State Time-To-Live (TTL)一个时间的生存期（TTL）可以被分配给任何类型的键控状态。如果已配置TTL并且状态值已过期，则将尽力清除存储的值，下面将对此进行详细讨论。所有状态收集类型均支持按条目TTL。这意味着列表元素和映射条目独立过期。为了使用状态TTL，必须首先构建一个StateTtlConfig配置对象。然后可以通过传递配置在任何状态描述符中启用TTL功能：//创建对应状
# Redis的ttl存在哪里
## 引言
Redis是一个使用键值对存储数据的高性能内存数据库，它提供了丰富的数据结构和强大的内置功能。其中一个重要的功能是设置键的过期时间（Time To Live，简称TTL），让键在一定时间后自动过期。对于刚入行的开发者来说，理解Redis的TTL机制是非常重要的。本文将介绍Redis中TTL的实现原理，并提供一些示例代码来帮助学习者理解。
## Red
目录Redis中的数据特征时效性数据的存储结构数据删除策略简介定时删除惰性删除定期删除删除策略对比数据淘汰策略（逐出算法）影响数据淘汰的相关配置数据删除的策略policy分类数据淘汰策略配置依据Redis中的数据特征Redis是一种内存级数据库，所有数据均存放在内存中内存中的数据可以通过TTL指令获取其状态TTL返回的值有三种情况：正数，-1，-2XX：具有时效性的数据-1：永久有效的数据-2：已
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2023-08-04 11:46:15
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用来保存 State 的存储后端就叫做StateBackend当使用checkpoint时，状态(state)会被持久化到checkpoint上，以防止数据的丢失并确保发生故障时能够完全恢复。状态是通过什么方式在哪里持久化，取决于使用的状态后端。可用的状态后端MemoryStateBackendFsStateBackendFsStateBackend注意：如果什么都不配置，系统默认的是
无界数据：流式传输与大多数基于批处理的无界数据处理方法的临时性质相反，流式系统是针对无界数据构建的。正如我们之前所讨论的，对于许多真实的分布式输入源，您不仅会发现自己处理无界数据，还会处理以下数据：事件时间高度无序，这意味着您需要某种时间 如果要在发生它们的上下文中分析数据，则在管道中进行基于shuffle。 在不同的事件时间偏差中，意味着你不能只假设你总是会在某个恒定的时间ε中看到给定事件时间X
1、简介Flink的特点是高吞吐低延迟。但是Flink中的某环节的数据处理逻辑需要和外部系统交互，调用耗时不可控会显著降低集群性能。这时候就可能需要使用异步算子让耗时操作不需要等待结果返回就可以继续下面的耗时操作。2、本章可以了解到啥异步算子源码分析异步算子为啥能够保证有序性flinksql中怎么自定义使用异步lookup join3、异步算子的测试代码import java.io.Seriali
窗口运算流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据计算引擎，所谓无限数据集是指一种源源不断的数据流抽象成的集合。 而Window就是一种将无限数据集切分成多个有限数据集并对每一个有限数据集分别进行处理的手段。Window本质上是将数据流按照一定的规则，逻辑地切分成很多个有限大小的“bucket”桶，这样就可以对每一个在“桶里面”的有限的数据依次地进行计算了。流式计算引擎的特点是每输入一条数据就立
1，mysql,oracle,pgsql,数据都是存储在硬盘中，而redis的数据是存储在内存中，内存就是高速读取，所以redis的数据会读取的快，同类产品还有memcache,mongdb，但是相对来说，redis可以存储string,list就是数组，hash, 而其他产品只支持存储字符串，因为是存储在内存中，所以每次重启机器内存中的数据会丢失，但是redis支持数据的持久化，可以复制到硬盘中
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2023-07-07 00:43:06
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基本常识BIOS： 是指主板硬件厂商， 在主板上烧写的固件程序，也就是说BIOS 是一段存储在主板上的程序， 当然，你可以联系厂商，索要他们的BIOS 各个版本的固件程序；内存： 通常是一个长方形的内存条；启动设备： 是指包含了一个bootsect.s 文件的设备， 该文件是汇编代码，大小为 512 字节， 作用是负责引导操作系统的启动；（bootsect.s 通常存放在电脑的硬盘上，而当我们使用
首先说一下redis是干什么的redis是一个键值对的数据库，虽然作为数据库开发的，但是redis大多数被用于缓存，队列系统等。redis数据库中的所有数据都存储在内存中。在内存中的读写速度要高于硬盘，所以redis可以用作缓存，但是如果redis存储在内存中数据量大的话，会造成宕机。所以redis也支持持久化。redis支持很多复杂的类型，如字符串类型，散列类型（hash），列表类型，集合类型，
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2023-09-19 16:33:16
