"2023-11-19 22:28:33,720:4334(0x7f7bd11a0700):ZOO_ERROR@handle_socket_error_msg@1815: Socket [175.27.223.130:2118] zk retcode=-4, errno=112(Host is down): failed while receiving a server response", "2023-11-19 22:28:34,500:4334(0x7f7bd11a0700):ZOO_ERROR@handle_socket_error_msg@1815: Sock
我有一个查询,它根据他们的活动日期带来数据。查询如下: where al.ACTIVITY_DATE between '2017-01-01 00:00:00.000' and '2018-12-01 00:00:00.000' 它选择此数据范围内的所有活动。 现在是2019年,我需要将我的日期范围更改为2019-12-01 00:00:00:.000。 我不想做的是每年手动更改该报告。是否可以选择最近两年的数据和今年到2019年12月31日的数据?
2023-11-19 20:06:02,024 [myid:0] - ERROR [main:QuorumPeer@294] - Setting LearnerType to PARTICIPANT but 0 not in QuorumPeers.
2023-11-19 20:06:02,027 [myid:0] - ERROR [main:QuorumPeerMain@92] - Unexpected exception, exiting abnormally
java.lang.RuntimeException: My id 0 not in the peer list
at
最初的任务可以这样描述:我需要删除庞大的列表(可能有数十亿个项目),而不存储原始项目--这简直是负担不起的
我只需要知道一个问题的答案:“我的系统以前见过这个元素吗?”
到目前为止,我所能找到的最接近的数据结构是一个布卢姆过滤器,但是它有假阳性,这在我的任务中最好避免,因为它会导致数据丢失。
例如,提供i帐户来存储至少2^32项,并且肯定错误率仅为1% (这意味着我需要至少访问所有urls的1%)。
n = 4,294,967,296, p = 0.01 (1 in 100) → m = 41,167,512,262 (4.79GB), k = 7
4.79GB内存..。
任务本身是一个高规模
我正在寻找一些可以研究的技术。我很惊讶你可以进入insert large site here的界面,更新一个设置,几秒钟内它就会被推出,所以它是全面在线的。adwords就是一个很好的例子。如果您进入adwords并更改活动,这些设置将以唯一的id存储在服务器上。广告代码使用该id调用服务器,并立即调出信息(大小、颜色等)以显示广告。谷歌如何能如此迅速地将其推送到数十万台服务器上?他们使用的是什么类型的数据库系统?