系统用户及密码 超级管理员用户：root/123456 普通用户：itcast/itcast 虚拟机安装环境及快照 在node1虚拟机中很多快照 软件安装目录为：【/export/server...sprk spark ## 上传HDFS hdfs dfs -put wordcount.data /datas/ 编写代码进行词频统计： ## 读取HDFS文本数据，封装到RDD集合中，文本中每条数据就是集合中每条数据...1）、Maven 工程结构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-merImWMx-1625406507868)(img/1595891933073.png)]...)(img/1599709239714.png)] 虚拟机解压目录：D:\NewSparkLecture\SparkLinux [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(...img-HoAlszUG-1625406507871)(img/1599709323673.png)] 选择虚拟机中vmx文件 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(
快照读 快照读又叫一致性读，读取的是快照数据。不加锁的简单的 SELECT 都属于快照读，即不加锁的非阻塞 读；比如这样： SELECT * FROM player WHERE ...... # 排他锁 谈隔离级别 我们知道事务有 4 个隔离级别，可能存在三种并发问题： 隐藏字段、Undo Log版本链 undo日志的版本链，对于使用 InnoDB 存储引擎的表来说，它的聚簇索引记录中都包含两个必...insert undo只在事务回滚时起作用，当事务提交后，该类型的undo日志就没用了，它占用的Undo Log Segment也会被系统回收（也就是该undo日志占用的Undo页面链表要么被重用，要么被释...假设之后两个事务id分别为 10 、 20 的事务对这条记录进行 UPDATE 操作，操作流程如下： 每次对记录进行改动，都会记录一条undo日志，每条undo日志也都有一个 roll_pointer...，版 本链的头节点就是当前记录最新的值。
分析程序，第一个算子是addSource(source)，数据源是消息队列，所以只记录offset之类的消费信息，这种state需要的空间复杂度为常数，所以保持474字节不变。 2....分析时可以用：jvisualvm、Eclipse memory analyzer（jmat）等进行分析：查看线程快照、数量最多的实例是哪些、类的成员变量的值等， >jmap -dump:live,format...、数量最多的实例是哪些、类的成员变量的值。...全量快照时进行清理 另外，你可以启用全量快照时进行清理的策略，这可以减少整个快照的大小。当前实现中不会清理本地的状态，但从上次快照恢复时，不会恢复那些已经删除的过期数据。...第二个参数表示是否在处理每条记录时触发清理。Heap backend 默认会检查 5 条状态，并且关闭在每条记录时触发清理。 注意: 如果没有 state 访问，也没有处理数据，则不会清理过期数据。
语言 Flink：基于Java语言 01-[了解]-Spark 课程安排 总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示： 目前在企业中使用最多...,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4yHXs6Sp-1627098349792)(/img/image-20210419160056620.png)] Spark框架优秀在原因在于...系统用户及密码 超级管理员用户：root/123456 普通用户：itcast/itcast 虚拟机安装环境及快照 在node1虚拟机中很多快照 软件安装目录为：【/export/server...sprk spark ## 上传HDFS hdfs dfs -put wordcount.data /datas/ 编写代码进行词频统计： ## 读取HDFS文本数据，封装到RDD集合中，文本中每条数据就是集合中每条数据...\SparkLinux [外链图片转存中…(img-xqTCjvJH-1627098349811)] 选择虚拟机中vmx文件 [外链图片转存中…(img-gM6n1ET4-1627098349811
众所周知，在区块链中，每个节点都需要维护一个账本，这是区块链的特性，也是区块链实现去中心化，防篡改的重要方式。区块链节点状态的新旧，最重要的标识之一就是账本里的区块高度。...在公链中，以比特币为例，节点可以分为“全节点”和“轻节点”,“轻节点”只存储部分账本数据，下载区块头数据代替下载完整区块链数据，通过一种名为“简易支付验证(SPV)”的方式来完成交易验证（SPV就是把比特币核心钱包部分功能独立出来...在最新的Fabric版本中，账本快照很好的解决了这个问题。 账本快照功能可以对一个节点的通道信息（包括其状态数据库）进行快照，新节点可以通过快照加入该通道。 ...由于通道中组织之间的私有数据可能有所不同，因此快照中不包含私有数据（私有数据，Fabric实现数据隐私保护的特性），但通过快照加入通道的节点，将从快照中发现其所属的私有数据集，并直接从属于这些集合成员的节点获取相关的私有数据...账本快照为联盟链生态提供了一个很好的技术实现参考，我们期待无论是公链还是联盟链，区块链都会走的更快，更好，更远。
