如果你想要知道怎么判断一家公司是否靠谱，一个企业是否值得你加入，你一定要学会判断他的商业模式。

最新推荐文章于 2022-01-10 14:56:44 发布
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#商业模式

博客围绕商业模式展开，指出商业设计需从四个视角和九个关键点进行分析。四个视角包括提供的价值、服务对象、提供方式和盈利方式；九个关键点涵盖客户细分、价值主张、渠道通路等方面，助力学会分析商业模式。

什么才是商业模式？

商业的设计离不开九个关键点，四个视角，你要学会分析商业模式。

首先四个视角

1.你能够提供什么价值？

2.你为谁提供？

3.你如何提供？

4.你如何赚钱？

九个关键点

1. 客户细分（我可以帮助谁）；2. 价值主张（我怎样帮助他人）；

3. 渠道通路（怎样宣传自己和交付服务）；4. 客户关系（怎样和对方打交道）；

5. 收入来源（我能得到什么，不只是钱）；6. 核心资源（我是谁，我拥有谁么）

7. 关键业务（我需要做什么）；8. 重要合作（谁可以帮我）

9. 成本结构（我要付出什么）

家乐福618安全与性能保卫战(一)-安全高地保卫战
打造全国最全的AI Agent开发知识领域的博客
05-06 3716
仅以此系列用来感谢在618那段时间一起奋战的devops、开发、PM们，他们分别是： 俊龙 Neil吴 郝颖 虎哥 Lester Raymond Jun 欢哥 海涛 秋明 郭鑫 Lina 感谢他们给到我的支持、感谢他们给到我的配合、更感谢他们甚至在零晨4：30还给我打电话説：我觉得我还有一个更好的注意。。。我发觉这段逻辑似乎还有一...
查理芒格推荐的100个思维模型
Mage25的博客
10-11 1万+
1.机会成本思维模型 机会成本是指为了某种东西而所要放弃另一些东西的最大价值；也可以理解为在面临多方案择一决策时，被舍弃的选项中的最高价值者是本次决策的机会成本；还指厂商把相同的生产要素投入到其他行业当中去可以获得的最高收益。 2.直觉思维模型 又称为直观，通常被描述为，一种不用经过太多思考过程，很快就能出现的直接想法、感觉、信念或者偏好。当我们有某种信仰，但是不确知它的原因时，通常会将它归于是一种直觉。认知科学认为这是因为生存的演化压力而产生的人类心智能力，让人类可以快速做出判断，采取行动，它通常与
找工作的时候怎样判断一家公司靠不靠谱
Hern（宋兆恒）
06-10 2499
1、首先到企查查或天眼查上查一下公司的工商信息，公司是否存在？是否存续？这是靠谱的大前提。 2、利用好你的搜索引擎，查一下网络上是否有这家公司的负面新闻，利用点评网站比如看准网查看一下其他求职者或员工对公司的评价（这一步需要注意，有些好评可能是做SEO刷出来的，但是差评往往是真实的，和网购差不多，这应该是你相当熟悉的领域）。 3、创始团队背景，一般都是公开的，这里注意有的公司写得很虚，比如团队...
如何判断一家公司是否靠谱
GitChat
11-26 703
后台有读者问如何判断一家创业公司是否靠谱，我给改了改，其实不仅仅是创业公司具备「坑」的特征，其实还有很多活了很多年的公司也是「坑」。 为了节约大家的时间，我先总结一下本文的观点： 坑无处不在，不仅仅是创业公司，很多活了很多年的公司也到处是坑。 坑的定义是你自己给的，所以，是不是坑，还是你说了算。 判断是否有坑，可能有秘诀，但坑有多大，往往是没办法提前知道的。 如果你看完了上面的观点，觉得没必要...
如何判断一家公司是否值得加入？
chengjun_java的专栏
09-02 1336
蓝色关注，回复“1”获取知名公司程序员和产品经理职级第「129」篇原创。产品经理程序员，职场问题找军哥。我之前发一篇《好的领导 VS 坏的领导》和《好员工 VS 差员工》，读者朋友们反馈...
​如何判断公司是否靠谱？
liudada8265的博客
06-23 919
经常有拿到好几家offer的小伙伴咨询我该如何选择的问题，这也无可厚非，一个靠谱的工作不仅要有满意的薪水、愉快的工作氛围、还要有成就感以及成长空间，这就需要有甄别的眼光。今天我们就来说说...
去刚成立的公司上班，需要考虑哪些弊端？
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你有没有这样的工作经历呢？你觉得会有哪些优缺点呢？ 答：不少求职者表示不愿意去创业公司，“烧钱，看不到赢利点”、“业务模糊、不断在变化”、“领导自己也没有找到方向”、“高薪只能拿一段时间，很快就危机四伏了”……这些是一些创业公司深受诟病之处。前程无忧有网友很直白地问道，“怎么来判断一个创业公司是否靠谱？创业公司开出的那些高薪条件，可以相信吗？”坦白说，这个问题...
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gao_chun
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暮然回首：我的10年软件开发生涯
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经常有读者问我如何判断一家创业公司是否靠谱，我给改了改，其实不仅仅是创业公司具备「坑」的特征，还有很多活了很多年的公司也是「坑」。为了节约大家的时间，我先总结一下本文的观点：坑无处不在，...
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原创2017-12-21创新教育研究中心TeachPlus 昨天晚上，接到了一位朋友打来的电话，问我到底应该怎样去判断一家公司的好坏，因为这位朋友已经在工作两年了，也可以说是一位职场老鸟了，所以我很好奇他为什么会这么问。他说前几天他从原来的公司辞职了去了一家房地产公司继续做他的老本行——销售，可是进去之后才发现公司和之前面试时给他介绍的完全不一样，他不明白为什
如何判断某家公司是否靠谱！培训机构？皮包公司？
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北卡罗来纳大学遗传算法工具箱: gaot.zip
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【未发表】基于混沌博弈优化算法CGO优化支持向量机SVM实现故障诊断附matlab代码.zip
