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    排序学习有什么用

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算法是比较复杂又基础的学科,每个学编程的人都会学习大量的算法。而根据统计,以下这18个问题是面试中最容易遇到的,本文给出了一些基本答案,供算法方向工程师或对此感兴趣的程序员参考。 1)请简单解释算法是什么? 算法是一个定义良好的计算过程,它将一些值作为输入并产生相应的输出值。简单来说,它是将输入转换为输出的一系列计算步骤。 2)解释什么是快速排序算法? 快速排序算法能够快速排序列表或查询。它基于分割交换排序的原则,这种类型的算法占用空间较小,它将待排序列表分为三个主要部分: ·小于Pivot的元素 ·枢轴元素Pivot(选定的比较值) ·大于Pivot的元素 3)解释算法的时间复杂度? 算法的时间复杂度表示程序运行完成所需的总时间,它通常用大O表示法来表示。 4)请问用于时间复杂度的符号类型是什么? 用于时间复杂度的符号类型包括: ·Big Oh:它表示小于或等于目标多项式 ·Big Omega:它表示大于或等于目标多项式 ·Big Theta:它表示与目标多项式相等 ·Little Oh:它表示小于目标多项式 ·Little Omega:它表示大于目标多项式 5)解释二分法检索如何工作? 在二分法检索中,我们先确定数组的中间位置,然后将要查找的值与数组中间位置的值进行比较,若小于数组中间值,则要查找的值应位于该中间值之前,依此类推,不断缩小查找范围,直至得到最终结果。 6)解释是否可以使用二分法检索链表? 由于随机访问在链表中是不可接受的,所以不可能到达O(1)时间的中间元素。因此,对于链表来说,二分法检索是不可以的(对顺序链表或排序后的链表是可以用的)。 7)解释什么是堆排序? 堆排序可以看成是选择排序的改进,它可以定义为基于比较的排序算法。它将其输入划分为未排序和排序的区域,通过不断消除最小元素并将其移动到排序区域来收缩未排序区域。 8)说明什么是Skip list? Skip list数据结构化的方法,它允许算法在符号表或字典中搜索、删除和插入元素。在Skip list中,每个元素由一个节点表示。搜索函数返回与key相关的值的内容。插入操作将指定的键与新值相关联,删除操作可删除指定的键。 9)解释插入排序算法的空间复杂度是多少? 插入排序是一种就地排序算法,这意味着它不需要额外的或仅需要少量的存储空间。对于插入排序,它只需要将单个列表元素存储在初始数据的外侧,从而使空间复杂度为O(1)。 10)解释什么是“哈希算法”,它们用于什么? “哈希算法”是一个哈希函数,它使用任意长度的字符串,并将其减少为唯一的固定长度字符串。它用于密码有效性、消息和数据完整性以及许多其他加密系统。 11)解释如何查找链表是否有循环? 要知道链表是否有循环,我们将采用两个指针的方法。如果保留两个指针,并且在处理两个节点之后增加一个指针,并且在处理每个节点之后,遇到指针指向同一个节点的情况,这只有在链表有循环时才会发生。 12)解释加密算法的工作原理? 加密是将明文转换为称为“密文”的密码格式的过程。要转换文本,算法使用一系列被称为“键”的位来进行计算。密钥越大,创建密文的潜在模式数越多。大多数加密算法使用长度约为64到128位的固定输入块,而有些则使用流方法。 13)列出一些常用的加密算法? 一些常用的加密算法是: ·3-way ·Blowfish ·CAST ·CMEA ·GOST ·DES 和Triple DES ·IDEA ·LOKI等等 14)解释一个算法的最佳情况和最坏情况之间有什么区别? ·最佳情况:算法的最佳情况解释为算法执行最佳的数据排列。例如,我们进行二分法检索,如果目标值位于正在搜索的数据中心,则这就是最佳情况,最佳情况时间复杂度为0。 ·最差情况:给定算法的最差输入参考。例如快速排序,如果选择关键值的子列表的最大或最小元素,则会导致最差情况出现,这将导致时间复杂度快速退化到O(n2)。 15)解释什么是基数排序算法? 基数排序又称“桶子法”,是通过比较数字将其分配到不同的“桶里”来排序元素的。它是线性排序算法之一。 16)解释什么是递归算法? 递归算法是一个解决复杂问题的方法,将问题分解成较小的子问题,直到分解的足够小,可以轻松解决问题为止。通常,它涉及一个调用自身的函数。 17)提到递归算法的三个定律是什么? 所有递归算法必须遵循三个规律: ·递归算法必须有一个基点 ·递归算法必须有一个趋向基点的状态变化过程 ·递归算法必须自我调用 18)解释什么是冒泡排序算法? 冒泡排序算法也称为下沉排序。在这种类型的排序中,要排序的列表的相邻元素之间互相比较。如果它们按顺序排列错误,将交换值并以正确的顺序排列,直到最终结果“浮”出水面。 满意记得采纳哈

玄学酱 2019-12-02 01:18:44 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】大数据计算技术1000问

问问小秘 2019-12-01 21:57:13 6895 浏览量 回答数 2

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【精品问答】python必备面试干货

问问小秘 2019-12-01 21:53:38 1125 浏览量 回答数 2

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【精品问答】130+大数据面试汇总

问问小秘 2019-12-01 21:52:42 1644 浏览量 回答数 2

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成为一名合格的开发工程师不是一件简单的事情,需要掌握从开发到调试到优化等一系列能力,这些能力中的每一项掌握起来都需要足够的努力和经验。而要成为一名合格的机器学习算法工程师(以下简称算法工程师)更是难上加难,因为在掌握工程师的通用技能以外,还需要掌握一张不算小的机器学习算法知识网络。 下面我们就将成为一名合格的算法工程师所需的技能进行拆分,一起来看一下究竟需要掌握哪些技能才能算是一名合格的算法工程师。 1.基础开发能力 所谓算法工程师,首先需要是一名工程师,那么就要掌握所有开发工程师都需要掌握的一些能力。 有些同学对于这一点存在一些误解,认为所谓算法工程师就只需要思考和设计算法,不用在乎这些算法如何实现,而且会有人帮你来实现你想出来的算法方案。这种思想是错误的,在大多数企业的大多数职位中,算法工程师需要负责从算法设计到算法实现再到算法上线这一个全流程的工作。 笔者曾经见过一些企业实行过算法设计与算法实现相分离的组织架构,但是在这种架构下,说不清楚谁该为算法效果负责,算法设计者和算法开发者都有一肚子的苦水,具体原因不在本文的讨论范畴中,但希望大家记住的是,基础的开发技能是所有算法工程师都需要掌握的。 2.概率和统计基础 概率和统计可以说是机器学习领域的基石之一,从某个角度来看,机器学习可以看做是建立在概率思维之上的一种对不确定世界的系统性思考和认知方式。学会用概率的视角看待问题,用概率的语言描述问题,是深入理解和熟练运用机器学习技术的最重要基础之一。 概率论内容很多,但都是以具体的一个个分布为具体表现载体体现出来的,所以学好常用的概率分布及其各种性质对于学好概率非常重要。 对于离散数据,伯努利分布、二项分布、多项分布、Beta分布、狄里克莱分布以及泊松分布都是需要理解掌握的内容; 对于离线数据,高斯分布和指数分布族是比较重要的分布。这些分布贯穿着机器学习的各种模型之中,也存在于互联网和真实世界的各种数据之中,理解了数据的分布,才能知道该对它们做什么样的处理。 此外,假设检验的相关理论也需要掌握。在这个所谓的大数据时代,最能骗人的大概就是数据了,掌握了假设检验和置信区间等相关理论,才能具备分辨数据结论真伪的能力。例如两组数据是否真的存在差异,上线一个策略之后指标是否真的有提升等等。这种问题在实际工作中非常常见,不掌握相关能力的话相当于就是大数据时代的睁眼瞎。 在统计方面,一些常用的参数估计方法也需要掌握,典型的如最大似然估计、最大后验估计、EM算法等。这些理论和最优化理论一样,都是可以应用于所有模型的理论,是基础中的基础。 3.机器学习理论 虽然现在开箱即用的开源工具包越来越多,但并不意味着算法工程师就可以忽略机器学习基础理论的学习和掌握。这样做主要有两方面的意义: 掌握理论才能对各种工具、技巧灵活应用,而不是只会照搬套用。只有在这个基础上才能够真正具备搭建一套机器学习系统的能力,并对其进行持续优化。否则只能算是机器学习搬砖工人,算不得合格的工程师。出了问题也不会解决,更谈不上对系统做优化。 学习机器学习的基础理论的目的不仅仅是学会如何构建机器学习系统,更重要的是,这些基础理论里面体现的是一套思想和思维模式,其内涵包括概率性思维、矩阵化思维、最优化思维等多个子领域,这一套思维模式对于在当今这个大数据时代做数据的处理、分析和建模是非常有帮助的。如果你脑子里没有这套思维,面对大数据环境还在用老一套非概率的、标量式的思维去思考问题,那么思考的效率和深度都会非常受限。 机器学习的理论内涵和外延非常之广,绝非一篇文章可以穷尽,所以在这里我列举了一些比较核心,同时对于实际工作比较有帮助的内容进行介绍,大家可在掌握了这些基础内容之后,再不断探索学习。 4.开发语言和开发工具 掌握了足够的理论知识,还需要足够的工具来将这些理论落地,这部分我们介绍一些常用的语言和工具。 5.架构设计 最后我们花一些篇幅来谈一下机器学习系统的架构设计。 所谓机器学习系统的架构,指的是一套能够支持机器学习训练、预测、服务稳定高效运行的整体系统以及他们之间的关系。 在业务规模和复杂度发展到一定程度的时候,机器学习一定会走向系统化、平台化这个方向。这个时候就需要根据业务特点以及机器学习本身的特点来设计一套整体架构,这里面包括上游数据仓库和数据流的架构设计,以及模型训练的架构,还有线上服务的架构等等。这一套架构的学习就不像前面的内容那么简单了,没有太多现成教材可以学习,更多的是在大量实践的基础上进行抽象总结,对当前系统不断进行演化和改进。但这无疑是算法工程师职业道路上最值得为之奋斗的工作。在这里能给的建议就是多实践,多总结,多抽象,多迭代。 6.机器学习算法工程师领域现状 现在可以说是机器学习算法工程师最好的时代,各行各业对这类人才的需求都非常旺盛。典型的包括以下一些细分行业: 推荐系统。推荐系统解决的是海量数据场景下信息高效匹配分发的问题,在这个过程中,无论是候选集召回,还是结果排序,以及用户画像等等方面,机器学习都起着重要的作用。 广告系统。广告系统和推荐系统有很多类似的地方,但也有着很显著的差异,需要在考虑平台和用户之外同时考虑广告主的利益,两方变成了三方,使得一些问题变复杂了很多。它在对机器学习的利用方面也和推荐类似。 搜索系统。搜索系统的很多基础建设和上层排序方面都大量使用了机器学习技术,而且在很多网站和App中,搜索都是非常重要的流量入口,机器学习对搜索系统的优化会直接影响到整个网站的效率。 风控系统。风控,尤其是互联网金融风控是近年来兴起的机器学习的又一重要战场。不夸张地说,运用机器学习的能力可以很大程度上决定一家互联网金融企业的风控能力,而风控能力本身又是这些企业业务保障的核心竞争力,这其中的关系大家可以感受一下。 但是所谓“工资越高,责任越大”,企业对于算法工程师的要求也在逐渐提高。整体来说,一名高级别的算法工程师应该能够处理“数据获取数据分析模型训练调优模型上线”这一完整流程,并对流程中的各种环节做不断优化。一名工程师入门时可能会从上面流程中的某一个环节做起,不断扩大自己的能力范围。 除了上面列出的领域以外,还有很多传统行业也在不断挖掘机器学习解决传统问题的能力,行业的未来可谓潜力巨大。

寒凝雪 2019-12-02 01:21:12 0 浏览量 回答数 0

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2018python技术问答集锦,希望能给喜欢python的同学一些帮助

技术小能手 2019-12-01 19:31:10 2040 浏览量 回答数 2

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【精品问答】python技术1000问(1)

问问小秘 2019-12-01 21:57:48 454222 浏览量 回答数 19

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作为一个软件工程专业的过来人,希望我的回答能够帮助你,假设你每天坚持学习 首先找一本简单的教材,先对java有个基本的认识(大概看那么半个月就差不多了,随便下载一本入门的书就行了) 然后推荐你看<<java核心技术>>,分为上下两卷,已经是第八版了,大概有一千六七百页;当 你看完后,基本的java知识已经掌握了(记住,一定要多练习啊)(我那时候一个暑假看完第一遍,每天看将近十个小时加练习,但是要弄懂,呵呵,至少看个三四遍吧,这两本书只要能搞懂70%就很不错了) 这个时候你可以看看<<thinking in java>>中文名"java编程思想",这本书写的比较难,如果你看不懂,那么你要多做练习,慢慢看,如果看完了,而且懂了,那么证明你的java水平到达了一个更高的层次;(去参加面试的时候问的那些java知识完全可以应付过来了)(或者你可以先看下面的书,边看thinking in java这本书,这样也是可以的,而且学习的效率应该会高些) 然后java就会分方向,j2me(手机编程)不建议你去学这个(要学就学android手机编程),已经过时了;j2ee方向(Web编程),先学html,javaScript,css(这些书多得数不清,呵呵),然后就学servlet和jsp,《jsp应用开发详解》(入门) 《Servlet与JSP核心编程》(核心)这两本书还不错,然后就可以学SSH(三大框架,这个书一大堆), 学习struts的时候建议你从struts1开始学起《精通Struts基于MVC的Java Web设计与开发》,然后就可以学习struts2《Struts2权威指南》,接下来学习Hibernate《精通Hibernate:Java对象持久化技术详解》,最后学习Spring《spring2.0技术手册》(提示:只要你java基础学得好,这些东西都会学得很快) 这个时候你就要把注意力放在设计模式,数据结构和计算机算法上面来了, 设计模式可以先看<<深入浅出设计模式>> 然后再看<<java与模式>>, 数据结构建议你看清华大学严慰敏老师写的那本教材; 计算机算法要了解基本的排序,如果你不做底层,只做应用的话,没有必要去看那个<<算法导论>这本书太难了。 (设计模式,数据结构和算法才是真正的精髓,要有很多年的编程经验才能够使用得游刃有余,光看懂还不行的,一定要多练习,到了这个境界才是真正的java高手)(我学java有三年了,这是我的体会) 等你掌握前面的这些知识之后,推荐你看<<effective java>>,这本书是目前java领域公认的高级书籍。在项目中你肯定会遇到一些前端的知识,那么你得精通javascript,<<JavaScript权威指南>>(入门), <<JavaScript高级程序设计>>(进阶),这两本书弄懂了,那么学习jquery和extjs都会很快的。 还有要提醒你一下,对于初学者,不要使用eclipse编程工具,建议你先用记事本写程序,当你比较熟练了之后就可以使用eclipse这些工具了。 不要心急,不要图快,所有的书要一本本的慢慢看,多看几遍(一本书看上个四五遍,你就可以成高手,呵呵)。 java基础(j2se)的重点有:继承、多态、流、线程、网络编程、反射、集合、数据库连接、泛型、JNI技术、分布式技术还有解析xml也是很重要的,如果你想学android手机编程,那么SWING和AWT要熟悉一下。如果你不想学Web编程(j2ee),那么我建议你可以学android手机编程《Google+Android开发入门与实战》(入门) 《Google Android SDK开发范例大全》(深入)(建议把android当作业余爱好,把web编程当作主攻方向,因为j2ee包含了大量框架知识),书很多,可以自己去搜。多想 多看 多练才是王道,不要相信什么培训机构,这些都没啥用,真正学好只能靠你自己。 面向对象思想+java基础(j2se)+数据结构+设计模式+计算机算法 为核心,学好了这几个8000元/月轻而易举,什么都可以不学好,唯独这几科一定要学好,切记切记。 当然,随着你的技术水平的提高,你还会要学习其他的语言,不过这都是后话,等你把上面的东西掌握了,我再告诉你怎么学(高并发等内容),哈哈。 你现在还是在校的学生,那么请记住,不要沉迷于游戏,把时间用于学习上面的知识,千万别听一些人说什么'学校学的东西工作都用不到',完全是胡扯,我很负责任的告诉你,只有学校里学的东西才是真正有技术含量的东西,真正工作了,你就没有那么多时间来学习了(唉,感触很深呐) 以上的内容是我学习的总结,当然我走过很多弯路,现在我把这条正确的路径介绍给你,也是希望你能够少走弯路,希望几年之后,你能够比现在的我更牛X(呵呵,吹个小牛)。加油。参考资料来源:http://zhidao.baidu.com/question/404215211.html

