没有点过数据库天赋的我996了一个晚上，终于找到了点点鼠标就搞定的方法，今天分享给大家。...至于 PartitionKey，原始表中不存在，我们可以自己创造一个固定的字符串即可，比如 'LT996'。...ISO 8601时间日期格式可参考：https://en.wikipedia.org/wiki/ISO_8601 T-SQL 中转换 ISO 8601 也很简单： CONVERT(char(30), DateTime...首先是结果网格有数据量限制，不仅限制条数，也限制列里显的字符数量，遇到企业场景大量数据肯定要爆。于是就有了下面的两种办法。...在我的例子里，我仅需要更改 RequestTimeUtc 为 DateTime 类型。 ? 点击 Insert 后，稍等片刻，数据就被成功导入了！ ?
val df = MongoSpark.load(sqlContext) // Uses the SparkConf df.printSchema() 4，显式指定schema 默认情况下，从SQLContext...要读的collection localThreshold 从多个mongodbserver中选取一个Server的阈值，默认15ms readPreference.name 要使用的Read Preference...属性名 描述 partitionKey 分割收集数据的字段。该字段应该被索引并且包含唯一的值。...127.0.0.1/foobar spark.mongodb.output.database=bar 6，Cache Configuration MongoConnector的每个MongoClient包含了一个...对于Spark读取外部数据封装RDD，实际上最终要的点就是计算分区。因为这决定者你任务的并发度和处理速度，完全理解数据，掌握数据在Spark应用中的流动过程，对做一个少bug的应用大有裨益。
要实现单播只要所有的consumer在同一个CG。用CG还可以将consumer进行自由的分组而不需要多次发送消息到不同的topic。...2.1:每个group中可以有多个consumer，每个consumer属于一个consumer group； 通常情况下，一个group中会包含多个consumer，这样不仅可以提高topic中消息的并发消费能力...2.3:在kafka中,一个partition中的消息只会被group中的一个consumer消费(同一时刻)； 一个Topic中的每个partions，只会被一个"订阅者"中的一个consumer消费...2.5：kafka只能保证一个partition中的消息被某个consumer消费时是顺序的；事实上，从Topic角度来说,当有多个partitions时,消息仍不是全局有序的。...3.1:kafka集群中的任何一个broker都可以向producer提供metadata信息,这些metadata中包含"集群中存活的servers列表"/"partitions leader列表"等信息
Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？...负责这个优化的RelOptRule在Flink项目中名为FlinkLogicalRankRule。...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。...不过空闲状态的清理并非确定性的，所以如果要计算有时间维度的排行榜（如按天、按小时等），需要把时间维度也加入PARTITION BY子句，而不是将保留时间设为对应的长度。...最后，在StreamExecRank中还提供了一个可配置的参数table.exec.topn.cache-size（默认值10000），即Top-N缓存的大小。
Top-N Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？...负责这个优化的RelOptRule在Flink项目中名为FlinkLogicalRankRule。...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。...不过空闲状态的清理并非确定性的，所以如果要计算有时间维度的排行榜（如按天、按小时等），需要把时间维度也加入PARTITION BY子句，而不是将保留时间设为对应的长度。...最后，在StreamExecRank中还提供了一个可配置的参数table.exec.topn.cache-size（默认值10000），即Top-N缓存的大小。
