对于上了ERP的企业来说，你了解你是否真正了解到企业的需求呢？...ERP的高度集成，是ERP的一个大特点，在过去的传统企业中，数据在不同部门之间重复的录入，也很难实时共享，而erp则可以使公司数据高度的集中起来，便于管理，从而提高管理效率和决策水平。
小结 ---- 我的主机内存只有100G，现在要全表扫描一个200G大表，会不会把DB主机的内存用光？...若这样就会把内存吃光，逻辑备份不是早就挂了？ 所以大表全表扫描，看起来应该没问题。这是为啥呢？...直到网络栈重新可写，再继续发送 查询结果发送流程： 可见： 一个查询在发送过程中，占用的MySQL内部的内存最大就是net_buffer_length 这么大，不会达到200G socket send...如果太多，因为执行了一个大查询导致客户端占用内存近20G，这种情况下就需要改用mysql_use_result 接口。...所以，如果客户端读结果不及时，会堵住MySQL的查询过程，但是不会把内存打爆。 而对于InnoDB引擎内部，由于有淘汰策略，大查询也不会导致内存暴涨。
今天我们来看一道神奇的数学问题, 1比0.9999...大么? 先说明下0.9999......表示小数后的9是无限循环的; 既然0.9999...是无限循环的,那它就是无限接近但还没有达到1的; 也就表示1大于0.9999... 1 > 0.9999......那现在我们换种方式计算下,看结果是这样的么? 1 = 3 * (1/3) = 3 * 0.3333... = 0.9999... 从计算结果来看是相等的 1 = 0.9999......那我们再换一种方式计算下,看结果还是相同的么?
比如，很多时候我们常常以为一个文件是会被完整读入到内存，然后做各种变换，这很可能是受两个概念的误导： RDD的定义，RDD是一个分布式的不可变数据集合 Spark 是一个内存处理引擎 如果你没有主动对RDDCache.../Persist,它不过是一个概念上存在的虚拟数据集，你实际上是看不到这个RDD的数据的全集的(他不会真的都放到内存里)。...按上面的逻辑，内存使用其实是非常小的，10G内存跑100T数据也不是难事。但是为什么Spark常常因为内存问题挂掉呢？ 我们接着往下看。 Shuffle的本质是什么？ 这就是为什么要分Stage了。...所以我们尽可能的把数据先放到内存，再批量写到文件里，还有读磁盘文件也是给费内存的动作。把数据放内存，就遇到个问题，比如10000条数据，到底会占用多少内存？这个其实很难预估的。...这些存在内存的数据就表示了某个RDD处理后的结果。这个才是说为啥Spark是内存计算引擎的地方。在MR里，你是要放到HDFS里的，但Spark允许你把中间结果放内存里。
本文节选自霍格沃兹测试学院内部教材 需求分析是开始测试工作的第一步，产品会先产出一个需求文档，然后会组织需求宣讲，在需求宣讲中分析需求中是否存在问题，然后宣讲结束后，通过需求文档分析测试点并且预估排期。...所以对于需求的理解非常重要。 需求文档 产品经理在做完用户需求调查之后，会根据用户需求输出一份需求文档，在文档中会详细描述用户所需的功能和功能实现的效果。...文档生成之后，产品经理会和开发测试一起开一个需求宣讲会，讲解需求中的内容，并且会对需求中可能存在的问题进行讨论。 需求评审 在需求宣讲的过程中，其实也需要对需求本身进行评审。...需求分析简单来讲就是把不直观的需求文档简化为直观的需求。...为了提高需求分析能力，就需要深入的理解需求。 如何提高需求理解能力 熟悉业务，了解系统。任何系统都有大的业务背景，只要熟悉了业务知识才能更有效的使用系统。
大数据是具有海量、高增长率和多样化的信息资产，它需要全新的处理模式来增强决策力、洞察发现力和流程优化能力。
