流水线组件的选择：数据可用性 流水线组件的选择：数据可用性 在构建非端到端的流水线系统时，什么样的流水线组件可作为合适的选项呢？对流水线的设计将极大地影响整个系统的性能，其中一个重要因素是，是否能够轻松地收集到数据来训练每个组件。 例如，考虑下面这个自动驾驶架构： 你可以使用机器学习算法进行车辆和行人的检测，另外要获取这些数据也并非难事——如...

Nutz 每个版本 jar 包的命名遵照如下格式 你还需要知道 持续集成 Nutz 的版本命名规范 Jul 10, 2017 10:38:44 AM 作者:zozoh wendal Nutz 每个版本 jar 包的命名遵照如下格式 nutz [.模块名]-主版本号.质量级别.[发布序号]. jar 模块名 : 可选，如不声...

User-defined Functions 打包 UDFs 在 UDF 中载入资源 访问作业参数 测试自定义函数 User-defined Functions PyFlink Table API empowers users to do data transformations with Python user-defined functio...

简介 ShardingSphere-JDBC ShardingSphere-Proxy ShardingSphere-Sidecar（TODO） 混合架构 解决方案 线路规划 星评增长时间线 贡献者增长时间线 Apache ShardingSphere 产品定位为 Database Plus ，旨在...

背景 挑战 目标 背景 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。 对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式，可以将查询请求均匀的分散...

在调试器中设置 Symbol 服务器 在 Windbg 中使用 Symbol 服务器 在 Visual Studio 中使用 symbol 服务器 故障排除：symbol 未加载 在调试器中设置 Symbol 服务器 调试 symbols 让你能更好的调试 sessions. 它们有可执行的动态库的函数信息，并且提供信息来获得干净的调用堆栈....

contentTracing 方法 contentTracing.getCategories() contentTracing.startRecording(options) contentTracing.stopRecording([resultFilePath]) contentTracing.getTraceBufferUsage(...

背景 挑战 目标 背景 挑战 目标 背景 面对日益增加的系统访问量，数据库的吞吐量面临着巨大瓶颈。 对于同一时刻有大量并发读操作和较少写操作类型的应用系统来说，将数据库拆分为主库和从库，主库负责处理事务性的增删改操作，从库负责处理查询操作，能够有效的避免由数据更新导致的行锁，使得整个系统的查询性能得到极大的改善。 通过一主多从的配置方式...

在调试器中设置 Symbol 服务器 在 Windbg 中使用 Symbol 服务器 在 Visual Studio 中使用 symbol 服务器 故障排除：symbol 未加载 在调试器中设置 Symbol 服务器 调试 symbols 让你能更好的调试 sessions. 它们有可执行的动态库的函数信息，并且提供信息来获得干净的调用堆栈. ...

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