如果你做过后台开发或数据库架构，你可能是这么分页的： 图片 如果你真的是这么分页，那么我不得不抱歉地说，你这样做是错的。 你不以为然？没关系。...Slack、Shopify 和 Mixmax 这些公司都在用我们今天将要讨论的方式进行分页。 我想你很难找出一个不使用 OFFSET 和 LIMIT 进行数据库分页的人。...ref=hackernoon.com 左边的 Schema SQL 将插入 10 万行数据，右边有一个性能很差的查询和一个较好的解决方案。只需单击顶部的 Run，就可以比较它们的执行时间。...你要在本地保存上一次接收到的主键 (通常是一个 ID) 和 LIMIT，而不是 OFFSET 和 LIMIT，那么每一次的查询可能都与此类似。 为什么？...因为通过显式告知数据库最新行，数据库就确切地知道从哪里开始搜索（基于有效的索引），而不需要考虑目标范围之外的记录。
l 后缀路径： 要连接到的服务的实际 URL 路径，例如 myapi/values/add/3。 l PartitionKey： 对于分区服务，这是针对要访问的分区计算出的分区键。...Fabric 群集时，Azure 门户提供了一个启用反向代理的选项。...我们的示例项目 我们的示例项目代码放在 https://github.com/geffzhang/NanoFabric-ServiceFabric ，解决方案中包含了一个后端服务ServiceA，是个无状态的服务...服务实例A是一个无状态的服务 ? 我们将其配置为运行2个实例。在Application Parameters中，我将* _InstanceCount参数值设置为2： ?...编辑它，并将后端端口更改为指向网关端口：8492在我的情况下。同时请注意，Load Balancer定义了一个Health Probe。
Sqoop:Apache Hadoop和结构化数据存储(如关系数据库)之间高效传输批量数据的工具; http://sqoop.apache.org/，Azure在使用； Apache Gobblin: 一个分布式数据集成框架...，阿里、美团、滴滴、有赞等都在使用； Apache Flume ：一个分布式、可靠、和高可用的海量日志聚合的系统； https://flume.apache.org/ FlinkX：DataX on...s/article/data-integration-kettlePentaho公司开源的ETL工具 Apache SeaTunnel：Apache SeaTunnel （原名 Waterdrop）是一个非常易于使用的超高性能分布式数据集成平台...Sqoop将输入数据集分割成片然后用map任务将片插入到数据库中。为了确保最佳的吞吐量和最小的资源使用率，每个map任务通过多个事务来执行这个数据传输。...（2）、支持的数据源种类有限，目前主要支持RDBMS到Hadoop生态中； （3）、Sqoop组件部署在用户EMR中，扩展升级复杂； l网络打通依赖 Sqoop和用户EMR在同一个VPC中，网络需要打通
Top-N Top-N是我们应用Flink进行业务开发时的常见场景，传统的DataStream API已经有了非常成熟的实现方案，如果换成Flink SQL，又该怎样操作？...负责这个优化的RelOptRule在Flink项目中名为FlinkLogicalRankRule。...而treeMap是ValueState类型的状态，顾名思义，它其中维护了一个TreeMap，用于计数及输出Top-N结果。...至于这里为什么用了红黑树（TreeMap）而不是传统的最大/最小堆（PriorityQueue），自然是因为红黑树是对数复杂度的，相较于堆来说更适合Flink这种对时间敏感而对空间较不敏感的执行环境。...不过空闲状态的清理并非确定性的，所以如果要计算有时间维度的排行榜（如按天、按小时等），需要把时间维度也加入PARTITION BY子句，而不是将保留时间设为对应的长度。
