TBase 是一款高扩展性、SQL 兼容度高(兼容绝大多数 PostgreSQL 语法以及大部分 Oracle 语法)、提供事务一致性功能支持、具备多级容灾能力以及多维度资源隔离能力 的高安全性的企业级数据库产品,TBase 在多个维度保证集群的容灾能力。其中采用强
一个优秀的Java程序员必须了解GC的工作原理、如何优化GC的性能、如何与GC进行有限的交互,因为有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统、实时系统等,只有全面提升内存的管理效率 ,才能提高整个应用程序的性能。
http://www.cnblogs.com/ckwblogs/p/5975921.html
堆是Java代码可及的内存,留给开发人员使用的;非堆是JVM留给自己用的,包含方法区、JVM内部处理或优化所需的内存(如 JIT Compiler,Just-in-time Compiler,即时编译后的代码缓存)、每个类结构(如运行时常数池、字段和方法数据)以及方法和构造方法的代码。
在我们使用的各种工具中,为了提升工作效率,总会使用到各种各样的缓存技术,比如说docker中的layer就是缓存了之前构建的image。在gradle中这种以task组合起来的构建工具也不例外,在gradle中,这种技术叫做增量构建。
一个优秀Java程序员,必须了解Java内存模型、GC工作原理,以及如何优化GC的性能、与GC进行有限的交互,有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统、实时系统等,只有全面提升内存的管理效率,才能提高整个应用程序的性能。
Freeline 技术揭秘 Freeline是什么? Freeline是蚂蚁金服旗下一站式理财平台蚂蚁聚宝团队15年10月在Android平台上的量身定做的一个基于动态替换的编译方案,5月阿里集团内部开源,稳定性方面:完善的基线对齐,进程级别异常隔离机制。性能方面:内部采用了类似Facebook的开源工具buck的多工程多任务并发思想:端口扫描,代码扫描,并发编译,并发dx,并发merge dex等策略,在多核机器上有明显加速效果,另外在class及dex,resources层面作了相应缓存策略,做到真正增
最近用kotlin重写了项目中的部分模块,领略到了这个Google官方推荐语言的魅力。
实体机无法做快照,如果系统出现异常或者数据损坏,后果严重,要重做系统, 还会造成数据丢失。所以我们可以使用备份和恢复技术
Apriori在数据挖掘中是经典的频繁项集挖掘算法,其主要思想就是如果某个项集不频繁,则任何包含此项集的项集一定不频繁。而今天要实现的增量式的Apriori算法,有点像分布式的Apriori,因为我们可以把已挖掘的事务集和新增的事务集看作两个互相独立的数据集,挖掘新增的事务集,获取所有新增频繁集,然后与已有的频繁集做并集,对于两边都同时频繁的项集肯定全局频繁,而只有一边频繁的项集则需要统计其在两边的频繁计数,这样完成后就能获得所有的全局频繁集,并不需要重新挖掘已有的事务集,效率必然提高。 至于Hbase的C
在定义窗口分配器之后,我们需要在每个窗口上指定我们要执行的计算。这是窗口函数的责任,一旦系统确定窗口准备好处理数据,窗口函数就处理每个窗口中的元素。
在起始的那篇《金融 Python 即服务:业务自助的数据服务模式》,我们介绍了:使用 Python 如何使用作为数据系统的 wrapper 层?在这一篇文章里,我们将继续之前的话题,介绍如何使用 Python 作为计算引擎核心的胶水层,即:如何使用 Python 构建 DAG(有向无环图,Directed Acyclic Graph) 任务?
