欧美1区2区3区激情无套,两个女人互添下身视频在线观看,久久av无码精品人妻系列,久久精品噜噜噜成人,末发育娇小性色xxxx

背景 目前有這樣一張表ods_cs_json表（算法模型返回客服輿情數(shù)據(jù)）有2個(gè)字段user_id、message，后續(xù)會(huì)將數(shù)據(jù)傳輸?shù)胶蠖薻afka,message消息如下：[ { "criteriaOfJudgment": "該用戶在客訴工單中有1條語興好物圈需凈化內(nèi)容", "matchingDegree": "100%", "profilingTag": "語興好物客訴輿情用戶", "tagType": "modelTag", "datasource":"社區(qū)" }, { ...

1.數(shù)據(jù)表存儲(chǔ)優(yōu)化 背景 當(dāng)前有這樣一張網(wǎng)關(guān)日志表，30+字段，每天存儲(chǔ)515tb，每小時(shí)全量5tb，要花費(fèi)近600塊/天，需要去進(jìn)行存儲(chǔ)優(yōu)化，全量714億。 思路 第一步評(píng)估影響 看看下游有誰在用（血緣），怎么用（下游腳本讀了多少天的數(shù)據(jù)），有沒有報(bào)表等服務(wù)在用，如果出了問題能不能復(fù)現(xiàn)回滾，業(yè)務(wù)方查詢分區(qū)最多多少天，元數(shù)據(jù)表則從之前做好的dwd去取，如果沒有則需要問平臺(tái)側(cè)要元數(shù)據(jù)信息自己加工。CREATE TABLE `xx`.`dwd_meta_table_detail_df`( `cata_log` string COMMENT '集群or數(shù)據(jù)源', `db_n...

Flink SQL開發(fā)鏈路全流程先確定源，一般都是Mysql到kafka/mq，通過讀binlog獲取，也可以直接讀后端提供kafka/mq，其次是流表，流表大多數(shù)都在中間件中存放，最后落地結(jié)果時(shí)可落starrocks/doris中。流程如下：流表創(chuàng)建首先需要先創(chuàng)建流表的庫就是流表kafka、olap的ods、dwd、dws、ads方便后續(xù)操作，再創(chuàng)建配置流表。實(shí)時(shí)開發(fā)存在3版塊內(nèi)容，1flink sql實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)sql方式查詢，2.實(shí)時(shí)jar包上傳，3.flink cdc來接入來源庫數(shù)據(jù)源CDC接入方法1：Binlog獲取，DTS配置，生成ODS流表這里任務(wù)名和ODS任務(wù)保持一致即可，配置好M...

報(bào)表治理背景大家在開發(fā)中會(huì)遇到這樣一種情況，我們的日常任務(wù)/數(shù)據(jù)表都是不斷上線的，但持續(xù)上線會(huì)導(dǎo)致存儲(chǔ)、計(jì)算資源飆升，導(dǎo)致部門每年資源預(yù)算都不充足，因此每年給大老板報(bào)預(yù)算時(shí)候預(yù)算都在增長(zhǎng)，同時(shí)內(nèi)部數(shù)據(jù)表、報(bào)表想下線時(shí)，由于不清楚有沒有被使用，都被阻攔，因此產(chǎn)生惡心循環(huán)，目前線上報(bào)表大多數(shù)都是一次性的，可能是為了某個(gè)項(xiàng)目的業(yè)務(wù)側(cè)階段匯報(bào)、大老板想簡(jiǎn)單看個(gè)數(shù)據(jù)分布從而制定決策，因此對(duì)于無效報(bào)表、無效任務(wù)、無效數(shù)據(jù)表都可以進(jìn)行治理優(yōu)化，同時(shí)也需要對(duì)報(bào)表進(jìn)行加速查詢從而提效。報(bào)表治理思考（治理前）由于線上報(bào)表過多，同時(shí)很多報(bào)表業(yè)務(wù)方都在使用，如果直接上手則會(huì)導(dǎo)致業(yè)務(wù)投訴，因此需要先排查哪些報(bào)表還有存在...

