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RSS订阅原创 使用C#实现从Hive的CREATE TABLE语句中提取分区字段名和数据类型
代码说明：正则表达式优化：核心解析逻辑：性能优化：关键方法：该实现能够正确处理以下复杂场景：
2025-04-03 21:49:27
73
原创 C#实现HiveQL建表语句中特殊数据类型的包裹
用C#实现搜索字符串中用’(‘和’)‘包裹的最外层的里面里面的字符串，将里面的记录按一个或多个空格、换行或tab，或者是它的在一起的组合作为分隔，分隔出多个字符串组，如果组中有字符串中同时包含’<‘和’>’，则在原始的字符串中该字符串的位置的前后插入字符`，最后返回修改过后的字符串，优化这个字符串处理算法，并给出所有的测试用例。
2025-04-02 19:04:32
229
原创 判断一个字符串中排除空格和换行以外字符运行不同的逻辑
写一个C#字符串解析程序代码，逻辑是从前到后一个一个读取字符，遇到匹配空格、Tab和换行符就继续读取下一个字符，遇到大写或小写的字符a，运行方法a()，遇到大写或小写的字符b，运行方法b()，遇到大写或小写的字符c，运行方法c()，否则运行方法d()。
2025-04-01 21:28:12
214
原创 Apache Hive和Snowflake的`CREATE VIEW`语法和功能特性整理的对比表
语句的程序，现在需要一个根据功能的相似性对应的Apache HiveQL和Snowflake SQL的。、列注释、视图注释、跨数据库、表属性）的复杂视图，统计202年销量前十的商品。：创建一个动态过滤最近7天订单的视图，实际分区剪裁依赖基表分区策略。，但Hive通常不支持视图更新操作，此子句可能被忽略。通过组合上述语法元素，可以灵活创建符合业务需求的视图。：创建一个视图，展示客户及其已完成订单的信息。创建新视图，筛选消费额超过10,000的客户。的常见用法，并标注了它们的相似性和差异性。
2025-03-31 22:56:19
1025
原创 Apache Hive中数据类型转换为对应Snowflake中数据类型的方法
为了写一个Apache Hive中数据类型转换为对应Snowflake中数据类型的程序，现在需要一个根据功能的一致性对应的Apache Hive和Snowflake的数据类型的表，请阅读以下Hive的数据类型和Snowflake的数据类型的链接，然后写出这张映射表，如果Snowflake中没有对应的Hive数据类型，则设置为string类型。Hive的数据类型：Snowflake的数据类型：根据Hive和Snowflake的官方文档分析，以下是数据类型映射表。
2025-03-31 17:45:04
628
原创 Apache Hive和Snowflake的`CREATE TABLE`语法和功能特性整理的对比表
写一个Apache Hive中语句转换为对应Snowflake中语句的程序，现在需要一个根据功能的相似性对应的Apache HiveQL和Snowflake SQL的语句的表。以下是Apache Hive中。
2025-03-31 12:52:08
887
原创 Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件并压缩
Python将MySQL数据库中所有表的数据都导出为CSV文件到一个目录，并压缩为zip文件到另一个目录下，然后解压缩这个目录中的所有zip文件到第三个目录下。不使用Pandas库，需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况，通过多线程和异步操作来提高程序性能，程序需要异常处理和输出，输出出错时的错误信息，每次每个查询导出数据的运行状态和表数据行数以及运行时间戳，导出时间，输出每个文件记录数量的日志。该脚本已在考虑大数据量、异常处理和性能优化的基础上进行了全面设计，能够处理大多数常见场景。
2025-03-25 06:29:19
711
原创 Python实现MySQL数据库对象的血缘分析
Python控制台的程序，实现遍历MySQL中所有的SQL对象（表、视图、用户定义函数、存储过程和触发器等），并取得它们之间之前的依赖性关系，并列出三张表，第一张表的第一列是所有的SQL对象名称，第二列是它的数据的生成路径，路径中的相邻SQL对象之间用“->”隔开，如果有多条路径，就存储多条记录，第二张表是根据依赖性生成所有表的列表，依懒性从上到下依次递增，第三张表是根据依赖性生成所有第二张表中表数据的存储过程列表，依懒性从上到下依次递增，存储在Excel文件中。
2025-03-24 20:07:39
1068
原创 Java Spring Cloud应用全栈性能优化指南
本文将全面介绍针对Java Spring Cloud应用的全栈性能优化方案，涵盖应用层、系统层和JVM层，旨在显著提升应用的吞吐量，降低延迟，增强系统的稳定性和响应能力。通过 ss -s 统计连接状态，使用 nstat -z | grep -i ‘TcpExtTCPSlowStartRetrans’ 检测TCP重传，优化网络性能。利用JVM监控工具（如JVisualVM、JConsole、Prometheus + JMX），监控内存使用、GC次数和响应时间，及时调整JVM参数。（一）内核参数优化（通用）
2025-03-24 06:53:41
1007
原创 Spring Boot网站性能优化全解析
另外，Arch Linux下启用 noatime 和 nodiratime 选项减少磁盘访问，CentOS Linux下配置防火墙规则减少不必要连接和过滤，禁用不必要服务减少资源消耗。此外，还需设置合理JVM堆内存大小，配置GC日志分析垃圾回收情况，使用JVM工具监控性能，调整垃圾回收相关参数，开启JVM压缩指针减少堆内存占用，根据并发情况调整JVM线程池大小。配置持久化 /etc/sysctl.d/99-tuning.conf /etc/sysctl.conf。一、Spring Boot应用层优化。
