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my sql相关知识

  • MySQL Memory 存储引擎浅析
               后来看到博客园在用NorthScale Memcached Server(官方站点:http://www.couchbase.com/products-and-services/memcached),貌似共享收费,又犹豫了。其实项目里的需求很简单,也想自己用.Net Cache来实现,但稳定性难以评估,开发维护成本又似乎太大,没办法,My SQL Memory Storage成了唯一选择,因为几乎不怎么需要编写代码。 先看官方手册,然后写了个简单的性能测试。因为官方最新的文档都是英文版的,所以译了5.5版本 MySQL Memory Storage章节。 官方文档(译自5.5版本的The Memory Storage Engine) Memory存储引擎将表的数据存放在内存中。Memory替代以前的Heap成为首选项,但同时向下兼容,Heap仍被支持。 Memory存储引擎特性:Storage limitsRAMTransac
  • AutoTiKV:基于机器学习的数据库调优
    作者:吴毅 王远立 TiKV 底层使用了 RocksDB 作为存储引擎,然而 RocksDB 配置选项很多,很多情况下只能通过反复测试或者依靠经验来调优,甚至连 RocksDB 的开发者都自嘲,他们没办法弄清楚每个参数调整对性能的影响。如果有一个自动 tuning 的方案就可以大大减少调优的人力成本,同时也可能在调优的过程中,发现一些人工想不到的信息。我们从 AutoML 中得到启发,希望能用 Automated Hyper-parameter Tuning 中的一些方法来对数据库参数进行自动调优。 常用的 Automated Hy
  • Spark Streaming + Kakfa 编程指北
    本文简述如何结合 Spark Streaming 和 Kakfa 来做实时计算。截止目前(2016-03-27)有两种方式:使用 kafka high-level API 和 Receivers,不需要自己管理 offsets不使用 Receivers 而直接拉取 kafka 数据,需要自行管理 offsets两种方式在编程模型、运行特性、语义保障方面均不相同,让我们进一步说明。如果你对 Receivers 没有概念方式一:Receiver-based这种方法使用一个 Receiver 来接收数据。在该 Receiver 的实现中使用了 Kafka high-level consumer API。Receiver 从 kafka 接收的数据将被存储到 Spark executor 中,随后启动的 job 将处理这些数据。在默认配置下,该方法失败后会丢失数据(保存在 executor 内存里的数据在 application 失败后就没了),若要保证数据不丢失,需要启用 WAL(即预写日志�至 HDFS、S3等
  • EditorConfig 介绍
    当多人共同开发一个项目的时候,往往会出现大家用不同编辑器的情况。就前端开发者来说,有人喜欢 Sublime,有人喜欢 Webstorm , 也有人喜欢 Atom,还有人喜欢 Vim,HBuilder 等等。各种不同编程语言的开发者喜欢各种不同的编辑器。 问题来了,如何让使用不同编辑器的开发者在共同开发一个项目时“无痛”地遵循编码

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