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文章目录 一、关系型数据库与非关系型数据库1、关系型数据库：

NoSQL数据库(五)021-Egg+Redis+MongoDb实现登录流程——项目介绍、项目架构分析、cookie和session维持登录的原理 第五章 Egg + Redis + MongoDb实现登录流程( 补充 ) 项目架构图

NoSQL数据库(五)022-Egg+Redis+MongoDb实现登录流程——业务流程梳理 & 安装依赖与页面编写 业务流程

目录 一、关系型数据库与非关系型数据库1.1 关系型数据库：

目录 关系型数据库的问题NoSQL 优点

完整实验报告word文件：实验四：NoSQL和关系数据库的操作比较 ————————————————————————————————— "大数据技术原理与应用"课程实验报告 题目：实验四：NoSQL和关系数据库的操作比较 姓名：朱小凡

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引入marked npm install marked -S 父子组件传值以及函数调用 我的父组件是文章详情页，子组件是左侧菜单栏

NoSQL数据库(四)-memcached——介绍-分布式内存对象缓存系统、安装、api之set设置、add新增、replace替换、append追加 第三章 memcached 介绍 Memcached是一个自由开源的，高性能，分布式内存对象缓存系统。 Memcached是一种基于内存的key-value存储，用来存储小块的任意数据（字符串、对象）。这些数

我的相关博客： linux安装配置redis

NoSQL数据库(五)01-mongoDB入门——介绍与应用场景、安装与可视化工具 & 使用node-mongodb-native进行增删改查 第四章 mongoDB 介绍 MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写。旨在为 WEB 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。

nosql中通过Java访问MongoDB数据库以及增删改查 import com.mongodb.MongoClient

写这一篇内容的原因是MySQL5.6.2突然推出了memcached的功能。NoSQL to InnoDB with Memcached的出现，可以看出NoSQL对关系数据库的确产生了巨大的影响，个人觉得这是一个非常大的进步，可以让开发人员更加方便的使用NoSQL和关系数据库。NoSQL一般被认为性能高于关

1.适用场景： 对数据的高并发读写海量数据的读写对数据高可扩展性的 举个例子：电商中的秒杀功能，高并发操作，这个时候使用NoSQL合适。 2.不适用场景 需要事务支持基于sql的结构化存储，处理复杂的关系需要即席查询。用不着sql和用的了sql也不行的情况，考虑用NoSQL。

图片上传前端收集 数据 再调用接口发送到后端 组件标签内的参数： 参数说明类型可选值默认值action必选参数，上传的地址string——headers设置上传的请求头部object——

文章目录 MySql：关系型（表格）数据库主要术语

MySQL部分 一、搭建 MySQL 数据库服务器 1、下载并上传glibc版本的Mysql

NoSQL(Not Only SQL)数据库可以是任何非关系型数据库,它是一个概括性的总称 NoSQL不能执行JOIN之类的操作:是为了:1.读取的速度更快                                                                   2.通过把数据分别存储到不同的服务器甚至不                                                                                同的数据中

用的是Element中的Upload组件实现功能 <!-

NoSQL(Nosql=Not only Sql),意即不仅仅是SQL。泛指非关系型数据库 这些类型的数据存储不需要固定的模式，无需多余的操作就可以横向扩展。 NoSQL数据库种类繁多，但是一个共同的特点都是去掉关系数据库的关系型特性。 数据之间无关系，这样就非常容易扩展，也无形之间在架构的层面上带来了可扩展的能力。 NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式，而在关系型数据库中，增删字段是一件非常麻烦的事

NoSQL数据库总共有4种大的类别，但是更高层次可以分为两个类别。 1.面向聚合 1.1键值数据库，比如说redis，是基于哈希表实现的，一般用作缓存系统。这种数据库会把每一个记录绑定一个key，如果基于key来操作数据库，效率十分快，但是如果基于内容取查询，那么就必须全表扫描，效率很低。 所以键值数据库一般用于做缓存，内容会与一个id相关连，比如session，购物车这种的。 1.2文档数据库，存储结构是bson类似json，内部的数据结构没有任何限制，可以包含集合类型。同键值数据库一样，文档数据库也有类似主键的概念，但是除此之

