ElasticSearch 是一种基于 Lucene 的分布式全文搜索引擎，携程用 ES 处理日志，目前服务器规模 500+，日均日志接入量大约 200TB。 图片来自 Pexels 随着日志量不断增加，一些问题逐渐暴露出来：一方面 ES 服务器越来越多，投入的成本越来越高。另一方面用户的满意度不高，日志写入延迟、查询慢甚至查不出来的问题一直困扰着用户。而从运维人员的角度看，ES 的运维成
SCN是什么？The System Change Number system change number (SCN)是一个非常重要的标记，Oracle使用它来标记数据库在过去时间内的状态和轨迹。Oracle使用SCN来保存所有变化的轨迹。SCN是一个逻辑时钟来记录数据库事件。它非常的重要，并不是只是为了恢复。SCN有点类似于sequence，Oracle在SGA中增加它。当一个事务修改
文章目录ELK+kafka+filebeat企业内部日志分析系统1、组件介绍1、Elasticsearch：2、Logstash:3、Kibana:2、环境介绍3、版本说明实施部署1、 Elasticsearch部署1、安装配置jdk82、安装配置ES----只在第一台操作操作下面的部分（1）创建运行ES的普通用户（2）安装配置ES（3）设置JVM堆大小（4）创建ES数据及日志存储目录（5）修改
编辑：CrazyRabbit 日期：2022年6月23日本文是底盘K&C的入门简介。1. 什么是K&CK和C是两个英文单词的缩写，分别是Kinematic（运动学）和Compliance（柔性）的首字母。所谓的K&C，描述的是底盘（主要是悬架+转向系统）在受到外界输入后产生的变化。而这个变化，主要关心的是车轮（轮胎）的姿态变化，因为车辆能在地面上跑，全靠与地面接触的轮胎，而
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2024-04-29 21:45:18
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Redis支持五种数据类型：string（字符串），hash（哈希），list（列表），set（集合）及zset(sorted set：有序集合)。Redis支持主从同步。数据可以从主服务器向任意数量的从服务器上同步，从服务器可以是关联其他从服务器的主服务器。这使得Redis可执行单层树复制。存盘可以有意无意的对数据进行写操作。目录一、在centos7上安装redis二、redis string类
CKEditor是一个专门使用在网页上的所得文字编辑器，适用于PHP、ASP.NET、Java等后端开发语言。CKEditor原名为FCKeditor，“FCK” 是这个编辑器的作者的名字Frederico Caldeira Knabben的缩写。 09年发布更新到3.0，并改名为CKEditor，CK意指"Content and Knowledge"。 新版的编辑器的更新包括：新的用户界面，一个
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2024-01-10 18:22:18
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HBase—表结构一，高表与宽表的选择高表：很多行较少列，即行多列少，一行中的数据量较少，行数大。宽表：很多列较少行，即列多行少，一行中的数据量较大，行数少。HBase的 Row Key是分布式的索引，也是分片的依据。hbase的row key + column family + column qualifier + timestamp + value是HFile中数据排列依据。HFile据此，对
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2023-10-23 10:52:21
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clickHouse接入指南和排坑日记clickHouse分区和分片详解1. clickhouse简介和特点ClickHouse是一个面向联机分析处理(OLAP)的开源的面向列式存储的DBMS，简称CK, 与Hadoop, Spark相比，ClickHouse很轻量级,由俄罗斯第一大搜索引擎Yandex于2016年6月发布, 开发语言为C++。 ClickHouse的特点:开源的列存储数据库管理系
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2023-09-22 15:44:59
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The Extended Cohn-Kanade Dataset (CK+): A complete dataset for action unit and emotion-specified expression ——–
摘要：2000年，Cohn-Kanade（CK）数据库被发布，目的是促进自动检测个人面部表情的研究。此后，CK数据库已经成为最广泛使用的算法开发和评估测试平台之一。在此期间
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2024-06-05 11:07:27
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kegg compound 数据库存储了在生命活动中发挥作用的各种小分子，生物大分子和其他类型的化学物质，采用C number 进行标识，比如C00047, 代表L-赖氨酸。除了名称等信息外，还存储了该物质的化学结构和其他相关信息；对于所有compound 的分类详见 Brite 数据库http://www.genome.jp/kegg-bin/get_htext?br08001.ke
