一.概述 DataWorks数据工场,是MaxComputer的可视化开发平台,一站式开发.管理界面 1.功能概述 1.强大调度:支持分钟到月的调度 2.多种任务:支持ODPS.SHELL等多种任务 3.可视化开发:B/S架构的可视化开发界面,简单易上手 2.基本概念 1.任务 0个或多个表作为输入,1个或多个表作为输出.主要分为节点任务.工作流任务.内部节点 2.实例 某个任务某个时刻的运行快照 3.提交 提交的任务会到调度系统(不提交的不能加入调度系统) 4.资源和函数 俗称的JAR.UDF

一.DataWorks(数据工场) DataWorks系列视频 https://help.aliyun.com/video_list/107549.html?spm=a2c4g.11174359.3.3.292e240fTm93TJ   一.Dataworksv2前世今生 1.1 开发易用.数据稳定性.数据安全.数据调度 1.2 数据全链路 1.3 数据安全 1.4 调度能力 1.5 dataworks 的开发规划 1.6 dataservice studio 二.dataworkv2.0 版本

如果您是第一次使用子账号登录数加平台和使用DataWorks,您需要获知以下内容: 该子账号所属主账号的企业别名. 该子账号的用户名和密码. 该子账号的AccessKey ID和AccessKey Secret. 确认主账号已允许子账号启用控制台登录. 确认主账号已允许子账号自主管理accesskeys. 如果您不确定上述信息,请向所属主账号确认如下两件事: 确认主账号用户已根据准备阿里云账号和准备RAM子账号准备好子账号所需的全部配置和信息. 确认主账号用户已参见创建项目和添加项目成员和角色成

public class MinHeap { /* * * Top K个问题,求给定数据中最小的K个数 * * 最小堆解决:堆顶元素为堆中最大元素 * * * */ private int MAX_DATA = 10;//最小10个数 private int[] data;//存储数据 private int len;//当前存储长度,考虑到元素个数可能没有10个,这个时候全部输出 private MinHeap() { data = new int[MAX_DATA]; len=0; } pr

Tomcat那些事儿 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI3MTEwODc5Ng==&mid=2650860016&idx=2&sn=5490d13566300698fd4599d7250e279c    再有人问你Netty是什么,就把这篇文章发给他 原创: 陈彩华 Hollis 1周前 本文基于Netty4.1展开介绍相关理论模型,使用场景,基本组件.整体架构,知其然且知其所以然,希望给大家在实际开发实践.学习开源项目提供参考.这是一篇万字长

关于音视频通话过程中最小化成悬浮框这个功能的实现,网络上类似的文章很多,但是好像还没看到解释的较为清晰的,这里因为项目需要实现了这样的一个功能,今天我把它记录下来,一方面为了以后用到便于自己查阅,一方面也给有需要的人提供一个思路,让大家少走弯路.这里我也是参考了些有关Android悬浮框的文章,再结合自己的理解所实现出来的,可能实现的方法不是最好,但是这或许也是一个可行的方案. 一.实现效果(gif效果可能录制的不是特别好)                二.实现思路 关于这个功能的实现其实不难

多节点部署保证HA,分布式锁代码 public class DistributedLock implements Watcher,Runnable{ private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DistributedLock.class); private int threadId; private ZKConnector zkClient; private String selfPath; private Strin

从去年开始,kbmmw 慢慢增加内涵,除了完善各种服务外,陆续增加和扩展了作为一个中间件必须有的功能, 例如,权限管理.日志系统.调度系统.内存调试等功能. 今天给大家介绍一下kbmmw 的调度事件,调度事件的主要目标就是”在指定时间干,必须干“,不是“爱干”不干,是“必须干” :). 在传统的delphi 中事件调度室通过两种方式,一种方式通过Ttimer 来实现,(我20年做的母校的食堂餐饮消费系统就是通过Ttimer来轮询 POS 机的).另外一种就是通过扩展Tthread 线程类,通过后

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处 前言 不论是小算法或者大系统,堆一直是某种场景下程序员比较亲睐的数据结构,而在python中,由于数据结构的极其灵活性,list,tuple, dict在很多情况下可以模拟其他数据结构,Queue库提供了栈和队列,甚至优先队列(和最小堆类似),heapq提供了最小堆,树,链表的指针在python中可以当作最普通的变量,所以python大法好...使用python确实可以把程序员从复杂的数据结构中解放开来,重点关注算法.好了言归正传. 题目 前几天看到了一个

Spring 中bean 的生命周期短暂吗? 在spring中,从BeanFactory或ApplicationContext取得的实例为Singleton,也就是预设为每一个Bean的别名只能维持一个实例,而不是每次都产生一个新的对象使用Singleton模式产生单一实例,对单线程的程序说并不会有什么问题,但对于多线程的程序,就必须注意安全(Thread-safe)的议题,防止多个线程同时存取共享资源所引发的数据不同步问题. 然而在spring中 可以设定每次从BeanFactory或Appl

Android应用程序中Activity的生命周期 对于Android来说Activity的生命周期是非常的重要,尤其是对于新学者来说,只有充分了解了Activity的生命周期,才能写出优良用户体验的应用 下面来看看具体的Activity生命周期 图1是官方给我们提供的Activity生命周期图:                                                                                     图1 大家大概了解了Activi