它基于标准 HTML、CSS 和 JavaScript 构建，并提供了一套声明式的、组件化的编程模型，帮助你高效地开发用户界面，无论任务是简单还是复杂。...在项目中有很多页面，引入 vue 框架，我们将页面一点一点的替换掉之前用原生 JS 写的内容，这个时候，我们整个项目就会既包含之前的代码，又包含 vue 写的，这样一个页面一个页面的替换掉，将 vue...比如 vue 的官方文档，我们正常阅读时，切换会非常快，为什么？...摘自 写网页的叮叮 ---- 三、服务端渲染 首先，说到服务端渲染我们要先对渲染这个概念有一个大概的了解，就是将数据和模版组装成html。...为什么使用服务端渲染，它解决的是什么问题 简单总结起来就是两点： 首屏加载快 相比于加载单页应用，我只需要加载当前页面的内容，而不需要像 React 或者 Vue 一样加载全部的 js 文件 SEO
最简单的方法就是使用auto，因为它会默认在隐式网格中创建网格轨道。一个自动大小的网格轨道将扩展到包含所有的内容。在下面的示例中，我有一个两列布局，在右边的列中添加更多的内容会导致整个行的扩展。...DEMO9：https://codepen.io/airen/pen/WzobdK 关键要记住的是，这将会发生在整个网格轨道上。你需要确保网格轨道的其他网格项目也能巧妙地吸收额外的空间。...一个网格尚未完成的问题，网格区域本身的背景和边框的样式。能在网格区域上直接添加背景和边框的样式吗？到目前是不可能的，如果要实现这样的一个效果需要插入一个元素或者添加一个伪元素来完成。...当我们在显式网格之外放置一个网格项目，或者我们通过自动旋转更多的网格项目时，隐式网格就将被创建。...在很多情况下，隐式和显式网格的渲染行为是相同的，对于很多的布局，你会发现你定义了列，然后允许将行创建为隐式网格。不同的是，当你开始使用负的行号来引用网格的最后一行时，你会发现还是有一定区别的。
随着时代的进步，随着野心勃勃的企业想要变成下一个 Facebook，随着为机器学习预测收集尽可能多数据的想法的出现，作为开发人员，我们要不断地打磨我们的 API，让它们提供可靠和有效的端点，从而毫不费力地浏览海量数据...如果你真的是这么分页，那么我不得不抱歉地说，你这样做是错的。 你不以为然？没关系。Slack、Shopify 和 Mixmax 这些公司都在用我们今天将要讨论的方式进行分页。...ref=hackernoon.com 左边的 Schema SQL 将插入 10 万行数据，右边有一个性能很差的查询和一个较好的解决方案。只需单击顶部的 Run，就可以比较它们的执行时间。...你要在本地保存上一次接收到的主键 (通常是一个 ID) 和 LIMIT，而不是 OFFSET 和 LIMIT，那么每一次的查询可能都与此类似。 为什么？...因为通过显式告知数据库最新行，数据库就确切地知道从哪里开始搜索（基于有效的索引），而不需要考虑目标范围之外的记录。 比较这个查询： ? 和优化的版本： ?
如果你做过后台开发或数据库架构，你可能是这么分页的： 如果你真的是这么分页，那么我不得不抱歉地说，你这样做是错的。 你不以为然？没关系。...Slack、Shopify 和 Mixmax 这些公司都在用我们今天将要讨论的方式进行分页。 我想你很难找出一个不使用 OFFSET 和 LIMIT 进行数据库分页的人。...ref=hackernoon.com 左边的 Schema SQL 将插入 10 万行数据，右边有一个性能很差的查询和一个较好的解决方案。只需单击顶部的 Run，就可以比较它们的执行时间。...你要在本地保存上一次接收到的主键 (通常是一个 ID) 和 LIMIT，而不是 OFFSET 和 LIMIT，那么每一次的查询可能都与此类似。 为什么？...因为通过显式告知数据库最新行，数据库就确切地知道从哪里开始搜索（基于有效的索引），而不需要考虑目标范围之外的记录。
为什么 Bruce 的提议不可行 首先，让我提出一些与 Bruce 的提议相反的典型论点。 这有一个很好的论据可以证明，在参数列表中使用显式的“self”，可以增强以下两种调用方法在理论上的等效性。...另一个论据是，在参数列表中使用显式的“self”，将一个函数插入一个类，获得动态地修改一个类的能力，创建出相应的一个类方法。...但是，这个习语很容易出错（正是由于需要显式地传递"self"的原因），这就是为什么在 Python 3000中，我建议在所有情况下都使用"super()"的原因。...当装饰一个方法时，我们不知道是否要自动地给它加一个“self”参数：装饰器可以将函数变成一个静态方法（没有“self”）或一个类方法（有一个有趣的 self，它指向一个类而不是一个实例），或者可以做一些完全不同的事情...除非知道装饰器的用途，否则没有其它办法来确定是否要赋予正在定义的方法一个隐式的“self”参数。 我拒绝诸如特殊包装的“@classmethod”和“@staticmethod”之类的黑科技。
