本文的数据侠范凌、Yaung从短租房的角度入手，爬取了上海1万多套短租房房源信息，从数据分析的角度深入探讨了这种共享经济模式：短租房的共享经济春风，到底要不要跟？...（DT君注：这里在计算房源/区域面积比时，基于行政区划调整，已将闸北数据并入静安，卢湾数据并入黄浦，南汇数据并入浦东。） 以上看的是区域房源的供应量，接下来我们看看区域短租房的需求量并做排序。...这里用了三个不同的排名的样本来看短租房的价位分布，这是一种在不确定代表性样本量时，对数据进行分类讨论的方法。 所以，基本不太会有房东便宜大甩卖，在闹市区提供百元一晚的房源来换好评。...以上的数据分析，应该只是短租平台的沧海一粟，希望能给各位看官一个魔都短租市场的大致面貌。...文 | 范凌 技术支持 | Yaung 编辑 | 程一祥：chenyixiang@dtcj.com ▍数据侠门派 本文数据侠范凌，建筑师，地产研发小总监，以数据的角度关注房地产市场。 ?
短选项 为了方便起见，系统中还为一些参数提供了单字母的命令行选项开关。它们在Table 19.2中描述。其中一些选项是由于历史原因而存在，并且它们作为一个单字母选项存在并不表示它们会被大量使用。...短选项键 ? ?
短选项 为了方便起见，系统中还为一些参数提供了单字母的命令行选项开关。它们在Table 19.2中描述。其中一些选项是由于历史原因而存在，并且它们作为一个单字母选项存在并不表示它们会被大量使用。...短选项键
今天在查看数据库数据文件时，进行一下操作： CREATE TABLE test ( id int, info text ); INSERT INTO test VALUES (1, ‘abc’), (...2, ‘def’); 然后通过hexdump查看数据： 0000000 0000 0000 0140 016f 0000 0000 0020 1fc0 0000010 2000 2004 0000 0000...0000 0000 0000 0000 0000 0001ff0 0001 0002 0802 0018 0001 0000 6109 6362 0002000 发现text类型中的abc和def在数据文件表示为...*/ char vl_dat[1]; }; 前四个字节为长度标识，在这里只有一个字节，而且3个字符的长度为9，百思不得其解啊，遂进行调查，发现，这是因为插入数据较短，数据库给优化了，将原来长度为4个字节的标识为变成了
StatefulWidget 组件生命周期分为三组 : ① 初始化期 : createState , initState ; ② 更新期 : didChangeDependencies , build...更新期的生命周期函数 /// 方法调用时机 : 该生命周期方法不经常调用 , 只有在父容器组件重绘时才调用该方法 /// 方法机制 : 传入的 oldWidget 参数是旧的组件信息 , /...销毁期的生命周期函数 /// 方法调用时机 : 该生命周期方法不经常调用 , 只有在组件被移除时才调用 /// 该方法在 dispose 方法之前被调用 @override void deactivate...更新期的生命周期函数 /// 方法调用时机 : 该生命周期方法不经常调用 , 只有在父容器组件重绘时才调用该方法 /// 方法机制 : 传入的 oldWidget 参数是旧的组件信息 , /...销毁期的生命周期函数 /// 方法调用时机 : 该生命周期方法不经常调用 , 只有在组件被移除时才调用 /// 该方法在 dispose 方法之前被调用 @override void deactivate
大多数数据不是静态的。不，数据具有改变的生命，可能用于多种用途，并且可以在各处移动。因此，考虑组织中数据的生命周期是有意义的。 附图有助于演示此生命周期。基本上，任何数据都有三个主要的“生命”阶段。...在此之后的某个时刻，数据从操作状态移动到参考状态。进行任何进一步的业务不需要数据，但报告可能需要这些数据。...在考虑这些数据状态时，不要考虑您已经知道的数据库或技术。数据可以在三个单独的数据库中，单个数据库或其任何组合。...此外，在这种情况下不要考虑数据仓库 - 这里我们讨论的是单一的官方数据存储 - 以及它的生产生命周期。 运营和参考状态在当今的组织中得到了相当好的实施，但对于归档数据却并非如此。...相反，它在操作和参考数据的生产数据库中萎缩，但从未被访问过。它所做的只是占用空间并影响查询对其余数据的性能！ 在设计数据库时，请务必相应地考虑每个阶段的数据生命周期和计划。
