## 1\. 一致性（Consistency）一致性（Consistency）是指多副本（Replications）问题中的数据一致性。可以分为强一致性、顺序一致性与弱一致性。### 1.1 强一致性（Strict Consistency）也称为：**原子一致性（Atomic Consistency）****线性一致性（Linearizable Consistency）**强一致性有两个要求：* 任何
### 正文在实际的工作项目中， 缓存成为高并发、高性能架构的关键组件 ，那么Redis为什么可以作为缓存使用呢？首先可以作为缓存的两个主要特征：* 在分层系统中处于内存/CPU具有访问性能良好，* 缓存数据饱和，有良好的数据淘汰机制由于Redis 天然就具有这两个特征，Redis基于内存操作的，且
什么是MVCC MVCC即为多版本并发控制，是一种用于提高并发量的方法，其可以有效的提高innodb引擎数据库的并发性能，做到即使有读写冲突，也能不加锁并发读。 什么是当前读和快照读 当前读：select lock in share mode(共享锁), select for update ; update, insert ,delete(
## 面试题如何保证缓存与数据库的双写一致性？## 面试官心理分析你只要用缓存，就可能会涉及到缓存与数据库双存储双写，你只要是双写，就一定会有数据一致性的问题，那么你如何解决一致性问题？## 面试题剖析一般来说，如果允许缓存可以稍微的跟数据库偶尔有不一致的情况，也就是说如果你的系统**
1、scikit-learn 简介 scikit-learn (sklearn) 是基于 Python 语言的机器学习工具。 是简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ，SciPy 和 matplotlib 上 开源，可商业使用 - BSD许可证 sklearn 可以实现数
同步转载至个人公众号：R语言学习 同步转载至个人知乎专栏：R语言可视化进阶 泰坦尼克沉船事故已经过去多年，但是关于它的生存预测问题一直是数据分析与建模的经典案例，今天抽空把Chuck Talbert大师做的预测进行简单翻译和再现，并加入个人理解，原文链接： [ Titanic: A TidyCaret Approach -
日志数据实时分析计算基于Spark Streaming和Kafka实现，本文主要介绍其中采集模块、数据清洗模块、指标计算模块、数据存储模块。 1、日志实时分析系统架构 实时日志分析系统通过Logstash采集数据，并通过Kafka将数据实时推送到Spark节点。Spark Streaming接收到流数据，通过Spark
一些注意事项 在字符串中为了区分转义符，可以在前面加个\ 或者在最前面加r； 字符串加好拼接；乘号重复； 索引【-1】代表最后一个； endwith布尔值检查结尾； startwirh检查开始；检查的可以是元组，里面多个元素； find找位置；忽略大小写使用re.findall; join拼接； 注意python和matab的很大区别是py
背景： 在目前的MPPOLAP系统众多，比如Greenplum、Apache Impala、Presto、Doris、ClickHouse、Druid、TiDB等等，druid 虽然在不设置roll up 的情况下支持明细数据。但数据join 和性能都比较差。clickhouse 虽然在支持明细和汇总数据查询，但在集群扩展和数据join 的方面也比较弱。
**结构化数据、非结构化数据与半结构化数据**文章的开始，聊一下结构化数据、非结构化数据与半结构化数据，因为数据特点的不同，将在技术上直接影响存储引擎的选型。首先是结构化数据，根据定义**结构化数据指的是由二维表结构来逻辑表达和实现的数据，严格遵循数据格式与长度规范，也称作为
中华人民共和国县以上行政区划代码的golang包 或者你使用vgo 输入一个行政区域代码比如 130104 返回一个省市县的数组[河北省 石家庄市 桥西区] 如果是直辖市比如北京 110000 返回就是[北京市] 目前数据使用2018年4月的最新数据 中华人民共和国民政部 民政部啥时候发布新数据还是
爬虫返回的response数据如果出现乱码 #这里是get后的response，不是.text!!! page_text.encoding = 'utf-8' #如果需要文本类型的数据的话，直接使用.text方法也可以直接调用 page_text = page_text.text
