我们先看一下维基百科是怎么说的: Kafka是由Apache软件基金会开发的一个开源流处理平台,由Scala和Java编写。该项目的目标是为处理实时数据提供一个统一、高吞吐、低延迟的平台。其持久化层本质上是一个“按照分布式事务日志架构的大规模发布/订阅消息队列”,[这使它作为企业级基础设施来处理流式数据非常有价值。此外,Kafka可以通过Kafka Connect连接到外部系统(用于数据输入/输出),并提供了Kafka Streams——一个Java流式处理库。看完这个说法,是不是有点一脸蒙蔽, 再看看其他大神的理解:Kafka 是由 Linkedin 公司开发的,它是一个分布式的,支持多分区、多副本,基于 Zookeeper 的分布式消息流平台,它同时也是一款开源的基于发布订阅模式的消息引擎系统。 总的来说就是他就是发布订阅消息的引擎系统,在做集群的时候需要依靠zookeeper。
放了大半年假的我如今开学了,说实话在屋里呆久了还不太愿意来学校。待了两天了,还是觉得屋里安逸,舍不得离开。不过来了学校自己不会像在家里那么懒惰了,每天打卡鞭策自己努力前行,早日达到毕业条件。
前言 本应该继续连载手撸框架系列文章的。但最近有一个需求 -> 优惠卷,之前很多朋友让我出一篇优惠卷相关的文章。这不,本章应了大伙的愿。开始我自己的表演 ?? 额,这里还要插一句,有很多新人感觉在使用
优惠券的使用非常广泛,从线下门店到线上电商,经常使用到优惠券的。但并不是每一个商家的优惠券都能激发用户的兴趣,有的优惠券使用率很高,有的则是极低;
ReentrantLock是 java提供代码层面的锁,和synchronized关键字相同。为什么在用提供了 synchronized关键字后,还提供了ReentrantLock等代码层面的锁API,首先在synchronized关键字刚推出是,性能方面差很多,直到后面的版本中推出了锁升级的概念,在性能上有所好转。更重要的也是,JUC的包里面,提供的API更加灵活,符合生产环境各种需求。
该模式定义了一系列算法,并将每个算法封装起来,使它们可以相互替换,且算法的变化不会影响使用算法的客户,比如公司都会为我们每个人交公积金,但是每个公司所交的比例又不一样,又如我们每个每个人出行所选择的交通工具也不一样,有人开劳斯莱斯出行,有人开宾利,而我要么坐地铁,要么骑共享单车
秒杀专区为用户展示了后台设置的秒杀商品,在秒杀有效期内可以进行商品秒杀操作. 后台使用了储存过程提高秒杀操作的tps
今天来探讨一下程序员写单元测试这个事儿,为什么国内程序员不喜欢写单元测试呢?我观察下来大概率是下面几个因素相互作用造成的。
上一节我们讲解了数仓DWD层(用户行为日志数据)的搭建、解析、加载。并且讲解了通过编写java代码来实现UDTF功能。
前阵子因为机器学习训练营的任务安排,需要打一场 AI 比赛。然后就了解到最近热度很高且非常适合新人入门的一场比赛:天池新人实战赛o2o优惠券使用预测。今天,红色石头把这场比赛的一些初级理论分析和代码实操分享给大家。本文会讲解的很细,目的是带领大家走一遍比赛流程,实现机器学习理论分析到比赛实战的进阶。话不多说,我们开始吧!