在变量的生命周期内，其存储的数据并不是在任何地方都能使用，变量能使用的范围，称为变量的作用域。...下面继续深入聊聊变量的存储类型对生命周期和作用域的影响。 2. 存储类型 生命周期指数据在内存中保留的时间，也可称为存储持续性。 变量的生命周期和变量的作用域是有区别的。...生命周期相当于你在某一个公司工作了近 10 年，作用域则相当于你一直服务于开发部。 可以说变量的生命周期较长，其能使用的范围可能很广，但不能说数据在内存中存储的时间越久，其能使用的范围就一定很广。...变量在函被调用时生命开始（分配空间），函数执行完毕后，变量的生命结束（回收空间）。此类型的变量的特点： 局部的。 没有共享性。 共享性：指变量中的数据是否能让其它的代码可见、可用。...这也验证了前文所说的生命周期长并意味着变量的作用域范围就一定广。 如下代码反复调用函数，在输出结果时会发现变量 temp 中的数据在不停增加。
数据都存在一个生命周期，数据生命周期是指数据从创建、修改、使用到归档/销毁的整个过程。在数据的生命周期过程中影响数据质量的因素主要来源于四方面：信息因素、技术因素、流程因素和管理因素。...（2）技术因素：主要是指由于具体数据处理的各技术环节的异常造成的数据质量问题。数据质量问题的产生环节主要包括数据创建、数据获取、数据传输、数据装载、数据使用、数据维护等方面的内容。...完成从发现数据问题到最后解决数据问题，不断提高数据质量，形成数据产生、数据交换、到数据应用过程中数据质量的统一管理与控制。...定义数据质量标准 常用的数据质量评价标准在上述内容提到过：数据唯一性、数据完整性、数据准确性、数据一致性、数据关联性、数据及时性等。...在这些环节中，可以采用以下方式来保障数据质量： （1）代码核查开发相关的规则分类大致为： 代码规范类规则：如表命名规范、字段命名规范、生命周期设置、表注释等-代码质量类规则：数据清洗规则是否符合业务预期需求
数据人最常听到，最扎心、刺耳的一句话，莫过于“你数据准不准?”。一次数据异常的“锅”，可能就抵过了过去数据支撑积累的所有业务价值感知。...…… BI数据分析、数据化运营等数据价值应用类的数据产品，数据质量的问题将导致错误的业务决策，或者带来用户体验问题、直接的经济损失。...数据团队不生产数据，只是数据的搬运工，数据从业务系统同步数据仓库，可能会由于系统、工具异常，导致数仓数据和业务端数据不一致的情况。...对于数据产品端，主要是指同一指标或标签，数据处理逻辑不一致，数据对不上。数据加工层，需要对数仓贴源层与业务数据源数据量、核心字段一致性监控。...三、数据产品如何掌控好自己的生命线 除了数据开发者需要关注自己的数据质量外，数据产品也需要对数据产品涉及到的数据源、任务进行过程监控，及时发现数据质量问题。
数据生命周期图是在业务流程的约束下，在整个生命周期(从概念到处理)中管理业务数据的重要部分。数据被视为独立于业务流程和活动的实体。状态中的每个更改都在图中表示，其中可能包括触发状态更改的事件或规则。...数据与流程的分离允许识别公共数据需求，从而实现更有效的资源共享。 标识实体的可能状态(例如，文档可能是“未创建”、“未修改”、“已批准”等等)，然后定义每个状态之间可能的转换。...状态必须是稳定的数据状态:当没有对其执行任何操作时，数据始终处于已标识的状态之一。 定义业务实体的生命周期可以更好地形式化这些业务实体，并确定对其管理至关重要的步骤。...如果业务过程违反了业务实体的生命周期，那么它们是不正确的。 UML/BPMN EAP Profile ? “订单”业务实体的生命周期 状态:代表企业或产品的主要稳定状况之一。
为成功地利用数据挖掘模型，我们需要从开发阶段直至生产环境对模型进行全面跟踪管理与评估。挖掘模型生命周期过程是由以下阶段组成的高效交替过程。...数据理解 数据理解阶段从初始的数据收集开始，通过一些活动的处理，目的是熟悉数据，检查数据的质量，初步发现数据的特征，或是探测引起兴趣的样本子集去构建隐含信息的假设。...影响数据质量的几个主要问题包括：缺失值、不合理值、不同数据源的不一致、异常值。 数据准备 数据准备（预处理）阶段包括从未处理数据中构造最终数据集的所有活动。这些数据将作为模型工具的输入值。...任务包括表、记录和属性的选择，以及为模型工具转换和清洗数据。 现实中的数据通常是不完整的、不一致的、含噪声，污染数据的普遍存在导致了数据清理的必要性，所谓“垃圾进垃圾出”。...一般，有些技术可以解决一类相同的数据挖掘问题。有些技术在数据形成上有特殊要求，因此需要经常跳回到数据准备阶段。
