国外三大支付paypal,braintree,stripe,有兴趣可以去了解一下他们的区别. 支付宝和paypal基本只需要发送charge信息请求交给后端做就ok了,那么stripe前端也只需要收集卡信息,拿到token给后端就ok了. 那就来说说主角stripe支付:官方文档 stripe官方说分为六步,如下图: step1: 收集卡信息  step2 :创建customer  step3:支付金额 step4和step5:计划(月付和年付等) step6:成功 其实相对于普遍来说 step

背景 随着大数据时代的到来,越来越多的数据流向了Hadoop生态圈,同时对于能够快速的从TB甚至PB级别的数据中获取有价值的数据对于一个产品和公司来说更加重要,在Hadoop生态圈的快速发展过程中,涌现了一批开源的数据分析引擎,例如Hive.Spark SQL.Impala.Presto等,同时也产生了多个高性能的列式存储格式,例如RCFile.ORC.Parquet等,本文主要从实现的角度上对比分析ORC和Parquet两种典型的列存格式,并对它们做了相应的对比测试. 列式存储 由于OLAP查

本文在Hive-ORC文件存储格式的理论基础上,进一步分析一个实际的Hive ORC表中的数据存储形式. 一.表结构 库名+表名:fileformat.test_orc 字段 类型 category_id string product_id int brand_id int price double category_id_2 string 在hive中命令desc formatted fileformat.test_orc;的结果如下图: 根据上图中的location信息,查看在HDFS上的文

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

一.ORC File文件结构 ORC的全称是(Optimized Row Columnar),ORC文件格式是一种Hadoop生态圈中的列式存储格式,它的产生早在2013年初,最初产生自Apache Hive,用于降低Hadoop数据存储空间和加速Hive查询速度.和Parquet类似,它并不是一个单纯的列式存储格式,仍然是首先根据行组分割整个表,在每一个行组内进行按列存储.ORC文件是自描述的,它的元数据使用Protocol Buffers序列化,并且文件中的数据尽可能的压缩以降低存储空间的消

如何使用hive的udf 可以使用spark-sql --jars /opt/hive/udf.jar,指定udf的路径 还可以在spark-default.conf里指定spark.jars /opt/hive/udf.jar Truncated the string representation of a plan since it was too large 在spark-default.conf 里设置 spark.sql.debug.maxToStringFields 2000 spa

目录 行存储与列存储 行存储的特点 列存储的特点 常见的数据格式 TextFile SequenceFile RCfile ORCfile 格式 数据访问 Parquet 测试 准备测试数据 存储空间大小 测试SQL 执行效率 总结 Hive 压缩 Hive中间数据压缩 最终输出结果压缩 常见的压缩格式 Native Libraries Hive中的可用压缩编解码器 演示 总结 行存储与列存储 当今的数据处理大致可分为两大类,联机事务处理 OLTP(on-line transaction pro

Java 笔记整理 包含内容     Unix Java 基础, 数据库(Oracle jdbc Hibernate pl/sql), web, JSP, Struts, Ajax Spring, Ejb, java和模式 Linux/Unix笔记 inode :存储编号(地址) ls -k:查看磁盘分区 ls -li:显示当前文件的inode号. 目录的大小跟文件的大小有关,跟目录里的文件(目录)数量无关. 一行多个命令的话,中间用分号分开.如:pwd;cal;date last | grep

摘抄:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4a362d610100aed2.html 在磁盘阵列中,数据是以条带(stripe)的方式贯穿在磁盘阵列所有硬盘中的.这种数据的分配方式可以弥补OS读取数据量跟不上的不足. 1.将条带单元(stripe unit)从阵列的第一个硬盘到最后一个硬盘收集起来.就可以称为条带(stripe). 有的时候条带单元也被称为交错深度.在光纤技术中,一个条带单元被叫做段. 2.数据在阵列中的硬盘上是以条带的形式分布的,条带化是指数据在阵列中

Linux下查看软.硬raid信息的方法. 软件raid:只能通过Linux系统本身来查看 cat /proc/mdstat 可以看到raid级别,状态等信息. 硬件raid: 最佳的办法是通过已安装的raid厂商的管理工具来查看,有cmdline,也有图形界面.如Adaptec公司的硬件卡就可以通过下面的命令进行查看: # /usr/dpt/raidutil -L all 可以看到非常详细的信息. 当然更多情况是没有安装相应的管理工具,只能依靠Linux本身的话一般我知道的是两种方式: # d