在电商平台中,促销是必不可少的营销手段,尤其在国内 各种玩法层出不穷,最开始的满减/秒杀 到优惠卷 再到 拼团/砍价等等
本文给大家推荐博主自己开源的电商项目newbee-mall-pro。在newbee-mall项目的基础上搭建而来, 使用 mybatis-plus 作为 orm 层框架,并添加了一系列高级功能以及代码优化,特性如下:
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/83859845
本项目是在newbee-mall项目的基础上改造而来, 使用mybatis-plus,集成RedisSearch作为商城搜索中间件,商城首页集成tianai-captcha作为滑块验证码,还添加了高级秒杀、优惠劵以及完善可用的后台全部功能,喜欢的话麻烦给我个star
上述就是实现最基本的优惠卷下单功能。当然真实的业务场景绝对不会是向我们这么简单的。
你好,这是 JavaGuide 的「优质开源项目推荐」第 12 期,每一期我都会精选 5 个高质量的 Java 开源项目。
我们在很多应用场景中,通常是需要给数据加上一些标识,已表明这条数据的某个特性。比如标识用户的支付渠道,标识商家的结算方式、商品的类型等等。对于这样的具有有限固定的几个值的标识,我们通过枚举的方式来标识就可以了,但是对于一些同时具有多个属性且变化比较大的就显然不合适了,举个很简单的例子,我们在某宝上想买一个平板,这个平板的商品类型可标识为电子商品、二手商品、、手机、数码等等,对于这种场景,一个商品对应多种类型,不确定性很大,这种就不是简单的通过几个值标识就能解决的了。本文就是针对这个问题,给出了自己的一些思考。
当今时代数据海量爆发,创新业务飞速发展,当前各行各业行业正处在巨大的IT架构变革与紧迫的数字化转型时期,数据库作为底层基础架构,它的选型尤为重要。TDSQL是腾讯云自主研发的企业级分布式数据库,直到今天整个TDSQL的产品家族已经为2000+家客户提供了数据库服务,覆盖政务、银行、保险、游戏、电商、互联网等多种行业。近日腾讯云官方就针对该产品设立了一场比赛,一起探索TDSQL的开发实战前景,为数据库领域用户创更高价值的产品与解决方案。正好借此机会,我来向大家介绍一下TDSQL的简单配置以及使用。
京东的内容创作平台有很多的样式,比如文章、单品推荐、搭配、店铺上新、秒杀、直播预告、优惠卷。有些样式可以投稿到不同的频道,频道就好比露出的位置,频道露出的前提是内容质量审核通过后,频道侧二审通过。上面列举的有些样式因为时效性的考虑所以是不需要审核就可以外露的,比如直播预告、优惠卷,其他的样式则需要在CMS后台管理中经过一道或者两道审核,或者在质检抽查中复活。
电视剧《你安全吗?》我也追完了,到了终结篇。在结尾,网安黑产头子马平川终于因为陷害秦淮攻击虎迫系统被查出来就是虎迫内奸,随后也被一系列证据指出饮料厂等薅羊毛事件背后都有马平川的影子:
如果一个饭店只有一个服务员,并且这个服务员不仅需要负责客人的点餐服务,还需要负责炒菜服务,显然这样的话,只能是先处理完第一个客人所有的点餐,烧菜任务后,才能去处理下一个客人的点餐,烧菜任务,这样显然把任务给串行化了,效率大大降低。
摘要:在到来的元宵节,为了结合传统元宵节活动和程序的互动,笔者决定开发一个前端H5猜灯谜游戏,那么本文就来分享一下基于前端H5实现一个交互性高、符合龙年主题的猜灯谜游戏,顺便和大家庆祝元宵佳节。
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大家好,我是Tone,前几天我们字节脉搏的活动获得行业内各家媒体、企业、粉丝的支持,在此我非常感谢各位,相继的奖品和开奖会陆续送出请耐心的等待。
描述:在 DOM XSS 挑战中使用奖励支付load。 payload:复制代码到搜索框中即可。
此文主要是分析一下常见的web、系统、逻辑漏洞、各行业漏洞常见存在点,马上实习高峰期也要到来,各位有意向做渗透测试的同学请耐心观看,点点再看并转发,谢谢(有所不足欢迎提意见,毕竟我可能是想水一篇)
如果您也是一名追求轻奢品牌的热衷者或者是正在考虑把自己的轻奢商店搬到线上微信小程序经营,那么请不要错过这期的案例推介,直播商城小程序绝对满足您的需求.
