真理永远都不过时，今天由于工作的事情涉及到了这里，印象中只记得DATETIME类型占用8字节，TIMESTAMP类型占用4字节，心想这么久没有更新的知识万一过时了咋办，毕竟MySQL8都有了，于是翻开了MySQL的官网，决定查一查这两个字段的区别。
elasticsearch 是一个分布式可扩展实时搜索和分析引擎，他在 Apache Lucence 搜索引擎的基础上增加了分布式实时文件存储，并且实现了非常强大的可扩展性，成为了企业级搜索引擎构建的首选。
针对 datastream api 大家都比较熟悉了，还是那句话，在 datastream 中，你写的代码逻辑是什么样的，它最终的执行方式就是什么样的。
在许多实验场景中，都需要使用链路发现协议（LLDP）来发现链路，从而构建网络拓扑。然而LLDP协议不仅仅可以用来发现拓扑，也可以用于时延检测等业务。LLDP通过添加对应的TLV格式的LLDPDU（LL
时间戳字段在MySQL中经常使用到，比如需要记录一行数据创建的时间或修改的时间时，我们通常会使用时间戳即timestamp字段。本篇文章主要介绍timestamp字段的使用方法及相关参数，希望大家读完能对timestamp有更深的认识。
前边以及陆陆续续的介绍了使用Swift3.0开发的服务端应用程序的Perfect框架。本篇博客就做一个阶段性的总结，做一个完整的实例，其实这个实例在《Swift3.0服务端开发(一)》这篇博客中已经简单的介绍过了，本篇博客就来详细的聊一下这个工程的具体实现细节。当然包括iOS端和服务端的代码。本篇博客的介绍顺序按照功能模块来划分的，如登录注册模块、记事本列表，记事本的增删改查等功能。在每个功能模块，我们先给出服务端代码的实现，然后给出客户端代码的实现。 本篇博客的前几部分主要介绍整个工程的公用模块，为工程的
SQL审核工具 SQLE 1.2208.0-pre3 于今天发布。以下对新版本的 Release Notes 进行详细解读。
一般情况下，在 CDN 上分发的内容默认为公开资源，用户拿到 URL 后均可进行访问，如果不进行任何形式的鉴权，就可能会被非法站点恶意盗刷盗用，产生损失。我们特别推荐相关盗刷敏感的业务一定开启url鉴权，防止非法网站盗用。
在分布式系统中，生成全局唯一的ID是一个常见的需求。但是，在分布式系统中，单机生成的ID难以保证全局唯一性，因此需要一种分布式ID生成方案。
很多个人站长在搭建网站时使用nginx作为服务器，为了了解网站的访问情况，一般有两种手段：
特征工程是机器学习中至关重要的一部分，它直接影响到模型的性能和泛化能力。在LightGBM中进行高级特征工程可以进一步提高模型的效果。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行高级特征工程，并提供相应的代码示例。
MySQL 中有非常多的日期函数，但是使用到比较多的就是 DATE_FORMAT(), FROM_UNIXTIME() 和 UNIX_TIMESTAMP() 这三个，DATE_FORMAT() 把日期进行格式化，FROM_UNIXTIME() 把时间戳格式化成一个日期，UNIX_TIMESTAMP() 正好想法，把日期格式化成时间戳。下面就介绍下他们之间详细的使用过程：
时间戳是一个用于表示某一特定时间点的数值。它通常是从某一固定时间点（通常为 "Unix 纪元"，即 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 UTC）开始计算的秒数。
通常日志数据除了要入ES提供实时展示和简单统计外，还需要写入大数据集群来提供更为深入的逻辑处理，前边几篇ELK的文章介绍过利用logstash将kafka的数据写入到elasticsearch集群，这篇文章将会介绍如何通过logstash将数据写入HDFS
在 SwiftData 的数项改进中，用纯代码声明数据模型无疑给 Core Data 开发者留下了深刻印象。本文将深入探讨 SwiftData 是如何通过代码创建数据模型的，使用了哪些新的语言特性，并展示了如何通过声明代码来创建 PersistentModel 实例。
在2010年4月，Google的网页索引更新实现了实时更新，在今年的OSDI大会上，Google首次公布了有关这一技术的论文。
自然灾害的频繁发生对人类社会和环境造成了巨大的影响。为了更有效地应对自然灾害，科学家们在过去几十年中努力研究和开发了多种预测方法，其中机器学习技术成为一种强大的工具。本文将深入探讨自然灾害预测与机器学习模型的跨界应用，结合实例详细介绍部署过程。