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1：要想学习Hive必须将Hadoop启动起来，因为Hive本身没有自己的数据管理功能，全是依赖外部系统，包括分析也是依赖MapReduce；2：七个节点跑HA集群模式的：第一步：必须先将Zookeeper启动起来（HA里面好多组件都依赖Zookeeper）： 切换目录，启动Zookeeper（master节点，slaver1节点，slaver2节点）：./zkServer.sh start第二
在kafka2.x及之前的版本当中，一直都需要依赖于zookeeper作为协调服务，kafka集群在启动的时候，也会向zookeeper集群当中写入很多重要的元数据，我们可以一起来看一下在kafka2当中保留在zk当中的元数据有哪些可以看到在zk当中保存了很多kafka集群的元数据信息/admin ： 主要保存kafka当中的核心的重要信息，包括类似于已经删除的topic就会保存在这个路径下面/b
0.1持久化 将数据存储到一个不会丢失的地方，如果把数据放在内存中，电脑关闭或者重启数据就会丢失，所以放在内存中的数据不是持久化的，而放在磁盘就是一种持久化。 Redis的数据存储在内存中，内存是瞬时的，如果li
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2023-05-25 16:20:36
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介绍： redis是一个c语言编写的key-value的非关系型数据库，有以下特点： 可放在内存里，也可以持久化，将内存中的数据保存到硬盘中。文件格式有全量数据（rdb）和增量请求（aof）。 value支持更多的类型，string，hash（哈希），list（列表），set（集合），sorted set（有序集合）。安装： 官网网址：https://redis.io/ 当前下载版本5.0.5：h
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2023-05-25 14:25:36
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在Flink开发过程当中经常会遇到类似：统计当一个用户从进入商品页面到下单的时间，一个用户从编辑到保存的时间，分析这种问题大多是通过前端打点来获取用户行为，这就会造成有很多用户点击了商品或者编辑了，但是最终并没有购买或者保存，所以这时候我们就要有一个对点击商品或者编辑的开始打点数据设置一个过期时间，最开始想的是用redis来存储开始的行为信息，在redis对数据设置过期时间，理论上是没什么问题，但
前言本人以前写过一个数据模型存储方法，是我在上上家公司做缓存框架的时候写的，具体也就是在FMDB的基础上封装，直接对数据模型进行存储操作，如下：《iOS-基于FMDB的操作封装，模型对象的增删改查》最近本人也不是很忙，加之在Python项目中用到Redis和在APP中用到NSUserDefaults，我就想做一个便捷的基于数据库的键值对存储方案，当然这个方案并不比Redis优秀，我们也知道Redi
# Spark分区数据存在哪里
Apache Spark 是一个强大的分布式计算框架，广泛用于大数据处理和机器学习任务。Spark 的核心特性之一就是其数据分区处理能力。为了更好地理解 Spark 的数据分区机制，我们需要探讨 Spark 中分区数据的存储位置、分区的概念、分区的优缺点以及一些代码示例。
## 1. Spark 分区机制概述
在 Spark 中，分区是数据集的一个基本概念。分
# HBase数据存储位置解析指南
## 介绍
HBase是一个分布式、可伸缩、列式数据库，它在Hadoop生态系统中扮演着非常重要的角色。对于刚入行的开发者来说，了解HBase数据的存储位置是非常重要的，本文将指导你如何实现这一点。
## HBase数据存储位置的流程
下面是HBase数据存储位置的整个流程：
```mermaid
erDiagram
HBase数据存储位置 -->
redis是一个key-value存储系统。和Memcached类似，它支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)、zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型)。 (推荐学习：Redis视频教程)这些数据类型都支持push/pop、add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作，而且这些操作都是原子性的。在此基础上，
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2023-08-15 14:00:11
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上一节我们讲解了如何使用opencover生成单元测试覆盖率报告,opencover默认生成的report为xml格式,可读性并不是特别强,如果靠阅读opencover生成的results.xml来分析测试结果显然是非常耗费时间和精力的.
下面介绍一款工具,可以把opencover生成的xml覆盖率报告转化为交互的html.
继续使用上一节项目,使用nuget添加对reportgenerator的