最近群里有同學(xué)找實(shí)習(xí)被某大廠問到數(shù)據(jù)基線和sla提效的問題， 在我的簡(jiǎn)歷中，說到了數(shù)據(jù)基線和sla提效的問題，被問到了是怎么提效的？ （1）基線排查問題：首先點(diǎn)開基線，基線有個(gè)甘特圖，點(diǎn)開后會(huì)展示每一個(gè)任務(wù)的運(yùn)行時(shí)間，知道末尾的節(jié)點(diǎn)，及運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)，因此可以定位它每一段到底哪個(gè)任務(wù)運(yùn)行時(shí)間最長(zhǎng)，在哪個(gè)任務(wù)卡住，甚至還能發(fā)現(xiàn)，部分任務(wù)中間有間隔（例如任務(wù)定時(shí)7點(diǎn)執(zhí)行，但上游5點(diǎn)執(zhí)行結(jié)束，導(dǎo)致2小時(shí)浪費(fèi)），先定位各任務(wù)樣貌。 （2）同步任務(wù)運(yùn)行時(shí)間過長(zhǎng)：在梳理完基線后，由于數(shù)據(jù)表是全量同步，因此發(fā)現(xiàn)同步數(shù)據(jù)花了近3小時(shí)，同時(shí)dwd也保持全量讀取，因此都會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)變慢，可以對(duì)任務(wù)進(jìn)行全量改...

ID的生成 在我們熟知的各種數(shù)據(jù)中，一般主鍵ID都是一個(gè)全局無重復(fù)的整數(shù)類型(long),比如數(shù)據(jù)庫的主鍵id，是遞增增長(zhǎng)的，在訂單中,訂單id的生成就比較有講究，需要兼顧效率和唯一性:訂單ID的要求：全局唯一性高性能:并發(fā)要高、延遲低、在一些大型公司,很重要高可用:穩(wěn)定、不容易掛掉簡(jiǎn)單易用:目前,在訂單ID生成的選擇上大致有如下幾種方式選擇：自增的id:一般對(duì)于要求不高，量級(jí)和并發(fā)都不大的情況下使用時(shí)間戳+隨機(jī)數(shù)分布式算法UUID生成雪花算法等訂單序號(hào)+其他信息（時(shí)間、日期、序號(hào)、...）例如淘寶id號(hào)：就是序號(hào)+買方信息等拼接而成一般訂單id是作為數(shù)據(jù)庫主鍵存在，而訂單號(hào)則并非數(shù)...

前言 這次還是想聊聊數(shù)據(jù)價(jià)值這個(gè)話題，最近群友問的比較多，同時(shí)呢在上周五我參加阿里云meet up，臺(tái)下臺(tái)上問的最多的問題也是數(shù)據(jù)價(jià)值，甚至cto也在苦于如何展現(xiàn)價(jià)值，如何向老板匯報(bào)，我們這一期還是談一下數(shù)據(jù)價(jià)值，搞清楚它，以及我在總結(jié)時(shí)，面試時(shí)如何說數(shù)據(jù)價(jià)值。 價(jià)值概念 價(jià)值可以理解為你對(duì)團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造貢獻(xiàn)或你能為團(tuán)隊(duì)創(chuàng)造的貢獻(xiàn)，例如阿里p7加入某小廠可以帶來技術(shù)思路帶來價(jià)值，同理之前參與過某個(gè)核心項(xiàng)目也具備對(duì)應(yīng)的價(jià)值。 價(jià)值考評(píng) 價(jià)值考評(píng)在于你直接的主管（老板），因此主管是什么樣的，他自己也會(huì)定義哪些是高價(jià)值，哪些是低價(jià)值，因此價(jià)值考評(píng)可以分為兩種（1）專業(yè)老板晉升上去的或者之前從事這塊工作的（...

HIVESQL解析流程之前講過,hivesql最終會(huì)被翻譯成對(duì)應(yīng)的MR程序最終執(zhí)行（sparksql翻譯到底層的RDDtask執(zhí)行）等等，SQL只是一個(gè)抽象的語言。SQL的的執(zhí)行流程主要的流程：1.詞法/句法解析：有的是用的Antrl語言規(guī)則，有的用的是Calcite語法規(guī)則，通過該規(guī)則完成對(duì)sql語言的解析生成對(duì)應(yīng)的抽象語法樹（AST Tree）ANTLR（Another Tool for Language Recognition），一個(gè)通過語法描述來自動(dòng)構(gòu)造自定義語言的識(shí)別器（recognizer），編譯器（parser）和解釋器（translator）的框架。。antlr是指可以根據(jù)輸入...

