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Android系统联系人全特效实现(),分组导航挤压动画

如下图所示: 最让我感兴趣是,当后一个分组前一个分组相碰时,会产生一个挤压动画。那个时候我思考了各种方法想去实现这种特效,可是限于功夫不到家,都未能成功。...有了AlphabetIndexer,我们就可以通过它getPositionForSectiongetSectionForPosition方法,找出当前位置所在分组,当前分组所在位置,从而实现类似于系统联系人分组导航挤压动画效果...(String sortKey) { this.sortKey = sortKey; } } 这个实体类很简单,只包含了联系人姓名排序键。...* 分组布局 */ private LinearLayout titleLayout; /** * 分组显示字母 */ private TextView title; /*...,看起来感觉还是挺不错,下一篇文章我会带领大家继续完善这个程序,加入字母快速滚动功能,感兴趣朋友请继续阅读Android系统联系人全特效实现(下),字母快速滚动 。

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Yelp Spark 数据血缘建设实践!

转换中所有中间都不会记录在 Lineage 中,因为它们是临时。例如,(输入 1,输出 2)是图 3 中一对,因为它们之间存在路径,而(输入 2,输出 2)则不是。...对于每一对这样对,我们向 Kafka 发送一条消息,包括源目标的标识符,以及其他必要元数据。然后这些消息从 Kafka 传输到 Redshift专用。...总的来说,Lineage 每年增长几百万行,这可以由 Redshift 轻松处理。Spark-Lineage 然后使用 ETL 工具插件从 Redshift 中读取并为用户提供服务。...构建 Spark-Lineages UI 首先,我们解析 Redshift 中上述步骤提供元数据,并识别源目标信息。此元数据首先被读入 Redshift 数据库中临时。...这样可以轻松进行目录搜索,并在专用区域中存储 Redshift 临时 Spark-ETL 作业详细信息。

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Spring Batch分析(一)

以及SpringBatch架构设计核心组件简单介绍。 今天这篇文章我们会找其中一些源码来做一下分析,让你对于SpringBatch更加了解,更好去做技术选型场景化方案落地。...你只需要对你需要做一些组装就可以使用起来,而SpringBatch它是提供了基本我们常使用一些数据源封装。...fromClause也必须有,否则不知道从哪个查询数据,如果不传,就会异常 sortKey也是必须传,前面也说过SpringBatch必须传一个sortKey,而且这个sortKey必须可以确定数据唯一性...是只支持单查询,如果你想存在一些join类型查询,那么它是在这种情况下不支持。...如果是database类型,希望你可以在SpringBatch使用Reader读取数据时候可以提高性能,必须索引之类,不要全扫描之类等等 当然对于数据抽取、清洗转换你业可以考虑其他技术方案、比如

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选择一个数据仓库平台标准

事实,从安全性到可扩展性以及更改节点类型灵活性等许多问题在内部部署解决方案本质并不理想。 对于大多数(尤其是中型用户)来说,利用领先云数据仓库提供商可以实现卓越性能可用性。...在调查了Redshift,SnowflakeBigQuery之后,Periscope数据也宣称Redshift在价格性能方面都是明显赢家。...根据Periscope数据,你可以: “......让您隔夜ETL进程运行在更慢、更便宜仓库资源,然后在业务时间内通过更强大仓库启用实时临时查询。”...备份恢复 BigQuery自动复制数据以确保其可用性持久性。但是,由于灾难造成数据完全丢失比快速,即时恢复特定甚至特定记录需要少。...通过利用Panoply修订历史记录,用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行每一个变化,从而使分析师可以立即使用简单SQL查询。

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印尼医疗龙头企业Halodoc数据平台转型之路:数据平台V1.0

数据平台 Halodoc 基础设施托管在 AWS ,公司数据基础设施是 AWS 托管服务自托管服务组合,Amazon Redshift 是我们存储各类型数据主要数据仓库。...2.2 批处理管道 批处理管道是我们数据平台核心,对后端服务第三方分析工具生成事务/临时数据进行处理并写入数据仓库。...• Amazon Redshift:我们使用 Amazon Redshift 作为集中式数据仓库,包含一个六节点 Redshift 集群,数据以有规律节奏从各种来源流入,Amazon Redshift...存储在 Redshift数据被建模为星型模式,根据我们拥有的业务单位,由维度包围中心事实。...: • CPU 使用率 Redshift 集群运行状况 • RDS 慢查询 • Lambda 错误 • 数据库连接数等等 警报渠道包括通过 Lambda 发送 slack/电子邮件。