1.虚拟机关机断电 2.添加硬盘 2.开机 3.fdisk -l查看刚才新添加的硬盘 [root@localhost ~]# fdisk -l 磁盘 /dev/sda:21.5 GB, 21474836480 字节,41943040 个扇区 Units = 扇区 of 1 * 512 = 512 bytes 扇区大小(逻辑/物理):512 字节 / 512 字节 I/O 大小(最小/最佳):512 字节 / 512 字节 磁盘标签类型:dos 磁盘标识符:0x000e96ef 设备 Boot S

1.背景: 控制上游文件个数每天7000个,每个文件大小小于256M,50亿条+,orc格式.查看每个文件的stripe个数,500个左右,查询命令:hdfs fsck viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/……/partition_date=2017-11-11/part-06999 -files -blocks; stripe个数查看命令:hive --orcfiledump viewfs://hadoop/nn01/warehouse/…….db/tab

安装OMSA wget -q -O - http://linux.dell.com/repo/hardware/latest/bootstrap.cgi | bash yum install -y net-snmp net-snmp-devel net-snmp-utils wget perl OpenIPMI yum -y install srvadmin-all #安装路径:/opt/dell/srvadmin/ /opt/dell/srvadmin/sbin/srvadmin-servic

首发于笔者的微信公众号:技术心流FollowFlows 原文地址:Stripe Engineering Blog   各工程团队常面临一项共同挑战:重新设计数据模型以支持清晰准确的抽象和更复杂的功能.这意味着,在生产环境中,需要迁移数以百万计的活跃数据对象,并且重构上千行代码. 用户期望 Stripe API 保障可用性和一致性.所以在进行迁移时,需要格外谨慎,必须保证数据的数值正确无误,并且 Stripe 的服务始终保持可用. 本文将展示 Stripe 如何安全地对数以亿计的 Subscrip

有时候,为了给前端页面输出内容,有时候我们需要准备和数据库不一样的实体信息,因为数据库可能记录的是一些引用的ID或者特殊字符,那么我们为了避免前端单独的进行转义处理,我们可以在后端进行统一的格式化后再行输出,后端处理可以采用不同的DTO尸体信息,后端对不同的实体进行映射处理即可,也可以采用同一个实体,在SqlSugar实体信息中忽略对应的字段写入实现,本篇随笔介绍后者的处理方式,实现在在工作流列表页面中增加一些转义信息的输出处理. 1.后端的转义处理 大多数页面,我们的前端显示信息DTO和后端的

地球人和火星人都知道,Process类既可以获取正在运行的进程,也可以启动一个新的进程.在79.77%应用场合,我们只需要让目标进程顺利启动就完事了,至于它执行了啥,有没有出错,啥时候退出就不管了. 但是,在某些情况下,启动新进程后,还希望能向目标进程传送数据,或者实时读取来自新进程的信息.比如,启动一个安装程序,安装程序会向标准流写入安装进度,然后调用方可以从标准流中读取进度,以达到实时监控安装进度的目的. Process类公开三个标准流属性: StandardInput——输入流.类型是Wr

一.口令文件 UNIX口令文件包含下表中的各个字段,这些字段包含在 由于历史原因,口令文件是/bin/passwd,而且是一个文本文件,每一行都包括了上表中的七个字段,字段之间用":"分隔,例如一个文件中可能有以下三行: root:jheVopR58x9Fx:0:1:The superuser:/:/bin/sh n o b o d y : * : 6 5 5 3 4 : 6 5 5 3 4 : : / : stevens:3hKVD8R58r9Fx:224:20:Richard St

zhihu_spider 此项目的功能是爬取知乎用户信息以及人际拓扑关系,爬虫框架使用scrapy,数据存储使用mongo,下载这些数据感觉也没什么用,就当为大家学习scrapy提供一个例子吧.代码地址:https://github.com/LiuRoy/zhihu_spider,欢迎各位大神指出问题,另外知乎也欢迎大家关注哈 ^_^. 流程图 请求https://www.zhihu.com获取页面中的_xsrf数据,知乎开启了跨站请求伪造功能,所有的POST请求都必须带上此参数. 提交用户名,

1.使用restTemplate的postForObject方法 注:目前没有发现发送携带header信息的getForObject方法. HttpHeaders headers = new HttpHeaders(); Enumeration<String> headerNames = request.getHeaderNames(); while (headerNames.hasMoreElements()) { String key = (String) headerNames.next

HostingEnvironment是承载应用当前执行环境的描述,它是对所有实现了IHostingEnvironment接口的所有类型以及对应对象的统称.如下面的代码片段所示,一个HostingEnvironment对象承载的执行环境的描述信息体现在定义这个接口的6个属性上.ApplicationName和EnvironmentName分别代表当前应用的名称和执行环境的名称.WebRootPath和ContentRootPath是指向两个根目录的路径,前者指向的目录用于存放可供外界通过HTTP请