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GitHub 弃用 git.io

近日,GitHub 发布了一则《弃用 Git.io》的公告。在公告中,GitHub 宣布将于 2022 年 4 月 29 日起关闭其缩址服务,即 Git.io 上的所有链接将停止重定向。同时,GitHub 呼吁开发者们「立即更新任何使用 git.io URL 服务的现有链接」。Git.io 服务Git.io 是 GitHub 在 2011 年创建的 URL 短网址服务,用于重定向到 github.

#github#git
Spark与Flink对比

Spark缺点无论是 Spark Streaming还是 Structured Streaming,Spark流处理的实时性还不够,所以无法用在一些对实时性要求很高的流处理场景中。这是因为 Spark的流处理是基于所谓微批处理( Micro- batch processing)的思想,即它把流处理看作是批处理的一种特殊形式,每次接收到一个时间间隔的数据才会去处理,所以天生很难在实时性上有所提升。虽

#spark#flink#大数据
Clickhouse中对表的基本操作(增加、删除、修改列等)

1.CK中添加列:ALTER TABLE 表名称 ON 集群名称 ADD COLUMN 列名称 类型 DEFAULT 注解eg:ALTER TABLE 表名称 ON 集群名称 ADD COLUMN lvl Int32 DEFAULT 'lvl'2.CK中修改注释:alter table 表名称 ON 集群名称 COMMENT COLUMN 列名称 注解;alter table adm_sch_d0

#大数据
Redis和MySQL如何保持数据一致性

Redis和MySQL如何保持数据一致性?在高并发的场景下,大量的请求直接访问Mysql很容易造成性能问题。所以,我们都会用Redis来做数据的缓存,削减对数据库的请求。但是,Mysql和Redis是两种不同的数据库,如何保证不同数据库之间数据的一致性就非常关键了。1、导致数据不一致的原因1、在高并发的业务场景下,数据库大多数情况都是用户并发访问最薄弱的环节。2、所以,就需要使用redis做一个缓

#redis#mysql#缓存
数据仓库和数据集市详解:ODS、DW、DWD、DWM、DWS、ADS

数据流向应用示例何为数仓DWData warehouse(可简写为DW或者DWH)数据仓库,是在数据库已经大量存在的情况下,它是一整套包括了etl、调度、建模在内的完整的理论体系。数据仓库的方案建设的目的,是为前端查询和分析作为基础,主要应用于OLAP(on-line Analytical Processing),支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。目前行业比较流行的有:

#大数据#数据仓库
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