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Redis 在 Web 项目中应用与实践

Redis持久化策略Redis故障恢复时间是一个博弈过程,如果你希望在发生故障时能够尽快恢复,应该启用dump备份机制,但这样需要更多可用内存空间来进行持久化。...方案1 我们可能会考虑使用 setnx expire 命令来实现加锁,即当没有key存在时才会成功写入value: $lockStatus = $redis->setnx($lockKey, 1);...expire, "NX"); if ("OK" === $lockStatus) { // 加锁成功,可进行后续操作 // 业务逻辑执行完毕,释放锁 // 删除锁之前需要判断是否是自己锁...// 存储数据 $sortKey = "sort_key"; $redis->zadd($sortKey, 100, "tom"); $redis->zadd($sortKey, 80, "Jon");...= $redis->zrevrange($sortKey, 0, -1, true); // 由小到大排序 $arrRet = $redis->zrange($sortKey, 0, -1, true

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印尼医疗龙头企业Halodoc数据平台转型之Lakehouse架构

大多数仪表板将建立在这些报告物化视图之上,从而减少为重复性任务报告用例连接不同计算成本。一旦我们将平台实现为不同层,下一个挑战就是选择能够支持我们大多数下游用例组件。...Glue数据目录 AWS Glue 数据目录用于注册,并可通过 Athena 进行查询以进行临时分析。 6. Athena Athena 是一个无服务器查询引擎,支持查询 S3 中数据。...用户利用 Athena 对位于数据湖中数据集进行任何临时分析。 7. Redshift Redshift 用作数据仓库来构建数据模型。所有报告/BI 用例均由 Redshift 提供服务。...我们在 Redshift 中创建了 2 个图层。一层负责存储包含事实维度 PD、CD、Appointments、Insurance Labs 所有数据模型。...在 Platform 2.0 中,我们对实现模型进行了细微更改,并采用了框架驱动管道。我们开始在每一层构建一个框架,例如数据摄取框架、数据处理框架报告框架。

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Greenplum性能优化之路 --(一)分区

什么是分区 分区就是将一个大在物理上分割成若干小,并且整个过程对用户是透明,也就是用户所有操作仍然是作用在大,不需要关心数据实际落在哪张小表里面。...Greenplum中分区原理PostgreSQL一样,都是通过继承和约束实现。...交换分区 交换分区就是将一张普通某张分区进行交换,这个功能在数据分层存储十分有用。...从Redshift迁移到Snova 使用过Redshift朋友都知道,Redshift是不支持分区,AWS官方建议使用sort keydistribution key来优化并行处理,官方建议如下...但是涉及到数据生命周期管理,Redshift通常做法是每个分区创建不同,而在所有基础创建一个视图来管理这些,仿造出一个分区特性,这无疑是低效

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Greenplum性能优化之路 --(一)分区

什么是分区 分区就是将一个大在物理上分割成若干小,并且整个过程对用户是透明,也就是用户所有操作仍然是作用在大,不需要关心数据实际落在哪张小表里面。...Greenplum中分区原理PostgreSQL一样,都是通过继承和约束实现。...交换分区 交换分区就是将一张普通某张分区进行交换,这个功能在数据分层存储十分有用。...从Redshift迁移到Snova 使用过Redshift朋友都知道,Redshift是不支持分区,AWS官方建议使用sort keydistribution key来优化并行处理,官方建议如下...但是涉及到数据生命周期管理,Redshift通常做法是每个分区创建不同,而在所有基础创建一个视图来管理这些,仿造出一个分区特性,这无疑是低效

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印尼医疗龙头企业Halodoc数据平台转型之路:基于Apache Hudi数据平台V2.0

平台演进 在旧数据平台中,大部分数据都是定期从各种数据源迁移到 Redshift。将数据加载到 Redshift 后,执行 ELT 以构建服务于各种业务用例 DWH 或数据集市。...由于所有数据集市都是根据用例创建,并且当用户向 DE 团队请求时,有多个包含重复数据。由于我们没有遵循数据模型(星型或雪花模式),因此在 Redshift 中维护之间关系变得非常困难。...直接迁移到 Redshift 在现有平台中缺少数据目录。仅为存储在 S3 中数据创建数据目录,这让终端用户检索有关 Redshift 中表信息成为问题。 • 没有集成数据血缘。...如果有人有兴趣了解目标数据来源转换阶段,我们没有数据血缘来展示它们。数据血缘对于理解数据流、数据转换很重要,并且如果在目标处生成错误信息,则可以轻松调试数据。 • 缺少框架驱动平台。...LakeHouse 架构基本是 Datalake 和数据仓库组合,可以在其中无缝地跨湖仓库移动数据,并遵循对所有数据集访问权限安全合规性。

