一.流式计算的未来 在谷歌发表了 GFS.BigTable.Google MapReduce 三篇论文后,大数据技术真正有了第一次飞跃,Hadoop 生态系统逐渐发展起来. Hadoop 在处理大批量数据时表现非常好,主要有以下特点: 1.计算开始之前,数据必须提前准备好,然后才可以开始计算: 2.当大量数据计算完成之后,会输出最后计算结果,完成计算: 3.时效性比较低,不适用于实时计算: 而随着实时推荐.风控等业务的发展,数据处理时延要求越来越高,实时性要求也越来越高,Flink 开始在社区崭

Grafana Mimir:支持乱序的指标采集 译自:New in Grafana Mimir: Introducing out-of-order sample ingestion 很早之前在使用thanos和多实例的Prometheus时经常会在thanos日志中看到时序数据乱序的问题.当时唯一的办法就是从对象存储中手动删除这部分数据,非常不方便.Grafana Mimir中对乱序数据的支持是一个很大的改进. 传统的Prometheus TSDB仅支持接收1小时内的有序采样,然后丢弃其他样本.

Python中,os.listdir遍历纯数字文件乱序如何解决 日常跑深度学习视觉相关代码时,常常需要对数据集进行处理.许多图像文件名是利用纯数字递增的方式命名.通常所用的排序函数sort(),是按照string进行比较的.例如原始的目录下的文件是: 1.jpg 12.jpg 19.jpg 120.jpg 190.jpg 但经过os.listdir()后的顺序就变为: 1.jpg 12.jpg 120.jpg 19.jpg 190.jpg 解决这个问题,首先看python中sort()函数的具体

[现象] 代码如下: var list = [{ n: "a", v: 1 }, { n: "b", v: 1 }, { n: "c", v: 1 }, { n: "d", v: 1 }, { n: "e", v: 1 }, { n: "f", v: 1 }, { n: "g", v: 1 }, { n: "h", v: 1 }, { n: &qu

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/guolin_blog/article/details/45586553 在Android全部系统自带的控件其中,ListView这个控件算是使用方法比較复杂的了,关键是使用方法复杂也就算了,它还常常会出现一些稀奇古怪的问题.让人非常头疼.比方说在ListView中载入图片,假设是同步载入图片倒还好,可是一旦使用异步载入图片那么问题就来了,这个问题我相信非常多Android开发人员都以前遇到过.就是异步载入图片会出现错位乱序的情况.遇到这

当我们使用Spring Boot+websocket进行前后端进行通信时,我们需要注意:服务器可以随时向客户端发送消息.默认的情况下,不保证:服务器发送的消息与到达客户端的消息的顺序是一致的.可能先发送的消息后到,后发送的消息先到.(注意:两个消息发送的时间差不多,不能相差太多,不然就是顺序的了.一般一秒以下都会造成乱序). 如果你的需求需要服务器向客户端发送的消息是按照顺序的.请你往下看,如果你的需求不要求服务器向客户端发送的消息是顺序的.就没有必要看了. 我们先说以下造成的原因:就是webs

作者:腾讯云流计算 Oceanus 团队 流计算 Oceanus 简介 流计算 Oceanus 是大数据产品生态体系的实时化分析利器,是基于 Apache Flink 构建的具备一站开发.无缝连接.亚秒延时.低廉成本.安全稳定等特点的企业级实时大数据分析平台.流计算 Oceanus 以实现企业数据价值最大化为目标,加速企业实时化数字化的建设进程. 本文将为您详细介绍如何使用 Windowing TVF 配合聚合函数,实时调整乱序数据,经过聚合分析后存入 MySQL 中. 操作视频 前置准备 创建

本文简单介绍volatile关键字的使用,进而引出编译期间内存乱序的问题,并介绍了有效防止编译器内存乱序所带来的问题的解决方法,文中简单提了下CPU指令乱序的现象,但并没有深入讨论. 以下是我搭建的博客地址: http://itblogs.ga/blog/20150329150706/    欢迎到这里阅读文章. volatile关键字 volatile关键字用来修饰一个变量,提示编译器这个变量的值随时会改变.通常会在多线程.信号处理.中断处理.读取硬件寄存器等场合使用. 程序在执行时,通常将数

转载请在文首保留原文出处: EMC 中文支持论坛https://community.emc.com/go/chinese 介绍 TCP 的一大常见问题在于重复 ACK 与快速重传.这一现象的发生也是由于性能问题,本章讨论如何发现这一问题以及他们意味着什么. 另一个常见问题是前一片段丢失以及乱序片段.某些情况下,这一现象喻示着故障发生,可能是由于网络问题或是抓包中断. 更多信息 重复 ACK 与快速重传 : 当网速变慢时,重复 ACK 是可能的原因之一.大多数情况下,重复 ACK 的发生是由于高延

给出一个字符串数组S,找到其中所有的乱序字符串(Anagram).如果一个字符串是乱序字符串,那么他存在一个字母集合相同,但顺序不同的字符串也在S中. 注意事项 所有的字符串都只包含小写字母   样例 对于字符串数组 ["lint","intl","inlt","code"] 返回 ["lint","inlt","intl"] 标签 字符串处理 哈希表  第一次尝试解