让数据库经常添加资源的，除了正常需求以外，还有逆天的程序设计，不光是MONGODB 设计中，很多程序的设计中，基本上是不去分别，在程序里面的那些表的数据应该被分离。...将图片转换为的二进制数据与业务数据存储在一个DOCUMENT里面，看上去我一次性调取的时候方便，但是不要忘记，数据页面的调取是通过将整个页面上载的方式进行操作的，而如果你将超大的字段与核心经常访问的字段放到一起，并且这个超级大的...更糟糕的问题是，在数据查找的过程中，这些数据占据内存块，并且查找可能是hash查找，或是链表的方式查找，那么跨过这些大的数据块，必然也会导致你查询对应数据块时的消耗的问题。...另外对于应用程序设计中关于，索引的使用也是更有效利用内存的设计点。...MALLOC: 118785040 ( 113.3 MiB) Bytes in use by application 类似这个位置的信息主要用于，连接内存通过连接数和内存的相除，得到每个连接大致使用的内存信息
但是你知道么，关于Java 6中的substring是否会引起内存泄露，在国外的论坛和社区有着一些讨论，以至于Java官方已经将其标记成bug，并且为此Java 7 还重新进行了实现。...读到这里可能你的问题就来了，substring怎么会引起内存泄露呢？那么我们就带着问题，走进小黑屋，看看substring有没有内存泄露，又是怎么导致所谓的内存泄露。...于是有人会说，是因为你每个循环中创建了一个TestGC对象，虽然我们加入ArrayList只是两个字符的字符串，但是这个对象中又存储largeString这么大的对象，这样必然会造成OOM的。...StringIndexOutOfBoundsException(offset + count); } this.value = Arrays.copyOfRange(value, offset, offset+count); } 真的是内存泄露么...我们知道了substring某些情况下可能引起内存问题，但是这个叫做内存泄露么？
那么，如何打印对象的内存地址呢？...address is " + VM.current().addressOf(answer)); 会发现打印的内容如下： The memory address is 31856221536 上面的便是真实的内存地址...，虽然能够获取并打印出内存地址，但由于不同环境下的JVM采用了不同的指针压缩操作。...因此，我们不要基于此地址来做一些本机内存相关的操作。但上面的打印，明确的证明了toString方法打印出来的信息并不包括对象的内存地址。
最近接触了一些面试者，在面试过程中有涉及到内存泄露的问题，其中有不少人回答说，如果文件打开后，没有关闭会导致内存泄露。当被继续追问，为什么会导致内存泄露时，大部分人都没有回答出来。...本文将具体讲一讲 文件(流)未关闭与内存泄露的关系。...为什么上面的情况就会发生内存泄露 以 Android 为例，GC 回收对象采用GC Roots强引用可到达机制。...验证是否引起内存泄露 因此，想要证明未关闭的文件流是否导致内存泄露，需要查看文件流是否是GC Roots强引用可到达。...因此到这里我们可以说，不关闭流不是内存泄露问题，是资源泄露问题(file descriptor 属于资源)。 不手动关闭会怎样 不手动关闭的真的会发生上面的问题么？ 其实也不完全是。
编辑手记：很多人都认为，Linux中buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？今天我们重新来认识。...您真的了解Linux的free命令么？ 在Linux系统中，我们经常用free命令来查看系统内存的使用状态。...这样的人的第一反应是：天啊，内存用了好多，70个多G，可是我几乎没有运行什么大程序啊？为什么会这样？Linux好占内存！ 自以为很了解。...你问我这些内存够不够，我当然不知道啦！我特么怎么知道你程序怎么写的？ 根据目前网络上技术文档的内容，我相信绝大多数了解一点Linux的人应该处在第二种层次。...大家普遍认为，buffers和cached所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。 但真的是这样么？
