```c# private void Update() { speed = Random.Range(sp.min, sp.max);//速度范围 this.transform.Translate(0, 0, speed * Time.deltaTime);//开始移动 }```![2.png](https://... 但由于目标没有移动,所以鱼群只好围绕着柱子旋转(团队合作捕猎),直到我将目标移出柱子,鱼群才开始远离。## 九、总结Flocking算法是群居动物的合作行为,通过个体间的相互作用实现整体的目标。本文实现的只是一...
Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。>> Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record Key 和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和原理...
可以通过 Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record Key 和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和...
Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。> > > Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record Key和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。> > 在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和原理,以及优...
Compaction 任务把 Delta File 和 Base File 合并成新的 Base File,并通过 Clean 操作删除不需要的旧文件。> Hudi 通过索引机制将给定的 Hudi 记录一致地映射到 File ID,从而提供高效的 Upsert。Record Key和 File Group/File ID 之间的这种映射关系,一旦在 Record 的第一个版本确定后,就永远不会改变。简而言之,包含一组记录的所有版本必然在同一个 File Group 中。在本文中,我们将重点介绍 Hudi 索引机制相关的作用和原理,...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962856&x-signature=7tpBf4HLbDATQdlFjiQG64ocpxk%3D)上图实时数仓中的每一层都是由一个 Flink Streaming SQL 串联起来的,DW 层的主要功能是把多个数据源进行 Join 打宽,通过计算出来的宽表实现直接输出进 MQ 中。由于 MQ 的留存时间有限会形成一个小时级或天级的周期性任务,在一个周期结束后 MQ 中的数据最终会落到 Hive 里。DWM 这一层主要的作用是聚合计算,聚合计算的结果也会直接输出到 ...
实时同步到 Primary key 主键模型中同时提供高并发的查询服务。此外,StarRocks 还支持联邦查询,可以无缝同步外部 Catalog,包括 Hive、Iceberg、Hudi、Delta lake 的外表,实现离线和实时的统一、湖和仓的联邦分析... 并且没有统一的资源分配,会发生抢占,对稳定性是一个较大的挑战;1. 在大数据量的场景上,Presto 的查询性能不满足要求,存在有几十秒的延迟响应。### 基于火山引擎 EMR StarRocks 的"极速统一"解决方案针对如上...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715962872&x-signature=%2FIYPVlwJzn5MFHHiLwKqkRqM5V8%3D)上图实时数仓中的每一层都是由一个 Flink Streaming SQL 串联起来的,DW 层的主要功能是把多个数据源进行 Join 打宽,通过计算出来的宽表实现直接输出进 MQ 中。由于 MQ 的留存时间有限会形成一个小时级或天级的周期性任务,在一个周期结束后 MQ 中的数据最终会落到 Hive 里。DWM 这一层主要的作用是聚合计算,聚合计算的结果也会直接输出到 M...
但只取部分列进行分组/排序/聚合等操作,行存就不太适合了,在读取时,由于会读取大量的无效的列的数据,且数据量很大,在存储是系统瓶颈的时代无疑是一大灾难,而且会影响内存中cache的使用效率;在计算时,由于行数据在内... C-Store使用了 LSM-tree 的一个变体;C-Store 支持snapshot isolation,每个query会选一个时间戳,系统保证能看到小于这个时间戳最大的committed的事务。大多数商用优化器和执行器是基于行存的,RS 和 WS 都是列存...
System.gc();Thread.sleep(2000);Log.e("Test","弱引用 "+weak.get());Log.e("Test","弱引用队列 "+referenceQueue.poll());```在这里我们模拟了一次资源回收的GC操作,当一个对象被置成null之后,通过gc正常情... 但放在应用程序中,3-4s的时间可能直接导致ANR,因为整个过程应用程序是无响应的,所以Leakcanary只适合在线下测试环境中分析内存问题,不适合带着上线。# 2 KOOM原理分析那么既然Leakcanary不能带到线上,那么针对...
这种策略发布后我们发现了很多bad case, 最典型的当属任务完成倒计时、用户搜索页面,这种页面纯色区域都是大于90%的,但是我们不能认为他是白屏,针对各种复杂的情况,我们最终考虑由机器学习来自动识别我们的图片。 ... 这就是优化器的作用。Adagrad 专门针对各个特征调整学习率:这意味着数据集中的某些权重与其他权重具有不同的学习率。它总是在缺少大量输入的稀疏数据集中效果最佳Adadelta 是另一种更加改进的优化算法,这里的 ...
实时同步到 Primary key 主键模型中同时提供高并发的查询服务。此外,StarRocks 还支持联邦查询,可以无缝同步外部 Catalog,包括 Hive、Iceberg、Hudi、Delta lake 的外表,实现离线和实时的统一、湖和仓的联邦分析... 并且没有统一的资源分配,会发生抢占,对稳定性是一个较大的挑战;1. 在大数据量的场景上,Presto 的查询性能不满足要求,存在有几十秒的延迟响应。### 基于火山引擎 EMR StarRocks 的"极速统一"解决方案针对如上...
实时同步到 Primary key 主键模型中同时提供高并发的查询服务。此外,StarRocks 还支持联邦查询,可以无缝同步外部 Catalog,包括 Hive、Iceberg、Hudi、Delta lake 的外表,实现离线和实时的统一、湖和仓的联邦分析... 并且没有统一的资源分配,会发生抢占,对稳定性是一个较大的挑战;- 在大数据量的场景上,Presto 的查询性能不满足要求,存在有几十秒的延迟响应。### 1.3 基于火山引擎 EMR StarRocks 的"极速统一"解决方案针对如...