导历史表还需要程序代码实现吗？ 还在用mysql的主从复制吗？ Otter都能为你解决。
网卡命名规则受biosdevname和net.ifnames两个参数影响 如果你的网卡名不是eth0怎么设置为eth0呢？
2.链路治理：能够帮助业务和微服务架构分析业务链路，以技术方式获得功能视角的链路信息；
在工作中接触到了redis,Redis是一个非常高效的key-value的数据库，在项目中广泛使用，但是redis很明显的缺点是对于内存的处理，在项目上线之初，必须对内存规划合理，否则很容易出现内存爆了的现象，一般较合理的内存大小为电脑物理内存的3/5。
文|指尖流淌 前言 有一段时间没写文章了，最近事情挺多的，现在咱们回归正题，经过前面四篇文章的介绍，已经通过VMware安装了Hadoop的集群环境，相关的两款软件VSFTP和SecureCRT也已经正常安装了。 本篇主要介绍在大数据应用中比较常用的一款软件Mysql，我相信这款软件不紧紧在大数据分析的时候会用到，现在作为开源系统中的比较优秀的一款关系型开源数据库已经被很多互联网公司所使用，而且现在正慢慢的壮大中。 在大数据分析的系统中作为离线分析计算中比较普遍的两种处理思路就是：1、写程序利用mapp
最近时运不佳，几乎天天被线上问题骚扰。前几天刚解决了一个 HashSet 的并发问题，周六又来了一个性能问题。
*本文原创作者：yangyangwithgnu，本文属FreeBuf原创奖励计划，未经许可禁止转载
分库分表之所以被广泛使用，因为工程相对简单，但分库分表并不仅仅是分片，还是需要考虑如何扩缩容（全量同步、增量同步、数据校验等）。
数据流图(DFD)提供了系统内信息流(即数据流)的可视化表示。通过创建一个数据流图，您可以告诉参与系统流程的人员所提供和交付的信息、完成流程所需的信息以及需要存储和访问的信息。数据流图在软件工程中得到了广泛的应用。您可以在信息系统建模中使用DFD。本文以客户服务系统为例，对数据流图(DFD)进行了描述和说明。
听说，AI研究生毕业前就被企业50万年薪挖走了？三五年后，还很有可能涨至百八十万？？EXO me？？？看来，是贫穷限制了我的想象力。 于是，作为没基础、没经验、没背景、也没颜值的一只AI小白，我也定下了一个小目标，那就是玩转AI大法，坐拥百万年薪，走上人生巅峰。嗯，毕竟梦想还是要有的，万一就和马云爸爸一样犯下大错了呢？/严肃脸 当然，面对满屏的人工智能、机器学习，来自各个专业的人员无不蠢蠢欲动。那如何才能在这场AI盛会里分得一杯羹呢？难道要从高等数学、线性代数、Linux系统、C++、JAVA一步步学过来？
通过docker部署体验takin的小伙伴都应该知道，在安装部署手册（https://docs.shulie.io/docs/opensource/opensource-1d40ib39m90bu）中有提到：在启动surge-deploy任务前，需要将启动命令中的ip参数替换为docker容器所在宿主机的ip，很多小伙伴都在这里踩过坑，有忘了修改的，有改错的，还有不知道怎么修改的，这些都会导致各种小伙伴们在体验产品的过程中，遇到各种各种的问题。像这样：
面试时间比较短，只有十分钟左右，偏真实环境，感觉自己应急响应流程还是不够熟悉，讲的时候没有按照应急流程来讲，有点乱…… ==应急响应流程：==判断是否是误报，了解基本情况(攻击源捕获、获取相关信息)，根据异常特征(安全设备告警、流量、网站、主机)确定安全事故事件类型(What)(网络攻击事件、钓鱼邮件、暴力破解、Web服务器入侵、第三方服务入侵、系统远控后门、勒索病毒、APT、挖矿脚本等)，做出临时处置(隔离感染的机器，切断网络，保护现场环境，隔离核心资产)，通过系统排查点(用户信息、启动项、计划任务、服务、进程、端口、网络流量、内存、文件痕迹、日志等) 确定入侵时间(When)、攻击范围(Where)以及技术手段、攻击者攻击思路(How)进而构造证据链猜解攻击对象(Who)，清除处置(善后处理)以及取证溯源…… 感觉按照这个流程来回答一听就感觉就是背的，emmmm
Gitlab实现CICD的方式有很多，比如通过Jenkins，通过Gitlab Runner等，今天主要介绍后者。Gitlab在安装的时候，就默认包含了Gitlab CI的能力，但是该能力只是用于协调作业，并不能真的去执行作业，因此需要搭配Gitlab Runner来作为执行器实现具体的CICD工作。Gitlab Runner可以被安装在任意支持的系统上，比如Linux、Windows、Mac，甚至也可以运行在Docker、Kubernetes集群上。更多关于构建企业自动化运维平台系列的
今天给大家推荐一个基于.NET Core开源、跨平台的仓储管理系统，数据库支持MSSQL/MySQL：ZEQP.WMS。
为什么要写Linux｜聊聊Linux系统中的路由策略这篇文章呢，主要为了今天这篇做铺垫。
需求：基于业务环境，需在一台机器上部署N多Redis实例，之前部署只能实现部署单个redis，在手工修改目录名字以区分不同redis实例，现想设计能部署一个redis，剩余实例递增即可，以实现多实例部署。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/153233.html原文链接：https://javaforall.cn