什么是數(shù)據(jù)傾斜？并行處理的數(shù)據(jù)集中，某一部分（如Spark的一個(gè)Partition）的數(shù)據(jù)顯著多于其它部分，從而使得該部分的處理速度成為整個(gè)數(shù)據(jù)集處理的瓶頸。造成數(shù)據(jù)傾斜的原因有很多，其中一個(gè)常見場(chǎng)景是一張表中少量key的記錄條數(shù)特別多，導(dǎo)致在做Join的時(shí)候，同一key的大量數(shù)據(jù)被一個(gè)task執(zhí)行，導(dǎo)致這個(gè)task執(zhí)行耗時(shí)過長(zhǎng)。數(shù)據(jù)傾斜不僅可以由join導(dǎo)致，也會(huì)有g(shù)roup by，partition by，count(distinct)等需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行重分區(qū)的場(chǎng)景導(dǎo)致。數(shù)據(jù)傾斜的表現(xiàn)任務(wù)運(yùn)行幾個(gè)小時(shí)甚至數(shù)十個(gè)小時(shí)任務(wù)OOM需要進(jìn)一步定位數(shù)據(jù)傾斜排查思路Join數(shù)據(jù)傾斜解決思路無效Key J...

問題定位流程常見案例案例一：執(zhí)行失敗OOM現(xiàn)象：任務(wù)執(zhí)行失敗UI排查：點(diǎn)擊失敗的job點(diǎn)擊job id 查看失敗的stage點(diǎn)擊失敗的stage查看失敗原因報(bào)錯(cuò) ExecutorLostFailure (executor 1497 exited caused by one of the running tasks) Reason: (Exit reason: JVM exception - Java heap space OOM, Suggestion: Increase spark.executor.memory) 解決辦法：    查看當(dāng)前運(yùn)行的參數(shù)： 1.參數(shù)優(yōu)化-加參數(shù)、加...

Spark專題Spark Web UI課程簡(jiǎn)介：認(rèn)識(shí)Spark Web Ui ：Spark Web Ui 的基礎(chǔ)信息介紹使用Spark Web Ui：Spark Web Ui 從問題定位到問題解決課程難度：????課程使用的平臺(tái)：EasyData spark版本：3.3.1.2Spark Web UI 是什么？Spark Web UI 是 Apache Spark 提供的一個(gè)基于 Web 的用戶界面。它是 Spark 監(jiān)控和調(diào)試的重要工具，隨著 Spark 應(yīng)用程序的運(yùn)行而自動(dòng)啟動(dòng)，用于展示應(yīng)用程序運(yùn)行過程中的各種詳細(xì)信息。Spark Web UI 作用Web UI 作用詳情監(jiān)控作業(yè)執(zhí)行...

1.拼接json背景作為數(shù)倉同學(xué)，除了給業(yè)務(wù)方搭建看板、建設(shè)寬表等，同時(shí)也會(huì)給后端推送數(shù)據(jù)，應(yīng)用在產(chǎn)品展示中，一般在推數(shù)之前后端同學(xué)會(huì)提供MQ Topic及Address，用于數(shù)據(jù)傳輸，數(shù)據(jù)傳輸可通過數(shù)據(jù)集成工具（Sea Tunnel），或Flink進(jìn)行消息推送，因此需要數(shù)倉同學(xué)將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為JSON格式。2.消息任務(wù)開發(fā)流程因此開發(fā)任務(wù)為3個(gè)任務(wù)1：開發(fā)出業(yè)務(wù)需要的數(shù)據(jù)可以是明細(xì)、也可以是指標(biāo)（邏輯由產(chǎn)品+業(yè)務(wù)出），任務(wù)命名為dwd_xxxx_di/df or ads_xxxx任務(wù)2：將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成json格式（就是接下來要說的），任務(wù)命名為dwd_xxxx_json_di/df or ads_...

寫這期之前，語興及其他同學(xué)在開發(fā)使用時(shí)遇到很多不同JSON相關(guān)例子，期望通過這一期講解能快速提升大家JSON解析效率在解析JSON之前建議大家把JSON放到JSON解析相關(guān)站點(diǎn)或工具1.正常JSON解析樣例數(shù)據(jù)這里以一個(gè)社區(qū)動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)為例子 { "tag": "語興好物好鞋分享", "spuList": "Asics JOG 100 2 輕便透氣入門級(jí)專業(yè)跑步鞋 黑武士 男女同款 ", "circle": "", "contentTyp...