我们就可以将数据操作和视图展示进行代码分离,便于逻辑区分,而M层和V层之间的联络,我们就可以通过在C层中设计自己的逻辑来实现。这样分割后,各个部分模块的分工就很明确了,其中的每个模块都只负责整个数据处理流程... thinkphp使用面向对象的开发结构和MVC模式,融合了Struts的思想和TagLib(标签库)、RoR的ORM映射和ActiveRecord模式。 thinkphp6.0的框架结构如下图所示:![picture.image](https://p6-volc-community-si...
接下来,打开DM8客户端,可通过**dm sql脚本方式去创建**表,这里只是简单创建了一张crm_version表。这里尤其需要注意的是创建表名不需要带双引号,达梦默认是大写,sql方言中也不需要额外处理,若是通过**DM8工具去建表建字段或者带小写加双引号创建脚本**,出现双引号则在实际的sql方言中也需要加上双引号,否则执行sql会抛出视图或表不存在,字段列名不存在的异常。![image.png](https://p9-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/...
该公司对市场上所有 `JavaScript MVC`框架都不满意,决定自行开发一套,用于架设`Instagram`的网站,并于2013年5月开源。(不得不感叹大公司有技术实力,就是🐮!)[React Native](https://www.react-native.cn/) 诞生于... 并加入**W3C**和**HTML5**中国产业联盟,推出了**HBuilder**开发工具,为后续产业化做准备。2015年,[DCloud](https://uniapp.dcloud.io/)正式商用了自己的小程序,产品名为“**流应用**”,它不是`B/S`模式的轻应用,...
让我发现自己不足的太多了。![image.png](https://p1-juejin.byteimg.com/tos-cn-i-k3u1fbpfcp/c9b253d98e0141ddb7f5a60ff8dbfedf~tplv-k3u1fbpfcp-5.jpeg?)因此在完成工作的同时,我观察并记录了项目迭代的... 之前看的这些**三方框架或者系统源码里有没有类似的问题,它们是怎么解决的?** 比如开发 PK 功能,这个需求的复杂性在于业务流程很多,分很多状态,咋一看好像很复杂,但如果了解了状态机模式,就会发现很简单。**借用其...
目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。** 例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTimeFilter、列裁剪、分区裁剪、Parquet 和 ORC 中的谓词下推、数据预取等。做了这些有效的优化以后,相对于 Trino, 在同样的场景下,也就是 Trino + HDFS 或者 Trino + S3 的模式,对比发现整...
由于 Iceberg 使用 MVCC,所以每次对表的变更都会产生一个新版本的 Metadata File。这个 Metadata File 记录了 Schema 分区方式、快照列表等表级别的元数据,所以在这个 Metadata File 存的快照列表里面,每个快照下层... 进而会导致Writer 过多 Task Manager OOM 的情况。这个问题的解决方法是在 Flink 侧按照 Iceberg 表的分区字段对数据做 Keyby 操作,然后把同一个分区的数据集中在同一个 Subtask 中写,从而把每一个 Task Manager...
支持 Close-Open-Append 这种常见的写入模式;- 第四是 FUSE 挂载,提供 CSI 支持和 FUSE 挂载高可用能力,在 FUSE 进程崩溃重新拉起后还能继续保持业务 IO 的延续性。而在基于对象存储的这套加速方案上,主要会遇... 所以我们需要有不需要过多人工干预的、确定性的回刷策略。- 缓存策略定制:需要更多缓存策略的支持,比如典型的 LRFU、TTL 等,支持业界通用的预热能力的相关机制。- 多任务隔离:提供一些任务级别的加速保障。...
目前已经支持三大数据组织模式,也支持数据存放在 HDFS、S3 和 TOS 上,数据格式也支持最常见的 Parquet、ORC、TEXT等。**基于这些能力,我们在性能上也做了持续的优化。** 例如,我们做了 table scan 里面最常见的几类优化,包括并发读取、RunTimeFilter、列裁剪、分区裁剪、Parquet 和 ORC 中的谓词下推、数据预取等。做了这些有效的优化以后,相对于 Trino, 在同样的场景下,也就是 Trino + HDFS 或者 Trino + S3 的模式,对比发现整...
落地实时数据过程中的挑战和应对方式**接下来介绍数据湖落地的挑战和应对。字节内部的数据湖最初是基于开源的数据湖框架Hudi构建的,选择 Hudi,最简单的一个原因就是因为相比于 Iceberg 和 Delta Lake,Hudi 原生... 这里将加工过后的数据保存在数仓中,通过数仓的元数据进行组织。数据科学家和机器学习框架都会直接去这个中心化的存储中获取原始数据。因此在这个中心化存储之上的数据对用户来说是完全分散的,没有一个全局的视图。...
知道什么是代码中的坏味道,实际上就是如何避免写出不好维护的代码,以及培养自己对坏代码的意识。比如没有意义的命名,重复代码,过长的函数和参数。这一章还提醒我们要警惕意料之外的改变,不要过多使用全局变量和传... 我觉得也可以使用书中的重构手法进行修改,保证代码的逻辑一致。第八章主要讲的是如何合理组织代码。可以对代码的位置,对象的属性进行重新调整。这里面我觉得最让人印象深刻的还是拆分循环:让循环专注于一件事。...
rollup表和物化视图支持动态更新,无需用户手动处理。* **MySQL协议兼容,**支持直接使用MySQL客户端连接,非常易用的数据应用对接。Doris由Frontend(以下简称FE)和Backend(以下简称BE)组成,其中FE负责接受用... MVCC,数据更新删除,增量数据读取等功能。支持Spark,Flink,Presto,Trino等多种计算引擎。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/8bcfb5dd8a0545119d8dc5824e773a99~...
但是如果过度设计也并不见得是好的代码。因此在业务需求与规范之间如何权衡,也是一门“艺术”。 代码是思维活动的产物,不同的开发者有着不同的思维模式,因此需要好的原则与规范的约束。"道法术器"是古代中国哲学思想中的概念,常用于描述宇宙和人生的基本原理和法则。那是不是也可以用于指导软件的开发呢? 对于软件的架构设计,同样可以从以下四个层级进行思考,从上到下依次递进:![picture.image](https://...
并且离我们想象中的数据湖最终形态都有一定距离,于是我们的核心问题便集中在了以下两个问题:- 哪个框架可以更好的支持我们CDC数据处理的核心诉求?- 哪个框架可以更快速补齐另一个框架的功能,从而成长为一个通用并且成熟的数据湖框架?经过多次的内部讨论,我们认为:**Hudi在处理CDC数据上更为成熟**,并且社区迭代速度非常快,特别是最近一年补齐了很多重要的功能,与Flink的集成也愈发成熟,最终我们选择了Hudi作为我们的数据...