Scala语言 Flink：基于Java语言 01-[了解]-Spark 课程安排 总的来说分为Spark 基础环境、Spark 离线分析和Spark实时分析三个大的方面，如下图所示： 目前在企业中使用最多...,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-4yHXs6Sp-1627098349792)(/img/image-20210419160056620.png)] Spark框架优秀在原因在于...系统用户及密码 超级管理员用户：root/123456 普通用户：itcast/itcast 虚拟机安装环境及快照 在node1虚拟机中很多快照 软件安装目录为：【/export/server...sprk spark ## 上传HDFS hdfs dfs -put wordcount.data /datas/ 编写代码进行词频统计： ## 读取HDFS文本数据，封装到RDD集合中，文本中每条数据就是集合中每条数据...\SparkLinux [外链图片转存中…(img-xqTCjvJH-1627098349811)] 选择虚拟机中vmx文件 [外链图片转存中…(img-gM6n1ET4-1627098349811
核心逻辑就是判断版本链中的哪个版本是当前事务可见可处理的 "数据快照"中并不是数据，存储的是一些事务id Read View 有四个重要的字段： creator_trx_id ：指的是创建该 Read...这种通过「版本链」来控制并发事务访问同一个记录时的行为就叫 MVCC（多版本并发控制） 在已提交读隔离级别下，每次查询都会重新生成数据快照，若其他事务已经提交了，当前事务再次查询时重新生成的数据快照中的...m_ids、min_trx_id、max_trx_id可能会发生改变，这样对比每条记录的trx_id后，可见性就会发生改变 在可重复读隔离级别下，每次查询都使用第一次生成的数据快照 二、MVCC应用于已提交读隔离级别...解决脏读 事务第一次select就产生数据快照，而且只产生这一次快照，select时都是直接用老的数据快照，所以可以解决脏读 2....理解 可重复读隔离级别，只生成一次数据快照 再举一个例子理解：在可重复读隔离级别，只生成一次数据快照 由于事务1已经commit了，新的数据不再是prepare状态，已经符合了生成快照的条件。
众所周知，在区块链中，每个节点都需要维护一个账本，这是区块链的特性，也是区块链实现去中心化，防篡改的重要方式。区块链节点状态的新旧，最重要的标识之一就是账本里的区块高度。...在公链中，以比特币为例，节点可以分为“全节点”和“轻节点”,“轻节点”只存储部分账本数据，下载区块头数据代替下载完整区块链数据，通过一种名为“简易支付验证(SPV)”的方式来完成交易验证（SPV就是把比特币核心钱包部分功能独立出来...在最新的Fabric版本中，账本快照很好地解决了这个问题。 账本快照功能可以对一个节点的通道信息（包括其状态数据库）进行快照，新节点可以通过快照加入该通道。 使用账本快照具有以下优点： 1....由于通道中组织之间的私有数据可能有所不同，因此快照中不包含私有数据（私有数据，Fabric实现数据隐私保护的特性），但通过快照加入通道的节点，将从快照中发现其所属的私有数据集，并直接从属于这些集合成员的节点获取相关的私有数据...账本快照为联盟链生态提供了一个很好的技术实现参考，我们期待无论是公链还是联盟链，区块链都会走地更快、更好、更远。 附录： 1.
[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-wEKNeZIe-1631457480782)(D:\学习笔记\面试题\Java框架面试\Redis\Redis.assets...RDB持久化 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-q36NTAU2-1631457480788)(Redis.assets/快照.gif)] RDB持久化是将当前进程中的数据生成快照保存到硬盘...[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-W7iWy4wg-1631457480792)(Redis.assets/image-20210527154710871.png...AOF持久化 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-eRiEt3F5-1631457480795)(Redis.assets/aof.gif)] AOF的工作原理...fsync（刷盘策略） [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-Y2emd5Xb-1631457480796)(Redis.assets/强制开车.gif)]