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「数据仓库技术」怎么选择现代数据仓库

Amazon Redshift、谷歌BigQuery、SnowflPBake基于hadoop解决方案以最优方式支持最多可达多个PB数据集。...这就是BigQuery这样解决方案发挥作用地方。实际没有集群容量,因为BigQuery最多可以分配2000个插槽,这相当于Redshift节点。...ETL vs ELT:考虑到数据仓库发展 Snowflake构建在Amazon S3云存储,它存储层保存所有不同数据、查询结果。...再深入研究Redshift、BigQuerySnowflake,他们都提供按需定价,但每个都有自己独特定价模式。...频谱定价:您只需为查询Amazon S3时扫描字节付费。 保留实例定价:如果您确信您将在Redshift运行至少几年,那么通过选择保留实例定价,您可以比按需定价节省75%。

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关于数据湖架构、战略分析8大错误认知

AmazonRedshift SpectrumAthena一样可以查询数据湖中数据,利用是从一个Redshift集群中分离出来计算资源。...临时“Ephemeral”: 就像沙漠可以有小临时湖泊一样,临时数据湖“Ephemeral”也是短暂存在。...领域性“Project”: 这种类型数据湖“Ephemeral”一样往往集中在特定知识领域中。然后,临时“Ephemeral”不同是,这种数据湖可以持续一段时间。...例如,查询引擎可以有一个列级数据访问控制机制。此外,数据处理工具(如Tableau或Power BI)也可以对数据湖中数据设置访问控制。...经常会看到供应商将其在传统数仓其它ETL产品中发现特性功能定义为数据湖功能,尽管从技术讲,可以在数据湖中进行复杂数据处理。

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跟 Amazon 学入门级数据仓库架构

从舆论吞噬整个数仓市场还有一些小众产品,比如图数据技术,流式计算,分布式存储等等。 我(Lewis Gavin)目前工作角色是用 Amazon Redshift 来设计数据仓库。...哪怕只要处理其中很少列(数据),存储引擎还是读取整行数据,实际浪费了不少性能资源。 如果你把数据仓库建立在类似 Amazon Redshift 列式存储结构,结果就变了。...Redshift 结构下,即使使用宽(Wide Table)或者多维度与事实共存一,都能发挥其优秀性能。...总结下 Redshift 建模好处: 1)处理宽效率比处理复杂Join要高多; 2)对数据分析师最终用户更友好,因为他们不需要处理 Join; 3)所有的数据都在一张表里,降低了处理难度 ?...在 Redshift Reorting 层,我们只需要建立一张 customer

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临时工说: SQL编写设计中容易出现7个(罪)问题 与 很小一部分人对我提出“善意”

从人性讲,人都是站在自己角度上来看问题,这是最普通正常,基于自己角度看问题,就都是自己合适,自己认为理所应当。...SQL,进行添加改变后,再次使用,这里有一些问题, 原有的SQL 本身有一些并不是现有的需要,或者一些条件过滤并不细致,等等,或查询中一开始并未过滤有效数据,而是到了后面在进行过滤情况等等...4.2 在MYSQL中表主键是控制表存储中物理存放顺序,在这样基础多列存储中会导致在计算行插入顺序时耗费更多数据库性能。...,并且由一个操作触发多个操作,这样就形成了一个大事务,导致事务锁频繁发生,降低数据库使用性能,容易产生一些莫名数据操作的卡顿,并且在出现问题后,不容易进行排查发现,所以现代程序开发中,...在这些问题上,解决方案有很多,上面一部分在提出问题时给了一些建议,一些没有给出建议部分中有一部分实际很容易找到解决方案,还有一部分解决方案不是单纯数据库层面可以直接解决,需要revole更多部分如

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如何使用5个Python库管理大数据?

