HDFS介绍HDFS是一个适合部署在廉价机器上的，具有高度容错性的，高吞吐量的分布式文件系统。HDFS的设计理念支持超大规模数据集运行在HDFS上的应用具有很大的数据集。HDFS上的一个典型文件大小一般都在G字节至T字节。因此，HDFS被设计成支持大文件存储，能在一个集群里扩展到

好买网（www.goodmai.com）IT技术交易平台这些年前端有点热闹。github刷量，vue撕x，版本帝angularJs……想要混前端，除了要有足够强的学习力。还得有一颗天天过山车的心。➢大家的锅就是你的锅曾经在会议上和领导据理力争过。领导说：“所有测试的bug都要先指派给前端，前端查清原因后再指给当事人”。意思是测试人员在手工测试交互流程时遇到

    spring的知识面很广，给我们带来的信息量很大，长久积累导致脑子里的碎片记忆越来越多，经常出现模棱两可的画面。为了能够快速回忆spring的知识，花了两个星期的时间画了一些图，再此分享给大家，希望能帮到大家。其实，除了总结spring，我还总结了其它的知识点，还在整理当中。  点击图片放大看吧。。。。。1\.Spring模块

前言vue作为前端主流的3大框架之一，目前在国内有着非常广泛的应用，由于其轻量和自底向上的渐进式设计思想，使其不仅仅被应用于PC系统，对于移动端，桌面软件（electronjs）等也有广泛的应用，与此诞生的优秀的开源框架比如elementUI，iView，antdesignvue等也极大的降低了开发者的开发成本，并极大的提高了开发效率。笔者最初接触v

前言在java生态圈谈到Rpc，很多人可能就会想到Dubbo、Motan、Grpc等框架。但是你知道吗？作为Java编程全家桶的Spring已经内置了多种RPC的实现方式，可以直接使用。存在即合理，有些场景下其实并不需要Dubbo，Grpc等重量级的RPC组件，那么Spring的轻量封装就可以派上用场了。下面就来探索下Spring中的RPC的实现方

版本：7.0.0描述通过采样率设置，我们可以配置采样的数据量，如80%，50%等，这样做的目的是避免采集过分多的数据。但是，这样会丢失一些信息，如果恰好我们想查看的数据丢失了，就会导致排查问题难度提升，甚至遗漏问题。SkyWalking同时提供了数据清理机制，即我们采集的数据会保留多长时间。因为链路追踪这样的需求，大多数情

Discuz7.2坑爹集锦SQL篇DZ使用的是MySQL的MyISAM引擎，特点是简单快速，非常适合网络扁平数据。当数据量超过一定规模（大概300万），数据关联复杂（表连接增多）后性能急剧下降。并且在高读写并发时锁表严重（MyISAM是表锁，InnoDB有行锁），甚至导致表损坏。DZ7.2代码中SQL写法存在不标准的问题，虽然不影响执行但对维

一、倾斜造成的原因正常的数据分布理论上都是倾斜的，就是我们所说的2080原理：80%的财富集中在20%的人手中,80%的用户只使用20%的功能,20%的用户贡献了80%的访问量。俗话是，一个人累死,其他人闲死的局面这也违背了并行计算的初衷,首先一个节点要承受着巨大的压力,而其他节点计算完毕后要

在我们的日常编程任务中，对于集合的制造和处理是必不可少的。当我们需要对于集合进行分组或查找的操作时，需要用迭代器对于集合进行操作，而当我们需要处理的数据量很大的时候，为了提高性能，就需要使用到并行处理，这样的处理方式是很复杂的。流可以帮助开发者节约宝贵的时间，让以上的事情变得轻松。

物流的分拣业务在某些分拣场地只有一个数据源，因为数据量比较大，将所有数据存在一张表内查询速度慢，也为了做不同设备数据的分库管理，便在这个数据源内创建了多个不同库名但表完全相同的数据库，如下图所示：现在需要上线报表服务来查询所有数据库中的数据进行统计，那么现