    由于工作的原因需要设计一下海量的服务器系统，传统的数据ACID不能那个满足需求了。上周末读了不少NoSQL文章，这里在总结一下。在UGC的海量服务时代，NoSQL技术大有可为。     开发软件时如果有“记录”要存储，首先想到的可能是使用形形色色的“关系型数据库”，SQL SERVER 200X、MySql、DB2、Oracle、sqlite……使用这些数据库有个同样的问题，就是需要“SQL”。当然如果使用ORM，我们可能不需要写。不过现在有了另外一种数据库——他们不需要你写SQL。NoSQL 是非关系型数据存储的广义定义。它打破了长久以来关系型数据库与

nosql数据库有哪些 有多种针对移动平台(例如iOS和Android)的NoSQL解决方案。 在这里，

Flink的状态和状态后端 Flink的状态类型Keyed State

      流式计算分为无状态和有状态两种情况。无状态的计算观察每个独立事件，并根据最后一个事件输出结果。例如：流处理应用程序从传感器接收温度读数，并在温度超过90度时发出警告。有状态的计算则会基于多个事件输出结果。例子如下：       ①所有类型的窗口。例如：计算过去一小时的平均温度，就是有状态的计算。       ②所有用于复杂事件处理的状态机。例如：若在一分钟内收到两个相差20度以上的温度读数，则发出警告，这是有状态的计算。       ③流与流之间的所有关联操作，以及流与静态表或动态表之间的关联操作，都是有状态的计算。       下图

内存条的时序是什么？ 买内存条的时候我们经常看的是内存大小和频率高低，其实内存条参数里面还有一个叫时序的东西，你知道它是什么吗？

1. Cache的容量设计 上篇文章中介绍到CPU Cache是分级的，L1 Cache是集成在Core内部的，L2则是紧贴着Core，而L3是多个Core共享的。离Core（流水线）越近的分级速度越快，但容量也更小，并且造价愈贵。Cache的实现采用了高速的SRAM电路 (静态随机存取存储器: Static Random-Access Memory)，SRAM相对DRAM (动态随机存取存储器: Dynamic Random Access Memory)要复杂和庞大的多，即使不考虑成本能做到无限增大，但因为电路复杂度的提升其性能即访问速度必然会下降，另外

State状态 什么是状态: 程序在计算过程当中的中间结果 Flink实时计算程序为了保证计算过程中，出现异常可以容错，就要将中间的计算结果数据存储起来，这些中间数据就叫做State。 State可以是多种类型的，默认是保存在JobManager的内存中，也可以保存到TaskManager本地文件系统或HDFS这样的分布式文件系统 StateBackEnd 用来保存Stat

NoSQL数据库笔谈   原文地址：http://sebug.net/paper/databases/nosql/Nosql.html 序

对于装机选购电脑内存的时候，更多的用户只关注内存品牌、内存容量、内存频率，而只有少部分人会关心内存时序，其实内存时序也是内存的其中一项参数，但是不少用户对电脑内存时序是什么意思不太了解，更不知道内存时序高好还是低好，下面装机之家晓龙就来给大家科普一下关于内存时序的基础知识。

sum 在对datastream keyby后使用sum函数聚合 package com.stanley.wordcount import org.apache.flink.streaming.api.scala.{DataStream, StreamExecutionEnvironment} import org.apache.flink.api.scala._ /** * Created by admin on 2020/7/2. */ object SumWordCount {

内存和存储器在计算机中扮

顺序存取和随机存取 顺序存取：就是存取第N个数据时，必须先访问前(N-1)个数据 （list） 随机存取：就是存取第N个数据时，不需要访问前(N-1)个数据,直接就可以对第N个数据操作 （array） 因而在数据结构的线性存储结构中： 线性表的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构 线性表的链式存储结构是一种顺序存储的存储结构

​ 当创建一个Flink任务后，该任务可能会经历多种状态。目前Flink给任务共定义了9种状态，包括：Created，Running，Finished，Cancelling，Canceled，Restarting，Failing，Failed，Suspended。下面这张图详细展示了一个Job可能会经历的所有状态。