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我使用的是nifi1.28，麻烦给我提供一个1.28的解决方案，你现在提供的方案根本不靠谱
10-31
<think>我们正在讨论的是NiFi 1.28版本中替代PutHiveQL处理器的解决方案。根据用户之前的问题，我们已经有一个核心架构和步骤，现在需要针对1.28版本进行调整和补充。 注意：在NiFi 1.28中，虽然PutHiveQL处理器已被标记为弃用，但依然可以使用。不过，官方推荐使用ExecuteSQL/ExecuteSQLRecord处理器结合Hive JDBC连接来实现Hive写入。 核心步骤回顾： 1. 使用DBCPConnectionPool配置Hive JDBC连接池 2. 使用处理器（如ReplaceText或QueryRecord）动态生成Hive SQL语句 3. 使用ExecuteSQL处理器执行生成的SQL 4. 错误处理和性能优化 针对NiFi 1.28的更新点： - NiFi 1.28对Hive 3.x的支持更加完善，但要注意Hive JDBC驱动的兼容性。 - 可以使用ExecuteSQLRecord处理器，它可以直接处理Avro/JSON/CSV等格式的数据，并自动生成参数化SQL，避免手动拼接SQL。 详细步骤： ### 一、准备Hive JDBC连接池（NiFi 1.28） 1. **添加DBCPConnectionPool**： - 配置参数： - Database Connection URL: `jdbc:hive2://<hive_server2>:10000/default` - Database Driver Class Name: `org.apache.hive.jdbc.HiveDriver` - 数据库驱动位置：将Hive JDBC驱动（例如`hive-jdbc-3.1.2-standalone.jar`）放入NiFi的lib目录下（注意版本与集群一致） - 若集群启用Kerberos，需配置Kerberos认证： - Kerberos Credentials Service：选择已配置的KeytabCredentialProvider - Kerberos Service Principal: `hive/_HOST@YOUR.REALM` （替换为实际值） ### 二、生成Hive SQL（两种推荐方案） **方案1：使用ExecuteSQLRecord（推荐）** ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B(ConvertRecord) B --> C(ExecuteSQLRecord) C --> D[写入成功] ``` - 步骤： 1. 使用`ConvertRecord`将原始数据（如CSV）转换为Avro或JSON（需要配置AvroReader/CSVReader和AvroRecordSetWriter） 2. 配置`ExecuteSQLRecord`： - Database Connection Pooling Service: 选择前面创建的连接池 - Statement Type: `INSERT` （根据实际情况也可以UPDATE） - Table Name: `${hive.table}` （表名通过属性传入） - Field Containers: 默认值（根据记录结构自动映射） - 优点：自动生成参数化SQL，避免SQL注入，性能较好。 **方案2：使用QueryRecord生成SQL语句（复杂逻辑）** 此方案与之前方案类似，但注意在NiFi 1.28中QueryRecord处理器功能更强大。 ```mermaid graph LR A[原始数据] --> B(QueryRecord) B --> C(ExecuteSQL) ``` - 在`QueryRecord`中通过SQL语句拼接生成完整的INSERT语句，然后将整个FlowFile内容作为SQL语句执行。 ### 三、执行SQL写入 - 使用`ExecuteSQL`或`ExecuteSQLRecord`处理器执行写入。 - 注意：对于大批量写入，建议使用`MergeContent`合并多个FlowFile，然后设置`ExecuteSQL`的Batch Size（例如1000）来提高性能。 ### 四、动态分区设置 在SQL语句中，可以使用NiFi表达式语言动态设置分区值。例如： ```sql INSERT INTO ${hive.table} PARTITION (dt='${now():format('yyyy-MM-dd')}', hour='${now():format('HH')}') VALUES (?, ?) ``` 注意：在`ExecuteSQLRecord`中，表名和分区值都可以通过属性设置，但是分区值需要作为记录中的字段，或者通过表达式动态生成SQL语句。 ### 五、Kerberos认证详细配置（如果集群启用） 1. 配置Kerberos凭证提供者： - 在NiFi的`controller-services`中创建`KeytabCredentialsService`，配置Kerberos主体和keytab路径。 2. 在DBCPConnectionPool中，设置： - Kerberos Credentials Service: 选择上面创建的凭证服务 - Kerberos Service Principal: `hive/<hive_server_hostname>@YOUR.REALM` （注意：使用实际的主机名替换`<hive_server_hostname>`，REALM替换为实际的域名） ### 六、性能优化 1. **调整并发**：增加`ExecuteSQL`处理器的并发任务数（注意不要超过数据库连接池的最大连接数）。 2. **批量处理**： - 使用`MergeContent`合并小文件，设置合适的合并策略（如Max Bin Count, Max Bin Age）。 - 在`ExecuteSQL`中设置Batch Size（每次事务执行的SQL语句数量）。 3. **分区写入**：动态分区写入避免单分区过热。 