这样的人的第一反应是：天啊，内存用了好多，70个多 G，可是我几乎没有运行什么大程序啊？为什么会这样？ Linux 好占内存！ 2、自以为很了解。...你问我这些内存够不够，我当然不知道啦！我特么怎么知道你程序怎么写的？ 根据目前网络上技术文档的内容，我相信绝大多数了解一点 Linux 的人应该处在第二种层次。...大家普遍认为，buffers 和 cached 所占用的内存空间是可以在内存压力较大的时候被释放当做空闲空间用的。但真的是这样么？...cache都能被回收么？ 我们分析了 cache 能被回收的情况，那么有没有不能被回收的 cache 呢？当然有。...但是退出之前并没有删除这段共享内存。我们来看看这个程序执行前后的内存使用： cached 空间由 16G 涨到了 18G。那么这段 cache 能被回收么？继续测试： 结果是仍然不可回收。
2020-09-05：虚拟内存知道么？什么时候使用虚拟内存？虚拟内存除了扩大内存还有什么用？...，但是大家对虚拟内存的了解不是很多，今天小编就大家说一说这个虚拟内存，让大家明白什么是虚拟内存，虚拟内存有什么用，以及虚拟内存设置成多少为适宜?...虚拟内存的一大特点就是就是它的价格低廉，容量大，但是虚拟内存的运行速度和CPU寄存器的运行速度要慢一些，通常CPU寄存器的一般是用MB或者是KB来计算，虚拟内存大小一般都是GB为单位的。...虚拟内存有什么用： 虚拟内存，就像它名字那样，将不是内存的区域当做内存来使用，简单来说就是把外存当做内存来使用。...但是这样有一个大缺点，就是外存的运行速度比内存的运行速度慢，这样就会导致虚拟内存间接地会影响到内存的运行速度。 那么我们为什么还要使用虚拟内存呢?虚拟内存有什么用?
默认情况下，android程序分配的堆内存大小是16，虚拟机上面的VM Heep就是设置它的 一个图片所占的内存，比如1920*2560像素的图片需要，1920*2560*3至少这些的内存byte 找到...pathName是String类型的图片路径 把图片导入到手机的sdcard目录下面 调用ImageView对象的setImageBitmap(bitemap)方法，参数：Bitemap对象 此时会报内存溢出的错误...我们需要对图片进行缩放 手机的分辨率比如：320*480 图片的分辨率比如：2000*4000 分别计算比例，2000/320 4000/480，按照大的那个比例进行缩放 调用重载方法BitmapFactory...调用WindowManager对象的getDefaultDisplay().getHeight()或getWidth()方法，获取宽高 计算宽和高的缩放比例 判断，当比例大于1的时候，找出宽高里面的大的值作为图片缩放比例...R.layout.activity_main); iv_img=(ImageView) findViewById(R.id.iv_img); } //加载大图片
那现在我把问题稍微改一下：做平台就一定要听取所有用户的需求么？ 你现在该怎么回答？ 如上，俩个问题，其实第一个问题是伪命题，第二个才是真的现实中面临的问题。...想知道谁才是真正的榜一大哥,对于tx的开发来说，这个功能不要太简单，数据库一条sql的问题就搞定了。 那么没有这个历史总排序的原因，就很明显了，是产品的设计，故意如此。...这里就回过头看我一开始对大家提出的问题了， 做一个平台软件，要听全部用户的需求么？ 听么，可以听，但具体做不做，要分析。 这里要从三个角度去思考： 1....真实需求，什么叫真实需求？就是非表面需求的需求。那么什么叫表面需求，就是你收到的这些反馈，要求你加上历史总排序的反馈，这些就是表面需求。...这些需求只是用户作者们最直观，最表层的要求，而用户真正需要的，自己往往意识不到。 比如这个例子，作者真的需要历史总排序么？
Kafka 根据配置的 ACK 级别，其性能表现将特别大，为了找到其适用场景，特做此测试，以便应用 kafka 时能够灵活应对。 测试过程还探讨了许多丢消息的场景。...28 ms 50th, 122 ms 95th, 242 ms 99th, 321 ms 99.9th. real 0m39.395s user 0m12.204s sys 0m1.616s cpu 与内存无任何变化