所以它工作与千万字节(PB)级数据集处理保持一致。 Redshift and Sometimes S3 接下来是亚马逊(Amazon)流行RedshiftS3。...AmazonS3本质是一项存储服务,用于从互联网上任何地方存储检索大量数据。使用这项服务,你只需为实际使用存储空间付费。...另一方面,Redshift是一个管理完善数据仓库,可以有效地处理千万字节(PB)级数据。该服务使用SQLBI工具可以更快地进行查询。...Amazon RedshiftS3作为一个强大组合来处理数据:使用S3可以将大量数据上传Redshift仓库。用Python编程时,这个功能强大工具对开发人员来说非常方便。...Spark将快速处理数据,然后将其存储到其他数据存储系统设置中。 有时候,安装PySpark可能是个挑战,因为它需要依赖项。你可以看到它运行在JVM之上,因此需要Java底层基础结构才能运行。

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缓存穿透、缓存并发、热点缓存之最佳招式

这种情况刚才说预先设定值问题有些类似,只不过利用锁方式,会造成部分请求等待。...其中一个简单方案就时讲缓存失效时间分散开,比如我们可以在原有的失效时间基础增加一个随机值,比如1-5分钟随机,这样每一个缓存过期时间重复率就会降低,就很难引发集体失效事件。...比如文章,查询一个不存在id,每次都会访问DB,如果有人恶意破坏,很可能直接对DB造成影响。 缓存失效:如果缓存集中在一段时间内失效,DB压力凸显。...答:我刚说主要是咱们常用后面配置,前台获取场景。前台无法获取相应key,则等待,或者放弃。当在后台配置界面上配置了相关keyvalue之后,那么以前key &&也自然会被替换掉。...你说那种情况,自然也应该会有一个进程会在某一个时刻,在缓存中设置这个ID,再有新请求到达时候,就会获取到最新IDvalue。

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关于数据湖架构、战略分析8大错误认知(附链接)

AmazonRedshift SpectrumAthena一样可以查询数据湖中数据,利用是从一个Redshift集群中分离出来计算资源。...临时“Ephemeral”:就像沙漠可以有小临时湖泊一样,临时数据湖“Ephemeral”也是短暂存在。它们可以用于项目、试生产、PoC或者一个点解决方案,可以很快打开,也可以很快关闭。...领域性“Project”:这种类型数据湖“Ephemeral”一样往往集中在特定知识领域中。然后,临时“Ephemeral”不同是,这种数据湖可以持续一段时间。...例如,查询引擎可以有一个列级数据访问控制机制。此外,数据处理工具(如Tableau或Power BI)也可以对数据湖中数据设置访问控制。...经常会看到供应商将其在传统数仓其它ETL产品中发现特性功能定义为数据湖功能,尽管从技术讲,可以在数据湖中进行复杂数据处理。

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这个云数仓,居然比ClickHouse还快三倍

最后,ClickHouse 在数据存储采用了列式 MergeTree 存储方式。这也使得数据编码,压缩处理都可以很高效。...SelectDB Cloud 能够领先 ClickHouse 3.4倍查询性能,是非常不容易。这一定产品实现有密切关系。...一方面,SelectDB Cloud 在优化器实现采用了 RBO CBO 相结合办法, RBO 完成常量折叠,公共表达式提取,列裁剪,算子合并,谓词下推等优化。...另外一方面,SelectDB Cloud在对多表关联查询 join 操作实现了对多张大分布式 shuffle join 支持,同时还能支持数据 colocate join bucket...比如说 ClickHouse 也采用了列存向量化执行引擎。又比如说,Redshift Snowflake 都实现了 CBO。

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【DB笔试面试643】在Oracle中,如何查询索引历史统计信息?

♣ 题目部分 在Oracle中,如何查询索引历史统计信息?...♣ 答案部分 从Oracle 10g开始,当收集统计信息时候,旧统计数据被保留,如果因为新统计信息而出现性能问题,旧统计信息就可以被恢复。...历史统计信息保存在以下几张中: l WRI$_OPTSTAT_TAB_HISTORY 统计信息 l WRI$_OPTSTAT_IND_HISTORY 索引统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTHEAD_HISTORY...列统计信息 l WRI$_OPTSTAT_HISTGRM_HISTORY 直方图信息 从视图DBA_TAB_STATS_HISTORY可以查询历史收集统计信息时间,但是不能查询到行数,所以需要结合基来查询...这些统计信息在SYSAUX空间中占有额外存储开销,所以应该注意并防止统计信息将空间填满。

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