JOIN 算子是数据处理的核心算子，前面我们在《Apache Flink 漫谈系列(09) - JOIN 算子》介绍了UnBounded的双流JOIN，在《Apache Flink 漫谈系列(10) - JOIN LATERAL》介绍了单流与UDTF的JOIN操作，在《Apache Flink 漫谈系列(11) - Temporal Table JOIN》又介绍了单流与版本表的JOIN，本篇将介绍在UnBounded数据流上按时间维度进行数据划分进行JOIN操作 - Time Interval(Time-windowed)JOIN, 后面我们叫做Interval JOIN。
前面章节我们介绍了Flink中对各种JOIN的支持，那么想想下面的查询需求之前介绍的JOIN能否满足？需求描述如下:
网上有很多微信公众号的开发教程，但是都是好几年前的了，而且很多都是抄袭其他人的，内容几乎一模一样。真的无语了。只好自己总结一下开发的一些简单流程。
本文会详细的介绍 TiKV 是如何处理读写请求的，通过该文档，同学们会知道 TiKV 是如何将一个写请求包含的数据更改存储到系统，并且能读出对应的数据的。
时间序列数据在许多领域中都非常常见，如金融、气象、交通等。LightGBM作为一种高效的梯度提升决策树算法，可以用于时间序列建模。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行时间序列建模，并提供相应的代码示例。
本文介绍了如何用 Rust 实现一个分布式 Key-Value 存储系统 TiKV。从 TiKV 的基本功能实现，到如何通过 Raft 协议实现分布式一致性，再到如何利用 Rust 的特性实现高可用，以及社区和生态的支持，最终通过一个具体的例子，让读者对 TiKV 有更深入的理解。
最近发现一个PHP脚本时常出现连不上服务器的现象，调试了一下，发现是TIME_WAIT状态过多造成的，本文简要介绍一下解决问题的过程。
前段时间，组里遇到个问题：线上某个业务出现了短连接太多，造成tw_bucket溢出。
一个新的消费组订阅一个已存在的Topic主题时，消费组是从该Topic的哪条消息开始消费呢？
上一篇文章介绍了如何快速的搭建一个JPA的项目环境，并给出了一个简单的演示demo，接下来我们开始业务教程，也就是我们常说的CURD，接下来进入第一篇，如何添加数据
之前，笔者已经发布了网络感知应用和基于跳数的最短路径转发应用。本文将介绍笔者开发的网络时延探测应用。该应用通过LLDP数据包的时延和Echo数据包的时延计算得出链路的时延数据，从而实现网络链路时延的感知。详细原理和实现步骤将在文章中详细介绍。 测试原理 网络时延探测应用利用了Ryu自带的Switches模块的数据，获取到了LLDP数据发送时的时间戳，然后和收到的时间戳进行相减，得到了LLDP数据包从控制器下发到交换机A，然后从交换机A到交换机B，再上报给控制器的时延T1，示例见图1的蓝色箭头。同理反向的时延
Datetime类是Python内建的一个关于时间的类，包含有两种数据类型，datetime类型和timestamp类型，前者是本地时间类，与自己所在时区有关；在计算机中，时间实际上是用数字表示的。我
FFmpeg 有三个作用不同的工具软件 ffmpeg.exe，ffplay.exe，ffprobe.exe，本文主要讲讲这些工具软件的使用方法。
通过上一课时的介绍我们了解到，业务线程使用 KafkaProducer.send() 方法发送 message 的时候，会先将其写入RecordAccumulator 中进行缓冲，当 RecordAccumulator 中缓存的 message 达到一定阈值的时候，会由 IO 线程批量形成请求，发送到 kafka 集群。本课时我们就重点来看一下 RecordAccumulator 这个缓冲区的结构。
flink sql 知其所以然（十四）：维表 join 的性能优化之路（上）附源码
微信支付实际上有很多种不同的类型，具体要使用哪一种就需要根据不同的应用场景来选择，官方给出的参考例子： 刷卡支付：用户打开微信钱包的刷卡的界面，商户扫码后提交完成支付。 公众号支付：用户在微信内进入商家H5页面，页面内调用JSSDK完成支付 扫码支付：用户打开"微信扫一扫“，扫描商户的二维码后完成支付 APP支付：商户APP中集成微信SDK，用户点击后跳转到微信内完成支付 H5支付：用户在微信以外的手机浏览器请求微信支付的场景唤起微信支付 小程序支付：用户在微信小程序中使用微信支付的场景
