1 方案一：命令 cd <项目目录> git fetch --all git fetch --tags git remote rename origin old-origin #可以不保留 git remote add origin http://***(项目的新仓库地址) #git remote set-url origin <项目的新仓库地址> git push ori
1 定义 一个数据集是分布式的数据集合。Spark 1.6增加新接口Dataset，提供 RDD的优点：强类型、能够使用强大lambda函数 Spark SQL优化执行引擎的优点 可从JVM对象构造Dataset，然后函数式转换（map、flatMap、filter等）操作。Dataset API在Scala和Java中可用。 Python不支持Dataset API，但由于Python动态性
ClickHouse是用于分析的OLAP数据库，因此典型的使用场景是处理相对较少的请求 — 从每小时几个到每秒几十甚至几百个不等 — 但会影响到大量数据（几GB/数百万行）。 但是在其他情况下，它的表现如何？让我们尝试用大量小请求来测试ClickHouse如何处理。这将帮助我们更好地了解可能的使用场景范围和限制。 本文分为两个部分： 连接基准测试和测试设置 涉及实际数据的最大QPS的场景 环境
为了方便报表应用使用数据，需将ADS各项指标统计结果导出到MySQL，方便熟悉 SQL 人员使用。 1 MySQL建库建表 1.1 创建数据库 创建car_data_report数据库： CREATE DATABASE IF NOT EXISTS car_data_report # 字符集 DEFAULT CHARSET utf8mb4 # 排序规则 COLLATE utf8mb4_general
优秀可靠的数仓体系，需要良好的数据分层结构。合理的分层，能够使数据体系更加清晰，使复杂问题得以简化。以下是该项目的分层规划。 1 设计要点 （1）ODS层的表结构设计依托于从业务系统同步过来的数据结构 （2）ODS层要保存全部历史数据，故其压缩格式应选择压缩比较高的，此处选择gzip （3）ODS层表名的命名规范为：ods_表名_单分区增量全量标识（inc/full）。 2 相关表 2.1 整车日
2024年3月4日，官方宣布推出 Claude 3 模型系列，它在广泛的认知任务中树立了新的行业基准。该系列包括三个按能力递增排序的最先进模型：Claude 3 Haiku、Claude 3 Sonnet 和 Claude 3 Opus。每个后续模型都提供越来越强大的性能，允许用户为其特定应用选择智能、速度和成本之间的最佳平衡。 Opus 和 Sonnet 现在已经可以在 claude.ai 和
是的，\t 是指制表符（tab），它通常用作字段分隔符在 TSV（Tab-Separated Values）格式的文件中。TSV是一种简单的文本格式，它使用制表符来分隔每一列中的值，而每一行则代表一个数据记录。 TSV文件例： ID\tName\tAge\tCity 1\tJohn Doe\t28\tNew York 2\tJane Smith\t32\tLos Angeles 上面的例子中，\
两种用于优化查询性能的数据组织策略，数仓设计的关键概念，可提升Hive在读取大量数据时的性能。 1 分区（Partitioning） 根据表的某列的值来组织数据。每个分区对应一个特定值，并映射到HDFS的不同目录。 常用于经常查询的列，如日期、区域等。这样可以在查询时仅扫描相关的分区，而不是整个数据集，从而减少查询所需要处理的数据量，提高查询效率。 物理上将数据按照指定的列（分区键）值分散存放于不
1 LucidChart 一个基于HTML5的在线流程图绘制和协作应用平台，用户可以通过它方便快速的实现流程图表的绘制，同时还可以实现与他人进行实时的流程图绘制和修改功能，对需要群组协作功能的团队来说，这点非常方便。 由于LucidChart是基于HTML5开发，因此用户不需要下载本地应用程序，通过浏览器就可以在个人PC、iPad等设备上进行使用。 Lucidchart支持数百种模板与范例，包括
关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！ 作者简介：魔都技术专家兼架构，多家大厂后端一线研发经验，各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。 负责： 中央/分销预订系统性能优化 活动&优惠券等营销中台建设 交易平台及数据中台等架构和开发设计 目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。 参考： 编程严选网 1 背景 在视频场景：