4. **跳过ACID校验**（如果Hive表是非事务表）：在SQL语句前添加设置参数： ```sql SET hive.txn.manager=org.apache.hadoop.hive.ql.lockmgr.DummyTxnManager; INSERT INTO ... ``` ### 完整流程示例（NiFi 1.28） ```plaintext GetFile (读取数据文件) ↓ UpdateAttribute (设置属性：hive.table=my_table, partition.date=${now():format('yyyy-MM-dd')}, partition.hour=${now():format('HH')}) ↓ ConvertRecord (CSVReader -> AvroRecordSetWriter) ↓ ExecuteSQLRecord (配置：Table Name=${hive.table}, Statement Type=INSERT, 生成参数化SQL：INSERT INTO my_table PARTITION(dt='${partition.date}', hour='${partition.hour}') VALUES (?, ?)) ↓ 成功/失败处理 ``` 注意：如果使用`ExecuteSQLRecord`，它要求记录中的字段顺序与表中列顺序一致（分区字段不需要在值中出现，因为它们在PARTITION子句中指定）。 相关问题： §§相关问题§§ 1. 在NiFi 1.28中，如何处理Hive写入时的数据类型转换问题？ 2. 使用ExecuteSQLRecord时，如何为分区表动态生成插入语句？ 3. 如何监控NiFi到Hive的数据写入性能？ </think>### Apache NiFi 1.28 高版本 Hive 写入解决方案 #### 一、核心架构升级 ```mermaid graph LR A[数据源] --> B(Transform) B --> C(ExecuteSQLRecord) C --> D[Hive 3.x] D --> E[监控指标] ``` >*NiFi 1.28 推荐使用 `ExecuteSQLRecord` 替代旧方案，支持批处理和动态分区[^1]* #### 二、详细步骤 ##### 步骤 1：配置 Hive JDBC 连接池 1. **创建控制器服务** - 添加 `DBCPConnectionPool` ```properties Database URL = jdbc:hive2://hive-server:10000/default; Driver Class = org.apache.hive.jdbc.HiveDriver Validation Query = SELECT 1 ``` 2. **驱动部署** - 下载匹配驱动包（兼容 Hive 3.x）： `hive-jdbc-3.1.3000.7.4.5-xxx-standalone.jar` - 放入 `$NIFI_HOME/lib` ##### 步骤 2：SQL 动态生成（分区写入） **方案：ExecuteSQLRecord + 表达式** ```properties 处理器：ExecuteSQLRecord Table Name = logs Statement Type = INSERT Partition Clause = dt='${now():toDate('yyyy-MM-dd')}', hour='${now():toDate('HH')}' ``` >*动态分区表达式自动生成路径 `/dt=2024-07-25/hour=14`[^4]* ##### 步骤 3：Kerberos 认证配置 ```properties DBCPConnectionPool 附加参数： hive.server2.authentication = KERBEROS kerberos.principal = nifi/_HOST@REALM kerberos.keytab = /etc/security/keytabs/nifi.keytab ``` >*需同步配置 `krb5.conf` 路径到 NiFi JVM 参数[^1]* ##### 步骤 4：性能优化 ```mermaid graph TB A[SplitJson] --> B[PartitionRecord] B --> C[MergeContent] C --> D[ExecuteSQLRecord] ``` - **关键参数**： ```properties PartitionRecord.partition.size = 1000 // 每分区文件数 MergeContent.max.bin.count = 10,000 // 单次批量写入量 ExecuteSQLRecord.batch.size = 500 // JDBC批处理大小 ``` #### 三、监控配置 1. **Prometheus 集成** ```properties nifi.metrics.prometheus.port=9092 nifi.metrics.query = SELECT bytesWritten, elapsedTime FROM ExecuteSQLRecord WHERE componentId='xxx' ``` 2. **Grafana 看板** - 关键指标： - 写入吞吐量：`rate(nifi_bytesWritten[5m])` - 分区延迟：`nifi_elapsedTime{attribute="partition"}` #### 四、完整流程示例 ```plaintext GetKafka (topic=logs) ↓ PartitionRecord (分区字段=dt, hour) ↓ ConvertRecord (JSON→Avro) ↓ MergeContent (max.bin.size=128MB) ↓ ExecuteSQLRecord (Hive表=logs, 分区动态表达式) ↓ PrometheusReportingTask (监控写入延迟) ``` ---
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