JFrog Artifactory 功能最强大的二进制制品仓库。在 Google、Apple、思科、甲骨文、华为、腾讯等众多世界500强公司中都有大规模使用,在二进制软件制品管理领域处于绝对领先地位。与其他服务不同,JJFrog Artifactory 在版本发行上分类较多且杂。
前面在maven实战之旅第一篇(连接)我们说过,maven能够帮助我们更好的构建项目,能够帮我们自动化构建过程,从清理,编译,测试到生成报告,再到打包和部署。这个过程我们不需要一遍又一遍的输入命令,一次次点击鼠标,我们只需要使用maven配置好项目。然后输入简单的命令。Maven会自动帮我们处理好那些繁琐的任务。 Maven常用命令有以下几种: 清理 maven clean 测试 maven test 编译 maven compile 打包 maven package 部署 maven install
基于 Hadoop 的一个数据仓库工具: hive本身不提供数据存储功能,使用HDFS做数据存储, hive也不分布式计算框架,hive的核心工作就是把sql语句翻译成MR程序 hive也不提供资源调度系统,也是默认由Hadoop当中YARN集群来调度 可以将结构化的数据映射为一张数据库表,并提供 HQL(Hive SQL)查询功能
提到数据库版本管理,Java领域开发首先会想到大名鼎鼎的flyway。但是它不适用.NET领域,那么.NET领域也需要做数据库版本管理,该用什么工具?自行造轮子?.NET领域的解决方案就是Evolve,这是一个开源库。[仓库地址](GitHub - lecaillon/Evolve: Database migration tool for .NET and .NET Core projects. Inspired by Flyway.)
最近在和团队规划OKR目标的时候,我们讨论了很多问题,我先抛砖引玉,列举了一些现有的问题,打算按照推导的方式:
墨墨导读:数据库建模是在软件设计当中必不可少的环节,数据库建得怎么样,关系到以后整个系统的扩展、性能方面的优化以及后期的维护 。正确而连贯的数据流可以对商业用户做出快速、灵活的决策起到决定性的作用。所以,建立正确的数据流和数据结构才能保证最好的结果。我们总结了12款数据库的建模工具,希望可以对数据库从业者提供一些帮助!
某群聊天内容 什么是数据库? 数据库(Database)是按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库, 每个数据库都有一个或多个不同的API用于创建,访问,管理,搜索和复制所保存的数据。 我们也可以将数据存储在文件中,但是在文件中读写数据速度相对较慢。 所以,现在我们使用关系型数据库管理系统(RDBMS)来存储和管理的大数据量。所谓的关系型数据库,是建立在关系模型基础上的数据库,借助于集合代数等数学概念和方法来处理数据库中的数据。 王小五 rdbms有什么特点呢李小男 RDBMS即关系数据库管
数据库是一个以某种有组织的方式存储的数据集合。理解数据库的一种最简单的办法是将其想象为一个文件柜。此文件柜是一个存放数据的物理位置,不管数据是什么以及如何组织的。数据库(database) 就是保存有组织的数据的容器(通常是一个文件或一组文件)。
本文主要介绍了Nexus 3.x版本的环境搭建和配置过程,包括下载、解压、配置和启动Nexus,以及使用Maven在项目中配置Nexus仓库和配置仓库镜像。通过本文的学习,可以快速掌握Nexus 3.x版本的环境搭建和配置方法,提高开发效率。"
QuartzCore.Blazor 是一个基于 .Net5 开发的轻量级 Quartz 作业配置中心,实践应用 Ant Design Blazor 和 FreeSql 两个技术, 对这两个技术感兴趣的小伙伴可以加我一起学习讨论哦,对有 Quartz 有需求的小伙伴亦可以开箱即用Code First。
2.1 设置quartz /pentaho-server/pentaho-solutions/system/quartz/quartz.properties
收藏:http://www.oschina.net/project/tag/83/db-model
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
MySQL的优化主要分为结构优化(Scheme optimization)和查询优化(Query optimization)。本章讨论的高性能索引策略主要属于结构优化范畴。本章的内容完全基于上文的理论基础,实际上一旦理解了索引背后的机制,那么选择高性能的策略就变成了纯粹的推理,并且可以理解这些策略背后的逻辑。
前几天在数据产品经理的群里,有朋友提问“没有数仓,没有数据建模可以做好BI吗”,今天把问题打开一下,不建设数仓,企业能做好数字化转型吗?