因此有了下面提高并发性能的组合拳： MVCC + 悲观锁：MVCC解决读写冲突，悲观锁解决写写冲突 MVCC + 乐观锁：MVCC解决读写冲突，乐观锁解决写写冲突 MVCC的实现原理 基于版本链，...版本链 数据库中的每行数据，还有几个隐藏字段，分别是最近修改事务db_trx_id、回滚指针db_roll_pointer。...删除标识flag, 记录被更新或删除并不代表真的删除，而是删除flag变了 每次对数据库记录进行改动，都会记录一条undo日志，每条undo日志也都有一个生成该版本时对应的事务id以及回滚指针（INSERT...随着更新次数的增多，所有的版本都会被roll_pointer属性连接成一个链表，我们把这个链表称之为版本链，版本链的头节点就是当前记录最新的值。...undo log主要分为两种： insert undo log 代表事务在insert新记录时产生的undo log , 只在事务回滚时需要，并且在事务提交后可以被立即丢弃 update undo
我们知道，自上个世纪90年代以来，WDM波分复用技术已被用于数百甚至数千公里的长距离光纤链路。对大多数国家地区而言，光纤基础设施是其最昂贵的资产，而收发器组件的成本则相对较低。...然而，随着5G等网络数据传输速率的爆炸式增长，WDM技术在短距离链路中也变得越来越重要，而短链路的部署量要大得多，因此对收发器组件的成本和尺寸也更为敏感。...目前，这些网络仍然依赖于数千根单模光纤通过空分复用的信道并行进行传输，而每条信道的数据速率相对较低，最多只有几百Gbit/s（800G），T级别的可能有少量应用。...但在可以预见的未来，普通空间并行化的概念很快就会达到其可扩展性的极限，必须辅之以每条光纤中数据流的频谱并行化，才能维持数据速率的进一步提高。...这种波分复用链路的性能显然在很大程度上取决于基本的梳状信号发生器，特别是光线宽和每条梳状线的光功率。 当然，光频梳技术还处于发展阶段，其应用场景和市场规模相对较小。
一个图不能有重复的边。在无向图的任意两个顶点之间，最多只能有一条边。在有向图的任意两个顶点i和j之间，从顶点i到顶点j最多有一条边。从顶点j到i也最多有一条边。...在图的一些应用中，我们可能要为每条边赋予一个表示成本的值。我们称之为权。这时的图称为加权有向图和加权无向图。 一个网络经常指一个加权有向图或加权无向图。...当连接网络的每条链路的建造成本都相同时，任意一棵生成树的的建设成本都可以将网络建设成本减至最小，并保证网络的连通。...如果不同的链路有不同的建设成本，那么需要在一棵成本最小的生成树（生成树的成本是所有链路的成本之和）上建造链路。下图是一个图，和它的两棵生成树。 ? 应用场景 假设你正在策划一次国际会议。
6.1 快照 (RDB) Redis 使用操作系统的多进程 COW (Copy On Write) 机制实现快照持久化。...快照触发方式有自动触发与手动触发两种。...6.2 AOF AOF 日志存储的是 Redis 服务器的顺序指令序列，它只记录对内存进行修改的指令记录。...持久化取决于 AOF 日志 sync 属性的配置，如果不要求性能，在每条写指令时都sync一下磁盘，就不会丢失数据。...但是在高性能的要求下每次都sync是不现实的，一般都使用定时sync，比如1s1次，这个时候最多就会丢失1s的数据。
，如果它的结束时间小于当前活跃事务的最小时间戳，则将其删除： 为了加快 GC 的速度，DBMS 可以再维护一个脏页位图 (dirty page bitmap)，利用它，Vacuum 线程可以只检查发生过改动的数据...使用单独的池来存储墓碑元组，并使用一个特殊的位模式来标记版本链指针，以区分正常的数据版本和墓碑元组，以减少存储开销。...这是因为在MVCC中，每个事务在执行时看到的数据版本是一致的，因此不同事务的快照可能包含不同版本的数据，导致相同的键在不同快照中指向不同的逻辑元组。...因为在MVCC中，每个数据行可能有多个版本，这些版本通过指针链表进行连接。工作线程需要遵循指针链表，沿着版本链找到符合当前事务快照的正确版本。...对于工作线程，在获取数据后可能需要遵循版本链指针来找到适合当前快照的正确版本。
# 2.1 快照读 快照读又叫一致性读，读取的是快照数据。不加锁的简单的 SELECT 都属于快照读，即不加锁的非阻塞 读；比如这样： SELECT * FROM player WHERE ......假设之后两个事务 id 分别为 10 、 20 的事务对这条记录进行 UPDATE 操作，操作流程如下： 每次对记录进行改动，都会记录一条 undo 日志，每条 undo 日志也都有一个...，版 本链的头节点就是当前记录最新的值。...然后根据 ReadView 机制，判断每条数据是不是都可以被事务 A 看到。 1）首先 id=1 的这条数据，前面已经说过了，可以被事务 A 看到。...总结 这里介绍了 MVCC 在 READ COMMITTD 、 REPEATABLE READ 这两种隔离级别的事务在执行快照读操作时 访问记录的版本链的过程。
背景 DeFi、GameFi等去中心化应用的蓬勃发展，极大地增加了对低交易费用的高性能区块链的需求。然而，构建高性能区块链的一个关键挑战是存储爆炸。...分解存储开销 如果我们进一步分析存储使用情况，我们可以发现区块数据只占了约300GB的数据（从区块高度0到13.6M），这一数字远小于9TB。那么剩下的8.7TB数据从何而来呢？...这里我们举一个简化的例子，其中节点只保存每 3 个区块的MPT。（注意，为了获得一个不包含任何状态区块的状态，节点必须获得该区块之前最近的状态，并重放接下来的交易）。...让我们将目光转向另一个基于 EVM 的链，币安智能链（BSC）。截至 2021 年 12 月 8 日，BSC 已有： 约 984 GB 链上数据，其中区块约占 550 GB，状态约占 400 GB。...，要存储状态，节点只需要最多两个 KV 快照（很可能是一个带增量和一个 KV 快照）。