在许多方面来说，记忆决定了我们是什么样的人，让我们不忘往事。学习并记住新本领以及为未来做规划，像计算机常常扮演人的延伸这一角色。

摘要 ：2020年的高端手机在用的几个热门技术有LPDDR5、UFS3.0、WiFi6和140Hz，到目前为止，使用了LPDDR5的手机有小米10、iQOO3、三星Galaxy S20系列手机等等。为何这些手机厂商都不约而同地在其高端手机产品中选择了LPDDR5呢？LPDDR5是什么，它能够给消费者带来什么好处呢？ 正文 除了5G和常规的处理器升级，2020年的旗舰手机还

对于手机内存，许多用户尚不知道LPDDR4X和LPDDR4有什么区别，但是一些用户担心这种问题。那么LPDDR4X是什么意思？让我们分享有关手机内存LPDDR4X和LPDDR4之间差异的科普知识。

1.会话(session)模式 特点：需要事先申请资源，启动JobManager 和 TaskManager 优点：不需要每次递交作业申请资源，使用已有资源缺点：作业执行完成后，资源不会被释放，因此会一直占用系统资源 使用场景：适合小作业比较多，作业递交比较频繁的场景 作业方式：

文章目录 1. MemoryStateBackend1.1 概念

flink中的状态:算子状态(Operatior)、键控状态(Keyed State)、状态后端(State Backends) 状态的定义: 1、有一个任务维护，并且用来计算某个结果的所有数据，都属于这个任务的状态 2、可以任务状态是一个本地变量，可以被任务的业务逻辑访问 3、Flink的状态管理主要是状态一致性、故障处理以及高效储存和访问。 注意: 1、在Flink中，状态始终与特定算子相关联 2、运行时的Flink了解算子的状态，算子需要预先注册其状态 算子状态(Operatior):算子

flink安装 Flink的本地 模式启动 ./bin/start-local.sh Flink的standalone 模式简单部署 flink-conf.yaml 文件中进行一下配置： jobmanager.rpc.address: 10.8.45.10 # The RPC port where the JobManager is reachable. jobmanager.rpc.port:

市场上对DDR一直比较关注，特别是现在内存条小涨的情形下，严格的说DDR应该叫DDR SDRAM ，是双倍速率同步动态随机存储器的意思。DDR内存

Session Mode 会话模式先启动一个集群,保持一个会话,等待客户端提交作业.在集群其中的时候资源已经固定了,包含了多少个TaskManager多少个slot,提交的作业会在集群中进行资源的竞争.作业结束之后集群依然运行,释放资源,重新等待作业提交. 缺点: 资源共享,在资源不足时,提交新的作业会失败.在没有作业时,集群生命周期不会结束会造成资源的浪费.TaskManager可能会运行多个作业,当发生异常,导致TaskManager宕机当前TM上所有的作业都会失败. 使用场景: 适合集群规模较小

一、Flink应用开发 Flink作为流批一体的计算引擎，其面对的是业务场景，面向的使用者是开发人员和运维管理人员。 Flink应用程序，也叫Flink作业、FlinkJob.Flink作业包含了两个基本的块：数据流(DataStream)和转换(Tranformation)。DataStream是逻辑概念，为开发者提供了API接口，Transformation是处理行为的抽象，包含了数据的读取、计算、写出。所以Flink的作业中的DataStreamAPI调用，实际上构建了多个由Transformation组成的数据处理流水线(Pipline)。

文章目录 背景同步远程代码

Tesseract OCR 引擎：Tesseract是一个开源的OCR引擎，你需要先安装它。可以从Tesseract官方网站（https://github.com/tesseract-ocr/tesseract）下载适用于你的操作系统的安装程序或源代码，并按照官方文档进行安装。 Tesseract OCR 对于低分辨率或模糊的图片可能无法准确识别。尝试使用更高分辨率和清晰度的图片来提高识别结果的准确性。对于 Mac 上的截图，一般都是很清晰的，所以这个缺点影响不大。 在 Mac 上，使用

通过DemoApp学习一下，CEP的源码执行逻辑。为下一篇实现CEP动态Pattern奠定理论基础。 1. Pattern的定义 Pattern<Tuple3<String, Long, String>,?> pattern = Pattern .<Tuple3<String, Long, String>>begin("begin") .where(new IterativeCondi