实与Instagram等图片分享社区、啪啪等语音分享社区一样。啪啪本来是最先进行声音信息分享的社区,但啪啪把声音与图片混合在一起生硬造出了一个声音图片的概念,反而留下了主打声音信息分享的切入点,现在人人就抓住了这个切入点推出啵啵这个产品。 事实上,从目前已经存在啵啵社区中的用户发的消息来看,其性质与啪啪并无很大区别。啵啵主打的声音滤镜功能,有一个非常非常严重的缺陷。图片分享社区的滤镜功能对图片的改造是美化,图片滤镜可以把一张普通的图片改的看上去非常的优美和文艺,因而大大增强了用户的分享欲望,让人人都有当一回摄影师的感觉。 但声音滤镜做不到这样的效果,至少从啵啵中看来达不到美化的效果,目前从社区中声音信息可知,声音经过滤镜处理之后变得非常怪异。本身声音美的用户尤其女孩子必然受不了这样的声音变化,声音不好听的用户,经过处理后,结果是更加的不堪回首。所以,从实际情况来看,大多数人都会直接发布不加滤镜的原音。 另外,应用中有个设置奇特的地方在于,如果发布信息时只发布声音不附加图片,这条信息的背景会有一大片的空白,效果比较差。别说应用制作者,用户们都会觉得很有违和感,因而绝大多数用户都会添加图片。 这时候,啵啵变得非常类似啪啪,虽然本身,其与啪啪就相差不大。 是的,这是啪啪披着声音滤镜的外衣,事实上笔者怀疑啪啪不做声音滤镜就是有声音滤镜反而丑化声音的考虑。据了解,这是本周重组后的人人公司新的无线事业部推出的两款移动应用之一。但如果说这就是一个上市大公司在移动端发力所能做到的全部,这无疑是稍让人失望的。而且,人人网能不能不要这么马虎对待自己的产品?所谓的@啵啵官博就只在1月18日发布了一条消息,之后这个微博账号再无动静。 如果按照许朝军解释啪啪名字的来源:啪=口+拍,声音加图片。那啵啵又作何解? 好吧,其实人人网解释是这样的:“语音产品,所以取拟声名字,明确定位”。 参考:http://www.hooxiao.com/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=19&id=14864(2013-01-21 10:04:03) 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/prairie79/article/details/8546911。 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。
2023-08-17 12:49:28
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