● 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等 ● 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 ● 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
Spring Boot整合Quartz的定时任务技术可以应用于许多不同的场景。如：
伴随着2023年的钟声即将响起，很多软件都迎接了2023年的版本，今日小编为大家带来了这款：SOLIDWORKS 2023，这是一款在设计领域非常著名的三维机械设计软件，同时也是世界上第一个基于Windows开发的三维CAD系统，简称叫做“SW 2023”，现阶段具备三大特色，分别是：功能强大、易学使用、技术创新，能够为用户提供出以整套实体模型设计系统，可以很好的满足用户机械设计办公的需求。值得一提的是：SOLIDWORKS 2023在安装过程以及操作界面，都更加人性化了，即便你是新手用户，也是可以快速安装上手。不仅如此，SOLIDWORKS 2023采用了先进的Windows OLE技术、直观式设计技术以及良好的与第三方软件的集成技术，再搭配上由剑桥提供的Parasolid内核，拥有丰富的模型创建、编辑实用程序、布尔建模运算符、特征建模支持、先进表面处理、增厚与弧刮等等，让用户在这里创建模型可以更加轻松。
因为在DevOps实践环境搭建规划中，Jenkins的任务需要执行docker swarm的相关命令，简单起见，把jenkins安装在swarm的manager节点上
MySQL 是一个支持多引擎的系统，但并不是所有的引擎都支持事务。比如 MySQL 原生的 MyISAM 引擎就不支持事务，这也是 MyISAM 被 InnoDB 取代的重要原因之一
本文不会涉及太多技术细节和源码，请放心食用 大家好，我是 HelloGitHub 的老荀，好久不见啊！ 我在完成 HelloZooKeeper 系列之后，就很少“露面了”。但是我对开源和 HelloGitHub 的热情并没有丝毫的减少。这不，逮着个机会就来输出一波，防止被大家遗忘😂。 这次带来的是我写的一款在终端浏览 HelloGitHub 的工具：hg-tui，让你双手不离开键盘就能畅游在 HG 的开源世界。功能如下： 色彩丰富、平铺展示 关键字搜索月刊往期的项目 类 Vim 的快捷键操作方式
1.Linux无论有多少个分区.分给哪一个目录,整个文件系统也只有一个根目录.它的每一个分区都是用来组成整个文件系统的一部分.Linux使用一种”载入”的处理办法.将分区和目录联系起来.这时要载入一个分区,将使它的存储空间在一个目录下获得.
在 使用Spark读取Hive中的数据 中，我们演示了如何使用python编写脚本，提交到spark，读取并输出了Hive中的数据。在实际应用中，在读取完数据后，通常需要使用pyspark中的API来对数据进行统计或运算，并将结果保存起来。本节将演示这一过程。
在《用户行为分析模型实践（一）—— 路径分析模型》中，讲述了基于平台化查询中查询时间短、需要可视化的要求，并结合现有的存储计算资源以及具体需求，我们在实现中将路径数据进行枚举后分为两次进行合并。
springboot整合任务有很多种方法，下面以Quartz跟Task作为整合，快速把握。其中Task是比较常用以及我个人推荐，而且上手比较简单。
固定资产价值期初导入的时候是导入固定资产的明细(T－code：LSMW),而总账金额需要我们进行额外处理，以保证固定资产总帐与子帐一致。
1.开发流程 2.目标 模拟实现一个基于文本界面的（家庭记账软件） ； 初步掌握编程技巧和调试技巧； 主要包含以下知识点：局部变量和基本数据类型、循环语句、分支语句、简单屏幕格式输出、面向对象编程；
这篇文章记录的是SonarQube服务搭建的详细过程，应用于云迁移后的PipleLine的代码扫描环节。
本文介绍数据建模的基础方法论，并通过建模实例的建模实践，输出对模型结构、设计模式的经验技巧与自我理解。
4.1.2 分配 分配：是推导过程中给某一字段赋值，如同 A ＝ B 一样赋值。字段可以是源数据，也可以是辅助数据，也可以是目标数据。设置见下图 定义： ① 源字段：指定目标字段的值来自另一个字段，例
规则圈选中所使用的画像标签数据是离线计算出来的，大部分在计算过程中剔除了很多明细信息，仅保留了最关键的画像内容，即某日某用户的标签值。虽然画像数据是浓缩精简后的核心数据，但在很多人群圈选场景中依赖行为明细数据，比如运营人员希望找出2022-08-15 10:00:00到2022-08-15 12:00:00之间通过手机客户端点赞了某篇文章的用户，此时只有使用行为明细数据才能找到满足条件的用户。行为明细数据主要包含五大要素：
变化是零售业的常态，人货场随时在变，员工和消费者来来去去，货品进进出出，门店开开关关。本文以门店数量变化为例讲解如何制作下图的瀑布式变化效果。
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