前端登录 ,使用nginx启动前端项目 ,然后访问8080端口,必须是在后端项目启动的情况下
/public_html/App/M/Action/PddAction.class_bak.php
物联网系统中,需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎;不需要实时处理的数据,用于离线分析或数据挖掘,需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多,要根据实际场景来选择。
微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。
本文主要对优惠券功能相关表进行解析,采用数据库表与功能对照的形式。 相关表结构 优惠券表 用于存储优惠券信息,需要注意的是优惠券的使用类型:0->全场通用;1->指定分类;2->指定商品,不同使用类型的优惠券使用范围不一样。 create table sms_coupon ( id bigint not null auto_increment, type int(1) comment '优惠卷类型;0->全场赠券;1->会员赠券
抛去测试、架构来说,数据表设计是指定功能开发的一个起点,如果出现失误将会对未来开发以及运行都会有很大的影响。接下来我们聊聊应该如何根据需求去设计数据表。
1、SPU介绍 SPU = Standard Product Unit(标准产品单元) SPU是商品信息聚合的最小单位,是一组可复用、易检索的标准化信息的集合,该集合描述了一个产品的特性。通俗的讲,除去规格信息以外的,属性值、特性相同的商品就可以归类到同一个SPU里面。
腾讯域名到到期了,听说申请此计划,可获得优惠卷,看到网上5年域名只需要10元,姑且试试看。
2021年11月22日,南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》,采购方式单一来源。 项目概况:根据网公司云化数据中心主分节点建设安排,数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)在原有数据中心升级完善一期项目及二期(数据湖、云化及服务组件层)建设的基础上,完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容,新增913套存储计算组件,预算3652万元
由易语言编写而成的腾讯云抢学生机优惠卷的一个小工具。 易语言编写,也许会报毒。 本工具只是一种辅助,其实学生机的劵很好抢,最好大家去经历这个过程,不要一味的使用辅助工具,因为每天都有200名额,抢到的几率很高很高!! 转自AE博客,由杨小杰修改版权,并编译完成。需要源码的自行去AE博客下载! 抢劵工具
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库;到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
最近在查询资料的时候,发现腾讯和阿里云都有优惠,用起来也就让我们有了优惠了,把博客申请加入到腾讯的云社区之后,给了 ¥180.00 ,刚好可以申请三个月的服务器资源,不过又看到了阿里社区的 ¥206.00/年 的优惠,如果是同一家就好了。
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2月19日,,就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨,分别是 Apache IoTDB:基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
今天分享一篇时序数据库Survey,《Time Series Management Systems: A Survey》,2017 年 TKDE 的。作者 Søren Kejser Jensen, Torben Bach Pedersen, Senior Member, IEEE, Christian Thomsen,丹麦奥尔堡大学。他们在 2018 年有一篇时序数据库的论文: ModelarDB:Modular + Model。
一、IoTDB的研发背景 (一)IoTDB的发展历程 IoTDB是由清华大学大数据软件团队于2016年开始开发的一个物联网数据库项目,旨在满足大规模物联网和工业物联网应用的数据、存储和分析需求。2018年11月,IoTDB进入了Apache孵化器,开始了它的开源之旅。在孵化期间,IoTDB吸引了来自全球的贡献者和用户,并与其他Apache项目如Spark和Hadoop进行了无缝集成。2020年9月,IoTDB正式成为Apache顶级项目,并获2020年北京市科技进步一等奖。2021年10月,IoTDB受邀参
由于程序逻辑不严谨或逻辑太过复杂,导致一些逻辑分支不能正常处理或处理错误,统称为业务逻辑漏洞
原创文字,IoTDB 社区可进行使用与传播基于IoTDB 平台的学习和研究_应用_芯动大师_InfoQ写作社区
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
在大型微服务架构中,服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库,Gorilla。Facebook 团队发现:
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