直接举例说明 #ArrangingResult表结构 { "_id" : ObjectId("5acc739df78bf21f8c94f080"), "SS_Arranging_Mid" : "5a058cb8705deb4617cde59d", "Lessons_Status" : 1, "Lessons" : 9, "schedule" : [ { "c

mongo的写法与mysql等sql有着天壤之别,如最近在统计爬虫抓取的数据,其中一个就是按字段从大到小取前十个: sql写法:select count(id) from invest group by city desc limit 0,10 mongo的写法则为:var group=[{$group:{_id:"$city", count:{$sum:1}}}, {$sort:{count: -1}}, {$limit:10}]; db.invest.aggregate(group

var queryDetail = new BsonDocument("cNo", doc.cNo);                     queryDetail.AddRange(new BsonDocument("Details.dDate", doc.oRDate));                     //日表数组中存在相同报表日期的数据                     bool exist = tblDays.FindSync(query

在上篇文章 .NET应用程序与数据库交互的若干问题 这篇文章中,讨论了一个计算热门商圈的问题,现在在这里扩展一下,假设我们需要从两张表中统计出热门商圈,这两张表内容如下: 上表是所有政区,商圈中的餐饮个数,名为FoodDistrict 下表是所有政区,商圈中的SPA个数,名为SPADistrict 现在要把这两张表,根据政区和商圈合并,然后相加Counts,根据Counts的总大小排序,统计热门商圈和热门政区. 在这里仅讨论合并的问题,以演示在SQLServer和C#中LINQ的实现方法: 通常

mongo与JavaScript交互 源码版本为MongoDB 2.6分支     之前已经说过mongo是MongoDB提供的一个执行JavaScript脚本的客户端工具,执行js其实就是一个js和c++互相调用的过程,当然,因为mongo采用了Google V8 JS引擎,所以调用的实现的核心都由V8实现了,本篇只是分析了mongo是如何使用V8实现功能,对V8的源码不做分析. 为了了解mongo是如何使用js,我们首先从connect说起:          mongo::ScriptEn

kafka partition(分区)与 group   一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个group中消费的offset 新版kafka

每一个consumer实例都属于一个consumer group,每一条消息只会被同一个consumer group里的一个consumer实例消费.(不同consumer group可以同时消费同一条消息) 很多传统的message queue都会在消息被消费完后将消息删除,一方面避免重复消费,另一方面可以保证queue的长度比较少,提高效率.而如上文所将,Kafka并不删除 已消费的消息,为了实现传统message queue消息只被消费一次的语义,Kafka保证保证同一个consumer

翻译自:https://azkaban.readthedocs.io/en/latest/userManager.html?highlight=group 1.job project,名为"e",分享给某人看,下图位置中添加那个人账号即可(可在lmk账号登录,并在 projects>>Personal>>看到那个项目e) 2.分享到组内,group,也是同样的方式同样位置(如下图),在Group下add一个名为跟g2park的group name, 并在azka

17 Group Replication 17 Group Replication 17.1 Group Replication后台 17.1.1 Replication技术 17.1.1.1 主从复制 17.1.1.2 Group Replication 17.1.2 Group Replication使用场景 17.1.3 Group Replication细节 17.1.3.1 错误发现 17.1.3.2 Group成员 17.1.3.3 错误容忍 17.2 Getting Start 1

原文  https://www.cnblogs.com/liuwei6/p/6900686.html 一. 1.原理图 2.原理描述 一个topic 可以配置几个partition,produce发送的消息分发到不同的partition中,consumer接受数据的时候是按照group来接受,kafka确保每个partition只能同一个group中的同一个consumer消费,如果想要重复消费,那么需要其他的组来消费.Zookeerper中保存这每个topic下的每个partition在每个g

假设我们需要从两张表中统计出热门商圈,这两张表内容如下: 上表是所有政区,商圈中的餐饮个数,名为FoodDistrict 下表是所有政区,商圈中的SPA个数,名为SPADistrict 现在要把这两张表,根据政区和商圈合并,然后相加Counts,根据Counts的总大小排序,统计热门商圈和热门政区. 在这里仅讨论合并的问题,以演示在SQLServer和C#中LINQ的实现方法:通常,我们可以直接通过在SQLServer里面首先通过Union All,然后再通过GroupBy语句来执行查询操作即可

规划ASM DISK GROUP: 1. 每个磁盘组里的磁盘应该大小.性能.新旧等一致,不能有太大差距 2. 对database files 和 fast recovery area 分别创建不同的diskgroup. 一般来说我们也可以把备份文件存放到FRA里. 所以Oracle 建议我们不要创建太多的diskgroup,2组就够了,一组DATA,一组FRA. ORACLE ASM 在磁盘组,磁盘和文件的个数限制如下:(1)最多63个disk groups(2)最多10000个ASM disk