晚来风急 2019-12-02 01:20:25 0 浏览量 回答数 0

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曾经因为看不懂数据结构和算法,而一度怀疑是自己太笨,实际上,很多人在第一次接触这门课时,都会有这种感觉,觉得数据结构和算法很抽象,晦涩难懂,宛如天书。正是这个原因,让很多初学者对这门课望而却步,希望以下分享能为初学者排忧解难。 我个人觉得,其实真正的原因是你没有找到好的学习方法,没有抓住学习的重点。实际上,数据结构和算法的东西并不多,常用的、基础的知识点更是屈指可数。只要掌握了正确的学习方法,学起来并没有看上去那么难,更不需要什么高智商、厚底子。 还记得大学里每次考前老师都要划重点吗?今天,我就给你划划我们这门课的重点,再告诉你一些我总结的学习小窍门。相信有了这些之后,你学起来就会有的放矢、事半功倍了。 什么是数据结构?什么是算法? 大部分数据结构和算法教材,在开篇都会给这两个概念下一个明确的定义。但是,这些定义都很抽象,对理解这两个概念并没有实质性的帮助,反倒会让你陷入死抠定义的误区。毕竟,我们现在学习,并不是为了考试,所以,概念背得再牢,不会用也就没什么用。 虽然我们说没必要深挖严格的定义,但是这并不等于不需要理解概念。下面我就从广义和狭义两个层面,来帮你理解数据结构与算法这两个概念。 从广义上讲,数据结构就是指一组数据的存储结构。算法就是操作数据的一组方法。 图书馆储藏书籍你肯定见过吧?为了方便查找,图书管理员一般会将书籍分门别类进行“存储”。按照一定规律编号,就是书籍这种“数据”的存储结构。 那我们如何来查找一本书呢?有很多种办法,你当然可以一本一本地找,也可以先根据书籍类别的编号,是人文,还是科学、计算机,来定位书架,然后再依次查找。笼统地说,这些查找方法都是算法。 从狭义上讲,是指某些著名的数据结构和算法,比如队列、栈、堆、二分查找、动态规划等。这些都是前人智慧的结晶,我们可以直接拿来用。我们要讲的这些经典数据结构和算法,都是前人从很多实际操作场景中抽象出来的,经过非常多的求证和检验,可以高效地帮助我们解决很多实际的开发问题。 那数据结构和算法有什么关系呢?为什么大部分书都把这两个东西放到一块儿来讲呢? 这是因为,数据结构和算法是相辅相成的。数据结构是为算法服务的,算法要作用在特定的数据结构之上。因此,我们无法孤立数据结构来讲算法,也无法孤立算法来讲数据结构。 比如,因为数组具有随机访问的特点,常用的二分查找算法需要用数组来存储数据。但如果我们选择链表这种数据结构,二分查找算法就无法工作了,因为链表并不支持随机访问。 数据结构是静态的,它只是组织数据的一种方式。如果不在它的基础上操作、构建算法,孤立存在的数据结构就是没用的。 现在你对数据结构与算法是不是有了比较清晰的理解了呢?有了这些储备,下面我们来看看,究竟该怎么学数据结构与算法。 看到数据结构和算法里的“算法”两个字,很多人就会联想到“数学”,觉得算法会涉及到很多深奥的数学知识。那我数学基础不是很好,学起来会不会很吃力啊? 数据结构和算法课程确实会涉及一些数学方面的推理、证明,尤其是在分析某个算法的时间、空间复杂度的时候,但是这个你完全不需要担心。 学习的重点在什么地方? 提到数据结构和算法,很多人就很头疼,因为这里面的内容实在是太多了。这里,我就帮你梳理一下,应该先学什么,后学什么。你可以对照看看,你属于哪个阶段,然后有针对地进行学习。 想要学习数据结构与算法,首先要掌握一个数据结构与算法中最重要的概念——复杂度分析。 这个概念究竟有多重要呢?可以这么说,它几乎占了数据结构和算法这门课的半壁江山,是数据结构和算法学习的精髓。 数据结构和算法解决的是如何更省、更快地存储和处理数据的问题,因此,我们就需要一个考量效率和资源消耗的方法,这就是复杂度分析方法。所以,如果你只掌握了数据结构和算法的特点、用法,但是没有学会复杂度分析,那就相当于只知道操作口诀,而没掌握心法。只有把心法了然于胸,才能做到无招胜有招! 所以,复杂度分析这个内容,你也一定要花大力气来啃,必须要拿下,并且要搞得非常熟练。否则,后面的数据结构和算法也很难学好。 搞定复杂度分析,下面就要进入数据结构与算法的正文内容了。 为了让你对数据结构和算法能有个全面的认识,我画了一张图,里面几乎涵盖了所有数据结构和算法书籍中都会讲到的知识点。 但是,作为初学者,或者一个非算法工程师来说,你并不需要掌握图里面的所有知识点。很多高级的数据结构与算法,比如二分图、最大流等,这些在我们平常的开发中很少会用到。所以,你暂时可以不用看。我还是那句话,咱们学习要学会找重点。如果不分重点地学习,眉毛胡子一把抓,学起来肯定会比较吃力。 所以,结合我自己的学习心得,还有这些年的面试、开发经验,我总结了20个最常用的、最基础数据结构与算法,不管是应付面试还是工作需要,只要集中精力逐一攻克这20个知识点就足够了。 这里面有10个数据结构:数组、链表、栈、队列、散列表、二叉树、堆、跳表、图、Trie树;10个算法:递归、排序、二分查找、搜索、哈希算法、贪心算法、分治算法、回溯算法、动态规划、字符串匹配算法。 掌握了这些基础的数据结构和算法,再学更加复杂的数据结构和算法,就会非常容易、非常快。 与此同时,为了帮助大家学习算法,准备了一份学习资料,获取方式:关注我的公众号“程序媛不是程序猿”,回复“算法”即可弹出领取地址。对于新手来说很适用。 在学习数据结构和算法的过程中,你也要注意,不要只是死记硬背,不要为了学习而学习,而是要学习它的“来历”“自身的特点”“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。对于每一种数据结构或算法,我都会从这几个方面进行详细讲解。只要你掌握了《数据结构与算法之美》每节课里讲的内容,就能在开发中灵活应用。 学习数据结构和算法的过程,是非常好的思维训练的过程,所以,千万不要被动地记忆,要多辩证地思考,多问为什么。如果你一直这么坚持做,你会发现,等你学完之后,写代码的时候就会不由自主地考虑到很多性能方面的事情,时间复杂度、空间复杂度非常高的垃圾代码出现的次数就会越来越少。你的编程内功就真正得到了修炼。 一些可以让你事半功倍的学习技巧 前面我给你划了学习的重点,作为一个过来人,现在我就给你分享一下,学习的一些技巧。掌握了这些技巧,可以让你化被动为主动,学起来更加轻松,更加有动力! 边学边练,适度刷题 “边学边练”这一招非常有用。建议你每周花1~2个小时的时间,集中把这周的三节内容涉及的数据结构和算法,全都自己写出来,用代码实现一遍。这样一定会比单纯地看或者听的效果要好很多! 有面试需求的同学,可能会问了,那我还要不要去刷题呢? 我个人的观点是可以“适度”刷题,但一定不要浪费太多时间在刷题上。我们学习的目的还是掌握,然后应用。除非你要面试Google、Facebook这样的公司,它们的算法题目非常非常难,必须大量刷题,才能在短期内提升应试正确率。如果是应对国内公司的技术面试,即便是BAT这样的公司,你只要彻底掌握这个专栏的内容,就足以应对。 多问、多思考、多互动 学习最好的方法是,找到几个人一起学习,一块儿讨论切磋,有问题及时寻求老师答疑。但是,离开大学之后,既没有同学也没有老师,这个条件就比较难具备了。 打怪升级学习法 学习的过程中,我们碰到最大的问题就是,坚持不下来。是的,很多基础课程学起来都非常枯燥。为此,我自己总结了一套“打怪升级学习法”。 游戏你肯定玩过吧?为什么很多看起来非常简单又没有乐趣的游戏,你会玩得不亦乐乎呢?这是因为,当你努力打到一定级别之后,每天看着自己的经验值、战斗力在慢慢提高,那种每天都在一点一点成长的成就感就不由自主地产生了。 知识需要沉淀,不要想试图一下子掌握所有 在学习的过程中,一定会碰到“拦路虎”。如果哪个知识点没有怎么学懂,不要着急,这是正常的。因为,想听一遍、看一遍就把所有知识掌握,这肯定是不可能的。学习知识的过程是反复迭代、不断沉淀的过程。 这些内容是我根据平时的学习和工作、面试经验积累,精心筛选出来的。只要掌握这些内容,应付日常的面试、工作,基本不会有问题。 以上内容出自近70000+程序员的算法课堂《数据结构与算法之美》,这个专栏是市面上唯一一门真正适用于工程师的专栏,专栏中列举大量实际软件开发中的场景,给你展示如何利用数据结构和算法解决真实的问题。整个专栏会涵盖100 多个算法真实项目场景案例,更难得的是它跟市面上晦涩的算法书籍不同的是,还手绘了一些清晰易懂的详解图(总共有 300 多张)。 手绘图—出自《数据结构与算法之美》 专栏已经更新完毕,72 篇文章,27 万字,这个专栏作者并非只是单纯地把某个知识点讲清楚,而是结合作者的理解、实践和经验来讲解,我相信它是一个跟所有国内、国外经典书籍都不一样的专栏,一个可以长期影响一些人的专栏。 这个专栏不会像《算法导论》那样,里面有非常复杂的数学证明和推理。作者会由浅入深,从概念到应用,一点一点给你解释清楚。你只要有高中数学水平,就完全可以学习。 当然,当然希望你最好有些编程基础,如果有项目经验就更好了。这样给你讲数据结构和算法如何提高效率、如何节省存储空间,你就会有很直观的感受。因为,对于每个概念和实现过程,作者都会从实际场景出发,不仅教你“是什么”,还会教你“为什么”,并且告诉你遇到同类型问题应该“怎么做”。 强烈推荐这个专栏给想攻克算法的同学,它改变了无数对算法恐惧的同学,我整理了一些专栏的评价给大家参考。

游客arp6khj2dsufi 2019-12-02 03:09:08 0 浏览量 回答数 0

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【精品问答】100+ Java和JavaSE常用技术点

游客pklijor6gytpx 2020-03-29 23:26:40 1148 浏览量 回答数 1

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【教程免费下载】 算 法 基 础

玄学酱 2019-12-01 22:08:27 1484 浏览量 回答数 3

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对于大多数互联网公司或者工程师而言,大数据实际上只有一个意思,就是把一堆乱七八糟的数据扔到 HDFS 上面然后进行计算。计算的工具有很多,最常见的是 Map-Reduce,但是技术一直在演进,现在还流行 Impala、Spark、Presto 什么的。对于这些搞大数据的工程师而言,这是一个非常好的事情,因为要把这么多异构的数据和系统跑起来,需要很多人写很多代码,还需要有人来做运维。这么一个部门总得需要几十台机器否则还不如单机计算能力强,工程师也得有十来人。然后可能还需要数据分析师,否则这部门跟摆设也没什么区别。如果系统做得不错数据量也有了,总得配个数据科学家搞点数据挖掘或者机器学习什么的吧。所以大数据这件事情可以解决很多就业问题,毕竟很多上了规模的互联网公司都想搞大数据。 但是对于消费者或者互联网所谓的“用户”来说,大数据却是另外一个意思。大数据的意思就是尽可能地搜集跟终端消费者相关的隐私,然后进行营销。从理论上说,大数据公司通过搜集用户行为,可以更好地了解消费者的需求,增强用户体验。但是在实践上,这些所谓的智能推荐还停留在很初级的阶段,因此会有人在淘宝上搜索棺材结果在微博上不停地看到跟丧葬相关的广告。对于微博这样的公司,还意味着它会倾向于通过直接或者间接地暴露你的隐私来获得商业利益。据说,评价一家国内公司的大数据能力是跟被查水表的频繁程度正相关的。就目前而言,大数据对于终端消费者更多的是“被实名”。举一个例子,如果你在 Android 手机上使用 Facebook 账号访问某个 App,那么对不起,你在这个手机上的所有行为都有可能被 Facebook 关联到你真实的身份上。在这种能力上,国内的三巨头排序大概是 T > A >> B。所以最后这家公司的 App 特别流氓甚至超越了数字公司,如果你想帮帮这家公司就多用用他家的地图或者订点外卖。