有一些魔术使它看起来像一个表，但它实际上是扫描服务器内存中的实际底层数据结构，并将它们呈现为整齐的行) 实际上，这些只是显式锁-出于性能原因，InnoDB避免显式表示访问权限，该访问权限可以从行本身的状态隐式推导出...创建隐式锁的最常见原因是一项INSERT操作：成功插入的行在其他事务提交之前对其他事务不可见，并且常见的情况是单个事务插入许多行，因此不创建显式锁对于新插入的行的成本会更低，只是隐式地假定插入事务具有对所有行的独占访问权...如第3部分“死锁”中所述，正确建模和监视谁在等待谁很重要，因此，每当锁系统识别出隐式锁可能是另一个事务必须等待的原因时，它将隐式锁转换为显式锁，以便可以正确地分析，监视，报告等。...相反，我们将禁用autocommit，这样就隐式地表明我们所做的一切都是事务的一部分。我们将在事务内部，而不必显式地启动它。...重要的是要认识到，你可以有一个数据库引擎更复杂的访问权限不是简单地读取和写入以及它们之间的冲突关系可以是任意的（甚至不对称或传递的）。 你想知道更多吗？
--该元素描述了项目相关的所有依赖。 这些依赖组成了项目构建过程中的一个个环节。它们自动从项目定义的仓库中下载。要获取更多信息，请看项目依赖机制。...通过在项目的 POM 中显式地声明它，始终可以保证一个版本。注意，如果两个依赖项版本在依赖项树中的深度相同，则第一个声明胜出。...你可以在 a 中的 d 2.0中显式地添加一个依赖项来强制使用 d 2.0，如下所示: A ├── B │ └── C │ └── D 2.0 ├── E │...当项目 x 依赖于项目 y 时，x 只依赖于 y，而不依赖于 y 的可选依赖项 z。项目 x 的所有者可以根据自己的选择显式地添加对 z 的依赖项。...，但最好是显式地指定源代码直接使用的依赖关系。
回滚方案是否考虑 关注点 测试角度 考虑产品功能的显式需求、测试用例有效性、测试点是否覆盖全面等 用户角度 重点考虑业务的显式功能需求，也会联想到非功能性测试点，会站在用户角度思考产品设计的合理性...如何保证测试全面性、产品质量 ---- 首先，测试的全面性要基于测试工程师的广度的知识面，测试工程师不能仅仅满足于测试知识的学习，更多要拓宽自己的面，多学习开发、架构、项目管理的知识，将自己打造成多方面发展的互联网多面手...其次，产品质量的保证不能完全寄托于测试人员，测试也不只是产品质量保障的最后一环，要更多地从整个项目流程出发，要联合产品同学、开发同学、甚至运维同学共同制定产品质量保障规范。...下面我也会重点介绍这块。...（4）运维同学作为项目交付后产品质量的跟进者，要做好线上监控，第一时间发现产品暴露的问题并及时跟进解决，避免缺陷（产品规则导致的薅羊毛漏洞）带来的公司损失进一步扩大甚至要做到将缺陷（产品规则的薅羊毛漏洞
同时我将讨论一种我认为更好的权限管理方式。 什么是角色 当说到程序的权限管理时，人们往往想到角色这一概念。角色是代表一系列可执行的操作或责任的实体，用于限定你在软件系统中能做什么、不能做什么。...显式地访问控制：更好的选择 从上面的例子我们看到，当权限需求发生变动时，隐式的权限访问控制方式会给程序开发带来沉重的负担。如果能有一种方式在权限需求发生变化时不需要去修改代码就能满足需求那就好了。...从根本上说，这些代码最终是在保护资源(项目报表)，是要界定一个用户能对这些资源进行什么样的操作(查看/修改)。...例如上面提到的查看项目报表的功能，显式的权限控制方式不会像传统隐式的RBAC权限控制那样因不同的用户/角色要进行这个操作就需要重构代码；只要这个功能存在，显式的方式的权限控制代码是不需要改变的。...因为上面显式地、基于资源的权限访问控制的诸多好处，或许可以给RBAC一个新的定义：“Resource-Based Access Control”。
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