最近一个月的时间,基本上都在加班加点的写业务,在写代码的时候,也遇到了一个有趣的问题,值得记录一下. 简单来说,需求是从一个字典(python dict)中随机选出K个满足条件的key.代码如下(python2.7): def choose_items(item_dict, K, filter): '''item_dict = {id:info} ''' candidate_ids = [id for id in item_dict if filter(item_dict[id])] if le

TCP数据传输过程 TCP乱序重组原理 HTTP解析渲染 TCP乱序重组 TCP具有乱序重组的功能.(1)TCP具有缓冲区(2)TCP报文具有序列号所以,对于你说的问题,一种常见的处理方式是:TCP会先将报文段3缓存下来,当报文段2到达时,再根据序列号进行拼接.2 当然缓冲区也有满的时候,这时接收端会直接丢弃报文,不做任何其他处理:发送方的定时器发现迟迟收不到接收方丢弃报文的确认号(ack number),就会重传该报文.这就是TCP的超时重传功能 Sequence Number是包的序号,用来

现象及原因 通常来讲,在使用json数据格式时一般不需要要求数据有序.但凡事都有例外,针对查询时序数据这样一个场景,就必须要求服务器端返回的数据是按时间有序的,否则前端在进行数据展示时就会有问题. 项目架构如下: 数据从OpenTSDB中查询出来的时候是有序的: [{ "metrc":"cpu.usage", "dps": { "123456": 12, "123457": 13, "123458

在使用基于TCP实现的各种组件的时候,我们经常会处理数据包.这数据包说来奇怪,从来不会丢失,也不会乱序,只会产生粘包.底层的机制是如何实现的呢?进来我们就来用简洁易懂的文字描述清楚. 在TCP数据包设计思想中,有两个比较重要的概念: Sequence Number: 顺序号,意即数据包的序号,主要用来解决数据包乱序问题. Acknowledgement Number:确认号,意即数据包用来进行双端消息确认的号码,主要用来解决网络传输过程中,数据丢包的问题. Sequence Number的工作原

今天尝试编写多线程最简单的例子 #include "stdafx.h" #include "windows.h" #include <iostream> using namespace std; DWORD WINAPI Fun1Proc(LPVOID lpParamer); int main(int argc, char* argv[]) { HANDLE hThread; hThread=CreateThread(NULL,0,Fun1Proc,NU

项目需要对组件的zIndex值进行降序排列,刚开始采用的是sort进行排序,排完之后感觉没问题,毕竟也是经常用的,可是昨天无意中把zIndex值打出来看,一看不知道,发现只要排序的组件超过10个就出问题,刚开始以为zIndex是字符串的缘故,可在转换之后还是乱序的,下面是代码以及排序结果: ​ ​ ​                  ​ 可以看到当增加到第11个时,zIndex为5的跑到了最前面,以后再继续增加,仍然是乱序的 想了下打算换一种方法排序看看,我想可能是sort我用错了,换的排序方

一.CPU Loadcpu load是对使用或者等待cpu进程的统计(数量的累加):每一个使用(running)或者等待(runnable)CPU的进程,都会使load值+1;每一个结束的进程,都会使load值-1.大部分Unix操作系统只计算running和runnable的进程.但是Linux系统除了上述两种状态进行,还计算uninterruptible sleep状态的进程(通常是在等待磁盘IO). cpu load average:分别表示1分钟.5分钟和15分钟内的cpu负载均值,使用

前言 在之前的MQ专题中,我们已经解决了消息中间件的一大难题,消息丢失问题. 但MQ在实际应用中不是说保证消息不丢失就万无一失了,它还有两个令人头疼的问题:重复消费和乱序. 今天我们就来聊一聊这两个常见的问题,看看RocketMQ是如何解决这两个问题的. 为什么会重复消费 首先我们来聊一聊重复消费的问题,要解决一个问题最开始的一步当然是去查找问题发生的原因了. 那出现重复消费的原因到底是什么呢? 我们先来思考一下生产者发送消息这一过程中是不是有可能重复发送消息到MQ呢? 答案是肯定的,比如生产者

小结: 1. 很多时候,编译器和 CPU 引起内存乱序访问不会带来什么问题,但一些特殊情况下,程序逻辑的正确性依赖于内存访问顺序,这时候内存乱序访问会带来逻辑上的错误, 2. https://github.com/torvalds/linux/blob/master/Documentation/memory-barriers.txt#L111 ============================ ABSTRACT MEMORY ACCESS MODEL ===================

其实本人最怕的就是算法,大学算法课就感觉老师在讲天书,而且对于前端来说,算法在实际的应用中实在是很有限.毕竟算法要依靠大量的数据为基础才能发挥出算法的效率,就浏览器那性能,......是吧,退一万步说,真的有人把这大量的数据处理业务放到前端,那我只能说这是团队和架构师的失职,不说页面应用能不能加载出来,等你靠前端算出来,用户早就跑了.所以,就目前而言,绝大部分的算法使用场景都不在前端,就那么些数据量放在那,前端使用算法除了加重代码逻辑没有更多的好处.当然话又说回来了,我也知道这是个好东西,所以我