1748847708358317 2019-12-02 03:11:08 0 浏览量 回答数 0

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【精品锦集】Java热门回答05

问问小秘 2019-12-01 19:53:56 197 浏览量 回答数 0

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ReMySQL官方管理工具上线啦,快来体验! 用RDS的初衷是省心,不需要自己维护mysql数据库,其实看到RDS控制面板里有优化的一些监控选项,但是我想说的是如果RDS控制面板也好,IDB也罢,如果只停留在(更多RDS数据库性能优化相关的数据,便于开发人员、SA、DBA优化数据库。)那依然是把RDS当作给程序员,开发人员,大公司(有能力雇开发人员)用的,而不是给普通站长用的. 希望能站在普通站长的角度,看看能不能有更加方便的工具,提示,或者引导,指导,普通站长(没开发能力的)去优化RDS数据库呢? 我虽然很喜欢阿里云的产品,包括ECS,RDS,OSS等等,但是这些产品说实话都是停留在面向于有开发能力,有windows,liunx服务器环境实施操作能力的站长,不过相对于其他产品而言ECS的第三方工具以及第三方合作伙伴生态环境相对来说好很多,教程也比较多,如果遇到虽然不懂怎么操作,但是善于学习的站长来说还是可以的,RDS导入数据库应该说也勉强能够接受,但是RDS的优化我反正是看不懂了,当然也不敢轻易的去动设置选项,也没钱找开发人员,或者数据库维护人员帮我优化了! OSS就更惨了,找不到合适的discuz x3.1插件不说,连几十G数据想从upyun搬家到青岛oss节点,都找不到合适的解决方案. ------------------------- ReMySQL官方管理工具上线啦,快来体验! 貌似查询数量只能3000条,但是如果我想修改超过3000条以上的数据怎么办? ------------------------- 回12楼钟隐的帖子 以前一直是用phpmyadmin来管理mysql数据库的,既然你们让我们的phpmyadmin say NO,那你们得给我们一个理由让我们去say NO,假设phpmyadmin能做到的事情你们无法做到,我们又为什么要去对phpmyadmin say NO,您也给我一个理由! 不要说想像不出来什么场景,既然一个事物要代替另一个事物,你必须要满足建立在拥有代替那个事物全部功能基础之上的,也就是说他能做到的,你们都能做到,他做不到的你们还能做到,不然用户为什么要对原来的事物say no? 开发人员可能无法站在普通站长的视角去看问题,因为我们无法站长开发人员的视角去处理问题,因为我们是普通站长,我们不懂SQL语句 我是不敢轻易在phpmyadmin里运行SQL语句的,万一错了,导致后果很严重,我们菜鸟就真的束手无策了,我也不敢说很懂phpmyadmin如何使用,至少我从来没用过,我看一下,我能简单的对我的数据库里的内容进行修改! 我用的是discuz,在phpmyadmin里左侧可以看到各种discuz数据库里的表单,比如记录帖子的表单,比如记录用户的表单,我在phpmyadmin里是可以把某一个帖子的数据调出来修改的! 比如这个帖子的数据是在第9000多个,我虽然你不懂语句,我可以在phpmyadmin里查看第多少页到多少页的数据,我让他一页显示多少个,然后再估算一下多少页之间可以找到这帖子的数据,我就能找到这个帖子的数据,然后对这个数据进行修改! 可是在你们的这个工具里,我只能查看到3000条,可是3000条之后的呢?我不是说要一次性查看几万条,几十万条,可是如果数据如果是有编号的从1-50万,如果我要查看这50万条数据中最后的3000条我要如何做? 其实你们错误的理解我们的需求,你认为我们是要批量修改超过3000条的数据,其实是我在查看一个表的时候这个表有几十万条数据,问题是我无法做到查看排序在3000条以后的数据.....,看来看去就只能看到前3000条,问题是我要改后面的数据 您看一下用户的反馈都是对翻页功能,查询数据的功能吐槽! 我想他的问题应该跟我一样,想通过翻页,查询找到自己想要的数据是很痛苦的! 最倒霉的是把phpmyadmin里这些功能给限制不让用了!

solidedge 2019-12-01 23:27:53 0 浏览量 回答数 0

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ReMySQL官方管理工具上线啦,快来体验! 用RDS的初衷是省心,不需要自己维护mysql数据库,其实看到RDS控制面板里有优化的一些监控选项,但是我想说的是如果RDS控制面板也好,IDB也罢,如果只停留在(更多RDS数据库性能优化相关的数据,便于开发人员、SA、DBA优化数据库。)那依然是把RDS当作给程序员,开发人员,大公司(有能力雇开发人员)用的,而不是给普通站长用的. 希望能站在普通站长的角度,看看能不能有更加方便的工具,提示,或者引导,指导,普通站长(没开发能力的)去优化RDS数据库呢? 我虽然很喜欢阿里云的产品,包括ECS,RDS,OSS等等,但是这些产品说实话都是停留在面向于有开发能力,有windows,liunx服务器环境实施操作能力的站长,不过相对于其他产品而言ECS的第三方工具以及第三方合作伙伴生态环境相对来说好很多,教程也比较多,如果遇到虽然不懂怎么操作,但是善于学习的站长来说还是可以的,RDS导入数据库应该说也勉强能够接受,但是RDS的优化我反正是看不懂了,当然也不敢轻易的去动设置选项,也没钱找开发人员,或者数据库维护人员帮我优化了! OSS就更惨了,找不到合适的discuz x3.1插件不说,连几十G数据想从upyun搬家到青岛oss节点,都找不到合适的解决方案. ------------------------- ReMySQL官方管理工具上线啦,快来体验! 貌似查询数量只能3000条,但是如果我想修改超过3000条以上的数据怎么办? ------------------------- 回12楼钟隐的帖子 以前一直是用phpmyadmin来管理mysql数据库的,既然你们让我们的phpmyadmin say NO,那你们得给我们一个理由让我们去say NO,假设phpmyadmin能做到的事情你们无法做到,我们又为什么要去对phpmyadmin say NO,您也给我一个理由! 不要说想像不出来什么场景,既然一个事物要代替另一个事物,你必须要满足建立在拥有代替那个事物全部功能基础之上的,也就是说他能做到的,你们都能做到,他做不到的你们还能做到,不然用户为什么要对原来的事物say no? 开发人员可能无法站在普通站长的视角去看问题,因为我们无法站长开发人员的视角去处理问题,因为我们是普通站长,我们不懂SQL语句 我是不敢轻易在phpmyadmin里运行SQL语句的,万一错了,导致后果很严重,我们菜鸟就真的束手无策了,我也不敢说很懂phpmyadmin如何使用,至少我从来没用过,我看一下,我能简单的对我的数据库里的内容进行修改! 我用的是discuz,在phpmyadmin里左侧可以看到各种discuz数据库里的表单,比如记录帖子的表单,比如记录用户的表单,我在phpmyadmin里是可以把某一个帖子的数据调出来修改的! 比如这个帖子的数据是在第9000多个,我虽然你不懂语句,我可以在phpmyadmin里查看第多少页到多少页的数据,我让他一页显示多少个,然后再估算一下多少页之间可以找到这帖子的数据,我就能找到这个帖子的数据,然后对这个数据进行修改! 可是在你们的这个工具里,我只能查看到3000条,可是3000条之后的呢?我不是说要一次性查看几万条,几十万条,可是如果数据如果是有编号的从1-50万,如果我要查看这50万条数据中最后的3000条我要如何做? 其实你们错误的理解我们的需求,你认为我们是要批量修改超过3000条的数据,其实是我在查看一个表的时候这个表有几十万条数据,问题是我无法做到查看排序在3000条以后的数据.....,看来看去就只能看到前3000条,问题是我要改后面的数据 您看一下用户的反馈都是对翻页功能,查询数据的功能吐槽! 我想他的问题应该跟我一样,想通过翻页,查询找到自己想要的数据是很痛苦的! 最倒霉的是把phpmyadmin里这些功能给限制不让用了!

solidedge 2019-12-02 02:57:39 0 浏览量 回答数 0

问题

拓扑排序 7月5日 【今日算法】

游客ih62co2qqq5ww 2020-07-07 09:48:17 19 浏览量 回答数 1

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【Java学习全家桶】1460道Java热门问题,阿里百位技术专家答疑解惑

管理贝贝 2019-12-01 20:07:15 27612 浏览量 回答数 19

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【精品问答】Java微服务架构之Spring Boot核心知识 100问(附源码)

游客pklijor6gytpx 2019-12-01 22:04:21 850 浏览量 回答数 0

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一、基础篇 1.1、Java基础 面向对象的特征:继承、封装和多态 final, finally, finalize 的区别 Exception、Error、运行时异常与一般异常有何异同 请写出5种常见到的runtime exception int 和 Integer 有什么区别,Integer的值缓存范围 包装类,装箱和拆箱 String、StringBuilder、StringBuffer 重载和重写的区别 抽象类和接口有什么区别 说说反射的用途及实现 说说自定义注解的场景及实现 HTTP请求的GET与POST方式的区别 Session与Cookie区别 列出自己常用的JDK包 MVC设计思想 equals与==的区别 hashCode和equals方法的区别与联系 什么是Java序列化和反序列化,如何实现Java序列化?或者请解释Serializable 接口的作用 Object类中常见的方法,为什么wait notify会放在Object里边? Java的平台无关性如何体现出来的 JDK和JRE的区别 Java 8有哪些新特性 1.2、Java常见集合 List 和 Set 区别 Set和hashCode以及equals方法的联系 List 和 Map 区别 Arraylist 与 LinkedList 区别 ArrayList 与 Vector 区别 HashMap 和 Hashtable 的区别 HashSet 和 HashMap 区别 HashMap 和 ConcurrentHashMap 的区别 HashMap 的工作原理及代码实现,什么时候用到红黑树 多线程情况下HashMap死循环的问题 HashMap出现Hash DOS攻击的问题 ConcurrentHashMap 的工作原理及代码实现,如何统计所有的元素个数 手写简单的HashMap 看过那些Java集合类的源码 1.3、进程和线程 线程和进程的概念、并行和并发的概念 创建线程的方式及实现 进程间通信的方式 说说 CountDownLatch、CyclicBarrier 原理和区别 说说 Semaphore 原理 说说 Exchanger 原理 ThreadLocal 原理分析,ThreadLocal为什么会出现OOM,出现的深层次原理 讲讲线程池的实现原理 线程池的几种实现方式 线程的生命周期,状态是如何转移的 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.4、锁机制 说说线程安全问题,什么是线程安全,如何保证线程安全 重入锁的概念,重入锁为什么可以防止死锁 产生死锁的四个条件(互斥、请求与保持、不剥夺、循环等待) 如何检查死锁(通过jConsole检查死锁) volatile 实现原理(禁止指令重排、刷新内存) synchronized 实现原理(对象监视器) synchronized 与 lock 的区别 AQS同步队列 CAS无锁的概念、乐观锁和悲观锁 常见的原子操作类 什么是ABA问题,出现ABA问题JDK是如何解决的 乐观锁的业务场景及实现方式 Java 8并法包下常见的并发类 偏向锁、轻量级锁、重量级锁、自旋锁的概念 可参考:《Java多线程编程核心技术》 1.5、JVM JVM运行时内存区域划分 内存溢出OOM和堆栈溢出SOE的示例及原因、如何排查与解决 如何判断对象是否可以回收或存活 常见的GC回收算法及其含义 常见的JVM性能监控和故障处理工具类:jps、jstat、jmap、jinfo、jconsole等 JVM如何设置参数 JVM性能调优 类加载器、双亲委派模型、一个类的生命周期、类是如何加载到JVM中的 类加载的过程:加载、验证、准备、解析、初始化 强引用、软引用、弱引用、虚引用 Java内存模型JMM 1.6、设计模式 常见的设计模式 设计模式的的六大原则及其含义 常见的单例模式以及各种实现方式的优缺点,哪一种最好,手写常见的单利模式 设计模式在实际场景中的应用 Spring中用到了哪些设计模式 MyBatis中用到了哪些设计模式 你项目中有使用哪些设计模式 说说常用开源框架中设计模式使用分析 动态代理很重要!!! 1.7、数据结构 树(二叉查找树、平衡二叉树、红黑树、B树、B+树) 深度有限算法、广度优先算法 克鲁斯卡尔算法、普林母算法、迪克拉斯算法 什么是一致性Hash及其原理、Hash环问题 常见的排序算法和查找算法:快排、折半查找、堆排序等 1.8、网络/IO基础 BIO、NIO、AIO的概念 什么是长连接和短连接 Http1.0和2.0相比有什么区别,可参考《Http 2.0》 Https的基本概念 三次握手和四次挥手、为什么挥手需要四次 从游览器中输入URL到页面加载的发生了什么?可参考《从输入URL到页面加载发生了什么》 二、数据存储和消息队列 2.1、数据库 MySQL 索引使用的注意事项 DDL、DML、DCL分别指什么 explain命令 left join,right join,inner join 数据库事物ACID(原子性、一致性、隔离性、持久性) 事物的隔离级别(读未提交、读以提交、可重复读、可序列化读) 脏读、幻读、不可重复读 数据库的几大范式 数据库常见的命令 说说分库与分表设计 分库与分表带来的分布式困境与应对之策(如何解决分布式下的分库分表,全局表?) 说说 SQL 优化之道 MySQL遇到的死锁问题、如何排查与解决 存储引擎的 InnoDB与MyISAM区别,优缺点,使用场景 索引类别(B+树索引、全文索引、哈希索引)、索引的原理 什么是自适应哈希索引(AHI) 为什么要用 B+tree作为MySQL索引的数据结构 聚集索引与非聚集索引的区别 遇到过索引失效的情况没,什么时候可能会出现,如何解决 limit 20000 加载很慢怎么解决 如何选择合适的分布式主键方案 选择合适的数据存储方案 常见的几种分布式ID的设计方案 常见的数据库优化方案,在你的项目中数据库如何进行优化的 2.2、Redis Redis 有哪些数据类型,可参考《Redis常见的5种不同的数据类型详解》 Redis 内部结构 Redis 使用场景 Redis 持久化机制,可参考《使用快照和AOF将Redis数据持久化到硬盘中》 Redis 集群方案与实现 Redis 为什么是单线程的? 缓存雪崩、缓存穿透、缓存预热、缓存更新、缓存降级 使用缓存的合理性问题 Redis常见的回收策略 2.3、消息队列 消息队列的使用场景 消息的重发补偿解决思路 消息的幂等性解决思路 消息的堆积解决思路 自己如何实现消息队列 如何保证消息的有序性 三、开源框架和容器 3.1、SSM/Servlet Servlet的生命周期 转发与重定向的区别 BeanFactory 和 ApplicationContext 有什么区别 Spring Bean 的生命周期 Spring IOC 如何实现 Spring中Bean的作用域,默认的是哪一个 说说 Spring AOP、Spring AOP 实现原理 动态代理(CGLib 与 JDK)、优缺点、性能对比、如何选择 Spring 事务实现方式、事务的传播机制、默认的事务类别 Spring 事务底层原理 Spring事务失效(事务嵌套),JDK动态代理给Spring事务埋下的坑,可参考《JDK动态代理给Spring事务埋下的坑!》 如何自定义注解实现功能 Spring MVC 运行流程 Spring MVC 启动流程 Spring 的单例实现原理 Spring 框架中用到了哪些设计模式 Spring 其他产品(Srping Boot、Spring Cloud、Spring Secuirity、Spring Data、Spring AMQP 等) 有没有用到Spring Boot,Spring Boot的认识、原理 MyBatis的原理 可参考《为什么会有Spring》 可参考《为什么会有Spring AOP》 3.2、Netty 为什么选择 Netty 说说业务中,Netty 的使用场景 原生的 NIO 在 JDK 1.7 版本存在 epoll bug 什么是TCP 粘包/拆包 TCP粘包/拆包的解决办法 Netty 线程模型 说说 Netty 的零拷贝 Netty 内部执行流程 Netty 重连实现 3.3、Tomcat Tomcat的基础架构(Server、Service、Connector、Container) Tomcat如何加载Servlet的 Pipeline-Valve机制 可参考:《四张图带你了解Tomcat系统架构!》 四、分布式 4.1、Nginx 请解释什么是C10K问题或者知道什么是C10K问题吗? Nginx简介,可参考《Nginx简介》 正向代理和反向代理. Nginx几种常见的负载均衡策略 Nginx服务器上的Master和Worker进程分别是什么 使用“反向代理服务器”的优点是什么? 4.2、分布式其他 谈谈业务中使用分布式的场景 Session 分布式方案 Session 分布式处理 分布式锁的应用场景、分布式锁的产生原因、基本概念 分布是锁的常见解决方案 分布式事务的常见解决方案 集群与负载均衡的算法与实现 说说分库与分表设计,可参考《数据库分库分表策略的具体实现方案》 分库与分表带来的分布式困境与应对之策 4.3、Dubbo 什么是Dubbo,可参考《Dubbo入门》 什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理,可参考《基于HTTP的RPC实现》 Dubbo中的SPI是什么概念 Dubbo的基本原理、执行流程 五、微服务 5.1、微服务 前后端分离是如何做的? 微服务哪些框架 Spring Could的常见组件有哪些?可参考《Spring Cloud概述》 领域驱动有了解吗?什么是领域驱动模型?充血模型、贫血模型 JWT有了解吗,什么是JWT,可参考《前后端分离利器之JWT》 你怎么理解 RESTful 说说如何设计一个良好的 API 如何理解 RESTful API 的幂等性 如何保证接口的幂等性 说说 CAP 定理、BASE 理论 怎么考虑数据一致性问题 说说最终一致性的实现方案 微服务的优缺点,可参考《微服务批判》 微服务与 SOA 的区别 如何拆分服务、水平分割、垂直分割 如何应对微服务的链式调用异常 如何快速追踪与定位问题 如何保证微服务的安全、认证 5.2、安全问题 如何防范常见的Web攻击、如何方式SQL注入 服务端通信安全攻防 HTTPS原理剖析、降级攻击、HTTP与HTTPS的对比 5.3、性能优化 性能指标有哪些 如何发现性能瓶颈 性能调优的常见手段 说说你在项目中如何进行性能调优 六、其他 6.1、设计能力 说说你在项目中使用过的UML图 你如何考虑组件化、服务化、系统拆分 秒杀场景如何设计 可参考:《秒杀系统的技术挑战、应对策略以及架构设计总结一二!》 6.2、业务工程 说说你的开发流程、如何进行自动化部署的 你和团队是如何沟通的 你如何进行代码评审 说说你对技术与业务的理解 说说你在项目中遇到感觉最难Bug,是如何解决的 介绍一下工作中的一个你认为最有价值的项目,以及在这个过程中的角色、解决的问题、你觉得你们项目还有哪些不足的地方 6.3、软实力 说说你的优缺点、亮点 说说你最近在看什么书、什么博客、在研究什么新技术、再看那些开源项目的源代码 说说你觉得最有意义的技术书籍 工作之余做什么事情、平时是如何学习的,怎样提升自己的能力 说说个人发展方向方面的思考 说说你认为的服务端开发工程师应该具备哪些能力 说说你认为的架构师是什么样的,架构师主要做什么 如何看待加班的问题