1 容器生命周期管理 1.1 docker start 启动一或多个已被停止的容器。 # 启动已被停止的容器myrunoob docker start myrunoob 1.2 docker stop 停止一个运行中的容器 docker stop myrunoob 1.3 docker restart 重启容器 docker restart myrunoob 1.4 docker run 创
0 前言 机票查询系统，日均亿级流量，要求高吞吐，低延迟架构设计。提升缓存的效率以及实时计算模块长尾延迟，成为制约机票查询系统性能关键。本文介绍机票查询系统在缓存和实时计算两个领域的架构提升。 1 机票搜索服务概述 1.1 机票搜索的业务特点 机票搜索业务：输入目的地，然后点击搜索，后台就开始卷了。基本1~2s将最优结果反给用户。这个业务存在以下业务特点。 1.1.1 高流量、低延时、高成功率 超
1 服务发现的意义 为高可用，生产环境中服务提供方都以集群对外提供服务，集群里这些IP随时可能变化，也需要用一本“通信录”及时获取对应服务节点，这获取过程即“服务发现”。 对服务调用方和服务提供方，其契约就是接口，相当于“通信录”中的姓名，服务节点就是提供该契约的一个具体实例。服务IP集合作为“通信录”中的地址，从而可通过接口获取服务IP的集合来完成服务的发现。即PRC框架的服务发现：RPC服务发
0 SharkSpark 的一个组件，用于大规模数据分析的 SQL 查询引擎。Shark 提供了一种基于 SQL 的交互式查询方式，可以让用户轻松地对大规模数据集进行查询和分析。Shark 基于 Hive 项目，使用 Hive 的元数据存储和查询语法，并基于Hive进行了性能优化和扩展。0.1 设计灵感来自 Google 的 Dremel 系统:将数据存储在列式存储引擎使用分布式计算引擎进行查询S
1 Spark 的 local 模式Spark 运行模式之一，用于在本地机器上单机模拟分布式计算的环境。在 local 模式下，Spark 会使用单个 JVM 进程来模拟分布式集群行为，所有 Spark 组件（如 SparkContext、Executor 等）都运行在同一个 JVM 进程中，不涉及集群间通信，适用本地开发、测试和调试。1.1 重要特点和使用场景本地开发和测试：在开发 Spark
1 简介在JDK中是一个预定义注解，指定类的序列化版本号。可用来确保在反序列化时，序列化对象的版本号与反序列化对象的版本匹配，避免因版本不匹配而导致的反序列化失败。2 案列Java中当一个类被序列化，会自动生成一个序列化版本号（serialVersionUID），用于确定该类的序列化版本。反序列化时，JVM会比较序列化对象、反序列化对象的serialVersionUID是否一致，不一致则抛Inva
1 架构演进电商系统架构发展历程，每个阶段的业务状况、技术挑战和技术体系的应对策略。业务验证可行&快速发展 架构: 完成按领域划分的微服拆分、各服务独立承接业务需电商系统统一 架构:完成电商主数据建设 API读写切换，业务逻辑复杂化， 订单量增长迅速多品类、多业务 架构: 平台化架构，服务编排化 业务配置化、数据可视化 流程标准化等1.1 起步阶段业务起步&快速迭代试错架构：
1 系统高可用性保障某支付渠道出现异常的情况时，降级和熔断是我们常用的一种方式，但其对用户的还款体验会有较大的影响，且无法更精准的缩小其影响范围。因此根据支付渠道降级的业务策略来调控某一渠道异常后的路由权重，通过滑动窗口算法来统计和监控渠道某个时间段内异常的比例和绝对数量，达到一定阈值后负反馈给支付路由引擎，在其对支付渠道进行筛选和排序时降低异常渠道的权重，进而调节该异常渠道的使用情况。在降低影响
1 什么是数仓数仓是为企业所有决策制定过程，提供所有系统数据支持的战略集合。通过对数据仓库中数据的分析，可以帮助企业改进业务流程、控制成本、提高产品质量等。数据仓库并不是数据的最终目的地，而是为数据最终的目的地做好准备。这些准备包括对数据的清洗、转义、分类、重组、合并、拆分、统计等。数仓的：输入系统，埋点产生的用户行为数据、JavaEE 后台产生的业务数据、爬虫数据输出系统，报表系统、用户画像系统
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