当前,正由IT时代进入DT时代,随着移动互联网、物联网的发展,企业正产生大量的数据,而数据的存储和组织离不开数据库技术,更多的公司意识到了数据能够为公司带来商业利益,于是如何管理和利用好数据已经变得越来越重要。
按照最新的功能,更新了最新版的《Rafy 领域实体框架的介绍》,内容如下: 本文包含以下章节: 简介 特点 优势 简介 Rafy 领域实体框架是一个轻量级 ORM 框架。 与一般的 ORM 框架不同的是,它不只关注于一般性的面向对象实体与关系数据库的映射,而是更关注于富领域模型(聚合实体)与关系数据库的映射。使得开发者可以非常方便地使用富领域模型的同时,配备强大的实体属性设计、查询功能,并兼顾了极高的开发效率。 该框架可脱离 Rafy 框架其它组件独立运行,同时集领域驱动设计、面向服务架构、模型驱动架构、产
注意:一个跨境电台平台搭建的过程,除了应用搭建以外,还涉及到域名注册,解析,备案,等一系列的流程。
然后 容器已经运行成功,在浏览器中访问 http://hostname:10080 就可以看到界面了
分库分表的设计和实现方式,在之前的内容中总结过很多,本文基于SpringBoot3和ShardingSphere5框架实现数据分库分表的能力;
标题的这个问题是我去年面天猫,在交叉面的时候一个数据库出生的大佬问的:你会怎样去设计一个数据库。
[名称]:MySQL 5.5.58 [大小]:64位/37MB 32位/35MB
本系列教程为量化开发者,提供本地量化金融数据仓库的搭建教程与全套源代码。我们以恒有数(UDATA)金融数据社区为数据源,将金融基础数据落到本地数据库。教程提供全套源代码,包括历史数据下载与增量数据更新,数据更新任务部署与日常监控等操作。
很多公司都是搭建自己的Maven私有仓库,今天就带大家使用nexus搭建一个自己的私有仓库,并使用idea上传java到自己的仓库。
干线运输指的是运输的主干线, 在主干线上有最大的运力,一般快件的运行都是由支线去向主干线去汇集, 由主干线运输过去
github仓库:https://github.com/Jesselinux/Java_Web
Infobright是一款基于独特的专利知识网格技术的列式数据库。Infobright简单易用,快速安装部署,使用中无需复杂操作,能大幅度减少管理工作;在应对50TB甚至更多数据量进行多并发复杂查询时,更能够显示出令人惊叹的速度。相比于MySQL,其查询速度提升了数倍甚至数十倍,在同类产品中单机性能处于领先地位。为企业剧增的数据规模、增长的客户需求以及较高的用户期望提供了全面的解决方案。
在计算机中,虚拟化(英语:Virtualization)是一种资源管理技术,是将计算机的各种实体资源,如服务器、网络、内存及存储等,予以抽象、转换后呈现出来,打破实体结构间的不可切割的障碍,使用户可以比原本的组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部份是不受现有资源的架设方式,地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。
写Java的同学,基本都听过Maven私服一词,而对于不熟悉Java的同学来说,可能会以为这是某个网游私服。的确,私服这个由历史原因传下来的概念,字面意思并不是太好理解,而且近年也有逐渐扩散到其他技术中的迹象。
在Oracle中,使用分区表是一种很自然的事情,数据库容量基本都是500G起,大小在5T以上都是很常见的。
ShopXO企业级免费开源商城系统,可视化DIY拖拽装修、包含PC、H5、多端小程序(微信+支付宝+百度+头条&抖音+QQ)、APP、多仓库、多商户,遵循MIT开源协议发布、基于ThinkPHP6框架研发
通过对Hadoop分布式计算平台最核心的分布式文件系统HDFS、MapReduce处理过程,以及数据仓库工具Hive和分布式数据库Hbase的介绍,基本涵盖了Hadoop分布式平台的所有技术核心。 通过这一阶段的调研总结,从内部机理的角度详细分析,HDFS、MapReduce、Hbase、Hive是如何运行,以及基于Hadoop数据仓库的构建和分布式数据库内部具体实现。如有不足,后续及时修改。 HDFS的体系架构 整个Hadoop的体系结构主要是通过HDFS来实现对分布式存储的底层支持,并通过
MySQL作为一个非常流行的关系型数据库,客户端软件其实非常多,下面我简单介绍几个,感兴趣的朋友可以尝试一下:
因为这些软件的安装很多都是纯英文,作为新手安装真的需要摸索好久,包括我自己,所以Pipi酱就把自己的经验分享给大家~
大家好,我是小菜,一个渴望在互联网行业做到蔡不菜的小菜。可柔可刚,点赞则柔,白嫖则刚! 死鬼~看完记得给我来个三连哦!