ShardingSphere GitHub地址:https://github.com/apache/shardingsphere ShardingSphere 官网:https://shardingsphere.apache.org/index_zh.html
序号名称软件性质数据同步方式作业调度1Informatica(美国) 入华时间2005年 http://www.informatica.com.cn商业 图形界面 支持增量抽取,增量抽取的处理方式,增量加载的处理方式,提供数据更新的时间点或周期工作流调度,可按时间、事件、参数、指示文件等进行触发,从逻辑设计上,满足企业多任务流程设计。相当专业的ETL工具。IInformatica PowerCenter用于访问和集成几乎任何业务系统、任何格式的数据,它可以按任意速度在企业内交付数据,具有高性能、高可扩展
编程语言通常会使用手动和自动两种方式管理内存,C、C++ 以及 Rust 等编程语言使用手动的方式管理内存,工程师需要主动申请或者释放内存;而 Python、Ruby、Java 和 Go 等语言使用自动的内存管理系统,一般都是垃圾收集机制。这是Go语言成为高生产力语言的原因之一。将开发者从内存管理中释放出来,让开发者有更多的精力去关注软件设计,而不是底层的内存问题。
ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程,是数据仓库的生命线。
如图所示,在master分支提交了HelloController,然后从master拉了个新分支test;提交了第1次代码,增加了WorldController;提交了第2次代码,增加了DonController。增量的获取方式有两种:
集成测试阶段是软件开发生命周期中的一个关键环节,目的是在模块单元测试完成后,将所有的模块组合在一起,测试它们作为一个整体的行为。集成测试帮助识别和解决模块间接口、数据传递和处理流程中的问题。
消息报表主要用于统计消息任务的下发情况。比如,单条推送消息下发APP用户总量有多少,成功推送到手机的数量有多少,又有多少APP用户点击了弹窗通知并打开APP等。通过消息报表,我们可以很直观地看到消息推送的流转情况、消息下发到达成功率、用户对消息的点击情况等。
分布式协调服务是分布式应用中不可缺少的,通常担任协调角色,比如leader选举、负载均衡、服务发现、分布式队列和分布式锁
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreamSets ]
☞ ETL同步之道 [ Sqoop、DataX、Kettle、Canal、StreaSets ]
在生活中人们接触java比较多,很多人却不知道javafx是什么。javafx是一种编程语言,使用这种语言能够开发丰富的网络程序,目前javafx包括两种类别,一种是javafx脚本,另一种是javafx mobile(可以运行于手机等移动设备),在以后的发展中,javafx可能会拥有更多的作用。那么javafx的使用原理是什么?javafx与java有什么不同?
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文 Extract-Transform-Load 的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的Sqoop、dataX、Kettle、Canal、StreamSetst进行简单梳理比较。
作为全链路数字化技术与服务提供商,袋鼠云提供了从数据湖、大数据基础平台、离线开发、实时开发、数据服务、数据治理、指标管理、客户数据洞察、数据孪生可视化等全产品体系的服务。
在实际的软件生产交付过程中,我们通过单元测试、接口测试、功能测试、自动化测试等手段来保障软件质量;但是无论使用哪种测试手段,case 设计是否全面、精简,显得尤为重要。在实际的项目测试过程中,case 的设计也会经常出现以下问题:
Apache Hudi将核心仓库和数据库功能直接带到数据湖中。Hudi提供了表、事务、高效upserts/删除、高级索引、流式摄取服务、数据群集/压缩优化以及并发,同时保持数据以开源文件格式保留。
数据迁移是指将数据从一个数据库迁移至另一个数据库,按照数据库类型来分类,可分为同构数据库之间的迁移和异构数据库之间的迁移。
【AI科技大本营导读】在经过一年多的开发工作之后,LibRec 3.0 版本终于发布了。LibRec 是一个基于 Java 的开源算法工具库,覆盖了 70 余个各类型推荐算法,可以有效解决评分预测和物品推荐两大关键的推荐问题,目前已经在 GitHub 上收获了 1457 个 Star,612 个 Fork。
UbiSQL 这个词对大家来说可能比较陌生,UbiSQL 是平安集团内部打造的分布式数据库产品,代码基于 TiDB,完全兼容 TiBD 4.0 版本。在 TiDB 的特性之上,UbiSQL 在稳定性、安全性和应用性上面都做了提升,打造出一个金融级且内核源码自主可控的分布式数据库,提供一栈式 HTAP 解决方案。