今天分享数据分析师必备的工作能力——需求梳理。需求梳理很不起眼，甚至很多小伙伴感受不到他的存在。但它结结实实影响到大家的下班时间和绩效。 一、什么是数据需求？...顾名思义，数据需求，就是业务部门对数据分析产出的需求。有小伙会说：这还有需求呀，我们公司都是一通电话：“歪！给我个XX数据，快！”就完事了，根本不存在啥需求。 确实有这种无脑公司。...二、怎样是清晰的需求？ 一个清晰的需求，需要做到5w清晰。...数据使用者 When：数据使用时间 Where：数据使用场合 Why：使用数据原因 What：具体数据格式 三、who：谁使用数据 包括： 申请人：部门，姓名 审批人：领导签名、邮件回复 加上审批人，可以在一大堆需求塞车的时候...但是干活总需要时间，而且需求多了总得排队，所以最好提一个普通/加急/特批的时间差异。比如普通需求提前3天，加急提前1天，特批的今天内优先做（当然，需要对应的老板书面批准）。
---- 1.为什么要使用大页内存 了解操作系统内存管理的人一般都知道操作系统对内存采用多级页表和分页进行管理，操作系统每个页默认大小为4KB。...---- 2.怎样使用大页内存 2.1 先预留一定量的大页内存 #先查看系统有多少已经预留的大页内存 # cat /proc/meminfo |grep -i huge #预留192个大页 # sysctl...vm.nr_hugepages=192 #查看是否预留成功 # cat /proc/meminfo |grep -i huge 2.2 通过系统调用来从预留的大页内存中申请大页 #include <sys...\n"); getchar(); munmap(m, s); return 0; } ---- 3.最后的话 大页内存的好处不仅是减少TLB未命中次数，而且大页内存分配的是物理内存，不会被操作系统的内存管理换出到磁盘上...，因此不会出现缺页中断，也就不会引入访问磁盘的时延，另外，大页内存在物理上是连续的，对于大内存访问也有一定的加速效果。
或者换种说法，业务对数据有哪些层次的需求？数据在哪些地方能够帮助业务？ 结合笔者多年的工作经验以及对数据与业务的理解，业务对数据的需求归纳为四个层次。...举个例子：淘宝上有中老年服装细分市场，有大码女装市场，这些市场可以通过对周边环境的感知，了解到我们身边有一些中老年人或者胖MM在淘宝上面没有得到需求的满足。...通过用户搜索的关键词与实际成交的数据比较，发现有很多需求并没有被很好地满足，反映出需求旺盛，但供给不足。...然而随着业务开拓和业务人员对数据重要性理解的增强，对数据的需求会如雨后春笋般冒出来，显然单单依赖人数不多的分析师是满足不了的。...大数据时代带来了大的机会，但也可能是大灾难。如果不能利用数据产生价值，那么，它就是一个灾难——产生的数据越多，存储的空间、浪费的资源就越多。
然而内存才提升了32.8%（25.6GB/s -> 34GB/s)，给跑实际应用的人带来了更大的挑战。...因为你在新平台上很可能卡在内存瓶颈上，而不容易发挥出来GPU的那么高的提升，和CPU比较高的提升。 Orin NANO没有eMMC了！直接通过外部NVME来做数据存储。...其他家都没有这么大的算力。这样，避免同质化被替换，避免客户将边缘端随意地替换成其他家的产品。 所以相较之下，老黄的刀法依旧精湛！ 问题来了—— Orin NANO什么时候可以买到？...Orin NANO会出开发套件么？ 答：NVIDIA应该不会出Orin NANO开发套件了。 3. 我如何买到Orin NANO系统？大概多少钱？...4.Orin NANO模组兼容现在的Jetson NANO官方开发套件的载板么？ 答：可能可以插上，但是可能有些新功能用不了。
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