最近在读一本《数据库系统 设计、实现与管理》的书，其中的数据库设计部分写的挺好的，另外在本书中也讲到了数据库生命周期的概念，我觉得有所收益，特写下此博文！...在软件开发中，我们经常会提到软件系统开发的生命周期，大致分为：计划、分析、设计、实现、运维几个阶段，整体流程和动作如下图所示： 而针对数据库建模和数据库应用开发来说，也有其自己的“数据库生命周期”，database...其对于的生命周期图为： 也许作为一个数据库模型设计人员或者开发人员来说，只关心参与3个阶段，但是其实每个阶段都应该参与其中，毕竟这6个阶段是不断迭代的过程。 下面我们来分别说明一下这6个阶段。...2.数据库设计 这是数据库生命周期中最重要的环节，也是最烧脑细胞的环节。这个环节工作的好坏直接关系到最终软件是否满足用户和系统的需求。...对于系统补丁和新版本开发，则是对模型的演化，需要在更新生产系统数据库时对数据库模型进行同步的更新，这便进入了数据库生命周期的迭代过程。
目录 背景 数据全生命周期 采集 存储 整合 呈现与使用 分析与应用 归档 销毁 数据全生命周期管理 元数据管理 数据质量管理 数据安全管理 数据价值管理 配套管理办法和流程 数据全生命周期管理监控平台设计...数据全生命周期(采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁）相关内容在此篇文章“数据全生命周期管理(一)”分享；数据全生命周期管理（元数据管理、数据质量管理、数据安全管理、数据价值管理、配套管理办法和流程和数据全生命周期管理监控平台设计...元数据、数据标准、数据质量和数据安全是贯穿到数据全生命周期中的量化指标。特别是，数据价值为全生命周期最关键量化指标。...数据全生命周期 数据的生命周期是指某个集合的数据从产生或获取到销毁的过程。数据全生命周期分为：采集、存储、整合、呈现与使用、分析与应用、归档和销毁几个阶段。...在数据全生命周期管理过程中，元数据管理、数据质量管理、数据安全和配套管理办法与流程会贯穿到数据全生命周期，在部分内容会接下来的“数据全生命周期管理(二)”分享。
作者游文娟 摘自生命科学研究快报 2014年6月13日，《科学》杂志刊载了一篇由美国科学促进会（AAAS）科技出版顾问Mike May撰写的一篇题为“Big Biological Impacts from...最终，本文认为所有致力于研发大数据的努力都应该落在使大数据能够促进未来生物学和医学发展的方向上来。 大数据与生命科学 大数据是目前最热的概念之一，也是容易被曲解的概念。...随着研究人员不断开发方法，处理大数据的量、速度和可变性方面的问题，研究人员开始研发分析信息的新方法。 生命科学的数据来源和形式多样，包括基因测序、分子通道、不同的人群等。...当下，相关领域期待那些能分析大数据，并将这些数据转换成更好理解基础生命科学机制和将分析成果应用到人口健康上去的工具和技术的面市。 （1）“量”的持续增加 数十年前，制药公司就开始存储数据。...然而，对学术领域和产业领域的生命科学研究人员，新一代测序既提供了好处也带来了问题。正如Crandall所抱怨的那样，他们并不能有效研究如此多的基因组，除非开发的计算机系统能够满足分析大量数据的需求。
这是学习笔记的第 1897 篇文章 今天在思考数据生命周期管理的时候，理清了一些思路。 作为DBA，其实需要从更高的一个角度来看待你所管理的数据。...我们来细化一下，对于表的DML操作，应该是程序端能够处理的，对于这部分的数据，其实我们可以通过快照的方式来处理，比如总共有1万张表，那么我们可以做周期性的抽取，通过细粒度的数据抽取，我们可以知道某个表在一段时间内的数据变化情况...对于DDL的操作，其实比较抽象，有CREATE,ALTER,DROP, （不包含TRUNCATE)，简单来说，也是周期性抽取，频率可能会更高一些，但是数据量要远比DML的小得多。...假设10000张表100天发生了20次变更，那么总的抽取记录数就应该是10020，而不是10000*100=100万，所以相比来说，这是一种因需而动的处理方式， 这个DDL的场景怎么落地，和数据生命周期管理如何关联起来...DDL里面对于DROP的操作是一个敏感而且模糊的处理，我们可以通过标识DDL类型来进行周期维护，如何确定表被删除了，一定是通过已有的参考依旧才能够分辨出来，MySQL不会主动通过数据字典来告知你。
