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混沌工程是通过主动制造故障场景并根据系统在各种压力下的行为表现确定优化策略的一种系统稳定性保障手段，简单说就是通过主动注入故障的方式、提前发现问题，然后解决问题规避风险。

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

MAT不是一个万能工具，它并不能处理所有类型的堆存储文件。但是比较主流的厂家和格式，例如Sun,HP,SAP所采用的HPROF二进制堆存储文件，以及IBM的PHD堆存储文件等都能被很好的解析。下面来看看要怎么做呢，也许对你有用。官方文档：http://help.eclipse.org/luna/index.jsp?topic/

写在前面本文继续来分析Sentinel的源码，上篇文章对Sentinel的调用过程做了深入分析，主要涉及到了两个概念：插槽链和Node节点。那么接下来我们就根据插槽链的调用关系来依次分析每个插槽（slot）的源码。默认插槽链的调用顺序，以及每种类型Node节点的关系都在上面文章开头分析过Sentinel源码解析一NodeSelecto

本文将重点介绍ElasticsearchQueryDSL之Compoundqueries（复合查询）。复合查询概述复合查询将其他复合查询或叶子查询进行包装，组合它们的结果和分数，以此改变它们的行为，或从查询字句切换到过滤上下文模式。主要的复合查询包括如下：constant\_scorequerybo

完整原文链接：http://tecdat.cn/?p5438(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Ftecdat.cn%2F%3Fp%3D5438)

随着对地立体观测体系的建立，遥感大数据不断累积。传统基于文件、景/幅式的影像组织方式，时空基准不够统一，集中式存储不利于大规模并行分析。对地观测大数据分析仍缺乏一套统一的数据模型与基础设施理论。近年来，数据立方体的研究为对地观测领域大数据分析基础设施提供了前景。基于统一的分析就绪型多维数据模型和集成对地观测数据分析功能，可构建一个基于数据立方的对地观测大数据

文章从常用的关系型数据库MySQL的分库分表Join分析，再到非关系型ElasticSearch来分析Join实现策略。逐步深入Join的实现机制。

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