徐刘根 2020-03-31 11:22:08 0 浏览量 回答数 0

问题

Java基础

游客pklijor6gytpx 2019-12-01 22:02:53 69 浏览量 回答数 1

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Java架构师,首先要是一个高级java攻城狮,熟练使用各种框架,并知道它们实现的原理。jvm虚拟机原理、调优,懂得jvm能让你写出性能更好的代码;池技术,什么对象池,连接池,线程池……    Java反射技术,写框架必备的技术,但是有严重的性能问题,替代方案java字节码技术;nio,没什么好说的,值得注意的是”直接内存”的特点,使用场景;java多线程同步异步;java各种集合对象的实现原理,了解这些可以让你在解决问题时选择合适的数据结构,高效的解决问题,比如hashmap的实现原理,好多五年以上经验的人都弄不清楚,还有为什扩容时有性能问题?不弄清楚这些原理,就写不出高效的代码,还会认为自己做的很对;总之一句话越基础的东西越重要,很多人认为自己会用它们写代码了,其实仅仅是知道如何调用api而已,离会用还差的远。    熟练使用各种数据结构和算法,数组、哈希、链表、排序树…,一句话要么是时间换空间要么是空间换时间,这里展开可以说一大堆,需要有一定的应用经验,用于解决各种性能或业务上的问题。    熟练使用linux操作系统,必备,没什么好说的 。    熟悉tcp协议,创建连接三次握手和断开连接四次握手的整个过程,不了解的话,无法对高并发网络应用做优化; 熟悉http协议,尤其是http头,我发现好多工作五年以上的都弄不清session和cookie的生命周期以及它们之间的关联。    系统集群、负载均衡、反向代理、动静分离,网站静态化 。    分布式存储系统nfs,fastdfs,tfs,Hadoop了解他们的优缺点,适用场景 。    分布式缓存技术memcached,redis,提高系统性能必备,一句话,把硬盘上的内容放到内存里来提速,顺便提个算法一致性hash 。    工具nginx必备技能超级好用,高性能,基本不会挂掉的服务器,功能多多,解决各种问题。    数据库的设计能力,mysql必备,最基础的数据库工具,免费好用,对它基本的参数优化,慢查询日志分析,主从复制的配置,至少要成为半个mysql dba。其他nosql数据库如mongodb。    还有队列中间件。如消息推送,可以先把消息写入数据库,推送放队列服务器上,由推送服务器去队列获取处理,这样就可以将消息放数据库和队列里后直接给用户反馈,推送过程则由推送服务器和队列服务器完成,好处异步处理、缓解服务器压力,解藕系统。   以上纯粹是常用的技术,还有很多自己慢慢去摸索吧;因为要知道的东西很多,所以要成为一名合格的架构师,必须要有强大的自学能力,没有人会手把手的教给你所有的东西。    想成为架构师不是懂了一大堆技术就可以了,这些是解决问题的基础、是工具,不懂这些怎么去提解决方案呢?这是成为架构师的必要条件。    架构师要针对业务特点、系统的性能要求提出能解决问题成本最低的设计方案才合格,人家一个几百人用户的系统,访问量不大,数据量小,你给人家上集群、上分布式存储、上高端服务器,为了架构而架构,这是最扯淡的,架构师的作用就是第一满足业务需求,第二最低的硬件网络成本和技术维护成本。    架构师还要根据业务发展阶段,提前预见发展到下一个阶段系统架构的解决方案,并且设计当前架构时将架构的升级扩展考虑进去,做到易于升级;否则等系统瓶颈来了,出问题了再去出方案,或现有架构无法扩展直接扔掉重做,或扩展麻烦问题一大堆,这会对企业造成损失。Java架构师学习路线图如:https://yq.aliyun.com/articles/225941?spm=5176.8091938.0.0.qyp0tC

zwt9000 2019-12-02 00:25:32 0 浏览量 回答数 0

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  算法,数据结构是关键,另外还有组合数学,特别是集合与图论,概率论也重要。推荐买一本《算法导论》,那本书行,看起来超爽。。。基本掌握语法还不行啊,语法的超熟练掌握,不然出了错误很难调试的。。。最重要的是超牛皮的头脑啦,分析能力,逻辑推理能力很重要。ACM很好玩啦,祝你成功。。。   acm是3人一组的,以学校为单位报名的,也就是说要得到学校同意,还要有2个一起搞的。其实可能是你不知道你们学校搞acm的地方,建议你好好询问下你们学校管科技创新方面的人。建议你找几个兴趣相同的一起做,互相探讨效果好多了,团队合作也是acm要求的3大能力之一。   数据结构远远不够的,建议你看算法导论,黑书,oj的话个人觉得还是poj好,有水题有好题,而且做的人多,要解题报告什么的也好找。我们就是一些做acm的学生一起搞,也没老师,这样肯定能行的。   基础的话是语言,然后数据结构,然后算法。   ACM有三个方向:算法,数学,实现   要求三种能力:英文,自学,团队协作   简单的说,你要能读懂英文的题意描述,要有一门acm能使用的编程语言,要会数据结构,有一点数学基础,一点编程方面天赋,要有兴趣和毅力(最重要),就具有做ACM的基本条件了。   做acm我推荐c,c++也可以,java在某些情况下好用,但是大多数情况的效率和代码量都不大好,所以建议主用c++,有些题目用java   还有什么问题,可以问我啊。   不好意思,没见过用java描述的acm书籍,大多数是用伪命令,其他有的用的c,c++,老一些的用pascal。java只是用来做高精度的一些题的,个人觉得不用专门看这方面的书,java的基本部分学好就够用了。所以我还是推荐主用c++,在高精度和个别题再用java。你可以找找java描述的算法设计与分析,这个好像有   数据结构:C语言版 清华大学出版社 严蔚敏 《数据结构》   算法:清华大学出版社 王晓东 《算法设计与分析》   麻省理工大学 中译本:机械工业出版社 《算法导论》   基本上这三本书就已经足够了,建议一般水平的人先不要看算法导论,待另外两本书看的差不多的时候,再看算法导论加深理解。   另外还有很多针对性更强的书籍,不过针对性太强,这里就不多介绍了。   以上一些都是些算法方面的书,最好的方式就是做题与看书相结合,很多在线做题的网站,PKU,ZOJ很多,推荐PKU,题目比较多,参与的人比较多。做一段时间的题,然后看书,研究算法,再做题,这样进步比较快。   还有关于ACM竞赛,我有自己的一点话说。   首先说下ACM/ICPC是个团队项目,最后的参赛名额是按照学校为单位的,所以找到志同道合的队友和学校的支持是很重要的。   刚刚接触信息学领域的同学往往存在很多困惑,不知道从何入手学习,在这篇文章里,我希望能将自己不多的经验与大家分享,希望对各位有所帮助。   一、语言是最重要的基本功   无论侧重于什么方面,只要是通过计算机程序去最终实现的竞赛,语言都是大家要过的第一道关。亚洲赛区的比赛支持的语言包括C/C++与JAVA。笔者首先说说JAVA,众所周知,作为面向对象的王牌语言,JAVA在大型工程的组织与安全性方面有着自己独特的优势,但是对于信息学比赛的具体场合,JAVA则显得不那么合适,它对于输入输出流的操作相比于C++要繁杂很多,更为重要的是JAVA程序的运行速度要比C++慢10倍以上,而竞赛中对于JAVA程序的运行时限却往往得不到同等比例的放宽,这无疑对算法设计提出了更高的要求,是相当不利的。其实,笔者并不主张大家在这种场合过多地运用面向对象的程序设计思维,因为对于小程序来说这不旦需要花费更多的时间去编写代码,也会降低程序的执行效率。   接着说C和C++。许多现在参加讲座的同学还在上大一,C的基础知识刚刚学完,还没有接触过C++,其实在赛场上使用纯C的选手还是大有人在的,它们主要是看重了纯C在效率上的优势,所以这部分同学如果时间有限,并不需要急着去学习新的语言,只要提高了自己在算法设计上的造诣,纯C一样能发挥巨大的威力。   而C++相对于C,在输入输出流上的封装大大方便了我们的操作,同时降低了出错的可能性,并且能够很好地实现标准流与文件流的切换,方便了调试的工作。如果有些同学比较在意这点,可以尝试C和C++的混编,毕竟仅仅学习C++的流操作还是不花什么时间的。   C++的另一个支持来源于标准模版库(STL),库中提供的对于基本数据结构的统一接口操作和基本算法的实现可以缩减我们编写代码的长度,这可以节省一些时间。但是,与此相对的,使用STL要在效率上做出一些牺牲,对于输入规模很大的题目,有时候必须放弃STL,这意味着我们不能存在“有了STL就可以不去管基本算法的实现”的想法;另外,熟练和恰当地使用STL必须经过一定时间的积累,准确地了解各种操作的时间复杂度,切忌对STL中不熟悉的部分滥用,因为这其中蕴涵着许多初学者不易发现的陷阱。   通过以上的分析,我们可以看出仅就信息学竞赛而言,对语言的掌握并不要求十分全面,但是对于经常用到的部分,必须十分熟练,不允许有半点不清楚的地方,下面我举个真实的例子来说明这个道理——即使是一点很细微的语言障碍,都有可能酿成错误:   在去年清华的赛区上,有一个队在做F题的时候使用了cout和printf的混合输出,由于一个带缓冲一个不带,所以输出一长就混乱了。只是因为当时judge team中负责F题的人眼睛尖,看出答案没错只是顺序不对(答案有一页多,是所有题目中最长的一个输出),又看了看程序发现只是输出问题就给了个Presentation error(格式错)。如果审题的人不是这样而是直接给一个 Wrong Answer,相信这个队是很难查到自己错在什么地方的。   现在我们转入第二个方面的讨论,基础学科知识的积累。   二、以数学为主的基础知识十分重要   虽然被定性为程序设计竞赛,但是参赛选手所遇到的问题更多的是没有解决问题的思路,而不是有了思路却死活不能实现,这就是平时积累的基础知识不够。今年World Final的总冠军是波兰华沙大学,其成员出自于数学系而非计算机系,这就是一个鲜活的例子。竞赛中对于基础学科的涉及主要集中于数学,此外对于物理、电路等等也可能有一定应用,但是不多。因此,大一的同学也不必为自己还没学数据结构而感到不知从何入手提高,把数学捡起来吧。下面我来谈谈在竞赛中应用的数学的主要分支。   1、离散数学——作为计算机学科的基础,离散数学是竞赛中涉及最多的数学分支,其重中之重又在于图论和组合数学,尤其是图论。   图论之所以运用最多是因为它的变化最多,而且可以轻易地结合基本数据结构和许多算法的基本思想,较多用到的知识包括连通性判断、DFS和BFS,关节点和关键路径、欧拉回路、最小生成树、最短路径、二部图匹配和网络流等等。虽然这部分的比重很大,但是往往也是竞赛中的难题所在,如果有初学者对于这部分的某些具体内容暂时感到力不从心,也不必着急,可以慢慢积累。   竞赛中设计的组合计数问题大都需要用组合数学来解决,组合数学中的知识相比于图论要简单一些,很多知识对于小学上过奥校的同学来说已经十分熟悉,但是也有一些部分需要先对代数结构中的群论有初步了解才能进行学习。组合数学在竞赛中很少以难题的形式出现,但是如果积累不够,任何一道这方面的题目却都有可能成为难题。   2、数论——以素数判断和同余为模型构造出来的题目往往需要较多的数论知识来解决,这部分在竞赛中的比重并不大,但只要来上一道,也足以使知识不足的人冥思苦想上一阵时间。素数判断和同余最常见的是在以密码学为背景的题目中出现,在运用密码学常识确定大概的过程之后,核心算法往往要涉及数论的内容。   3、计算几何——计算几何相比于其它部分来说是比较独立的,就是说它和其它的知识点很少有过多的结合,较常用到的部分包括——线段相交的判断、多边形面积的计算、内点外点的判断、凸包等等。计算几何的题目难度不会很大,但也永远不会成为最弱的题。   4、线性代数——对线性代数的应用都是围绕矩阵展开的,一些表面上是模拟的题目往往可以借助于矩阵来找到更好的算法。   5、概率论——竞赛是以黑箱来判卷的,这就是说你几乎不能动使用概率算法的念头,但这也并不是说概率就没有用。关于这一点,只有通过一定的练习才能体会。   6、初等数学与解析几何——这主要就是中学的知识了,用的不多,但是至少比高等数学多,我觉得熟悉一下数学手册上的相关内容,至少要知道在哪儿能查到,还是必要的。   7、高等数学——纯粹运用高等数学来解决的题目我接触的只有一道,但是一些题目的叙述背景往往需要和这部分有一定联系,掌握得牢固一些总归没有坏处。   以上就是竞赛所涉及的数学领域,可以说范围是相当广的。我认识的许多人去搞信息学的竞赛就是为了逼着自己多学一点数学,因为数学是一切一切的基础。   三、数据结构与算法是真正的核心   虽然数学十分十分重要,但是如果让三个只会数学的人参加比赛,我相信多数情况下会比三个只会数据结构与算法的人得到更为悲惨的结局。   先说说数据结构。掌握队列、堆栈和图的基本表达与操作是必需的,至于树,我个人觉得需要建树的问题有但是并不多。(但是树往往是很重要的分析工具)除此之外,排序和查找并不需要对所有方式都能很熟练的掌握,但你必须保证自己对于各种情况都有一个在时间复杂度上满足最低要求的解决方案。说到时间复杂度,就又该说说哈希表了,竞赛时对时间的限制远远多于对空间的限制,这要求大家尽快掌握“以空间换时间”的原则策略,能用哈希表来存储的数据一定不要到时候再去查找,如果实在不能建哈希表,再看看能否建二叉查找树等等——这都是争取时间的策略,掌握这些技巧需要大家对数据结构尤其是算法复杂度有比较全面的理性和感性认识。   接着说说算法。算法中最基本和常用的是搜索,主要是回溯和分支限界法的使用。这里要说的是,有些初学者在学习这些搜索基本算法是不太注意剪枝,这是十分不可取的,因为所有搜索的题目给你的测试用例都不会有很大的规模,你往往察觉不出程序运行的时间问题,但是真正的测试数据一定能过滤出那些没有剪枝的算法。实际上参赛选手基本上都会使用常用的搜索算法,题目的区分度往往就是建立在诸如剪枝之类的优化上了。   常用算法中的另一类是以“相似或相同子问题”为核心的,包括递推、递归、贪心法和动态规划。这其中比较难于掌握的就是动态规划,如何抽象出重复的子问题是很多题目的难点所在,笔者建议初学者仔细理解图论中一些以动态规划为基本思想所建立起来的基本算法(比如Floyd-Warshall算法),并且多阅读一些定理的证明,这虽然不能有什么直接的帮助,但是长期坚持就会对思维很有帮助。   四、团队配合   通过以上的介绍大家也可以看出,信息学竞赛对于知识面覆盖的非常广,想凭一己之力全部消化这些东西实在是相当困难的,这就要求我们尽可能地发挥团队协作的精神。同组成员之间的熟练配合和默契的形成需要时间,具体的情况因成员的组成不同而不同,这里我就不再多说了。   五、练习、练习、再练习   知识的积累固然重要,但是信息学终究不是看出来的,而是练出来的,这是多少前人最深的一点体会,只有通过具体题目的分析和实践,才能真正掌握数学的使用和算法的应用,并在不断的练习中增加编程经验和技巧,提高对时间复杂度的感性认识,优化时间的分配,加强团队的配合。总之,在这里光有纸上谈兵是绝对不行的,必须要通过实战来锻炼自己。   大家一定要问,我们去哪里找题做,又如何检验程序是否正确呢。这大可不必担心,现在已经有了很多网上做题的站点,这些站点提供了大量的题库并支持在线判卷,你只需要把程序源码提交上去,马上就可以知道自己的程序是否正确,运行所使用的时间以及消耗的内存等等状况。下面我给大家推荐几个站点,笔者不建议大家在所有这些站点上做题,选择一个就可以了,因为每个站点的题都有一定的难易比例,系统地做一套题库可以使你对各种难度、各种类型的题都有所认识。   1、Ural:   Ural是中国学生对俄罗斯的Ural州立大学的简称 ,那里设立了一个Ural Online Problem Set,并且支持Online Judge。Ural的不少题目算法性和趣闻性都很强,得到了国内广大学生的厚爱。根据“信息学初学者之家”网站的统计,Ural的题目类型大概呈如下的分布:   题型   搜索   动态规划   贪心   构造   图论   计算几何   纯数学问题   数据结构   其它   所占比例   约10%   约15%   约5%   约5%   约10%   约5%   约20%   约5%   约25%   这和实际比赛中的题型分布也是大体相当的。有兴趣的朋友可以去看看。   2、UVA:   UVA代表西班牙Valladolid大学(University de Valladolid)。该大学有一个那里设立了一个PROBLEM SET ARCHIVE with ONLINE JUDGE ,并且支持ONLINE JUDGE,形式和Ural大学的题库类似。不过和Ural不同的是,UVA题目多的多,而且比较杂,而且有些题目的测试数据比较刁钻。这使得刚到那里做题的朋友往往感觉到无所适从,要么难以找到合适的题目,要么Wrong Answer了很多次以后仍然不知道错在那里。 如果说做Ural题目主要是为了训练算法,那么UVA题目可以训练全方位的基本功和一些必要的编程素质。UVA和许多世界知名大学联合办有同步网上比赛,因此那里强人无数,不过你先要使自己具有听懂他们在说什么的素质:)   3、ZOJ:   ZOJ是浙江大学建立的ONLINE JUDGE,是中国大学建立的第一个同类站点,也是最好和人气最高的一个,笔者和许多班里的同学就是在这里练习。ZOJ虽然也定位为一个英文网站,但是这里的中国学生比较多,因此让人觉得很亲切。这里目前有500多道题目,难易分配适中,且涵盖了各大洲的题目类型并配有索引,除此之外,ZOJ的JUDGE系统是几个网站中表现得比较好的一个,很少出现Wrong Answer和Presentation error混淆的情况。这里每月也办有一次网上比赛,只要是注册的用户都可以参加。   说起中国的ONLINE JUDGE,去年才开始参加ACM竞赛的北京大学现在也建立了自己的提交系统;而我们学校也是去年开始参加比赛,现在也有可能推出自己的提交系统,如果能够做成,到时候大家就可以去上面做题了。同类网站的飞速发展标志着有越来越多的同学有兴趣进入信息学的领域探索,这是一件好事,同时也意味着更激烈的竞争。