来自：juejin.im/post/5a4ee1f6518825733e603fcb 这一节准备给大家讲解Spring 容器中的Bean的生命周期。...ApplicationContext中Bean的生命周期 先来张图: 大家看到这张图肯定是一脸蒙蔽。...不要着急，我来慢慢解释:从getBean(…)为触发点，Spring容器的Bean生命周期就经历了图中的生命周期，先分个类: 图中绿色箭头的三个步骤(InstantiationAwareBeanPostProcessor...然后我给大家说几个实用点的知识点，大家记着，用到时回来翻一翻就可以了: 上面的生命周期流程图，时候的时候注意调用先后顺序，避免属性被覆盖的现象。...结语 好了，Bean的生命周期算上和大家分享完了，其实没什么东西，大家知道有这么回事，能用到"后处理器"搞事的时候回来大致看下顺序即可。
点击上方“hadoop123”关注我们 知名的大数据中台技术分享基地，涉及大数据架构(hadoop/spark/flink等)，数据平台(数据交换、数据服务、数据治理等)和数据产品(BI、AB测试平台)...上一篇文章《Impala元数据简介》介绍了Impala缓存的元数据（Metadata/Catalog）的具体内容，本文将介绍这些元数据缓存的生命周期，即它们是怎么初始化的，怎么加载的以及怎么失效的。...以下是常见的元数据相关的问题，基本都跟元数据的生命周期有关： 同样的查询，为什么第一次运行比后面几次运行都要慢很多？ 在 Hive 中建了个新表，但在 Impala 中不可见，如何解决？...对于每一个数据库，先加载里面的函数（UDF/UDAF）。我们通常把函数建在default数据库下，因此default数据库的函数加载时间一般会比其它数据库长。...由于元数据总量很大（相当于HMS+NameNode的元数据），Impala在启动时并没有全部加载，只加载了所有数据库和UDF的元数据以及各表的表名。
MySQL InnoDB 表数据页或者二级索引页（简称数据页或者索引页）的合并与分裂对 InnoDB 表整体性能影响很大；数据页的这类操作越多，对 InnoDB 表数据写入的影响越大。...MySQL 提供了一个数据页合并临界值（MERGE_THRESHOLD），在某些场景下，可以人为介入，减少数据页的合并与分裂。...触发临界值场景 场景一： 页 A 里本来数据占用 100%，有一部分记录被删掉后，数据占用小于 50%，刚好触发了临界值。...所以可以看到，在一定的数据模型下，手动控制合并临界值对数据页的合并频率调节非常有效。...---- 文章推荐： 第11期：压缩表 第12期：压缩表性能监测 第13期：表统计信息的计算 ---- 关于 MySQL 的技术内容，你们还有什么想知道的吗？赶紧留言告诉小编吧！
新形势下，政治工作必须紧跟时代步伐，确立大数据思维理念，带动运行模式、指导方式、方法手段的创新，充分发挥政治工作生命线作用。 确立基于网络生态的系统思维。...在大数据时代，人们第一次有条件获得和使用完整数据，为从全局、整体、体系上决策提供了有力支持。...确立基于数据支撑的精确思维。要充分意识到数据是开展政治工作的宝贵资源，确立基于数据支撑的精确思维。...挖掘大数据资源，打造具有大数据采集功能的政治工作平台，实时采集官兵在学习训练、浏览网页、通信联络等活动中产生的、反映群体思想行为的数据信息；建立政治工作大数据中心，将各个部队的局部数据归并整合，确保海量数据安全存储...确立基于数据分析的前瞻思维。大数据的核心价值，是通过分析海量数据，寻找潜藏其中的联系，在此基础上获得深刻洞见、预测未来趋势。
这是学习笔记的第 2013 篇文章 最近几天在整理数据生命周期的一些东东，也码了几篇文章。...数据生命周期管理的初步设计 MySQL生命周期管理demo设计 任务生命周期管理设计 数据生命周期管理的思考 开始的调研只是验证了这个可行性，当然也是想的过于乐观，导致在实现的时候翻车。...我们首先来说下生命周期能干嘛，其实对于DBA来说，最大的好处就是数据的周期管理都可以一目了然，一切都在掌握之中，言外之意就是哪些流程计划外的变更我们都可以捕捉到，而数据也是在多维的交互中才产生了更丰富的业务含义...，此外可以对整个数据环境的质量和变化可以做到整体的管理，比如我们可以通过这些数据分析得到有100张表，但是很长一段时间以来的数据变化之后20张，那么剩下的80张表就需要打个问号了。...哪些数据是冷数据，哪些是热数据，哪些数据可能是已经不在维护的数据了，这些信息在没有产生连锁反应之前，是一种难以量化的状态，但是能够经过这种梳理和可视化的方式展示出来，从DBA的角度可以得到更加宏观的信息
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