文章目录Certificated Kubernetes Administrator模块一：Kubernetes核心概念 19%模块二：Kubernetes集群搭建、配置和验证 12%模块三：Kubernetes监控与日志管理 5%模块四：Kubernetes中应用程序生命周期管理 8%模块五：Kubernetes调度 5%模块六：Kubernetes网格 11%模块七：Kubernetes存储
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2024-08-05 21:58:15
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# 如何实现 ClickHouse (CK) 和 HBase 的集成
在现代数据处理架构中，ClickHouse 和 HBase 都是非常流行的数据库系统。ClickHouse 是一个高性能的列式数据库，适合用于分析型查询，而 HBase 是一个分布式的 NoSQL 数据库，适合用于实时数据写入和快速的随机访问。将它们结合起来，可以在一个系统中实现高效的数据存储与分析功能。
## 整体流程
在数据管理和分析的过程中，许多公司会使用 ClickHouse（CK）和 Apache Hive。这两者分别用于高性能的OLAP分析和大数据的存储与处理。尽管它们各自具有独特的优势，但在某些情况下，用户可能会遇到需要在二者之间迁移或集成的挑战。本文将分享一个有效的过程，以备份、恢复和预防策略来解决 CK 和 Hive 之间的常见问题。
## 备份策略
制定有效的备份策略是确保数据安全的首要步骤
hbase 不像传统数据库.区别主要是 orcl 里面 建表 要指定多少列,数据类型 等.hbase 里面 也有建表的概念,但是只不过定义了一个表名,里面的列是不定义的.任何数据都可以往表里面塞,换句话,如果我忘记了 塞了什么,都没地方去查.这样会导致表会无限膨胀,而且没人指定表里面有什么.所以nosql数据库 都设置了生命周期, 多少时间自动回收空间.那么塞进去的,要取出来就只能靠rowkey.
# 如何使用 CK 和 Hive 的入门指南
在数据工程领域，CK（ClickHouse）和 Hive 是两种流行的数据存储和处理技术。本文将引导初学者通过系统流程，帮助他们了解如何使用 CK 和 Hive 搭建数据处理工作流。
## 流程概述
整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤编号 | 操作 | 说明
原创
2024-10-23 05:59:51
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这个真的还是挺好玩的，这个做为一个日常的常识，是应该学习学习的，玩了这么多年的扑克了，怎么还应该认为扑克的J，Q，K是一样的呢？呵呵。扑克牌是历法的缩影，五十四张牌中，有五十二张正牌，表示一年有五十二个星期，两张是付牌，大王代表太阳，小王代表月亮；一年四季春夏秋冬，用桃、心、梅、方来表示，其中红心、方块代表白昼，黑桃、梅花表示黑夜，每季是十三个星期，扑克中每一花色正是十三张牌，每一季节是九十一天，
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2023-11-11 21:41:54
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当年肥工的DB课讲的其实还挺好的...就用当时的笔记叭（所以当年为什么不整理呢？还是懒叭 关系数据库的一些概念完整性：防止DB中存在不符合规定的数据（eg：性别只能是男或女）实体完整性：primary key中的属性取值必须唯一且不能为空参照完整性：若F是R的外码（foreign key），K是S的主码（primary key），F连接K。那么对于R中的每个元祖，R.F必须是 在S.K中
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2024-08-06 09:54:53
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目录1. 环境描述2. 过程流水2.1 边界主机2.2 内网拓展3. 其他获取立足点的方法3.1 创建模板文件3.2 利用数据库获得shell4. 总结1. 环境描述一共三台靶机，Windows 7 x64为边界主机，配置双网卡，其中一张与攻击主机设置为同一网段；另两台server服务器位于隔离网段中。目标：通过边界主机，获取内网全部主机控制权。2. 过程流水2.1 边界主机边界主机探测，使用nm
# 对比 ClickHouse 和 Hive 的实现指南
在大数据领域，ClickHouse 和 Apache Hive 是两种广泛使用的数据处理工具，分别适用于实时数据分析和大规模批处理任务。本文将指导你如何对比 ClickHouse 和 Hive，包括实现步骤、代码示例以及相关的关系图和序列图。
## 流程概述
首先，我们需了解整个对比过程的基本步骤。下面是实现对比 CK 和 Hive
1.backbone：主干网络 2.head：head是获取网络输出内容的网络，利用之前提取的特征，head利用这些特征，做出预测。 3.neck:是放在backbone和head之间的，是为了更好的利用backbone提取的特征 4.bottleneck:瓶颈的意思，通常指的是网网络输入的数据维度和输出的维度不同，输出的维度比输入的小了许多，就像脖子一样，变细了。 5.Embedding: 深度
