华为OD机考:统一考试C卷+D卷+B卷+A卷2023年11月份，华为官方已经将华为OD机考：OD统一考试（A卷/B卷）切换到OD统一考试（C卷）和OD统一考试（D卷）。根据考友反馈：目前抽到的试卷为B卷或C卷/D卷，其中C卷居多，按照之前的经验C卷部分考题会复用A卷，B卷题，博主正积极从考过的同学收集C卷和D卷真题。可以先继续刷B卷，C卷和D卷的题目会放在现在大家购买的专栏内，不需要重新购买，请大家放心。专栏：2023华为OD机试(A卷+B卷+C卷+D卷)（C++JavaJSPy）华为OD面试真题精选：华为OD面试真题精选在线OJ：点击立即刷题，模拟真实机考环境华为OD机考B卷C卷华为OD机考
目录ESPython客户端介绍封装代码测试代码参考ESPython客户端介绍官方提供了两个客户端elasticsearch、elasticsearch-dslpipinstallelasticsearchpipinstallelasticsearch-dsl第二个是对第一个的封装，类似ORM操作数据库，可以.filter、.groupby，个人感觉很鸡肋，star数也不多。平时使用的时候一般会在kibana上测试，然后直接把query拷贝过来获取更多数据，所以这里做下第一个的封装。封装代码封装后依然暴露了es，方便有特殊情况下使用index一般很少改动，就直接放到对象中了，可以使用set_in
全量表：记录每天的所有的最新状态的数据，增量表：记录每天的新增数据，增量数据是上次导出之后的新数据。快照表：按日分区，记录截止数据日期的全量数据切片表：切片表根据基础表，往往只反映某一个维度的相应数据。其表结构与基础表结构相同，但数据往往只有某一维度，或者某一个事实条件的数据 拉链表：记录每条信息的生命周期，当一条记录的生命周期结束，就会重新开始一条新的记录，并把当前日期放入生效开始日期。如果当前信息至今有效，则在生效结束日期中填入一个极大值（如9999-99-99），一般在数仓中通过增加start_date，end_date
前言上次写了阿里巴巴高效的离线数据同步工具DataX：https://mp.weixin.qq.com/s/_ZXqA3H__Kwk-9O-9dKyOQ安装DataX这个开源工具，并且同步备份了几张数据表。但是发现一个问题，就是每张表都需要单独写一个job。如果数据表有几百张是不是要写几百个，这个不太现实了。正当一筹莫展之际看到看到@慌途Lhttps://blog.csdn.net/qq_25112523/article/details/109276879的文章，我根据文章这篇文章优化了一下，先理一下思路。思路实现的目标如图，要将源数据库的所有数据全量同步到目标数据库中。三个步骤1.源库的数据
文章目录前言一、读题分析二、使用步骤1.导入配置文件到pom.xml2.代码部分三、重难点分析总结前言本题来源于全国职业技能大赛之大数据技术赛项赛题-离线数据处理-数据抽取（其他暂不透露）题目：编写Scala代码，使用Spark将MySQL的shtd_industry库中表EnvironmentData，ChangeRecord，BaseMachine，MachineData,ProduceRecord全量抽取到Hive的ods库（需自建）中对应表environmentdata，changerecord，basemachine，machinedata，producerecord中。以下面题目为
Mysql全量增量备份脚本记录使用XtraBackup程序进行备份centos8.0与rocky9.0安装XtraBackupyuminstallhttps://repo.percona.com/yum/percona-release-latest.noarch.rpmyuminstall-ypercona-xtrabackup-80.x86_64安装完成之后，如果数据库做了读写分离，以下操作就在从库操作，如果是单机则无所谓。登录mysql数据库创建备份用户createuser'bkupuser'@'localhost'identifiedby'123';grantbackup_admin,p
【Flink实战系列】FlinkCDC实时同步Mysql全量加增量数据到Hudi前言FlinkCDC是基于Flink开发的变化数据获取组件（Changedatacapture），简单的说就是来捕获变更的数据，ApacheHudi是一个数据湖平台，又支持对数据做增删改查操作，所以FlinkCDC可以很好的和Hudi结合起来，打造实时数仓，实时湖仓一体的架构，下面就来演示一下同步的过程。环境组件版本Flink1.15.1Hadoop2.9.0Hudi0.12.0Mysql5.xFlinkCDC2.3.0添加Jar包依赖为了方便演示，这里就直接采用sql-client提交任务的方式，在提交任务之前，
作者简介Yiwen，携程数据分析师，专注用户增长、因果推断、数据科学等领域。一、背景如何科学地推断某个产品策略对观测指标产生的效应非常重要，这能够帮助产品和运营更精准地得到该策略的价值，从而进行后续方向的迭代及调整。在因果推断框架下，效果评估的黄金准则一定是“AB实验”，因为实验的分流被认为是完全随机且均匀的，在此基础上对比实验组与对照组的指标差异就可以体现某个干预带来的增量值。但是很多场景下，我们较难进行严格的AB实验，例如对于酒店的定价；现金奖励的发放等等，不适宜向不同人群展现不同的内容。对于这些问题，我们会采取因果推断的方法来进行策略的效果评估。本文主要介绍BSTS模型原理以及Causa
linkcdc初始全量速度很慢的原因之一是，它需要先读取所有的数据，然后再写入到目标端，这样可以保证数据的一致性和顺序。但是这样也会导致数据的延迟和资源的浪费。flinkcdc初始全量速度很慢的原因之二是，它使用了Debezium作为捕获数据变化的引擎，而Debezium在读取数据时，会使用全局锁或者快照隔离级别，这样会影响源端数据库的性能和并发能力。flinkcdc初始全量速度很慢的优化点之一是，使用并行读取的方式，将源端数据库的表分成多个分区，然后使用多个任务同时读取不同的分区，这样可以提高读取速度和吞吐量。flinkcdc初始全量速度很慢的优化点之二是，使用增量检查点的方式，将读取到的数
摘要：100%全量通过！基于全栈创新计算架构的全密态数据库华为云GaussDB，完成了中国信通院组织的首批“全密态数据库”产品能力评测。本文分享自华为云社区《全量通过！华为云GaussDB首批完成信通院全密态数据库评测》，作者：GaussDB数据库。100%全量通过！基于全栈创新计算架构的全密态数据库华为云GaussDB，完成了中国信通院组织的首批“全密态数据库”产品能力评测，标志着GaussDB可以为用户数据提供全生命周期的安全能力，突破数据库密态计算领域挑战，实现全面创新。该评测依据《大数据全密态数据库技术要求》进行，对标准中所有的四个能力域共计三十个能力项进行测试，全周期数据密态、密态数