从上文 初识 Kafka Producer 生产者，可以通过 KafkaProducer 的 send 方法发送消息，send 方法的声明如下：
调用API的服务URL地址，开放平台目前提供了2个环境给ISV使用：正式环境，海外环境。
前面我们花了较多的篇幅来介绍了RTSP协议的一些细节，但是rtsp传输，本质上涉及三种协议，RTSP、RTP以及RTCP。RTSP主要负责连接建立，销毁及一些其他的控制。而实际涉及媒体数据传输使用的是RTP协议，本节我们来介绍一下RTP协议。
在数据库管理和数据分析领域，日期时间函数与系统函数是处理时间序列数据、获取系统信息和优化数据库操作的重要工具。达梦数据库作为国内领先的企业级数据库系统，提供了丰富的日期时间处理和系统信息获取函数。本文将详细介绍达梦数据库中几种关键的日期时间函数和系统函数，并通过实际的SQL示例来解析其用法，帮助你更好地利用这些功能提升工作效率。
目前腾讯云 CES（Cloud Elasticsearch）已经和 Elastic 官方达成商务合作，引入了 X-Pack 商业套件，支持更多的商业特性，例如基于角色的访问控制权限（RBAC Security）、机器学习（ML）、跨集群复制（CCR）、应用性能监控（APM）等。为了更好的给用户提供更多 CES 底层技术支持以及和社区共同优化 ES 产品，腾讯云 ES 内核团队将逐一为大家介绍并解析相关的商业特性功能。本文将从功能、架构、源码层面给大家介绍 X-Pack 的机器学习功能。
废话不多说，咱们先直接上本文的目录和结论，小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助：
前言 最近在跟进Hbase的相关工作，由于之前对Hbase并不怎么了解，因此系统地学习了下Hbase，为了加深对Hbase的理解，对相关知识点做了笔记，并在组内进行了Hbase相关技术的分享，由于Hb
Happens-before方法中最基础的方法Djit+，Djit+使用向量时钟VC进行数据竞争分析。下面这篇文章介绍的是FastTrack算法，在Djit+基础上进行的改进，将Djit+的时间复杂度从O(n)降到接近于O(1)。首次看的同学还是建议先看我之前写的有关介绍Djit+的相关基础内容。
我电脑系统是macOS，目前想参照这样的方法使用OSW Analyzer对一份从客户AIX环境生成的osw数据进行分析，执行如下命令：
数据质量是指数据的准确性、完整性、可靠性和一致性。这些特征对于数据的有效性和可用性至关重要。如果数据质量不高，可能会导致决策失误、成本增加、浪费资源。因此，维护数据质量是非常重要的。
Hive sql 与传统的 oracle 或者mysql 的时间转换函数有一些不同，对于想将传统数据库迁移到hdfs 用 hive sql 进行处理的任务，如何用 hive sql 实现传统数据库sql 时间转换函数，是一个必须要解决的问题。
A logger is a component for recording messages. In Catalina a logger is associated with a container and is relatively simpler than other components. Tomcat provides various loggers in the org.apache.catalina.logger package. The application that accompanies this chapter can be found in the ex07.pyrmont package. Two classes, SimpleContext and Bootstrap, have changed from the application in Chapter 6.
TsFile 是 IoTDB 的底层数据文件，一种专门为时间序列数据设计的列式文件格式。IoTDB TsFile数据读写主要是下面两个结构：
第一部分：主要是MYSQL数据库的权限体系以及MYSQL访问控制的两个阶段；我们都知道，MYSQL初始化完成之后，自带四个默认的数据库；下面的内容主要涉及到的是mysql库中相关的内容；
前面几篇内容，我们结合案例来介绍了，两流Join，热销榜，以及状态容错，今天我们依旧基于这个数据，来说说Flink SQL，如果对原理有兴趣的同学，也可以移步到《Stream SQL 的执行原理与 Flink 的实现 》，去了解相关内容。
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