本文分析了Golang的socket文件描述符和goroutine阻塞调度的原理.代码中大部分是Go代码,小部分是汇编代码.完整理解本文需要Go语言知识,并且用Golang写过网络程序.更重要的是,需要提前理解goroutine的调度原理. 1. TCP的连接对象: 连接对象: 在net.go中有一个名为Conn的接口,提供了对于连接的读写和其他操作: type Conn interface { Read(b []byte) (n int, err error) Write(b []byte)

软件测试中Bug的生命周期以及Bug的严重等级 我猜你们都会,但能说专业且全面不? 1.首先当测试人员接到一个项目或产品准备测试的时候,测试人员会根据测试用例一步步的来执行用例进行简单的功能测试.当测出一个Bug的时候,就是这个Bug被开始创建的状态(也就是被新建New): 2.当一个Bug出现,测试人员会将这个Bug递交给开发人员,让开发人员进行修复,这个时候Bug的生命周期就进入到了被指派的状态(Assigned): 3.当开发人员将这个Bug接到手之后会认证它到底是不是一个Bug,此时Bu

最近在利用poi往excel中写入大量数据时,发现excel2003最多只支持65535条,大量数据时容易造成oom,上网查了一下api,发现目前对于2003,每个sheet最多支持65535条,若数据量远超65535,建议分sheet处理,而poi3.8之后,出现了SXSSFWorkbook,可以支持大数据量的写入excel操作,但是目前只支持excel2007 HSSF是POI工程对Excel 97(-2007)文件操作的纯Java实现 XSSF是POI工程对Excel 2007 OOXML

import java.util.Stack; /** * 功能:O(1)时间复杂度求栈中最小元素 * 思路:空间换取时间,使用两个栈,stack1栈存储数据,stack2栈存储最小值: * stack1入栈时,发现比stack2栈顶元素还小,则同时入stack2:stack1出栈时,同时也将stack2中的元素出栈. */ public class Main { private Stack<Integer> stackValue = new Stack<Integer>(); p

Spring 中bean 的生命周期短暂吗? 在spring中,从BeanFactory或ApplicationContext取得的实例为Singleton,也就是预设为每一个Bean 的别名只能维持一个实例,而不是每次都产生一个新的对象使用Singleton模式产生单一实例,对单线程的程序说并不会有什么问题,但对于多线程的程 序,就必须注意安全(Thread-safe)的议题,防止多个线程同时存取共享资源所引发的数据不同步问题. 然而在spring中 可以设定每次从BeanFactory或Ap

Spring 中bean 的生命周期短暂吗? 在spring中,从BeanFactory或ApplicationContext取得的实例为Singleton,也就是预设为每一个Bean的别名只能维持一个实例,而不是每次都产生一个新的对象使用Singleton模式产生单一实例,对单线程的程序说并不会有什么问题,但对于多线程的程序,就必须注意安全(Thread-safe)的议题,防止多个线程同时存取共享资源所引发的数据不同步问题. 然而在spring中 可以设定每次从BeanFactory或Appl

题目: 给定一个无序的整型数组arr,找到其中最小的k个数. 方法一: 将数组排序,排序后的数组的前k个数就是最小的k个数. 时间复杂度:O(nlogn) 方法二: 时间复杂度:O(nlogk) 维护一个有k个数的大根堆,这个堆代表目前选出的k个最小的数.在堆的k个元素中堆顶元素是最小的k个数中最大的那个. 接下来要遍历整个数组,遍历的过程中看当前数是否比堆顶元素小.如果是,就把堆顶元素替换成当前数,然后调整堆.如果不是,则不做任何操作,继续遍历下一个数.在遍历完成后,堆中的k个数就是所有数组中

本文将介绍“数据计算”环节中常用的三种分布式计算组件——Hadoop.Storm以及Spark. 当前的高性能PC机.中型机等机器在处理海量数据时,其计算能力.内存容量等指标都远远无法达到要求.在大数据时代,工程师采用廉价的PC机组成分布式集群,以集群协作的方式完成海量数据的处理,从而解决单台机器在计算与存储上的瓶颈.Hadoop.Storm以及Spark是常用的分布式计算组件,其中Hadoop是对非实时数据做批量处理的组件:Storm和Spark是针对实时数据做流式处理的组件. 1．Hadoo

背景 之前写过一篇文章是关于“DataWorks和MaxCompute内部权限体系的区别”有兴趣的朋友可以点击阅读查看详情.但是还是有些同学会问,我如何在DataWorks中实现我的具体某个Resource,Table还是UDF只能被我指定的用户所使用的权限管控.这个UDF可能涉及到数据的加解密算法,属于数据安全管控范围了. 常见方案 package方案,通过打包授权进行权限精细化管控. DataWorks上新建角色(管理>MaxCompute高级配置>自定义用户角色)来进行高级管控. Rol

在使用Netty进行网络编程的时候,通常需要在网络连接的不同阶段进行相应的操作,比如在连接建立时,客户端向服务端发起认证,在接收到数据时对数据内容进行解析等等.那么,连接的不同阶段在netty中如何表示呢? 这便是本文讨论的内容,Netty中ChannelHandller的生命周期. 首先我们先分析小网络连接的生命周期,连接建立 ---> 数据交互 ---> 连接断开,在数据交互阶段,包括从连接中读取数据和向连接中写入数据.知道了连接的生命周期,就可以按图索骥的在各个阶段进行想要的操作.而在N