https://jingyan.baidu.com/article/eb9f7b6d367679869364e8d4.html

今天被分配到对账组下的字段程序的了解和修改,在 SecureCRT 下的 run.sh 是字段对账的主程序,其中run.sh文件中含有gawk的代码. 程序的主要功能为 有两个文件夹 source存的是旧的采集系统采集的话单 target是新的采集系统采集的话单 实现具体的话单字段核对步骤为 将source下的所有.txt文件合并为一个话单文件 同理target下文件文件合并 按需要比较的字段 将合并的话单文件提取出核对字段(如主叫号码) 将比较字段排序,目的是比较核对时更加快 执行比较程序 .

又给自己挖了一个坑跳进去. KafkaManager使用单例模型获取到一个producer,然而自己代码里用的时候加了一个using using (var producer = KafkaManager.Instance.GetProducer(Configs.Kafka_ScanResend)) { //code goes here } 然后自己在做测试的时候,for循环加10条数据发送到kafka,结果发现每次都只有第一条可以发送成功,之后都失败了. debug之后发现 xxx.cs:4 处

Python里的单下划线,双下划线,以及前后都带下划线的意义: 单下划线如:_name 意思是:不能通过from modules import * 导入,如需导入需要:from modules import _name 对象前面加双下划线如:__name 意思是:生命对象为私有 前后下划线如:__int__:python系统自带的一些函数和方法

l  Time of call connection RRC连接时的时间,格式:yyyy年mm月dd日hh时mm分ss秒 l  Call Setup Time per sections 呼叫建立时长 l  Call Type 呼叫类型,取值范围[0..7] :EMERGENCY,紧急呼叫 :HIGH_PRIORITY_ACCESS,高优先级接入 :MT_ACCESS; 被叫接入,如响应寻呼 :MO_SIGNALLING,发送信令,如附着.位置更新.随机接入等 :MO_DATA,移动始端数据,上行

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

引言 上一期我们对比了三类消息产品(Kafka.RabbitMQ.RocketMQ)单纯发送小消息的性能,受到了程序猿们的广泛关注,其中大家对这种单纯的发送场景感到并不过瘾,因为没有任何一个网站的业务只有发送消息.本期,我们就来模拟一个真实的场景: 消息的发送和订阅一定是共存的 要支持多个订阅端订阅自己感兴趣的消息鉴于上一期Kafka和RocketMQ的指标和关注度很高,本期我们将只针对这两个产品,对比在上述场景中,究竟谁更胜一筹.在正式开始测试之前,首先要向大家明确2个概念: Topic为何物

kafka的术语(Terminology) Topic 和Consumer Group Topic 每条发布到 Kafka 集群的消息都有一个类别,这个类别被称为 Topic.(物理上不同 Topic 的消息分开存储,逻辑上一个 Topic 的消息虽然保存于一个或多个 broker 上但用户只需指定消息的 Topic 即可生产或消费数据而不必关心数据存于何处) 对应用来说,生产者要发布消息,必须指定一个主题topic.以确定发到哪里了. Consumer Group  消费组,每个Consume

select b.FCommitQty '任务数量',a.FQty '派工数量',a.FSourceBillNo '派工单号',b.FBillNo '任务单号',a.FStatus '派工状态' from M_Order a from M_Order a

此前面试遇到了单例问题,本以为已经背的滚瓜烂熟,没想到被问单例如何避免被反射和序列化破坏,虽然后来还是等到了通知,但还是复习一下单例的实现方式,并学习防止反射和序列化破坏的手段. 基本实现方式 其他相关资料中,最多的能数出八种单例实现方式,而实际上其中有些实现并不具备实际意义,在文中出现也仅是为了指出存在的问题便于引出下文.本文仅介绍有实际意义的单例实现模式.为了缩减篇幅,先给出一个后续出现代码的模板的类图: classDiagram class Singleton{ -Logger log$

增添于网上的一些书单: C++/OPP/OOD系列: 层级一:语法/语意(C++) [Lippman2000] Essential C++ Essential C++,by Stanley B. Lippman Addison Wesley Longman 2000,276 pages Essential C++ 中文版 ,侯俊杰 译,282页 Desc: 这本书概要性的介绍了C++核心的东西,但讲得较浅显,适合刚入门的人阅读. [Andrew Koeing & Barbara MOO] Acc