2025-03-23 19:55:01
721
原创 Linux下ASP.NET Core 6.0性能优化全攻略：从代码到系统配置
以下优化方案需根据实际硬件配置和业务场景调整参数，建议通过持续性能分析（如使用JetBrains dotTrace）进行精准优化，以确保ASP.NET Core 6.0应用在高并发场景下保持良好的响应能力和稳定性。例如，在处理大量数组操作时，使用 ArrayPool 来获取和归还数组，避免频繁的内存分配与回收。例如，在拼接大量字符串时，使用 StringBuilder 来构建字符串，减少内存分配。对于短生命周期和小对象，优先使用值类型（struct），避免使用引用类型（class），以减少垃圾回收压力。
2025-03-23 17:36:32
936
原创 基于AWS Endpoint Security（EPS）的混合云统一安全管理
建议定期执行安全基线扫描（推荐每周全量扫描+每日增量扫描），并通过Security Hub生成统一的安全报告。设计AWS云架构方案实现基于AWS Endpoint Security(EPS)的混合环境统一管理，对于使用Site-to-Site VPN或Direct Connect的混合云架构，EPS可同时覆盖本地服务器与云上资源，提供一致的安全策略管理，避免因环境异构导致的安全盲区，以及具体实现的详细步骤和关键代码。
2025-03-22 20:05:05
530
原创 稳定运行的以ElasticSearch数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
在使用作为数据源和目标的 ETL（Extract, Transform, Load）过程中，性能逐渐变差的原因可能有很多，比如查询效率下降、集群负载过高、资源配置不合理等。性能的提升通常需要从多个方面入手，尤其是在处理大量数据时。通过合理的硬件配置、索引优化、查询优化以及批量处理等手段，可以大大提高基于 Elasticsearch 的 ETL 性能。此外，定期的监控与分析也是确保长时间稳定运行的关键。
2025-03-22 16:24:31
988
原创 稳定运行的以Oracle NoSQL数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
提高基于Oracle NoSQL数据库的ETL（提取、转换、加载）性能时，主要从多个角度进行优化。提高基于Oracle NoSQL数据库的ETL性能需要综合考虑多个方面，关键是减少不必要的I/O操作、优化数据转换和加载过程、合理配置Oracle NoSQL数据库及ETL工具的并行化处理能力。通过持续的监控与调优，可以确保ETL流程在稳定运行的基础上进一步提升性能。
2025-03-22 16:13:23
994
1
原创 基于AWS Endpoint Security的合规性保障
设计AWS云架构方案实现基于AWS Endpoint Security(EPS)的合规性保障，使用EPS持续收集终端设备的安全状态数据（如补丁版本、密码策略），并通过CloudWatch生成合规性报告。企业可利用这些数据满足GDPR、HIPAA等法规对终端设备的安全审计要求，以及具体实现的详细步骤和关键代码。该方案通过自动化收集终端安全数据，实时监控合规状态，并生成审计报告，满足GDPR/HIPAA要求。关键点包括SSM与CloudWatch的集成、自定义脚本的数据采集，以及Lambda的自动化处理。
2025-03-22 16:11:22
889
原创 稳定运行的以Neo4j图数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
当Neo4j图数据库作为ETL过程中的数据源和目标时，ETL性能下降可能是由于多个因素引起的。
2025-03-22 16:05:51
738
原创 AWS中通过Endpoint Security（如Amazon GuardDuty）与安全组、网络ACL联动实现协同防御
设计AWS云架构方案实现基于AWS Endpoint Security(EPS)与AWS服务深度集成，结合AWS CLI或管理控制台，EPS与VPC安全组、网络ACL联动，实现网络层与终端层的协同防御。例如，当EPS检测到某实例被入侵时，可通过API自动调整安全组规则，限制其出站流量，以及具体实现的详细步骤和关键代码。通过此方案，可实现终端层与网络层的实时联动防御，提升AWS环境的安全性。
2025-03-22 11:31:46
714
原创 基于AWS Endpoint Security(EPS)的全天候威胁检测与响应闭环管理
设计AWS云架构方案实现基于AWS Endpoint Security(EPS)的全天候威胁检测与响应，使用EPS通过代理实时监控终端进程、网络连接等行为，例如检测异常登录尝试或恶意软件活动。一旦发现威胁，系统会自动生成安全事件工单并触发响应流程，如隔离受感染实例或阻断可疑IP，实现从检测到处置的闭环管理，以及具体实现的详细步骤和关键代码。可以设计方案通过AWS原生服务实现安全威胁的实时检测、自动响应和闭环管理，结合事件驱动架构确保快速处置，同时保持架构的可扩展性和安全性。
2025-03-22 10:13:37
532
原创 基于AWS Endpoint Security（EPS）的自动化安全基线部署
设计AWS云架构方案实现基于AWS Endpoint Security(EPS)的自动化安全基线部署，AMS Advanced（AWS托管服务）环境会为所有新部署的资源自动安装EPS监控客户端，无需人工干预即可建立统一的安全基线。这种自动化机制特别适用于动态扩缩的云环境，确保新启动的EC2实例、容器等终端设备从初始状态即受保护，以及具体实现的详细步骤和关键代码。建议配合AWS Config和Security Hub进行持续监控，形成完整的安全态势管理闭环。