小旋风柴进 2019-12-02 01:20:20 0 浏览量 回答数 0

问题

【精品问答】Java必备核心知识1000+(附源码)

问问小秘 2019-12-01 22:00:28 870 浏览量 回答数 1

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12月17日更新 请问下同时消费多个topic的情况下,在richmap里面可以获取到当前消息所属的topic吗? 各位大佬,你们实时都是怎样重跑数据的? 有木有大神知道Flink能否消费多个kafka集群的数据? 这个问题有人遇到吗? 你们实时读取广业务库到kafka是通过什么读的?kafka connector 的原理是定时去轮询,这样如果表多了,会不会影响业务库的性能?甚至把业务库搞挂? 有没有flink 1.9 连接 hive的例子啊?官网文档试了,没成功 请问各位是怎么解决实时流数据倾斜的? 请问一下,对于有状态的任务,如果任务做代码升级的时候,可否修改BoundedOutOfOrdernessTimestampExtractor的maxOutOfOrderness呢?是否会有影响数据逻辑的地方呢? 老哥们有做过统计从0点开始截止到现在时刻的累计用户数吗? 比如五分钟输出一次,就是7点输出0点到7点的累计用户,7:05输出0点到7:05的累计用户。 但是我这里有多个维度,现在用redis来做的。 想知道有没有更好的姿势? 实时数仓用什么存储介质来存储维表,维表有大有小,大的大概5千万左右。 各位大神有什么建议和经验分享吗? 请教个问题,就是flink的窗口触发必须是有数据才会触发吗?我现在有个这样的需求,就是存在窗口内没有流数据进入,但是窗口结束是要触发去外部系统获取上一个窗口的结果值作为本次窗口的结果值!现在没有流数据进入窗口结束时如何触发? kafkaSource.setStartFromTimestamp(timestamp); 发现kafkasource从指定时间开始消费,有些topic有效,有效topic无效,大佬们有遇到过吗? 各位大佬,flink两个table join的时候,为什么打印不出来数据,已经赋了关联条件了,但是也不报错 各位大佬 请教一下 一个faile的任务 会在这里面存储展示多久啊? 各位大佬,我的程序每五分钟一个窗口做了基础指标的统计,同时还想统计全天的Uv,这个是用State就能实现吗? 大佬们,flink的redis sink是不是只适用redis2.8.5版本? 有CEP 源码中文注释的发出来学习一下吗? 有没有拿flink和tensorflow集成的? 那位大神,给一个java版的flink1.7 读取kafka数据,做实时监控和统计的功能的代码案例。 请问下风控大佬,flink为风控引擎做数据支撑的时候,怎么应对风控规则的不断变化,比如说登录场景需要实时计算近十分钟内登录次数超过20次用户,这个规则可能会变成计算近五分钟内登录次数超过20次的。 想了解一下大家线上Flink作业一般开始的时候都分配多少内存?广播没办法改CEP flink支持多流(大于2流)join吗? 谁能帮忙提供一下flink的多并行度的情况下,怎么保证数据有序 例如map并行度为2 那就可能出现数据乱序的情况啊 请教下现在从哪里可以可以看单任务的运行状况和内存占用情况,flink页面上能看单个任务的内存、cpu 大佬们 flink1.9 停止任务手动保存savepoint的命令是啥? flink 一个流计算多个任务和 还是一个流一个任务好? flink 1.9 on yarn, 自定义个connector里面用了jni, failover以后 就起不来了, 报错重复load so的问题。 我想问一下 这个,怎么解决。 难道flink 里面不能用jni吗。 ide里面调试没有问题,部署到集群就会报错了,可能什么问题? 请教一下对于长时间耗内存很大的任务,大家都是开checkpoint机制,采用rocksdb做状态后端吗? 请问下大佬,flink jdbc读取mysql,tinyin字段类型自动转化为Boolean有没有好的解决方法 Flink 1.9版本的Blink查询优化器,Hive集成,Python API这几个功能好像都是预览版,请问群里有大佬生产环境中使用这些功能了吗? 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 想做一个监控或数据分析的功能,如果我flink 的datastreaming实现消费Kafka的数据,但是我监控的规则数据会增加或修改,但是不想停这个正在运行的flink程序,要如何传递这个动态变化的规则数据,大神给个思路,是用ConnectedStream这个吗?还是用Broadcast ?还有一个,比如我的规则数据是存放在Mysql表中,用什么事件隔30秒去触发读取mysql规则表呢?谢谢! 各位大佬,在一个 Job 计算过程中,查询 MySQL 来补全额外数据,是一个好的实践嘛?还是说流处理过程中应该尽量避免查询额外的数据? Flink web UI是jquery写的吗? 12月9日更新 成功做完一次checkpoint后,会覆盖上一次的checkpoint吗? 数据量较大时,flink实时写入hbase能够异步写入吗? flink的异步io,是不是只是适合异步读取,并不适合异步写入呀? 请问一下,flink将结果sink到redis里面会不会对存储的IO造成很大的压力,如何批量的输出结果呢? 大佬们,flink 1.9.0版本里DataStream api,若从kafka里加载完数据以后,从这一个流中获取数据进行两条业务线的操作,是可以的吗? flink 中的rocksdb状态怎么样能可视化的查看有大佬知道吗? 感觉flink 并不怎么适合做hive 中的计算引擎来提升hive 表的查询速度 大佬们,task端rocksdb状态 保存路径默认是在哪里的啊?我想挂载个新磁盘 把状态存到那里去 flink 的state 在窗口滑动到下一个窗口时候 上一个窗口销毁时候 state会自己清除吗? 求助各位大佬,一个sql里面包含有几个大的hop滑动窗口,如15个小时和24个小时,滑动步长为5分钟,这样就会产生很多overlap 数据,导致状态会很快就达到几百g,然后作业内存也很快达到瓶颈就oom了,然后作业就不断重启,很不稳定,请问这个业务场景有什么有效的解决方案么? 使用jdbcsink的时候,如果连接长时间不使用 就会被关掉,有人遇到过吗?使用的是ddl的方式 如何向云邪大佬咨询FLink相关技术问题? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 请问各位公司有专门开发自己的实时计算平台的吗? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 有哪位大佬有cdh集成安装flink的文档或者手册? 想问下老哥们都是怎么统计一段时间的UV的? 是直接用window然后count嘛? Flink是不是也是这样的? 请问现在如有个实时程序,根据一个mysql的维表来清洗,但是我这个mysql表里面就只有几条信息且可能会变。 我想同一个定时器去读mysql,然后存在对象中,流清洗的时候读取这个数据,这个想法可行吗?我目前在主类里面定义一个对象,然后往里面更新,发现下面的map方法之类的读不到我更新进去的值 有大佬做过flink—sql的血缘分析吗? 12月3日更新 请教一下,为什么我flume已经登录成功了keytab认证的kafka集群,但是就是消费不到数据呢? flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 Run a single Flink job on YARN 我采用这种模式提交任务,出现无法找到 开启 HA 的ResourceManager Failed to connect to server: xxxxx:8032: retries get failed due to exceeded maximum allowed retries number: 0 有大佬遇到过吗 ? 各位大佬,请问有Flink写S3的方案吗? flink 连接hbase 只支持1.4.3版本? onnector: type: hbase version: "1.4.3" 请问 flink1.9能跑在hadoop3集群上吗? 滑动窗口 排序 报错这个是什么原因呢? 这个pravega和kafka有啥区别? flink 开发里数据源配置了RDS,但是在RDS里没有看到创建的表,是为什么呢? Tumbling Window里的数据,是等窗口期内的数据到齐之后一次性处理,还是到了一条就处理一条啊 双流join后再做time window grouping. 但是双流join会丢失时间属性,请问大家如何解决 stream processing with apache flink,这本书的中译版 现在可以买吗? flink on yarn时,jm和tm占用的内存最小是600M,这个可以修改吗? 各位大佬,使用默认的窗口Trigger,在什么情况下会触发两次啊?窗口关闭后,然后还来了这个窗口期内的数据,并且开了allowedLateness么? flink web里可以像storm那样 看每条数据在该算子中的平均耗时吗? 各位大佬,flink任务的并发数调大到160+以后,每隔几十分钟就会出现一次TM节点连接丢失的异常,导致任务重启。并发在100时运行比较稳定,哪位大佬可以提供下排查的思路? 感觉stateful function 是下一个要发力的点,这个现在有应用案例吗? 我有2个子网(a子网,b子网)用vpn联通,vpn几周可能会断一次。a子网有一个kafka集群,b子网运行我自己的flink集群和应用,b子网的flink应用连接到a子网的kafka集群接收消息来处理入库到数仓去。我的问题是,如果vpn断开,flink consumer会异常整个作业退出吗?如果作业退出,我重连vpn后,能从auto checkpoint再把flink应用恢复到出错时flink kafka consumer应该读取的partition/offset位置吗?flink的checkpoint除了保存自己开发的算子里的state,kafkaconsumer里的partition/offset也会保存和恢复吗? flink的反压为什么不加入metrics呢 hdfs是不是和flink共用一个集群? flink消费kafka,可以从指定时间消费的吗?目前提供的接口只是根据offset消费?有人知道怎么处理? flink 的Keyby是不是只是repartition而已?没有将key相同的数据放到一个组合里面 电商大屏 大家推荐用什么来做吗? 我比较倾向用数据库,因为有些数据需要join其他表,flink充当了什么角色,对这个有点迷,比如统计当天订单量,卖了多少钱,各个省的销量,销售金额,各个品类的销售量销售金额 开源1.9的sql中怎么把watermark给用起来,有大神知道吗? 有没有人能有一些flink的教程 代码之类的分享啊 采用了checkpoint,程序停止了之后,什么都不改,直接重启,还是能接着继续运行吗?如果可以的话,savepoint的意义又是什么呢? 有人做过flink 的tpc-ds测试吗,能不能分享一下操作的流程方法 checkpoint是有时间间隔的,也就可以理解为checkpoint是以批量操作的,那如果还没进行ckecnpoint就挂了,下次从最新的一次checkpoint重启,不是重复消费了? kafka是可以批量读取数据,但是flink是一条一条处理的,应该也可以一条一条提交吧。 各位大佬,flink sql目前是不是不支持tumbling window join,有人了解吗? 你们的HDFS是装在taskmanager上还是完全分开的,请问大佬们有遇到这种情况吗? 大佬们flink检查点存hdfs的话怎么自动清理文件啊 一个128M很快磁盘就满了 有谁遇到过这个问题? 请教一下各位,这段代码里面,我想加一个trigger,实现每次有数据进window时候,就输出,而不是等到window结束再输出,应该怎么加? 麻烦问下 flink on yarn 执行 客户端启动时 报上面错,是什么原因造成的 求大佬指点 ERROR org.apache.flink.client.program.rest.RestClusterClient - Error while shutting down cluster java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.flink.runtime.concurrent.FutureUtils$RetryException: Could not complete the operation. Number of retries has been exhausted. 大家怎么能动态的改变 flink WindowFunction 窗口数据时间 flink on yarn之后。yarn的日志目录被写满,大家如配置的? Flink1.9 启动 yarn-session报这个错误 怎么破? yarn 模式下,checkpoint 是存在 JobManager的,提交任务也是提交给 JobManager 的吧? heckpoint机制,会不会把window里面的数据全部放checkpoint里面? Flink On Yarn的模式下,如果通过REST API 停止Job,并触发savepiont呢 jenkins自动化部署flink的job,一般用什么方案?shell脚本还是api的方式? 各位大佬,开启增量checkpoint 情况下,这个state size 是总的checkpoint 大小,还是增量上传的大小? 想用状态表作为子表 外面嵌套窗口 如何实现呢 因为状态表group by之后 ctime会失去时间属性,有哪位大佬知道的? 你们有试过在同样的3台机器上部署两套kafka吗? 大家有没有比较好的sql解析 组件(支持嵌套sql)? richmapfuntion的open/close方法,和处理数据的map方法,是在同一个线程,还是不同线程调用的? flink on yarn 提交 参数 -p 20 -yn 5 -ys 3 ,我不是只启动了5个container么? Flink的乱序问题怎么解决? 我对数据流先进行了keyBy,print的时候是有数据的,一旦进行了timeWindow滑动窗口就没有数据了,请问是什么情况呢? 搭建flinksql平台的时候,怎么处理udf的呀? 怎么查看sentry元数据里哪些角色有哪些权限? 用java api写的kafka consumer能消费到的消息,但是Flink消费不到,这是为啥? 我state大小如果为2G左右 每次checkpoint会不会有压力? link-table中的udaf能用deltaTrigger么? flink1.7.2,场景是一分钟为窗口计算每分钟传感器的最高温度,同时计算当前分钟与上一分钟最高温 001 Flink集群支持kerberos认证吗?也就是说flink客户端需要向Flink集群进行kerberos认证,认证通过之后客户端才能提交作业到Flink集群运行002 Flink支持多租户吗? 如果要对客户端提交作业到flink进行访问控制,你们有类似的这种使用场景吗? flink可以同时读取多个topic的数据吗? Flink能够做实时ETL(oracle端到oracle端或者多端)么? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? Flink是否适合普通的关系型数据库呢? 流窗口关联mysql中的维度表大佬们都是怎么做的啊? 怎么保证整个链路的exactly one episode精准一次,从source 到flink到sink? 