这是一个非常好的问题，作为一名IT从业者，这两门编程语言都有使用过，所以我来回答一下这个问题。首先，编程语言的应用与具体的开发场景有非常直接的关系，由于Python语言和Java语言都是当前非常具有代表性的全场景编程语言，所以二者之间有很多开发场景是重叠的，也确实有很多开发团队会考虑到这两门编程语言的开发效率问题。整体上来说，在很多开发场景下，Python的开发效率要更高一些，尤其在与数据相关的开
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2023-06-30 21:31:37
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存储计算分离是整个行业的发展趋势，这种架构的存储和计算可以各自独立发展，它帮助云提供商降低成本。Presto 原生就支持这样的架构，数据可以从 Presto 服务器之外的远程存储节点传输过来。然而，存储计算分解也为查询延迟带来了新的挑战，因为当网络饱和时，通过网络扫描大量数据将受到 IO 限制。此外，元数据的读取路径也将通过网络来检索数据的位置；元数据 RPC 的几次往返很容易将延迟提高到一秒以上
DataX入门1.DataX1.1介绍DataX 是阿里巴巴集团内被广泛使用的异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、MaxCompute(原ODPS)、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。DataX本身作为离线数据同步框架，采用Framework + plugin架构构建。将数据源读取和写入抽象成为Reade
前言 博主在工作的过程中有一天公司决定将数据迁移的新的项目上去，当我发现数据库中的表大于有4000多张表的时我顿时懵了下，这数据迁移人力物力消耗的也太大了吧(看DataX的设计)。所以我们可以借助阿里云开源的DataX来解决这个问题。 看完这篇掌握以下内容：什么是DataXDataX的设计Datax框
InnoDB、MylSAM两者引擎所用的索引的数据结构都是B+树，不过区别在于：MylSAM中的B+树的数据结构存储的内容是实际数据的地址值，它的索引和实际数据是分开的，只不过使用索引指向实际数据，这种索引的模式被成为非聚集索引。InnoDB中B+树的数据结构存储的都是实际的数据，这种索引称为聚集索引。1）数据块，INNODB要缓存，MYISAM只缓存索引块， 这中间还有换进换出的减少；2）inn
1.概述在Python中，字典是一系列键—值对。每个键都与一个值相关联，你可以使用键来访问与之相关联的值。与键相关联的值可以是数字、字符串、列表乃至字典。事实上，可将任何Python对象用作字典中的值。Python内置了字典：dict的支持，dict全称dictionary，在其他语言中也称为map，使用键-值（key-value）存储，具有极快的查找速度。为什么dict查找速度这么快？ 1.因为
##什么是 R.Swift搞过的Android开发同学都知道，在Android开发中，其对于资源的引用非常方便，我们可以通过"R机制"来对Android中的图片(Drawable)、布局(Layout)、动画配置(Anim)、国际化字符串(String)、尺寸(Dimen)等等资源进行非常方便快捷的引用。开妈搞iOS的时候，我瞬间觉得iOS的资源引用略为恶心，跟Android比起来，它更加蛋疼麻烦
文切换代价小： Goroutine 上下文切换只涉及到三个寄存器(PC / SP / DX)的值修改; 而对比线程的上下文切换则需要涉及模式切换(从用户态切换到内核态)、以及 16 个寄存器、PC、SP…等寄存器的刷新;因为在核心上交换线程会花费很多时间。上下文切换的延迟取决于不同的因素，大概在在 50 到 100 纳秒之间。考虑到硬件平均在每个核心上每...
