一、入门数据分析1.大数据时代的基本面大数据产业发展现状：现在数据已经呈现出了爆炸式的增长，每一分钟可能就会有：13000个iPhone应用下载Twitter上发布98000新微博发出1.68亿条Email淘宝双十一10680个新订单12306出票1840张在大数据时代，出现了三大变革：从随机样本到全量数据

一、引言最近看到好几篇类似“n行Python代码…”的博文，看起来还挺不错，简洁、实用，传播了知识、带来了阅读量，撩动了老猿的心，决定跟风一把，写个视频转动画的三行代码的极简实现。二、moviepy2.1、moviepy介绍要实现视频转动画，老猿使用了moviepy库。MoviePy是一个用于视频编辑的Python模块，可用于进行视频的基本操作（如剪

一、概述Java是天生就支持并发的语言，支持并发意味着多线程，线程的频繁创建在高并发及大数据量是非常消耗资源的，因为java提供了线程池。在jdk1.5以前的版本中，线程池的使用是及其简陋的，但是在JDK1.5后，有了很大的改善。JDK1.5之后加入了java.util.concurrent包，java.util.concurrent包的加入给

今天在项目中遇到一个，当mysql的in语句中数据量很大时，建立一个临时表的例子。于是楼主整理了一下关于临时表的知识，与大家分享一下~首先，临时表只在当前连接可见，当关闭连接时，Mysql会自动删除表并释放所有空间。因此在不同的连接中可以创建同名的临时表，并且操作属于本连接的临时表。建立临时表：CREATETEMPORARY TABLEt

前言说明：通过zuul访问后端服务时，这个流程是如何的？当你用500线程并发访问zuul和用100线程并发访问zuul，zuul分别会用多少个线程去并发访问后端的服务？后端最多能承受多少个并发线程？zuul默认是Hystrix的信号量隔离，这个值对zuul并发访问后端时有什么影响？可以通过这一篇来了解一下。内容　　作为微服务架构系统的入口，毫无疑

为什么需要集群？1、性能Redis本身的QPS已经很高了，但是如果在一些并发量非常高的情况下，性能还是会受到影响。这个时候我们希望有更多的Redis服务来完成工作。2、扩展第二个是出于存储的考虑。因为Redis所有的数据都放在内存中，如果数据量大，很容易受到硬件的限制。升级硬件收效和成本比太低，所以我们需要有

  由于公司业务的快速发展导致数据库的数据量飞速增长，我们底层数据的存储，逐渐成为制约整个产品性能的核心部分。于是我们调研了各大数据库分库产品，如：hibernate5对多租户的支持，当当ShardingJdbc，mysqlProxy，mycat等。最终考虑到国内目前各个产品的活跃度和成熟度，以及对现有业务的适配情况，最终选择了mycat作为分库分表的

LinkedBlockingQueue是一个基于已链接节点的、范围任意的blockingqueue。此队列按FIFO（先进先出）排序元素。队列的头部是在队列中时间最长的元素。队列的尾部是在队列中时间最短的元素。新元素插入到队列的尾部，并且队列获取操作会获得位于队列头部的元素。链接队列的吞吐量通常要高于基于数组的队列，但是在大多数并发应用程序中，其可

hiveHive是运行在Hadoop上的一个工具，准确地讲是一个搜索工具。当对海量数据进行搜索时，Hadoop的计算引擎是MapReduce。但是对MapReduce的操作和编程是非常复杂的。于是Hive的存在就让复杂的编程过程简化成了用SQL语言对海量数据的操作。这大大减轻了程序员的工作量。可以说，Hive的存在让海量数据的增删改查更加方便。

!(https://pic3.zhimg.com/80/v28c45e4f18fea8b8ae2e3485393f9e45a_720w.jpg)函数是应用在Serverless世界里的一种极轻量形态，每个函数通常专注提供单一功能的服务。它们相互串联，井然有序，时而成群结队的出现，在完成既定任务后又很快的消失，此起彼伏，辉映成趣，将云的灵巧与飘逸发挥