在SQL的TUMBLE窗口的统计中,如果没数据进来的,如何让他也定期执行,比如进行count计算,让他输出0? new FlinkKafkaConsumer010[String]("PREWARNING",new JSONKeyValueDeserializationSchema(true), kafkaProps).setStartFromGroupOffsets() ) 我这样new 它说要我传个KeyedDeserializationSchema接口进去 flink里面broadcast state想定时reload怎么做?我用kafka里的stream flink独立模式高可用搭建必需要hadoop吗? 有人用增量cleanupIncrementally的方式来清理状态的嘛,感觉性能很差。 flink sink to hbase继承 RichOutputFormat运行就报错 kafka 只有低级 api 才拿得到 offset 吗? 有个问题咨询下大家,我的flinksql中有一些参数是要从mysql中获取的,比如我flink的sql是select * from aa where cc=?,这个问号的参数需要从mysql中获取,我用普通的jdbc进行连接可以获的,但是有一个问题,就是我mysql的数据改了之后必须重启flink程序才能解决这个问题,但这肯定不符合要求,请问大家有什么好的办法吗? flink里怎样实现多表关联制作宽表 flink写es,因为半夜es集群做路由,导致写入容易失败,会引起source的反压,然后导致checkpoint超时任务卡死,请问有没有办法在下游es处理慢的时候暂停上游的导入来缓解反压? flink 写parquet 文件,使用StreamingFileSink streamingFileSink = StreamingFileSink.forBulkFormat( new Path(path), ParquetAvroWriters.forReflectRecord(BuyerviewcarListLog.class)). withBucketAssigner(bucketAssigner).build(); 报错 java.lang.UnsupportedOperationException: Recoverable writers on Hadoop are only supported for HDFS and for Hadoop version 2.7 or newer 1.7.2 NoWindowInnerJoin这个实现,我看实现了CleanupState可更新过期时间删除当前key状态的接口,是不是这个1.7.2版本即使有个流的key一直没有被匹配到他的状态也会被清理掉,就不会存在内存泄漏的问题了? flink1.7.2 想在Table的UDAF中使用State,但是发现UDAF的open函数的FunctionContext中对于RuntimeContext是一个private,无法使用,大佬,如何在Table的UDAF中使用State啊? Flink有什么性能测试工具吗? 项目里用到了了KafkaTableSourceSinkFactory和JDBCTableSourceSinkFactory。maven打包后,META-INF里只会保留第一个 标签的org.apache.flink.table.factories.TableFactory内容。然后执行时就会有找不到合适factory的报错,请问有什么解决办法吗? 为什么这个这段逻辑 debug的时候 是直接跳过的 各位大佬,以天为单位的窗口有没有遇到过在八点钟的时候会生成一条昨天的记录? 想问一下,我要做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? flink-1.9.1/bin/yarn-session.sh: line 32: construc 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 我要用sql做一个规则引擎,需要动态改变规则,如何在flink里面执行? 一般公司的flink job有没有进程进行守护?有专门的工具或者是自己写脚本?这种情况针对flink kafka能不能通过java获取topic的消息所占空间大小? Flink container was removed这个咋解决的。我有时候没有数据的时候也出现这 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更 问大家个Hive问题,新建的hive外部分区表, 怎么把HDFS数据一次性全部导入hive里 ? flink里面的broadcast state值,会出现broad流的数据还没put进mapstat Flink SQL DDL 创建表时,如何定义字段的类型为proctime? 请问下窗口计算能对历史数据进行处理吗?比如kafka里的写数据没停,窗口计算的应用停掉一段时间再开起 请问下,想统计未退费的订单数量,如果一个订单退费了(发过来一个update流),flink能做到对结果进行-1吗,这样的需求sql支持吗? 使用Flink sql时,对table使用了group by操作。然后将结果转换为流时是不是只能使用的toRetractStream方法不能使用toAppendStream方法。 百亿数据实时去重,有哪位同学实践过吗? 你们的去重容许有误差?因为bloom filter其实只能给出【肯定不存在】和【可能存在】两种结果。对于可能存在这种结果,你们会认为是同一条记录? 我就运行了一个自带的示例,一运行就报错然后web页面就崩了 flink定时加载外部数据有人做过吗? NoSuchMethodError: org.apache.flink.api.java.Utils.resolveFactory(Ljava/lang/ThreadLocal;Ljava/lang/Object;)Ljava/util/Optional 各位知道这个是那个包吗? flink 可以把大量数据写入mysql吗?比如10g flink sql 解析复杂的json可以吗? 在页面上写规则,用flink执行,怎么传递给flink? 使用cep时,如何动态添加规则? 如何基于flink 实现两个很大的数据集的交集 并集 差集? flink的应用场景是?除了实时 各位好,请教一下,滑动窗口,每次滑动都全量输出结果,外部存储系统压力大,是否有办法,只输出变化的key? RichSinkFunction close只有任务结束时候才会去调用,但是数据库连接一直拿着,最后成了数据库连接超时了,大佬们有什么好的建议去处理吗?? 为啥我的自定义函数注册,然后sql中使用不了? 请问一下各位老师,flink flapmap 中的collector.collect经常出现Buffer pool is destroyed可能是什么原因呢? 用asyncIO比直接在map里实现读hbase还慢,在和hbase交互这块儿,每个算子都加了时间统计 请教一下,在yarn上运行,会找不到 org.apache.flink.streaming.util 请问下大佬,flink1.7.2对于sql的支持是不是不怎么好啊 ,跑的数据一大就会报错。 各位大佬,都用什么来监控flink集群? flink 有那种把多条消息聚合成一条的操作吗,比如说每五十条聚合成一条 如何可以让checkpoint 跳过对齐呢? 请问 阿里云实时计算(Blink)支持这4个源数据表吗?DataHub Kafka MQ MaxCompute? 为啥checkpoint时间会越来越长,请问哪位大佬知道是因为啥呢? 请问Flink的最大并行度跟kafka partition数量有关系吗? source的并行度应该最好是跟partition数量一致吧,那剩下的算子并行度呢? Flink有 MLIB库吗,为什么1.9中没有了啊? 请教一下,有没有flink ui的文章呢?在这块内存配置,我给 TM 配置的内存只有 4096 M,但是这里为什么对不上呢?请问哪里可以看 TM 内存使用了多少呢? 请教个问题,fink RichSinkFunction的invoke方法是什么时候被调用的? 请教一下,flink的window的触发条件 watermark 小于 window 的 end_time。这个 watermark 为什么是针对所有数据的呢?没有设计为一个 key 一个 watermark 呢? 就比如说有 key1、key2、key3,有3个 watermark,有 3个 window interval不支持left join那怎么可以实现把窗口内左表的数据也写到下游呢? 各位 1、sink如何只得到最终的结果而不是也输出过程结果 ;2、不同的运算如何不借助外部系统的存储作为另外一个运算的source 请教各位一个问题,flink中设置什么配置可以取消Generic这个泛型,如图报错: 有大佬在吗,线上遇到个问题,但是明明内存还有200多G,然后呢任务cancel不了,台也取消不了程序 flink遇到The assigned slot container_1540803405745_0094_01_000008_1 was removed. 有木有大佬遇到过。在flink on yarn上跑 这个报错是什么意思呢?我使用滑动窗口的时候出现报错 flink 双流union状态过期不清理有遇到的吗? 大家有没有这种场景,数据从binlog消费,这个信息是订单信息,同一个订单id,会有不同状态的变更,如果订单表与商品明细join查询,就会出现n条重复数据,这样数据就不准了,flink 这块有没有比较好的实战经验的。 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 大佬们、有没有人遇到过使用一分钟的TumblingEventTimeWindows,但是没有按时触发窗口、而是一直等到下一条消息进来之后才会把这个窗口的数据发送出去的? flink timestamp转换为date类型,有什么函数吗 flink 写入mysql 很长一段时间没有写入,报错怎么解决呢? flink 有办法 读取 pytorch的 模型文件吗? 有没有大佬知道实时报表怎么做?就是统计的结果要实时更新,热数据。 刚接触flink 1.9 求问flink run脚本中怎么没有相关提交到yarn的命令了 请教一下,flink里怎么实现batch sink的操作而不导致数据丢失

问问小秘 2019-12-02 03:19:17 0 浏览量 回答数 0

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HTML + CSS 前端的入门门槛极低,体现在HTML和CSS上。运行环境就是浏览器,推荐Chrome。你需要的只是一个文本编辑器,推荐Sublime Text 3,有不少好插件比如Emmet,谷歌搜一下很容易了解到的。当然你非要用记事本的话,也不是不行的。刚入门查阅资料可以用 w3school 或者 MDN 。 HTML和CSS不是编程语言,前者只是结构标签,后者则是样式配置,入门是非常简单的。网上资料也有很多,推荐慕课网 HTML+CSS基础课程。 我当时是看了一本书 Head First HTML and CSS,讲得浅显易懂,不过价格比较感人,也是只翻一遍的书,没有必要买了。 迅速刷一遍慕课网,对HTML和CSS有个大致印象就好。想巩固HTML标签可以去看看16年的task1-1。 HTML5的API可以先放一放,回头再看。 接下来就是深入学习CSS了。推荐: 《CSS权威指南(第3版)》。很枯燥的一本书,但我确实不知道哪本书更适合了。花两三天硬啃下来就好了。属性细节不必记忆,以后用到肯定要再查的。着重点放在大局上,比如盒模型,浮动和定位这些,抓住重点快速过一遍。 《CSS3 专业网页开发指南》。CSS3也是需要掌握的内容。但这里还是以了解为主,知道CSS3有什么内容就好,记忆属性是枯燥且毫无意义的。 以上内容用时5天左右,下面是实践。 学了几天HTML和CSS了,应该也有点成果了。打开IFE2015 task1,写个静态页面吧。 我X,完全写不出来。 这是正常的。去看下别人的代码吧,看一小部分就开窍了。忘掉的属性就查书或者w3c,多尝试,不断踩坑才有进步。 画完第一张图后,别着急往下写。你的代码肯定会有如下问题 胡乱的代码缩进毫无章法的属性顺序 满页的div 不停地写id和class重写吧,是的。重写之前先看一份代码规范 GitHub - ecomfe/spec: This repository contains the specifications.。当然代码规范不是唯一的,我最早看的是这一份,所以代码风格也一直维持到现在。 再去看一下别人提交的代码,多看几份。当然自己也要判断,不能听风就是雨啊,人家写得不好你再去重写一次,等于你也有责任对不对。 开始重写了,会发现功力大增,写代码速度也快了很多的。 写到第三张页面的时候,应该比较熟练了。如果看到布局就大概知道应该怎么写了,那就可以进入JavaScript的学习了。 以上内容用时10天左右。 进阶部分可以回头再看: 掌握预处理工具Sass,自动化工具Gulp。 阅读Bootstrap源码。 《CSS揭秘》,极其惊艳的一本书,涵盖了CSS3的很多奇技淫巧,虽说有些地方不太实用,但让人眼前一亮,很值得看。JavaScript 这是至关重要的阶段。 强烈推荐《JavaScript高级程序设计(第3版)》,俗称红宝书。前七章是重中之重,必须反复阅读,直至完全理解,期间可配合其他书一起读。DOM,事件流,表单,JSON,Ajax与最后几章也相当重要。其余章节可以略读或跳过(比如浏览器嗅探,XML以及那些列举大量API的章节,完全可以用到再查) 推荐《JavaScript语言精粹》,俗称蝴蝶书。超薄的一本,半天就可以看完。JavaScript是一门有很多坑的语言,我个人是喜欢把这些坑点全部搞清楚的,但这本书却避而不谈了,剩下的也就是所谓的“精粹”了。但清晰地过一遍知识点总是好的。 强烈推荐《你不知道的JS》。精彩至极的一本书,将JavaScript的坑一网打尽。之前搞不懂的问题,比如闭包,this之类的都可以在这里找到答案。 ES6也是必学的内容,推荐阮一峰老师的《ES6 标准入门》。但这本书以API居多,所以还是留个大概印象,以后写到类似的地方,查一查有没有ES6更简洁的写法就好,不必死记硬背。以及需要学会Webpack的使用,Babel和模块化就靠Webpack了。 不太推荐《JavaScript权威指南》,也就是犀牛书。那就是一本字典…… 进阶: 《JavaScript设计模式与开发实践》,设计模式是必须了解的内容,这本是写得不错的。 《高性能JavaScript》,红宝书作者的另一力作,讲了一些优化技巧与性能瓶颈问题,值得一读。 以上内容用时1个月左右,中途可穿插IFE2015 task2的题,比2016年的要简单。 这些书全部刷完的话,应该可以跟人谈笑风生了。 开始实践,IFE2016阶段二的题,想怎么刷就怎么刷吧。如果有编程经验的话,应该没什么压力了。JavaScript框架 这部分就比较自由了,每个人点的技能树都不一样的。前端的发展是爆炸式的,换工具比翻书还快,所以还是以看文档为主了。 目前主流框架经常被提及的是React,Angular,Vue。知乎搜一搜就有相当多的优秀答案了。不过这个答案也有时效性,说不定过两年这些框架全都被淘汰了呢【逃 学习至少一种框架,把IFE2016刷通关吧。耗时1个半月左右。 进阶:看各种源代码。这也是我最近打算做的事情,但是好像期末考要到了TAT 最后补充一下,计算机基础知识是很重要的。由于本人有OI的经验所以稍微占点优势。再推荐几本书,抽空还是要看看的: 《深入理解计算机系统》,CSAPP,也是我们专业这学期的课程(但是我的专业明明是EE啊)。 《计算机网络 自顶向下方法》,看名字就知道必读了吧。 操作系统好书挺多的,推荐一本 Operating Systems: Three Easy Pieces ,英文不够好就《现代操作系统》吧。 算法和数据结构,推荐两本:《算法导论》《数据结构与算法分析》。似乎算法和数据结构与前端关系不大,但作为一个码农,不要求你写红黑树,至少快速排序和二分查找这种要会写的吧。