Eggjs是一个基于Koajs的框架,所以它应当属于框架之上的框架,它继承了Koajs的高性能优点,同时又加入了一些约束与开发规范,来规避Koajs框架本身的开发自由度太高的问题。
对于很多程序员来说,公司选择什么样的数据库,基本不需要你来决定。当你加入一个公司的时候,公司的大部分技术选型已经确认,特别是数据库选型,因为数据库一旦选择,后期迁移的代价还是很大的。
这是学习笔记的第 2430篇文章 最近一段时间解决了两个持续了多年的问题,想起来感觉自己还是挺蠢的。 第一件事情是关于邮件的,之前公司都是使用Outlook来管理邮件,我一般会把邮件归档下来,生成.pst文件,时不时能够回味下工作中的一些事情,也是一种难得的回忆。我们现在一直在用Foxmail,所以要把Outlook中的.pst文件导入到Foxmail就好像是一座大山摆在我面前,首先我尝试下载Outlook,结果因为版权的事情而无奈放弃了,其中还有很大的一部分原因是我尝试安装貌似和WPS冲突而导
📷 一、引言 ---- 1.1 现有的数据存储方式有哪些? Java程序存储数据(变量、对象、数组、集合),数据保存在内存中,属于瞬时状态存储。 文件(File)存储数据,保存在硬盘上,属于持久状态存储。 1.2 以上存储方式存在哪些缺点? 没有数据类型的区分。 存储数据量级较小。 没有访问安全限制。 没有备份、恢复机制。 没有快速查找特定文件内容的手段。 1.3 没有使用数据库,你将会变成这样 📷 📷 1.4 使用数据库,你会变成这样 📷 📷 二、数据库 ---- 2.1 概念 数据库是“按照数据结
对于节假日,难得的假期,尤其是外出的时候碰上几个数据库报警,那些报警又属于不得不处理的时候,真是让人上火,所以也想了一些办法来尽可能杜绝和避免这种情况。
这是学习笔记的第 2407篇文章 最近在梳理工作的时候,做了一些小结。 首先是对于工作情况的量化,如果我们只是说自己做了什么什么事情,可能洋洋洒洒几十页ppt,也会让别人看得云里雾里,如果不是这个专业方向的人,基本都会有点晕菜,所以对于这个事情的抓手就是需要有一个参考基准,有了这个基准,你所做的事情都有一个对比,到底是多了还是少了,多了多少,少了多少,具体哪些多了,哪些少了都可以通过数字量化得到答案。 比如对于数据库服务能力的量化,我是选用了信通院开发的这个模型,通过评估惊人的发现我们做
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站,将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀,本次峰会结合行业趋势与技术热点,精选出最能破解当下运维、数据库、金融科技领域核心痛难点的干货议题,不容错过的精彩看点本文带大家先睹为快!