ABAP ABAP help文档里对**LOAD-OF-PROGRAM"的关键字是这样描述的: This event keyword defines the program constructor of an executable program, a module pool, a function group, or a subroutine pool. The program constructor is an event block whose event is raised by the

不得不说JetBrains公司直的非常的牛B,每一个程序员都能在JetBrains的官方网站找到一款属于自己的开发工具.这些开发工具在工作中给我们带来了巨大的便利.各种各样的基础插件,第三方插件,真是谁用谁知道,快速的代码提示,语法检测,更重要的是提供了很多UI插件.曾几何时我也想过能自己开发一个IDEA的插件,终于经过一个多星期的摸索,我也能马马虎虎的开发一个插件出来!我相信看了这篇文章,你也能开发出一个自己的插件! 我要做什么? 先介绍下,我们的部署环境流程是这样的 测试 Beta 灰度 正

我们知道,MongoDB属于文档型数据库,其存储的文档类型都是JSON对象.正是由于这一特性,我们在Node.js中会经常使用MongoDB进行数据的存取.但由于Node.js是异步执行的,这就导致我们无法保证每一次的数据库save操作都是原子型的.也就是说,如果客户端连续两次发起同一事件将数据存入数据库,很可能会导致数据被重复保存.高并发的情况下,哪怕是你在代码中已经做了非常严格的校验,例如插入数据前判断要保存的数据是否已经存在,但仍然有可能会出现数据被重复保存的风险.因为在异步执行中,你没有

多数软件都在/root/project/codebase/3rdpart redhat7用firewalld取代了iptables,遇到问题请添加redhat7关键字搜索,详情请参见Common administrative commands in Red Hat Enterprise Linux 5, 6, and 7 时区问题:起因是cron任务总不执行,然后发现时区不对,印象中安装os的时候会让选timezone的,可能是批量安装英文版会出这个问题?几个常见的时区如下: UTC: Coor

在项目中MongoDB的Map-Reduce功能做了许多统计任务,在重构代码的时候修改了_id对象里面的属性字段名称,当用db.collection.update({$rename:{"_id.a":"_id.b"}})的时候提示mongodb $rename affecting _id not allowed错误消息.于是只能通过写bash shell脚本来进行处理,之前学习MongoDB Manual时候里面有提到服务器端Javascript的特性但一直没去详细

读完本文你会知道,如何在没有源码的情况下,直接修改一个 DLL 以去除 DLL 上的强命名限制,并在该程序集上直接添加你的“友元程序集(一种特殊的 Attribute,将它应用在程序集上,使得程序集内的 internal 类型能够被其它程序集直接调用)”.以此类推,你可以用此方法,直接修改程序集,达到想要的目的. 银行的一个项目,客户要求使用他们现有的的  Teradata 数据库,项目组第一个想到的是 NHibernate ,但是几乎没有找到关于 NHibernate 支持 Teradata

高可用架构对于互联网服务基本是标配,无论是应用服务还是数据库服务都需要做到高可用.虽然互联网服务号称7*24小时不间断服务,但多多少少有一些时候服务不可用,比如某些时候网页打不开,百度不能搜索或者无法发微博,发微信等.一般而言,衡量高可用做到什么程度可以通过一年内服务不可用时间作为参考,要做到3个9的可用性,一年内只能累计有8个小时不可服务,而如果要做到5个9的可用性,则一年内只能累计5分钟服务中断.所以虽说每个公司都说自己的服务是7*24不间断的,但实际上能做到5个9的屈指可数,甚至根本做不到

1.Canvas 属性:Screen Space Overlay -画布随屏幕大小改变而改变,面板不会被其他控件挡住 Screen Space camera 面板能被其他控件挡住 world space 可自修改画布大小 可将摄影机拉进render Camera camera模式下的属性 projection摄像机 2.RectTransform Anchors 内X Y以左边为0,右边为1 属性pivot   轴心   旋转用 点左上交canvas为pivot时为修改有效 rotation旋转

简介 Apache Kafka是分布式发布-订阅消息系统.它最初由LinkedIn公司开发,之后成为Apache项目的一部分.Kafka是一种快速.可扩展的.设计内在就是分布式的,分区的和可复制的提交日志服务. Kafka架构 它的架构包括以下组件: 话题(Topic):是特定类型的消息流.消息是字节的有效负载(Payload),话题是消息的分类名或种子(Feed)名. 生产者(Producer):是能够发布消息到话题的任何对象. 服务代理(Broker):已发布的消息保存在一组服务器中,它们被