因此有了下面提高并发性能的组合拳： MVCC + 悲观锁：MVCC解决读写冲突，悲观锁解决写写冲突 MVCC + 乐观锁：MVCC解决读写冲突，乐观锁解决写写冲突 MVCC的实现原理 它的实现原理主要是版本链，...undo日志 ，Read View来实现的 版本链 我们数据库中的每行数据，除了我们肉眼看见的数据，还有几个隐藏字段，得开天眼才能看到。...每次对数据库记录进行改动，都会记录一条undo日志，每条undo日志也都有一个roll_pointer属性（INSERT操作对应的undo日志没有该属性，因为该记录并没有更早的版本），可以将这些undo...对该记录每次更新后，都会将旧值放到一条undo日志中，就算是该记录的一个旧版本，随着更新次数的增多，所有的版本都会被roll_pointer属性连接成一个链表，我们把这个链表称之为版本链，版本链的头节点就是当前记录最新的值...undo log主要分为两种： insert undo log 代表事务在insert新记录时产生的undo log , 只在事务回滚时需要，并且在事务提交后可以被立即丢弃 update undo log
3、分区表的限制因素 一个表最多只能有1024个分区 如果分区字段中有主键或者唯一索引的列，那么多有主键列和唯一索引列都必须包含进来。即：分区字段要么不包含主键或者索引列，要么包含全部主键和索引列。...快照读 像不加锁的select操作就是快照读，即不加锁的非阻塞读；快照读的前提是隔离级别不是串行级别，串行级别下的快照读会退化成当前读；之所以出现快照读的情况，是基于提高并发性能的考虑，快照读的实现是基于多版本并发控制...不同事务或者相同事务的对同一记录的修改，会导致该记录的undo log成为一条记录版本线性表，也就是版本链。...如果DB_TRX_ID跟Read View的属性做了某些比较，不符合可见性，那就就通过DB_ROLL_PTR回滚指针去取出Undo Log中的DB_TRX_ID再比较，即遍历链表的DB_TRX_ID（从链首到链尾...AUTO-INC锁，也就是在执行插入语句时就在表级别加一个AUTO-INC锁，然后为每条待插入记录的AUTO_INCREMENT修饰的列分配递增的值。 InnoDB引擎的行锁是怎么实现的？
2.1 快照读快照读又叫一致性读，读取的是快照数据。不加锁的简单的SELECT都属于快照读，即不加锁的非阻塞读。...每次对记录进行改动，都会记录一条undo日志，每条undo日志也都有一个roll_pointer属性（INSERT操作对应的undo日志没有该属性，因为该记录并没有更早的版本)，可以将这些undo日志都连起来...然后根据ReadView 机制，判断每条数据是不是都可以被事务 A 看到。1）首先 id=1 的这条数据，前面已经说过了，可以被事务 A 看到。...5.总结这里介绍了 MVCC 在 READ COMMITTD 、 REPEATABLE READ 这两种隔离级别的事务在执行快照读操作时访问记录的版本链的过程。...这是因为MVCC采用了乐观锁的方式，读取数据时并不需要加锁，对于写操作，也只锁定必要的行3.解决快照读的问题。
格式； --minuniquesize，最低丰度值，低于该丰度的序列会被过滤掉； --minseqlength，最低长度值，低于该长度的序列会被过滤掉； --strand，当判断两条序列是否一致时，默认只考虑正链...plus，both表示考虑正反两个方向都考虑； --sizeout，在结果文件中序列名称后面添加丰度信息； --fasta_width，限定 fasta 结果文件中每条序列在一行中最多显示的字符数，默认是...plus，both表示考虑正反两个方向都考虑； --sizeout，在结果文件中序列名称后面添加丰度信息； --fasta_width，限定 fasta 结果文件中每条序列在一行中最多显示的字符数，默认是...uchimealns，以人类易于阅读的形式呈现嵌合体与其两个亲本进行比对的结果文件； --sizeout，在结果文件中序列名称后面添加丰度信息； --fasta_width，限定 fasta 结果文件中每条序列在一行中最多显示的字符数...相似度阈值：当查询序列与目标序列之间的相似度达到多少时，才算比对上； --query_cov，覆盖度：满足相似度的情况下，同时要求查询序列的覆盖度达到多少； --strand，当判断两条序列是否一致时，默认只考虑正链
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