原创
2023-01-31 11:21:15
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redis是一个开源的使用ANSI C语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。和Memcached类似。redis支持存储的value类型相对更多，包括string(字符串)、list(链表)、set(集合)和zset(有序集合)。它的速度快主要归功于以下几个方面：内存数据库：Redis使用内存作为存储介质，这意味着它可以在服务器内存中快
原创
2023-04-19 22:22:38
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Redis为什么是单线程的Redis 是基于内存的操作，CPU 不是 Redis 的瓶颈，Redis 的瓶颈最有可能是机器的内存的大小和网络的带宽，而且单线程的性能已经非常高了，就没有必要使用多线程了，所以 Redis 是单进程单线程的。 提示： 如果我们运行的服务器是多核服务器，为了充分利用多核优势我们可以在单台服务器起多个 Redis 服务，或者架设 主从复制、哨兵模式、集群模式等多机方案。 Redis 服务运行时只是处理客户端请求是单进程单线程的，但是服务运行时会有其他进程或线程处
原创
2021-06-01 13:40:52
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对于计算部分是可以通过模拟的方式（类似指令集仿真器）计算得到性能的，但是tensor数据流在share/L2/
快速的写入速度：Redis的写入速度非常快，这得益于它使用的是一种称为“发布订阅”的事务模
原创
2023-04-22 08:02:53
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## MongoDB为什么快
### 1.背景介绍
首先，让我们来了解一下MongoDB。MongoDB是一种NoSQL数据库，它采用了文档存储的模式，具有高性能和可伸缩性。与传统的关系型数据库相比，MongoDB具有更好的性能表现，这是因为它采用了一些优化方法。
### 2. 整体流程
下面是实现MongoDB高性能的整体流程，我们将使用以下步骤来详细解释每一步应该做什么。
```merm
Python现在越来越火，已经迅速扩张到了包括DevOps、数据科学、Web开发、信息安全等各个领域当中。然而，相比起Python的扩张速度，Python代码的运行速度就显得有点逊色了。在代码运行速度方面，Java、C、C++、C#和Python要如何进行比较呢？并没有一个放之四海而皆准的标准，因为具体结果很大程度上取决于运行的程序类型，而语言基准测试Computer Language Bench
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2023-08-16 20:26:04
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最近在看Python数据结构，对字典有了新的认识，mark一下。 Python的数据类型，以列表和字典的使用最为广泛，其中列表以其强大的增删改查，备受人们的青睐，我个人也特别喜欢列表。但当列表数据过多时，需要查询第n个数据，其性能则为O(n)，此时字典就登场了，以其强大的底层结构，可以做到查询为O(1)，即常量查询，那原因是什么呢？字典的底层结构 说到字典的底层结构，实际上是个散列表，
今天作算法排序实验，发现相同的数据规模，快速排序比堆排序的效率高很多，并且随着数据规模的扩大，二者的差距不断扩大，快速
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2023-07-11 16:26:01
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NIO为什么要使用 NIO?NIO 的创建目的是为了让 Java 程序员可以实现高速 I/O 而无需编写自定义的本机代码。NIO 将最耗时的 I/O 操作(即填充和提取缓冲区)转移回操作系统，因而可以极大地提高速度。流与块的比较原来的 I/O 库(在 java.io.*中) 与 NIO 最重要的区别是数据打包和传输的方式。正如前面提到的，原来的 I/O 以流的方式处理数据，而 NIO 以块的方式处
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2023-08-12 20:00:05
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简短回答：如果按照题主给出的Java和Python代码，在常见环境里按照默认配置来跑测试，确实会发现Python版例子比Java版例子跑得快。这自然也算是Java性能的一个坑啦——从来就没有什么“理论上Java应该比Python快”的理论，而是在知道常见性能坑、知道best practice的前提下，纯Java程序在较大规模的运算上有可能比纯Python程序有更好的性能，并且相对来说更scalab
一、Flink简介文章目录Apache Flink是一个开源的分布式、高性能、高可用的流处理框架。主要有Java代码实现，支持scala和java API。支持实时流（stream）处理和批（batch）处理，批数据只是流数据的一个极限特例。Flink原生支持了迭代计算、内存管理和程序优化。二、Flink、Spark和Storm对比Flink、Spark Streaming、Storm是三个都可以
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2023-08-19 18:06:47
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在本文中，我将继续使用 Web 应用程序作为例子，但还有其它类型的应用程序也从并发中获益。因此，这个讨论并不仅仅是针对 Web 应用程序的。你是否听人们说过，异步 Python 代码比“普通（或同步）Python 代码更快？果真是那样吗？1. “同步”和“异步”是什么意思？Web 应用程序通常要处理许多请求，这些请求在短时间内来自不同的客户端。为避免处理延迟，必须考虑并行处理多个请求，这通常称为“
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2021-05-11 09:41:32
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