让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战-简书最近的一个项目是风控过程数据实时统计分析和聚合的一个OLAP分析监控平台，日流量峰值在10到12亿上下，每年数据约4000亿条，占用空间大概200T。面对这样一个数据量级的需求，我们的数据如何存储和实现实时查询将是一个严峻的挑战。经过对Elasticsearch多方调研和超过几百亿条数据的插入和聚合查询的验证之后，我们总结出以下几种能够有效提升性能和解决这一问题的方案：集群规划存储策略索引拆分压缩冷热分区等本文所使用的Elasticsearch版本为5.3.3。让Elasticsearch飞起来！百亿级实时查询优化实战什么是时序索
1.用于短信、邮件、网页、微信内等拉起小程序的方法《URLScheme拉起小程序》《URLLink拉起小程序》2.功能描述URLScheme:该接口用于获取小程序scheme码，适用于短信、邮件、外部网页、微信内等拉起小程序的业务场景。目前仅针对国内非个人主体的小程序开放，详见获取URLscheme。URLLink:获取小程序URLLink，适用于短信、邮件、网页、微信内等拉起小程序的业务场景。目前仅针对国内非个人主体的小程序开放，详见获取URLLink。3.调用上限生成端：每天生成URLScheme（加密明文）和URLLink的总数量上限为50万；打开端：每天通过URLScheme（加密明文
作者|波哥审校|重楼在软件开发领域，性能优化不仅是一项挑战，也是提升用户体验、系统稳定性和企业竞争力的关键。尤其对于Java应用来说，由于Java的跨平台特性和广泛的应用场景，性能优化变得尤为重要。本文将深入探讨Java应用性能优化的方方面面，从性能指标的理解到性能瓶颈的识别，再到实际的优化策略，旨在为Java开发者提供一个全面的性能优化指南。1.性能优化的重要性性能问题可以从根本上影响用户体验。研究表明，用户对于网页加载时间的容忍度仅为几秒钟。如果应用响应时间过长，不仅用户满意度降低，也会直接影响到企业的收益。此外，性能优化还能帮助企业降低运营成本，提高资源利用率和系统稳定性，从而在竞争激烈
一、什么是DataFabric与数据虚拟化1. 集中式数仓面临的困境在正式介绍DataFabric之前，先来看一下现有数仓体系面临的问题。提到数仓，很多做数据的同学都会想到ETL，以及Hive、Hadoop、Spark这些技术。但很多数仓使用者，包括数据的生产者、消费者、甚至是老板，都对数仓有着各种不满。从数据生产者的角度来看，他们每天会面临大量的分析、取数需求，从前端提出的需求各种各样，甚至一个需求还会不断变化。从数据消费者的角度来看，比如分析师、运营同学，他们常常觉得需求难以得到满足，可能要等候排期，或者是数据还没有等等。再站在老板的视角，数仓跟物理世界的仓库类似，都是用来存放东西的，只不
你好呀，我是歪歪。春节期间关注到了一个关于Java方面的比赛，很有意思。由于是开源的，我把项目拉下来试图学（白）习（嫖）别人的做题思路，在这期间一度让我产生了一个自我怀疑：他们写的Java和我会的Java是同一个Java吗？不能让我一个人怀疑，所以这篇文章我打算带你盘一下这个比赛，并且试图让你也产生怀疑。赛题在2024年1月1日，一个叫做GunnarMorling的帅哥，发了这样一篇文章：https://www.morling.dev/blog/one-billion-row-challenge/文章的标题叫做《TheOneBillionRowChallenge》，一亿行挑战，简称就是1BRC
译者|朱先忠审校|重楼引言通常，经过预训练的大型语言模型（LLM）只能执行下一个标记预测，这使其无法回答问题。这就解释了为什么这些基本模型还需要根据成对的指令和答案作进一步微调，最终才能够充当真正有用的人工助理。然而，这个过程仍然可能存在缺陷：微调LLM可能存在偏见的甚至是有毒害性的输出结果。这也正是从人类反馈中强化学习（ReinforcementLearningfromHumanFeedback：简称“RLHF”）发挥作用的地方。具体来说，RLHF能够为LLM提供不同的答案，这些答案将按所期待的行为（有益性、毒害性等）进行排序。该模型学习从这些候选者中输出最佳答案，从而模仿我们想要“灌输”的
***学习Unity到什么程度可以找工作？游戏开发是一个充满无限可能的行业，Unity作为最流行的游戏开发引擎，吸引着无数游戏开发者的目光。在这个行业发展迅速、竞争激烈的背景下，许多同学都梦想着通过系统学习获得游戏开发技能，从而在游戏行业找到属于自己的一席之地。然而从学习Unity到进入游戏行业工作，中间还存在一定的距离。理解行业需求、掌握开发技能、积累项目经验、准备面试，这些都是踏实前行的必经之路。本文针对Unity初学者进入游戏行业工作的路径进行全面解析，帮助大家制定切实可行的求职计划。我们将从学习Unity需要掌握的核心知识、找工作所需技能要求、作为行业新人的求职建议等方面进行讲解，让大
Elasticsearch的使用场景深入详解Elasticsearch是一个开源的分散式搜索和分析引擎，以其强大的全文搜索、结构化搜索和分析能力而闻名。它可以广泛应用于各种领域，包括：1.全文搜索Elasticsearch最常用的场景是全文搜索，它可以快速、准确地从海量数据中检索出相关信息。例如：电商网站的商品搜索网站或应用程序的站内搜索文档管理系统的文档检索法律文件的检索2.日志分析Elasticsearch可以用来收集、分析和存储各种日志数据，帮助用户快速定位问题并进行故障排除。例如：服务器日志分析应用日志分析安全日志分析网络日志分析3.运维监控Elasticsearch可以用来监控应用程
1.理论部分1.背景读3DGS的相关文章的时候提到了一些球谐函数的概念，有些不理解，结合下面的文章做一些扩展2.参考链接球谐函数介绍（SphericalHarmonics）-知乎(zhihu.com)球谐函数一:基础理论-知乎(zhihu.com)3.细节这里是整篇文章的最关键的举例子解释，但是由于对极坐标不太了解，看的不太明白，后面使用图形计算器算了一下，就很明显了首先文中这句话蓝色表示正数，黄色表示负数，应该理解成函数前面的正负号，结合下面的图理解，第2行的第一张图是r=-cosθ（黄色圆）和r=cosθ（蓝色圆）第三行的图应该有点错误，一个函数就可以表达四个叶子，而不是两个叶子这里的顺序
背景提要在存储系统中，在确保功能不受损的前提下，尽量的减少读写I/O的次数是优化的一个重要方向，也就是聚合I/O的场景。读写操作虽然都有聚合I/O的需求，但各自的重点和实现方法却有所不同。接下来，我们将分别探讨读和写请求的聚合优化方法。读请求的聚合以读操作中，缓存优化是一种常见的优化手段。具体做法是将读取的数据存储在内存中，并通过一个唯一的Key来索引这些数据。当读请求来到时，如果该Key在缓存中没有命中，那么就需要从后端存储获取。用户请求直接穿透到后端存储，如果并发很大，这可能是一个很大的风险。例如，对于Key：“test”，如果缓存中没有相应的数据，并且突然出现大量并发读取请求，每个请求都