一、DataX数据同步原理二、全量同步实现三、增量同步的思考四、增量同步实现方案五、关于DataX高可用参考
随着现代软件开发的不断演进,微服务架构已经成为构建高可用性和弹性应用的关键。本文将深入探讨微服务架构的设计原则、关键优势以及实际案例,以帮助您更好地理解如何构建稳健的微服务应用。
Apache ShardingSphere 是一款分布式的数据库生态系统, 可以将任意数据库转换为分布式数据库,并通过数据分片、弹性伸缩、加密等能力对原有数据库进行增强。
我们知道,应用系统在分布式的情况下,在通信时会有着一个显著的问题,即一个业务流程往往需要组合一组服务,且单单一次通信可能会经过 DNS 服务,网卡、交换机、路由器、负载均衡等设备,而这些服务于设备都不一定是一直稳定的,在数据传输的整个过程中,只要任意一个环节出错,都会导致问题的产生。
本文主要基于 Sharding-JDBC 1.5.0 正式版 1. 概述 2.KeyGenerator 2.1 DefaultKeyGenerator 2.2 HostNameKeyGenerator 2.3 IPKeyGenerator 2.4 IPSectionKeyGenerator ---- 1. 概述 本文分享 Sharding-JDBC 分布式主键实现。 官方文档《分布式主键》对其介绍及使用方式介绍很完整,强烈先阅读。下面先引用下分布式主键的实现动机: 传统数据库软件开发中,主键自动生成技术是
本文整理了阿里13个开源中件间产品的架构及功能介绍,结合阿里中间件团队的访谈及分享,涵盖了消息中间件、服务框架、数据层、应用服务器和大规模分布式稳定性平台等等。整体中间件在阿里生态中的分布,如下图所示:
在文章 JVM 源码解读之 CMS GC 触发条件 中分析了 CMS GC 触发的五类情况,并且提到 CMS GC 分为 foreground collector 和 background collector。 不管是 foreground collector 还是 background collector 使用的都是 mark-sweep 算法,分阶段进行标记清理,优点很明显-低延时,但最大的缺点是存在碎片,内存空间利用率低。因此,CMS 为了解决这个问题,在每次进行 foreground collector 之前,判断是否需要进行一次压缩式 GC。
本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse。我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse。
练技术,长经验是最实在的,不过如果自己有一个好的开源项目,还可以在开源中国或github上开源,让更多人受益,也许能获得许多的Star,让自已获得满足,激励自己完善项目功能。在面试时,也可以在简历显眼的位置给出开源项目名称和Git地址。面试官一般都会去查看,这是程序员实力的最好见证,是自己Coding能力的最好见证。所以如果要编写一个面试时拿的出手的项目,首先需要做到“规范”,下面谈一下我眼中规范的开源项目。
本篇博文不会涉及非常详细的操作步骤截图,仅把备份与恢复的关键步骤记录,等后续有真正的使用场景的时候,再来实操。
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Angel 项目简介 Angel是一个基于参数服务器(Parameter Server)理念开发的高性能分布式机器学习框架,在其之上,用户能轻松开发适用于高维度模型的机器学习算法,并使用基于PS Service的Spark on Angel,轻松进行十亿级别维度模型的训练。未来Angel将进一步支持图计算和深度学习框架集成。 Angel由腾讯和北京大学联合开发,兼顾工业界的高可用性和学术界的创新性。欢迎对机器学习有兴趣的同仁一起贡献代码,提交Issues或者Pull Requests。 Release No
网络爬虫又称网络蜘蛛、网络机器人,它是一种按照一定的规则自动浏览、检索网页信息的程序或者脚本。网络爬虫能够自动请求网页,并将所需要的数据抓取下来。通过对抓取的数据进行处理,从而提取出有价值的信息。
https://www.oschina.net/translate/109-new-features-in-jdk-10
Elasticsearch是最近几年非常热门的分布式搜索和数据分析引擎,携程内部不仅使用ES实现了大规模的日志平台,也广泛使用ES实现了各个业务场景的搜索、推荐等功能。
目前,使用 AGP Transform API 进行字节码插桩已经非常普遍了,例如 Booster、神策等框架中都有 Transform 的影子。Transform 听起来很高大上,其本质就是一个 Gradle Task。在这篇文章里,我将带你理解 Transform 的工作机制、使用方法和核心源码解析,并通过一个 Demo 帮助你融会贯通。
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