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别再手工造假数据了,faker了解一下
项目开发初期,为了测试方便,我们总要造不少假数据到系统中,尽量模拟真实环境。 比如要创建一批用户,创建一段文本,或者是电话号码,抑或着是街道地址或者IP地址等等。 以前要么就是键盘一顿乱敲,随便造个什么字符串出来,当然最后谁也不认识谁。 现在你不要这样做了。 用faker就能满…
如何在分布式场景下生成全局唯一 ID ?
另外考虑到存储压力,ID 当然是越短越好。 先说最容易理解的方案,利用数据库的自增长序列生成:数据库生成唯一主键,并通过服务提供给其他系统;如果是小型系统,数据总量和并发量都不是很大的情况下,这种方案足够支撑。 如果每次生成一个 ID 可能会对数据库有压力,可以考虑一次性生成 …
「扫盲」Elasticsearch
不知道大家的公司用Elasticsearch多不多,反正我公司的是有在用的。平时听同事们聊天肯定避免不了不认识的技术栈,例如说:把数据放在引擎,从引擎取出数据等等。 如果对引擎不了解的同学,就压根听不懂他们在说什么(我就是听不懂的一位,扎心了)。引擎一般指的是搜索引擎,现在用得…
Apache Flink 1.9 重大特性提前解读
架构改动Table/SQLAPIRuntime生态最后GitHubFlink学习代码地址:https://github.com/zhisheng17/flink-learning微信公众号:zhish
Spark入门(二)--如何用Idea运行我们的Spark项目
用IDEA搭建我们的环境有很多好处,其中最大的好处,就是我们甚至可以在工程当中直接运行、调试我们的代码,在控制台输出我们的结果。或者可以逐行跟踪代码,了解spark运行的机制。因此我们选择了idea,当然Idea不是首选,当然也可以用其他工具。因为我们的Spark程序用scal…
Spark入门(四)--Spark的map、flatMap、mapToPair
在上一节Spark经典的单词统计中,了解了几个RDD操作,包括flatMap,map,reduceByKey,以及后面简化的方案,countByValue。那么这一节将介绍更多常用的RDD操作,并且为每一种RDD我们分解来看其运作的情况。 flatMap,有着一对多的表现,输入…
Android自定义控件 | 高可扩展单选按钮(再也不和产品经理吵架了)
产品需求的变更总是随心所以,猝不及防。如何让代码变得更有扩展性,以让我们在面对频繁需求变更时,不至于狼狈不堪?
一篇文章搞懂热修复类加载方案原理
Java 中的 ClassLoader 可以加载 jar 文件和 Class文件(本质是加载 Class 文件),这一点在 Android 中并不适用,因为无论 DVM 还是 ART 它们加载的不再是 Class 文件,而是 dex 文件。 Android 中的 ClassLo…
Hive on Spark 调优
本文介绍 Hive on Spark 的调优过程(各参数的设置)及调优前后性能对比。
Flink在唯品会的实践
目前在唯品会实时平台并不是一个统一的计算框架,而是包括 Storm,Spark,Flink 在内的三个主要计算框架。由于历史原因,当前在 Storm 平台上的 job 数量是最多的,但是从去年开始,业务重心逐渐切换到 Flink 上面,所以今年在 Flink 上面的应用数量有了…
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2016-10-02