Spark+Hbase 億級流量分析實戰( PV/UV )
作為一個百億級的流量實時分析統計系統怎麼能沒有PV /UV 這兩經典的超級瑪麗亞指標呢,話說五百年前它倆可是鼻祖,咳咳...,不好意思沒忍住,迴歸正文, 大豬 在上一篇已經介紹了 小巧高效能ETL程式設計與實
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前言 感謝兩百多位朋友關注我的公眾號,在上次發文前我是沒有想到的,這對我是一種激勵。 回顧我學習的時光裡,我覺得最大的困難是沒有老司機帶帶我、沒有技術氛圍,只能自己獨自摸索,甚至
metinfo<=6.1.3前臺SQL注入 需要會員許可權 對伺服器版本有限制【PHP-TS】 0x01 前言 看到 某info <= 6.1.3前臺getshell 後決定發出來
Percona 整理了一份關於Galara Cluster 上 DDL 操作的一些技巧,這包括了Percona XtraDB Cluster 與MariaDB 的版本:「Ho
前言 在遊戲專案中,需要對每天千萬級的遊戲評論資訊進行詞頻統計,在生產者一端,我們將資料按照每天的拉取時間存入了Kafka當中,而在消費者一端,我們利用了spark streaming從kafka中不斷拉取
前言 我之前寫過一篇文章叫如何按程式設計師思維寫分析師指令碼 ,這裡主要是在兩方面幫助分析師: 將程式設計師一些較為高效的工作模式轉移到分析師身上,這包括
轉載請註明出處。。。 一、前言 繼上一篇mybatis查詢語句的背後 ,這一篇主要圍繞著mybatis查詢的後期操作,即跟資料庫互動的時候。由於本人也是一邊學習原始碼一邊記錄,內容難免有錯誤或
【使用場景】 對RDD使用join類操作,或者是在Spark SQL中使用join語句時,而且join操作中的一個RDD或表的資料量比較小(例如幾百MB或者1~2GB),比較適用此
最近開始在學習mysql相關知識,自己根據學到的知識點,根據自己的理解整理分享出來,本篇文章會分析下一個sql語句在mysql中的執行流程,包括sql的查詢在mysql內部會怎麼流轉,sql語句的更新是怎麼完成
十.annotations註解包 Mybatis使用註解的方式可以減少使用xml配置sql,方便用斷點的形式檢測生成的sql,程式碼的可讀性更強,更利於維護。 10.1Param註解
業務背景 在電商運營工作中,營銷活動是非常重要的部分,對使用者增長和GMV都有很大幫助。對電商運營來說,如何從龐大的商品庫中篩選出賣家優質商品並推送給有需要的買家購買是每時每刻都要思索的問題,
避免SELECT * 從資料庫裡讀出越多的資料,那麼查詢就會變得越慢。並且如果你的資料庫伺服器和WEB伺服器是兩臺獨立的伺服器的話,這還會增加網路傳輸的負載。 ··· select * from p
本人新書上市,請多多關照: 《SQL Server On Linux運維實戰 2017版從入門到精通》 在配置完例項層面之後,就可以進行資料庫層面的配置。例項層面使用的是ALTER SERVE
前言 此次分析的漏洞由白帽子在2018 年 9 月提交至DVP漏洞平臺,在確認漏洞真實有效後,DVP第一時間嘗試聯絡該廠商,但經多次聯絡未果,且使用此套原始碼的交易所以接近無的情況下,DVP決定公開此
一、EXPLAIN 做MySQL優化,我們要善用 EXPLAIN 檢視SQL執行計劃。 下面來個簡單的示例,標註(1,2,3,4,5)我們要重點關注的資料 · type列,