相对于传统的数据处理模式。流式数据处理则有更高的处理效率和成本控制。apache flink 就是近年来在开源社区发展不断发展能够支持同时支持高吞吐，低延迟，高性能分布式处理框架。 了解一个完整的apache flink sql job的组成部分，以及flink sql所提供的核心算子的语义，最后会应用tumble
Hadoop全集1-Hadoop简介 文章目录 Hadoop全集1-Hadoop简介前言一、Hadoop是什么二、Hadoop的优势三、Hadoop的组成1、HDFS2、MapReduce3、Yarn 小结 前言 《大数据时代》有这么一句话，大数据时代的到来，可能要求 IT 将重点从 T(Technology/技术)转向 I(Information/
今日在做ModelNet40的多模态机器学习，由于需要对应的三种不同模态的数据(mesh,point cloud, image)，而原本的数据集只有Mesh一种格式，因此我在网上寻觅了很久，也探索了很久，最终找到如下的网址。全部都开源可供下载。祝大家科研愉快。 原版ModelNet40数据集： http://modelnet.cs.princ
相关依赖库 1# -*- coding: UTF-8 -*- 2 3''' 4直方图 5''' 6# matplotlib 数据可视化库 7 8import matplotlib.pyplot as plt 910# numpy 科学计算库1112import numpy as np hist()函数说明 1# def hist( 2 3# x, bins=None, range=No
一、分布式文件系统 大数据管理研究的文件系统主要是分布式文件系统，分布式文件系统时建立在多台服务器上，并对多个节点上的文件进行统一管理，为用户提供单一文件视图和文件访问结构。目前流行的分布式文件系统是建立在互联网环境上，基于节点自身的文件系统而实现的面向海量数据管理的
简介：“收钱吧到账100万”成为普通商家最想听到的声音。 你有多久没摸过现金了？ 中国互联网络信息中心发布的第47次《中国互联网络发展状况统计报告》数据显示，截至2020年12月，我国移动支付用户规模达到8.54亿；中国人民银行发布的数据显示，截止到2020年年底，我国移动支付业务1
Redis 概念：是一种速度非常快的非关系型数据库，他可以存储键（key）和五种不同类型的值（value）之间的映射，也可以把存储在内存的键值对持久化到硬盘，通过复制特性来扩展读性能，通过客户端分片来扩展写性能 Redis的持久化 背景：由于redis的数据都存放在内存中，如果没有持久配置重启redis后数据就
1.统计学习的对象是数据 2.从数据中提取特征，然后抽象出数据模型，然后又回到对数据的分析与预测中 3.数据是多样化的，比如文字、图像、视频、音频数据以及它们的组合 4.学习的前提是同类的数据并具有一定的统计规律 5.同类数据是指具有某种特性的数据，比如英文文章，互联网网页，数据库
从2020年2月为防控新冠疫情而在全国各地陆续推出的健康码，如今已经成为大多数人在国内进行日常活动的手机必备，也被看作是当下社会治理数字化的一个里程碑。 而随着运用的普及，基于技术驱动的健康码，正被挖掘出更多的场景应用价值，在社会治理和商业运行中发挥重要的支持作用。 例如
索引的基本概述 索引的分类 主键索引：设定为主键后数据库会自动建立索引，主键不能为空 单值索引：除主键外的其他某一列设置的索引 复合索引：一个索引包含多个列 唯一索引：索引列的值唯一，允许为空，只能存在一个null show index from 表名; --查看表中索引 索引底层原理解析—B+
一、数据一致性（无法做到绝对一致） 缓存分成读写缓存和只读缓存 读写缓存写回策略有两种 1、同步直写策略：写缓存时，也同步写数据库，缓存和数据库中的数据一致；（要在业务应用中使用事务机制，来保证缓存和数据库的更新具有原子性） 2、异步写回策略：写缓存时不同步写数据库，等到数据从缓存中淘
1.直接对着条形码扫就可以扫入数据。结束字符有多种，从说明书上设置 回车，回车换行，TAB和无。 2.带字母的扫出来数据不对，输入法使用英文。 3.扫出来数据前面带001，需要去说明书上扫描掉隐藏ID,可能是误扫描到显示ID了
架构原则：“4 要 1 不要” 如果你是一个架构师，你首先要勾勒出一个轮廓，想一想如何构建一个超大流量并发读写、高性能，以及高可用的系统，这其中有哪些要素需要考虑？ 我把这些要素总结为“4 要 1 不要”： 数据要尽量少请求数要尽量少路径要尽量短依赖要尽量少不要有单点 “秒杀系统