1359302247831492 2019-12-02 00:16:32 0 浏览量 回答数 0

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在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们战略上 要重 视 它 , 战术上又 要 藐 视 它。先举个例子感受一下千万级到底是什么数量级?现在很流行的优步(Uber),从媒体公布的信息看,它每天接单量平均在百万左右, 假如每天有10个小时的服务时间,平均QPS只有30左右。对于一个后台服务器,单机的平均QPS可以到达800-1000,单独看写的业务量很简单 。为什么我们又不能说轻视它?第一,我们看它的数据存储,每天一百万的话,一年数据量的规模是多少?其次,刚才说的订单量,每一个订单要推送给附近的司机、司机要并发抢单,后面业务场景的访问量往往是前者的上百倍,轻松就超过上亿级别了。 今天我想从架构的本质谈起之后,希望大家理解在做一些建构设计的时候,它的出发点以及它解决的问题是什么。 架构,刚开始的解释是我从知乎上看到的。什么是架构?有人讲, 说架构并不是一 个很 悬 乎的 东西 , 实际 上就是一个架子 , 放一些 业务 和算法,跟我们的生活中的晾衣架很像。更抽象一点,说架构其 实 是 对 我 们 重复性业务 的抽象和我 们 未来 业务 拓展的前瞻,强调过去的经验和你对整个行业的预见。 我们要想做一个架构的话需要哪些能力?我觉得最重要的是架构师一个最重要的能力就是你要有 战 略分解能力。这个怎么来看呢: 第一,你必须要有抽象的能力,抽象的能力最基本就是去重,去重在整个架构中体现在方方面面,从定义一个函数,到定义一个类,到提供的一个服务,以及模板,背后都是要去重提高可复用率。 第二, 分类能力。做软件需要做对象的解耦,要定义对象的属性和方法,做分布式系统的时候要做服务的拆分和模块化,要定义服务的接口和规范。 第三, 算法(性能),它的价值体现在提升系统的性能,所有性能的提升,最终都会落到CPU,内存,IO和网络这4大块上。 这一页PPT举了一些例子来更深入的理解常见技术背后的架构理念。 第一个例子,在分布式系统我们会做 MySQL分 库 分表,我们要从不同的库和表中读取数据,这样的抽象最直观就是使用模板,因为绝大多数SQL语义是相同的,除了路由到哪个库哪个表,如果不使用Proxy中间件,模板就是性价比最高的方法。 第二看一下加速网络的CDN,它是做速度方面的性能提升,刚才我们也提到从CPU、内存、IO、网络四个方面来考虑,CDN本质上一个是做网络智能调度优化,另一个是多级缓存优化。 第三个看一下服务化,刚才已经提到了,各个大网站转型过程中一定会做服务化,其实它就是做抽象和做服务的拆分。第四个看一下消息队列,本质上还是做分类,只不过不是两个边际清晰的类,而是把两个边际不清晰的子系统通过队列解构并且异步化。新浪微博整体架构是什么样的 接下我们看一下微博整体架构,到一定量级的系统整个架构都会变成三层,客户端包括WEB、安卓和IOS,这里就不说了。接着还都会有一个接口层, 有三个主要作用: 第一个作用,要做 安全隔离,因为前端节点都是直接和用户交互,需要防范各种恶意攻击; 第二个还充当着一个 流量控制的作用,大家知道,在2014年春节的时候,微信红包,每分钟8亿多次的请求,其实真正到它后台的请求量,只有十万左右的数量级(这里的数据可能不准),剩余的流量在接口层就被挡住了; 第三,我们看对 PC 端和移 动 端的需求不一样的,所以我们可以进行拆分。接口层之后是后台,可以看到微博后台有三大块: 一个是 平台服 务, 第二, 搜索, 第三, 大数据。到了后台的各种服务其实都是处理的数据。 像平台的业务部门,做的就是 数据存储和读 取,对搜索来说做的是 数据的 检 索,对大数据来说是做的数据的 挖掘。微博其实和淘宝是很类似 微博其实和淘宝是很类似的。一般来说,第一代架构,基本上能支撑到用户到 百万 级别,到第二代架构基本能支撑到 千万 级别都没什么问题,当业务规模到 亿级别时,需要第三代的架构。 从 LAMP 的架构到面向服 务 的架构,有几个地方是非常难的,首先不可能在第一代基础上通过简单的修修补补满足用户量快速增长的,同时线上业务又不能停, 这是我们常说的 在 飞 机上 换 引擎的 问题。前两天我有一个朋友问我,说他在内部推行服务化的时候,把一个模块服务化做完了,其他部门就是不接。我建议在做服务化的时候,首先更多是偏向业务的梳理,同时要找准一个很好的切入点,既有架构和服务化上的提升,业务方也要有收益,比如提升性能或者降低维护成本同时升级过程要平滑,建议开始从原子化服务切入,比如基础的用户服务, 基础的短消息服务,基础的推送服务。 第二,就是可 以做无状 态 服 务,后面会详细讲,还有数据量大了后需要做数据Sharding,后面会将。 第三代 架构 要解决的 问题,就是用户量和业务趋于稳步增加(相对爆发期的指数级增长),更多考虑技术框架的稳定性, 提升系统整体的性能,降低成本,还有对整个系统监控的完善和升级。 大型网站的系统架构是如何演变的 我们通过通过数据看一下它的挑战,PV是在10亿级别,QPS在百万,数据量在千亿级别。我们可用性,就是SLA要求4个9,接口响应最多不能超过150毫秒,线上所有的故障必须得在5分钟内解决完。如果说5分钟没处理呢?那会影响你年终的绩效考核。2015年微博DAU已经过亿。我们系统有上百个微服务,每周会有两次的常规上线和不限次数的紧急上线。我们的挑战都一样,就是数据量,bigger and bigger,用户体验是faster and faster,业务是more and more。互联网业务更多是产品体验驱动, 技 术 在 产 品 体验上最有效的贡献 , 就是你的性能 越来越好 。 每次降低加载一个页面的时间,都可以间接的降低这个页面上用户的流失率。微博的技术挑战和正交分解法解析架构 下面看一下 第三代的 架构 图 以及 我 们 怎么用正交分解法 阐 述。 我们可以看到我们从两个维度,横轴和纵轴可以看到。 一个 维 度 是 水平的 分层 拆分,第二从垂直的维度会做拆分。水平的维度从接口层、到服务层到数据存储层。垂直怎么拆分,会用业务架构、技术架构、监控平台、服务治理等等来处理。我相信到第二代的时候很多架构已经有了业务架构和技术架构的拆分。我们看一下, 接口层有feed、用户关系、通讯接口;服务层,SOA里有基层服务、原子服务和组合服务,在微博我们只有原子服务和组合服务。原子服务不依赖于任何其他服务,组合服务由几个原子服务和自己的业务逻辑构建而成 ,资源层负责海量数据的存储(后面例子会详细讲)。技 术框架解决 独立于 业务 的海量高并发场景下的技术难题,由众多的技术组件共同构建而成 。在接口层,微博使用JERSY框架,帮助你做参数的解析,参数的验证,序列化和反序列化;资源层,主要是缓存、DB相关的各类组件,比如Cache组件和对象库组件。监 控平台和服 务 治理 , 完成系统服务的像素级监控,对分布式系统做提前诊断、预警以及治理。包含了SLA规则的制定、服务监控、服务调用链监控、流量监控、错误异常监控、线上灰度发布上线系统、线上扩容缩容调度系统等。 下面我们讲一下常见的设计原则。 第一个,首先是系统架构三个利器: 一个, 我 们 RPC 服 务组 件 (这里不讲了), 第二个,我们 消息中 间 件 。消息中间件起的作用:可以把两个模块之间的交互异步化,其次可以把不均匀请求流量输出为匀速的输出流量,所以说消息中间件 异步化 解耦 和流量削峰的利器。 第三个是配置管理,它是 代码级灰度发布以及 保障系统降级的利器。 第二个 , 无状态 , 接口 层 最重要的就是无状 态。我们在电商网站购物,在这个过程中很多情况下是有状态的,比如我浏览了哪些商品,为什么大家又常说接口层是无状态的,其实我们把状态从接口层剥离到了数据层。像用户在电商网站购物,选了几件商品,到了哪一步,接口无状态后,状态要么放在缓存中,要么放在数据库中, 其 实 它并不是没有状 态 , 只是在 这 个 过 程中我 们 要把一些有状 态 的 东 西抽离出来 到了数据层。 第三个, 数据 层 比服 务层 更需要 设计,这是一条非常重要的经验。对于服务层来说,可以拿PHP写,明天你可以拿JAVA来写,但是如果你的数据结构开始设计不合理,将来数据结构的改变会花费你数倍的代价,老的数据格式向新的数据格式迁移会让你痛不欲生,既有工作量上的,又有数据迁移跨越的时间周期,有一些甚至需要半年以上。 第四,物理结构与逻辑结构的映射,上一张图看到两个维度切成十二个区间,每个区间代表一个技术领域,这个可以看做我们的逻辑结构。另外,不论后台还是应用层的开发团队,一般都会分几个垂直的业务组加上一个基础技术架构组,这就是从物理组织架构到逻辑的技术架构的完美的映射,精细化团队分工,有利于提高沟通协作的效率 。 第五, www .sanhao.com 的访问过程,我们这个架构图里没有涉及到的,举个例子,比如当你在浏览器输入www.sanhao网址的时候,这个请求在接口层之前发生了什么?首先会查看你本机DNS以及DNS服务,查找域名对应的IP地址,然后发送HTTP请求过去。这个请求首先会到前端的VIP地址(公网服务IP地址),VIP之后还要经过负载均衡器(Nginx服务器),之后才到你的应用接口层。在接口层之前发生了这么多事,可能有用户报一个问题的时候,你通过在接口层查日志根本发现不了问题,原因就是问题可能发生在到达接口层之前了。 第六,我们说分布式系统,它最终的瓶颈会落在哪里呢?前端时间有一个网友跟我讨论的时候,说他们的系统遇到了一个瓶颈, 查遍了CPU,内存,网络,存储,都没有问题。我说你再查一遍,因为最终你不论用上千台服务器还是上万台服务器,最终系统出瓶颈的一定会落在某一台机(可能是叶子节点也可能是核心的节点),一定落在CPU、内存、存储和网络上,最后查出来问题出在一台服务器的网卡带宽上。微博多级双机房缓存架构 接下来我们看一下微博的Feed多级缓存。我们做业务的时候,经常很少做业务分析,技术大会上的分享又都偏向技术架构。其实大家更多的日常工作是需要花费更多时间在业务优化上。这张图是统计微博的信息流前几页的访问比例,像前三页占了97%,在做缓存设计的时候,我们最多只存最近的M条数据。 这里强调的就是做系统设计 要基于用 户 的 场 景 , 越细致越好 。举了一个例子,大家都会用电商,电商在双十一会做全国范围内的活动,他们做设计的时候也会考虑场景的,一个就是购物车,我曾经跟相关开发讨论过,购物车是在双十一之前用户的访问量非常大,就是不停地往里加商品。在真正到双十一那天他不会往购物车加东西了,但是他会频繁的浏览购物车。针对这个场景,活动之前重点设计优化购物车的写场景, 活动开始后优化购物车的读场景。 你看到的微博是由哪些部分聚合而成的呢?最右边的是Feed,就是微博所有关注的人,他们的微博所组成的。微博我们会按照时间顺序把所有关注人的顺序做一个排序。随着业务的发展,除了跟时间序相关的微博还有非时间序的微博,就是会有广告的要求,增加一些广告,还有粉丝头条,就是拿钱买的,热门微博,都会插在其中。分发控制,就是说和一些推荐相关的,我推荐一些相关的好友的微博,我推荐一些你可能没有读过的微博,我推荐一些其他类型的微博。 当然对非时序的微博和分发控制微博,实际会起多个并行的程序来读取,最后同步做统一的聚合。这里稍微分享一下, 从SNS社交领域来看,国内现在做的比较好的三个信息流: 微博 是 基于弱关系的媒体信息流 ; 朋友圈是基于 强 关系的信息流 ; 另外一个做的比 较 好的就是今日 头 条 , 它并不是基于关系来构建信息流 , 而是基于 兴趣和相关性的个性化推荐 信息流 。 信息流的聚合,体现在很多很多的产品之中,除了SNS,电商里也有信息流的聚合的影子。比如搜索一个商品后出来的列表页,它的信息流基本由几部分组成:第一,打广告的;第二个,做一些推荐,热门的商品,其次,才是关键字相关的搜索结果。 信息流 开始的时候 很 简单 , 但是到后期会 发现 , 你的 这 个流 如何做控制分发 , 非常复杂, 微博在最近一两年一直在做 这样 的工作。刚才我们是从业务上分析,那么技术上怎么解决高并发,高性能的问题?微博访问量很大的时候,底层存储是用MySQL数据库,当然也会有其他的。对于查询请求量大的时候,大家知道一定有缓存,可以复用可重用的计算结果。可以看到,发一条微博,我有很多粉丝,他们都会来看我发的内容,所以 微博是最适合使用 缓 存 的系统,微博的读写比例基本在几十比一。微博使用了 双 层缓 存,上面是L1,每个L1上都是一组(包含4-6台机器),左边的框相当于一个机房,右边又是一个机房。在这个系统中L1缓存所起的作用是什么? 首先,L1 缓 存增加整个系 统 的 QPS, 其次 以低成本灵活扩容的方式 增加 系统 的 带宽 。想象一个极端场景,只有一篇博文,但是它的访问量无限增长,其实我们不需要影响L2缓存,因为它的内容存储的量小,但它就是访问量大。这种场景下,你就需要使用L1来扩容提升QPS和带宽瓶颈。另外一个场景,就是L2级缓存发生作用,比如我有一千万个用户,去访问的是一百万个用户的微博 ,这个时候,他不只是说你的吞吐量和访问带宽,就是你要缓存的博文的内容也很多了,这个时候你要考虑缓存的容量, 第二 级缓 存更多的是从容量上来 规划,保证请求以较小的比例 穿透到 后端的 数据 库 中 ,根据你的用户模型你可以估出来,到底有百分之多少的请求不能穿透到DB, 评估这个容量之后,才能更好的评估DB需要多少库,需要承担多大的访问的压力。另外,我们看双机房的话,左边一个,右边一个。 两个机房是互 为 主 备 , 或者互 为热备 。如果两个用户在不同地域,他们访问两个不同机房的时候,假设用户从IDC1过来,因为就近原理,他会访问L1,没有的话才会跑到Master,当在IDC1没找到的时候才会跑到IDC2来找。同时有用户从IDC2访问,也会有请求从L1和Master返回或者到IDC1去查找。 IDC1 和 IDC2 ,两个机房都有全量的用户数据,同时在线提供服务,但是缓存查询又遵循最近访问原理。还有哪些多级缓存的例子呢?CDN是典型的多级缓存。CDN在国内各个地区做了很多节点,比如在杭州市部署一个节点时,在机房里肯定不止一台机器,那么对于一个地区来说,只有几台服务器到源站回源,其他节点都到这几台服务器回源即可,这么看CDN至少也有两级。Local Cache+ 分布式 缓 存,这也是常见的一种策略。有一种场景,分布式缓存并不适用, 比如 单 点 资 源 的爆发性峰值流量,这个时候使用Local Cache + 分布式缓存,Local Cache 在 应用 服 务 器 上用很小的 内存资源 挡住少量的 极端峰值流量,长尾的流量仍然访问分布式缓存,这样的Hybrid缓存架构通过复用众多的应用服务器节点,降低了系统的整体成本。 我们来看一下 Feed 的存 储 架构,微博的博文主要存在MySQL中。首先来看内容表,这个比较简单,每条内容一个索引,每天建一张表,其次看索引表,一共建了两级索引。首先想象一下用户场景,大部分用户刷微博的时候,看的是他关注所有人的微博,然后按时间来排序。仔细分析发现在这个场景下, 跟一个用户的自己的相关性很小了。所以在一级索引的时候会先根据关注的用户,取他们的前条微博ID,然后聚合排序。我们在做哈希(分库分表)的时候,同时考虑了按照UID哈希和按照时间维度。很业务和时间相关性很高的,今天的热点新闻,明天就没热度了,数据的冷热非常明显,这种场景就需要按照时间维度做分表,首先冷热数据做了分离(可以对冷热数据采用不同的存储方案来降低成本),其次, 很容止控制我数据库表的爆炸。像微博如果只按照用户维度区分,那么这个用户所有数据都在一张表里,这张表就是无限增长的,时间长了查询会越来越慢。二级索引,是我们里面一个比较特殊的场景,就是我要快速找到这个人所要发布的某一时段的微博时,通过二级索引快速定位。 分布式服务追踪系统 分布式追踪服务系统,当系统到千万级以后的时候,越来越庞杂,所解决的问题更偏向稳定性,性能和监控。刚才说用户只要有一个请求过来,你可以依赖你的服务RPC1、RPC2,你会发现RPC2又依赖RPC3、RPC4。分布式服务的时候一个痛点,就是说一个请求从用户过来之后,在后台不同的机器之间不停的调用并返回。 当你发现一个问题的时候,这些日志落在不同的机器上,你也不知道问题到底出在哪儿,各个服务之间互相隔离,互相之间没有建立关联。所以导致排查问题基本没有任何手段,就是出了问题没法儿解决。 我们要解决的问题,我们刚才说日志互相隔离,我们就要把它建立联系。建立联系我们就有一个请求ID,然后结合RPC框架, 服务治理功能。假设请求从客户端过来,其中包含一个ID 101,到服务A时仍然带有ID 101,然后调用RPC1的时候也会标识这是101 ,所以需要 一个唯一的 请求 ID 标识 递归迭代的传递到每一个 相关 节点。第二个,你做的时候,你不能说每个地方都加,对业务系统来说需要一个框架来完成这个工作, 这 个框架要 对业务 系 统 是最低侵入原 则 , 用 JAVA 的 话 就可以用 AOP,要做到零侵入的原则,就是对所有相关的中间件打点,从接口层组件(HTTP Client、HTTP Server)至到服务层组件(RPC Client、RPC Server),还有数据访问中间件的,这样业务系统只需要少量的配置信息就可以实现全链路监控 。为什么要用日志?服务化以后,每个服务可以用不同的开发语言, 考虑多种开发语言的兼容性 , 内部定 义标 准化的日志 是唯一且有效的办法。最后,如何构建基于GPS导航的路况监控?我们刚才讲分布式服务追踪。分布式服务追踪能解决的问题, 如果 单一用 户发现问题 后 , 可以通 过请 求 ID 快速找到 发 生 问题 的 节 点在什么,但是并没有解决如何发现问题。我们看现实中比较容易理解的道路监控,每辆车有GPS定位,我想看北京哪儿拥堵的时候,怎么做? 第一个 , 你肯定要知道每个 车 在什么位置,它走到哪儿了。其实可以说每个车上只要有一个标识,加上每一次流动的信息,就可以看到每个车流的位置和方向。 其次如何做 监 控和 报 警,我们怎么能了解道路的流量状况和负载,并及时报警。我们要定义这条街道多宽多高,单位时间可以通行多少辆车,这就是道路的容量。有了道路容量,再有道路的实时流量,我们就可以基于实习路况做预警? 对应于 分布式系 统 的话如何构建? 第一 , 你要 定义 每个服 务节 点它的 SLA A 是多少 ?SLA可以从系统的CPU占用率、内存占用率、磁盘占用率、QPS请求数等来定义,相当于定义系统的容量。 第二个 , 统计 线 上 动态 的流量,你要知道服务的平均QPS、最低QPS和最大QPS,有了流量和容量,就可以对系统做全面的监控和报警。 刚才讲的是理论,实际情况肯定比这个复杂。微博在春节的时候做许多活动,必须保障系统稳定,理论上你只要定义容量和流量就可以。但实际远远不行,为什么?有技术的因素,有人为的因素,因为不同的开发定义的流量和容量指标有主观性,很难全局量化标准,所以真正流量来了以后,你预先评估的系统瓶颈往往不正确。实际中我们在春节前主要采取了三个措施:第一,最简单的就是有降 级 的 预 案,流量超过系统容量后,先把哪些功能砍掉,需要有明确的优先级 。第二个, 线上全链路压测,就是把现在的流量放大到我们平常流量的五倍甚至十倍(比如下线一半的服务器,缩容而不是扩容),看看系统瓶颈最先发生在哪里。我们之前有一些例子,推测系统数据库会先出现瓶颈,但是实测发现是前端的程序先遇到瓶颈。第三,搭建在线 Docker 集群 , 所有业务共享备用的 Docker集群资源,这样可以极大的避免每个业务都预留资源,但是实际上流量没有增长造成的浪费。 总结 接下来说的是如何不停的学习和提升,这里以Java语言为例,首先, 一定要 理解 JAVA;第二步,JAVA完了以后,一定要 理 解 JVM;其次,还要 理解 操作系统;再次还是要了解一下 Design Pattern,这将告诉你怎么把过去的经验抽象沉淀供将来借鉴;还要学习 TCP/IP、 分布式系 统、数据结构和算法。