检查git clone权限问题,更新ssh-key后,确认docker内 /root/.ssh/id_rsa 是否更新,是否可以访问 gitlab
这是学习笔记的第 2432篇文章 首先来说下让人绝望的熵增定律, 引用混子哥的解读。 我们的生活和工作是如此,个人知识库和总结也是如此,最初是缺少一些素材,所以没有分类的烦恼,想怎么弄怎么弄,算是从0到1,而随着数量和质量的积累,会发现原来的玩法不行了,如果要搜索一些关键字,对于目录结构在脑子里得记个大概。我现在有近4000多的笔记和零零散散整理收集的内容,这个数量其实是比较庞大的,如何管理和归类这些内容就是摆在我面前的一个重要挑战,否则个人知识库就好像一潭死水一样,没有活力。 我也参
对于码农一族来说,新入手电脑后,工具安装,环境搭建是为必备功课。环境搭不好工具装不全,后续的工作开展那就会有相当多的痛点,也会耗去相当多的时间和精力。近日,博主在安装 Mysql 数据库的过程中,一番探究,发现平日里最基本的操作,也有很多值得总结的地方,为免于时间的重复性浪费,于是有了以下的内容分享。先来问问你自己,平时安装数据库的时候,都尝试过哪几种方式?博主稍微一探究,发现还真不少,比如 Windows 上可以程序安装也可以解压免安装使用;Linux系统可以用 Yum安装,二进制文件安装,源码编译安装等;更还有一些方式,比如安装虚拟机的时候可以选择 MySQL作为预装软件安装同虚拟机一起安装,再比如世界上最好的语言 PHP 中有phpStudy 程序集成包,安装该包之后也就顺带安装上了MySQL服务,等等。通过简单的发散,你会发现,虽然都是以安装同一种工具为目的,但是技术的实现方式却有N多种,所以,骚年们,技术路上永远不要局限在会某种技术,而是要尽可能多的寻找替代方案、更优方案,不然出去装逼都没点逼数,这怎么行!因为平时常用的就是 Windows 和 Linux 这两种操作系统,所以博主就来总结下在这两种系统下的Mysql的几种常见的安装方式。(下载入口)
从本篇开始,介绍使用Kettle实现Hadoop数据仓库的ETL过程。我们会引入一个典型的订单业务场景作为示例,说明多维模型及其相关ETL技术在Kettle上的具体实现。本篇首先介绍一个小而典型的销售订单示例,描述业务场景,说明示例中包含的实体和关系,并在MySQL数据库上建立源数据库表并生成初始的数据。我们要在Hive中创建源数据过渡区和数据仓库的表,因此需要了解与Hive创建表相关的技术问题,包括使用Hive建立传统多维数据仓库时,如何选择适当的文件格式,Hive支持哪些表类型,向不同类型的表中装载数据时具有哪些不同特性。我们将以实验的方式对这些问题加以说明。在此基础上,我们就可以编写Hive的HiveQL脚本,建立过渡区和数据仓库中的表。本篇最后会说明日期维度的数据装载方式及其Kettle实现。
欢迎访问我的GitHub 这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码):https://github.com/zq2599/blog_demos 本篇概览 一个应用同时连接多个数据库进行操作,这是常见的场景,quarkus也不例外,今天就随本文一起来实战多数据源操作 如下图,今天要创建名为multi-db-demo的应用,此应用同时连接两个数据库,名为fist-db的库中是卖家表,名为second-db的库中是买家表 📷 为了简化demo,本篇继续坚持不支持web服务,用单元测试来验证应用同时操作两个
这是学习笔记的第 2411篇文章 今天和同事在聊天的时候,我们谈到了一个有意思的问题,那就是对于工作的业务价值和技术价值的衡量。具体的维度和考量就不细说了,大体的意思有两点:首先是不要什么事情都需要上纲上线,时间长了难免会焦虑,都想往价值上去靠,挖空心思包装自己的说法,会更让自己陷入迷茫之中;第二是得有一个轴,也就是我们在一段时间里做事情,一定是有轻重缓急,那么这个核心的轴我们得把握中,而且得把握平衡,否则就是撒芝麻,没有轻重,全是碎片化。 同时在我的观察中,我发现很多职场老鸟都在如下的几个方面存在或多
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