主要包括:计算机组成与体系结构(计算机组成、指令系统、流水线技术、存储体系、总线等)、操作系统(进程与PV操作、存储管理、设备管理、文件管理等)、数据库系统(设计范式、关系代数、SQL、数据架构、并发控制等)、... 这一部分内容都是概念性并且十分抽象,主要涉及到企业信息化需要做什么怎么做。比如,企业内外部有信息系统的类型的信息系统,它们之间是如何进行系统集成的,如何进行系统迁移和系统迭代,信息系统如何支撑企业的发展,...
比如空安全以及数据的不可变性。### Null SafetyKotlin 的空安全特性让很多运行时 NPE 提前到编译期暴露和发现,有效降低线上崩溃的发生。我们在代码中重视对 Nullable 类型的判断和处理,我们在数据结构定义时都... = _uiState.asStateFlow()_uiState.value = _uiState.value.copy(bannerList = Result.Success(it))```需要更新 State 时,借助 data class 的 `copy` 方法可以快捷地拷贝构造一个新实例。Immutable 还体...
这表示系统的学习和理解成本相当高,因此降低了开发人员的生产效率。高认知负荷意味着开发者需要花费更多的时间和精力来理解系统的结构和工作方式。3. **未知的未知(Unknown unknowns)** : 这意味着开发者不知道必须修改哪些代码才能确保系统正常运行,也不知道对代码的更改是否会引发线上问题。这是复杂性中最令人头疼的表现之一,因为它带来了不确定性和风险。导致复杂性的原因可以概括为两个方面:依赖性与模糊性。...
高认知负荷意味着开发者需要花费更多的时间和精力来理解系统的结构和工作方式。1. **未知的未知(Unknown unknowns)** : 这意味着开发者不知道必须修改哪些代码才能确保系统正常运行,也不知道对代码的更改是否会引发线上问题。这是复杂性中最令人头疼的表现之一,因为它带来了不确定性和风险。导致复杂性的原因可以概括为两个方面:依赖性与模糊性。过多的外部依赖导致功能变更的放大,并会增加认知负荷,而信息的模糊会增加未知的...
实现模块化最常见的手段就是通过立即执行函数(IIFE) ,构造一个私有作用域,再通过闭包(从某种角度上看,闭包简直就是一个天生解决数据访问性问题的方案),将需要对外暴露的数据和接口输出。我们称之为**IIFE 模式**... 不利于团队统一管理**CommonJS 和 ES Module 的区别?**1. ES 模块的设计思想是尽量静态化,这样能保证在编译时就确定模块之间的依赖关系,每个模块的输入和输出变量也都是确定的。而 CommonJS 和 AMD 模块无法保...
可能直接一个 async 函数返回一个 1 就可以;我们手动编写需要自定义一个结构体,并为这个结构体实现 Future。``` // auto generate async fn do_http() -> i32 { // do http request in asy... Future 和 Runtime 的关系** 我们这里以 TcpStream 的 Read/Write 为例梳理整个机制和组件的关系。首先当我们创建 TCP stream 的时候,这个组件内部就会把它注册到一个 poller 上去,这个 poller 可以简...
通过血缘关系,自动化的梳理出其所在的核心链路,并做重点的治理与保障 | 离线方式批量消费血缘数据;覆盖核心链路;血缘错误可能会造成严重事故 || 数仓治理 | 数仓规范化治理,包括但不限于:数仓分层中不... 以近实时能力构造其他周边系统+ 消费数仓中的离线血缘导出数据,做分析梳理等业务DataLeap 血缘的数据模型血缘数据模型的定义,是确保系统可扩展性和方便下游消费集成的关键设计之一。...
应具体分析每一类业务的传输过程、处理过程、传输的网络介质、处理的主机系统和该类业务的并发量、峰值及对于所有业务的比例关系等,从而确定该类业务是否需要压缩/解压处理。对于传输文件的业务,必须压缩后传输,以减轻网络压力,提高传输速度。在接口中所使用的压缩工具必须基于通用无损压缩技术,压缩算法的模型和编码必须符合标准且高效,压缩算法的工具函数必须是面向流的函数,并且提供校验检查功能。(11)完整性管理根据业...
函数检查传入的参数是否为`null`或者不是对象,如果是,则直接返回该参数。这是因为对于基本数据类型,如数字、字符串等,无法进行深度克隆,因此直接返回原参数。 接下来,函数创建一个与原对象相同构造函数创建的... 它可以从海量的数据中学习到很多复杂的规律和机制,甚至还能发现我们人类还不知道的知识。所以,它可以轻松地识别出各种各样的东西,还能找出这些东西之间的关系,完成很多复杂的计算。这一切都是基于深度神经网络从大...
我们基于Flink构造了异构数据源之间批式同步通道,主要用于将在线数据库导入到离线数仓,和不同数据源之间的批式传输。在2020年,我们基于Flink构造了MQ-Hive的实时数据集成通道,主要用于将消息队列中的数据实时写入... Iceberg和Hudi两款数据湖框架都非常优秀。但两个项目被创建的目的是为了解决不同的问题,所以在功能上的侧重点也有所不同。- **Iceberg**:核心抽象对接新的计算引擎的成本比较低,并且提供先进的查询优化功能和完...
而如果从中可以抽象出新的产品,那么通过产品设计来形成创新,创造出新的商业价值。## 1●数据系统建设为了把这个事情说明白,特别是对里面的要点、难点等有一个清晰的呈现,下面采用一个现实中的基础建设的例子来... 建设基础设施(以构造公路作为主要的工作为例),首先至少必须明确以下几点:● 造路的主要目的是什么?● 连接哪里到哪里、中间多少出入口?● 什么时间满足多少交通流量?(阶段、造多宽的路、车辆类型、可以运载什...
但是以上提到的系统结构显然存在一些问题:1. **系统存在time lag。** OLTP和OLAP系统之间要通过第三方工具传递数据,数据量越大会导致同步的lag越大,限制了系统的能力(例如会要求用户K分钟后才能在刚写入的数据... 因为执行引擎得感知存储结构,在制定执行计划时要先知道具体有哪些Tile Group,每个Tile Group内又是怎么划分Tile的,这样就造成了强耦合。所以应该在执行引擎层和物理存储层之间加一层逻辑存储层,由抽象层来跟执行...