hiekay 2019-12-02 01:39:25 0 浏览量 回答数 0

问题

干货分享:DBA专家门诊一期:索引与sql优化问题汇总

xiaofanqie 2019-12-01 21:24:21 74007 浏览量 回答数 38

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虽然我不是Python高手,但我是零基础,之前会的都是软件PS,PPT之类。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 如果目的是想成为程序员,参考教学大纲。 如果只是学程序,理解科技,解决工作问题,我的方式可以参考使用: 1,找到合适的入门书籍,大致读一次,循环啊判断啊,常用类啊,搞懂(太难的跳过) 2,做些简单习题,字符串比较,读取日期之类PythonCookbook不错(太难太无趣的,再次跳过,保持兴趣是最重要的,不会的以后可以再学) 3,加入Python讨论群,态度友好笑眯眯(很重要,这样高手才会耐心纠正你错误常识)。很多小问题,纠结许久,对方一句话点播思路,真的节约你很多时间。耐心指教我的好人,超级超级多谢。 4,解决自己电脑问题。比如下载美剧,零散下载了2,4,5,8集,而美剧共12集,怎样找出漏下的那几集?然后问题分解,1读取全部下载文件名,2提取集的数字,3数字排序和(1--12)对比,找出漏下的。点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd 5,时刻记住目的,不是为了当程序员,是为了解决问题。比如,想偷懒抓网页内容,用urllib不行,用request也不行,才发现抓取内容涉及那么多方面(cookie,header,SSL,url,javascript等等),当然可以听人家劝,回去好好读书,从头读。 或者,不求效率,只求解决,用ie打开网页再另存为行不行?ie已经渲染过全部结果了。 问题变成:1--打开指定的10个网页(一行代码就行)。更复杂的想保存呢?利用已经存在的包,比如PAM30(我的是Python3),直接打开ie,用函数outHTML另存为文本,再用搜索函数(str搜索也行,re正则也行)找到数据。简单吧?而且代码超级短。 6,保持兴趣,用最简单的方式解决问题,什么底层驱动,各种交换,留给大牛去写吧。我们利用已经有的包完成。 7,耐心读文档,并且练习快速读文档。拿到新包,找到自己所需要的函数,是需要快速读一次的。这个不难,读函数名,大概能猜到是干嘛的,然后看看返回值,能判断是不是自己需要的。 8,写帮助文件和学习笔记,并发布共享。教别人的时候,其实你已经自己再次思考一次了。 我觉得学程序就像学英文,把高频率的词(循环,判断,常用包,常用函数)搞懂,就能拼装成自己想要的软件。 然后点点击链接加入群【我爱python大神】:https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=47zuLPd是很好用的。 然后,坚持下去~ 6月10日补充------------------------------ 一定要保持兴趣,太复杂的跳过,就像小学数学,小学英语,都是由简入深。 网络很平面,无数国际大牛著作好书,关于Python,算法,电脑,网络,或者程序员思路,或者商业思维(浪潮之巅是本好书)等等,还有国际名校的网络公开课(中英文字幕翻译完毕,观看不是难事),讲计算机,网络,安全,或者安卓系统,什么都有,只要能持续保持兴趣,一点点学习下去,不是难事。 所有天才程序员,都曾是儿童,回到儿童思维来理解和学习。觉得什么有趣,先学,不懂的,先放着,遇到问题再来学,效果更好。 唯一建议是,不要太贪心,耐心学好一门优雅的语言,再学其它。虽然Javascript做特效很炫,或提某问题时,有大牛建议,用Ruby来写更好之类,不要改方向。就像老笑话:“要学习递归,必须首先理解递归。”然后死循环一直下去。坚持学好一门语言,再研究其他。 即使一门语言,跟网络,数据库等等相关的部分,若都能学好,再学其他语言,是很快的事情。 另外就是,用学英文的耐心来学计算机,英文遇到不懂的词,抄下,查询。 python里,看到Http,查查定义,看到outHtml,查查定义,跟初学英语时候一样,不要直接猜意思,因为精确描述性定义,跟含糊自然语有区别的。而新人瞎猜,很容易错误理解,wiki,google很有用。 我还在使劲啃Python的路上~~一起加油:) 2012年8月26日补充线------------------------------------------------------------------ QQ群:22507237陆续有些高手走了,也有新人加入。 另外10月20日,上海有Python开发者大会, 给出2个截图吧,我最近做的,真的很烂,但是能用:) 这个是上次Python测试题目“从电商网站的搜索页中抓取制作商品图片墙”。我选了最最容易的静态网站。当然京东的抓取,比这种难。 这个很方便我自己每天查询,用Python3+PyQt4,用“公司名字”关键词,在各个论坛,图片,视频,商场查询。每天看一次,很方便快速了解信息。 1.如果是因为兴趣,想做些比较漂亮的网页或者做些特别的、能帮到自己的小程序,可以直接买市面上的大部分Python教材,直接从Python学起,学实际的编程。Python并不难学,最初设计的时候就力图规避一些C、C++等等程序让入门者头大的内容,而且库函数也比较丰富,语法相对清晰直白,不会故意做一些高效率但是难弄懂的东西。而且相对语法要求(尤其是缩进==)比较严比较死,虽然你会觉得麻烦,不过确实易读而且省的粗心犯错。 2.如果是想从事编程的职业,建议还是循序渐进的来,单纯只学语言比较浅,还是从数据结构、离散数学、算法一步一步来比较好。这样学确实很枯燥,但是基础比较好,可塑性强些,再学其他算法和语言都方便不少,而且读好的源码理解的更透更深。真正专业性的学习和兴趣式的尝试差别还是很大的,要真的非常感兴趣肯吃苦才行,虽然经常看到有很多人在报考或者转入这方面的专业,不过说实话急着跳出去的一样不少。 实际上,要把一段代码编程直观的产品、工具,远远没有你想像的那么难,与其他东西的学习一样都是模仿加重复性练习,不过是非专业的人接触的少所以觉得编程特别难。现在编程语言和工具越来越多,发展很快,编程的门槛已经降低了很多了。只是相对来说,精通很难,非常难。。。 我的朋友问我怎么能快速地掌握Python。我想Python包含的内容很多,加上各种标准库,拓展库,乱花渐欲迷人眼,就想写一个快速的,类似于w3cschool风格的Python教程,一方面保持言语的简洁,另一方面循序渐进,尽量让没有背景的读者也可以从基础开始学习。另外,我在每一篇中专注于一个小的概念,希望可以让人在闲暇时很快读完。?  学好python你需要一个良好的环境,一个优质的开发交流群,群里都是那种相互帮助的人才是可以的,我有建立一个python学习交流群,在群里我们相互帮助,相互关心,相互分享内容,这样出问题帮助你的人就比较多,群号是304加上050最後799,这样就可以找到大神聚合的群,如果你只愿意别人帮助你,不愿意分享或者帮助别人,那就请不要加了,你把你会的告诉别人这是一种分享。 感觉写的好,对你有帮助,就点个赞呗,别光只收藏哈.~( ̄▽ ̄)~ ?

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