以前都是开始一段废话的,现在直接进入主题,首先介绍一下一些概念: 单页应用: 优点: 具有桌面应用的即时性.网站的可移植性和可访问性. 用户体验好.快,内容的改变不需要重新加载整个页面,web应用更具响应性和更令人着迷. 基于上面一点,SPA相对对服务器压力小. 良好的前后端分离.SPA和RESTful架构一起使用,后端不再负责模板渲染.输出页面工作,web前端和各种移动终端地位对等,后端API通用化. 对前端人员javascript技能要求更高,促使团队技能提升. 缺点: 不利于SEO. 初次

kafka-server-start脚本 ------启动kafka server kafka-server-stop脚本 ------关闭kafka server kafka-topics脚本 --------------负责kafka中Topic相关操作.如:创建Topic,查询Topic详细信息,添加分区并完成新增的副本等等 kafka-preferred-replica-election脚本 ----------------触发指定的分区进行“优先副本”的选举,这样可以让分区Leader

枚举实现单例 线程安全,调用效率高,不能延时加载,可以天然的防止反射和反序列化调用 public enum SingletonFactory { //枚举元素本身就是单例 INSTANCE; //添加自己需要的操作 public SingletonObject getInstance(){ return new SingletonObject(); } } 静态内部类实现单例 线程安全,调用效率高,可以延时加载, 使用内部类的好处是,静态内部类不会在单例加载时就加载,而是在调用getInstan

select * from cdl_raw_1x_12501_ztev8_sht_201811 t1 WHERE ( t1.call_start_time >= STR_TO_DATE( '2018-11-04 10:00:00',GET_FORMAT(DATETIME, 'ISO') ) and t1.call_start_time <= STR_TO_DATE( '2018-11-04 10:04:00',GET_FORMAT(DATETIME, 'ISO') ) ) navicat 连接

夜深了,先上代码和数据,明天再实现可视化图表. from datetime import datetime, timedelta from django.http import JsonResponse from deploy.models import DeployPool from django.db.models import Count def get_a_month_deploy(request): return_list = [] now = datetime.now() a_mon

// // main.cpp // openjudge特殊密码锁 // // Created by suway on 17/11/20. // Copyright © 2017年 suway. // #include <iostream> #include <string> #include <algorithm> using namespace std; string s,t,fin; ,ans=1e9,n; inline void flip(int i){ s[i-

概述 最近因为业务需要,在看freeswitch中话单相关的一些模块. 在voip的使用过程中,话单是重要的基础模块,涉及到计费和问题查找. 呼叫话单最重要的一点是稳定,不能有错误或遗漏. 本章对fs的话单模块做整体梳理和简单介绍. 环境 centos:CentOS  release 7.0 (Final)或以上版本 freeswitch:v1.8.7 GCC:4.8.5 话单模块 freeswitch中CDR相关模块较多,粗略列一下. mod_cdr_csv mod_cdr_mongodb m

前言: 在上篇中我们了解了Kafka是什么,为什么需要Kafka,以及Kafka的基本架构和各自的作用是什么,这篇文章中我们将从kafka内部每一个组成部分去看kafka 是如何保证数据的可靠性以及工作机制.因为时间问题,或许排版多有瑕疵,有些内容未能做到详尽.待之后有空会前来填坑.话不多说,正片开始: 4.Kafka工作流程 Kafka中消息是以topic进行分类的,生产者生产消息,消费者消费消息,都是面向topic的. topic是逻辑上的概念,而partition是物理上的概念,每个par

@ 目录 前言:为什么需要Kafka 1.初识kafka 1.1 消息队列的好处: 1.2 消息队列的两种模式 没有消息队列我们怎么做? 传统MQ怎么做? 这时候,Kafka就"闪亮登场"了 2. Kafka基本架构 2.1 前备知识: 1.消息和批次 2.消息模式 2.2 架构分析 2.3Kafka 特点 1.多个生产者 2.多个消费者 3.基于磁盘的数据存储 4.伸缩性 5.高性能 3 总结 前言:为什么需要Kafka 举个例子:麦当劳点餐时,当我们选择外带的时候,餐厅制作好餐之后

SAP QM 检验批里某检验特性的取样数量跟检验计划设置不符? 如下检验批号 890000045939, 结果录入界面,第二个特性里,取样数量是50个.实际上,该检验批对应的检验计划里, 采样过程L-1-0.40的设置, 采样方案是G03, 检查其采样表设置, 检验批数量是660PC, 按照取样表,该检验批里取样数量应该是32. QP61 看检验计划的修改记录, 11月22日有人修改了该检验特性的取样策略,从L-1-1.00 改成了L-1-0.40 . 执行事务代码QDV3, 去看L-1-1.0