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碎碎念 Apache Zeppelin 是一个让交互式数据分析变得可行的基于网页的notebook Zeppelin提供了数据可视化的框架 可实现你所需要的 数据采集 数据发现 数据分析 数据可视化和协作 当前最新版为 0.10.1 版本，官方提供两种安装包，一种是包含所有解析器的（1.6G），另一种是带有 spark 和网络下载解析器的包（568M） 支持的解析器 alluxio angular
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flink在zeppelin上的使用文档，参见flink interpreter Flink on Zeppelin 基本概念 Flink on Zeppelin Architecture 左侧的Flink解释器实际上是一个Flink客户端，负责编译和管理Flink作业的生命周期，如提交、取消作业、监控作业进度等 右侧的Flink集群是执行Flink作业的地方。支持如下模式：、 MiniClust
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依赖安装及配置 操作系统：ubuntu 20.04 CPU架构：x86_64 安装依赖： sudo apt-get update sudo apt-get install git openjdk-8-jdk npm libfontconfig r-base-dev r-cran-evaluate 安装maven wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
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主要内容：1.Kafka存储难度,2.Kafka 的存储选型分析,3.Kafka 的存储设计Kafka使用的是Logging（日志文件）这种很原始的方式来存储消息 对于存储设计有一些知识点: Append Only、Linear Scans、磁盘顺序写、页缓存、零拷贝、稀疏索引、二分查找等等。 Append Only Data Structures 的一些存储系统比如HBase, Cassandra, RocksDB 1.Kafka存储难度 Kafka 通过简化消息模型，将自己退化成了一
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我们在Azure Table Storage中有一个表，自从新实现以来，它目前有50，000个条目。 PartitionKey:字符串形式的日期时间值< br> RowKey:字符串形式的数值 我们使用 生成筛选条件。PartitionKey filter是这样的：
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我的spring boot应用程序在插入数据时性能非常慢。 我正在从一个数据库中提取大量数据，并将数据插入另一个数据库。 以下是我的实体。 我已经配置了一个JPA存储库 并使用我的对象调用Save（）方法 目前的情况是，对于每个项目，执行插入操作需要6到12秒的时间。我打开了hibernate跟踪日志记录和统计功能，当我调用save函数时，hibernate执行两个查询，一个选择和一个插入。sel
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我必须对Azure表存储进行查询，其中我有以下设置:RowKey、PartitionKey、ThirdColumn RowKey是唯一的，Partitionkey与ThirdColumn相关联，这意味着所有值为“Y”的第三列都将具有分区键“X”。 我必须使用ThirdColumn值获取分区键为X的所有实体。这将不是Performance，因为Y既不是PartitionKey也不是RowKey。 问
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我有一个用例，需要以Json格式将调查结果从web应用程序上传到azure blob存储。根据调查问题判断，这些json对象将很小，甚至不会接近1MB。我一直在阅读C#中的azure blob客户端并进行实验。我实现了一个工作单元和存储库设计模式，这意味着每个CRUD操作都会导致与azure存储的连接。我是否应该考虑并行操作或批量调用以降低成本，提高性能和吞吐量？有很多关于并行操作的文章，但他们试
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主要内容：1 asyncPutMessage存储普通消息,1.1 checkStoreStatus检查存储状态,1.2 checkMessage检查消息,2 CommitLog#asyncPutMessage异步存储消息,2.1 处理延迟消息,2.2 获取最新mappedFile,2.3 appendMessage追加存储消息,3 存储高性能设计总结基于RocketMQ release-4.9.3，深入的介绍了Broker存储消息的源码，以及存储的高性能设计。 1 asyncPutMessage