2025-03-22 09:19:38
551
原创 基于Azure Delta Lake和Databricks的安全数据共享（Delta Sharing）
设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks的安全数据共享（Delta Sharing），实现安全分发数据，生成只读共享链接（Bearer Token），第三方可直接查询 Azure 数据（无需复制），以及跨公司数据协作（如供应商获取脱敏后的销售数据），以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。接收方通过标准PySpark接口访问，降低协作门槛。
2025-03-22 08:48:31
943
原创 基于Azure云平台整合Delta Lake、Databricks和Azure Machine Learning的MLOps架构
设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks的机器学习工程（MLOps），提供可靠数据集使得训练数据版本化，确保模型复现性，并集成 Azure Machine Learning，以便通过 Delta Sharing 共享数据集，支持多人协作。
2025-03-22 07:55:16
1021
原创 基于Azure Delta Lake与Databricks的医疗数据变更管理
设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks，在医疗场景下记录所有数据变更，满足合规性要求（如 GDPR），并具备回滚能力，能快速恢复误删数据（如 RESTORE TABLE table VERSION AS OF 10 ），以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。该方案通过Delta Lake的原子性事务、CDF和Time Travel，结合Databricks的分布式计算能力，实现医疗数据的全生命周期管理。
2025-03-21 22:50:44
1082
原创 Azure Delta Lake、Databricks和Event Hubs实现实时欺诈检测
设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks，结合 Azure Event Hubs/Kafka 摄入实时数据，通过 Delta Lake 实现 Exactly-Once 语义，实时欺诈检测（流数据写入 Delta Lake，批处理模型实时更新），以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。完整实现代码需要根据具体数据格式和业务规则进行调整，建议通过Databricks Repos进行CI/CD管理。
2025-03-21 21:53:38
981
原创 基于Azure云平台构建实时数据仓库
设计Azure云架构方案实现Azure Delta Lake和Azure Databricks，结合电商网站的流数据，构建实时数据仓库，支持 T+0 报表（如电商订单分析），具以及具体实现的详细步骤和关键PySpark代码。
2025-03-21 21:34:38
976
原创 Azure云平台数据库迁移方案全解析
明确迁移类型，如本地数据库迁移至Azure云（如Azure SQL Database、Cosmos DB、MySQL/PostgreSQL托管服务）；使用Azure Database Migration Service (DMS) ，创建DMS实例并配置源（本地SQL Server）与目标（Azure SQL），先进行全量迁移实现初始数据同步，再进行增量同步持续捕获源库变更（需启用CDC或事务日志备份），最后切换应用连接至目标数据库，完成迁移，支持TB级数据，停机时间仅分钟级。
2025-03-21 21:16:47
584
原创 稳定运行的以Microsoft Azure Cosmos DB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
在以数据库为数据源和目标的 ETL (提取、转换、加载) 过程中，性能变差时，可能有多种原因。提高以为数据源和目标的 ETL 性能，通常涉及数据库配置、查询优化、并发执行、数据传输优化和使用 Cosmos DB 特性等多个方面。
2025-03-21 20:29:39
806
原创 优化Apache Spark性能之JVM参数配置指南
关键参数为 -Xms （初始堆）和 -Xmx （最大堆）。同时，也可通过 spark.executor.memory 和 spark.driver.memory 来调整内存大小，如 --conf spark.executor.memory=8g --conf spark.driver.memory=8g。使用Kryo序列化，以减少内存占用，配置为 --conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer。
2025-03-19 22:46:24
902
原创 稳定运行的以Microsoft Azure SQL database数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
在以为数据源和目标的 ETL（Extract, Transform, Load）过程中，性能问题可能会随着数据量的增加、查询复杂度的提升或系统负载的加重而逐渐变差。提高以 Microsoft Azure SQL Database 为数据源和目标的 ETL 性能需要综合考虑数据库查询优化、数据加载策略、并行处理、资源管理等方面。通过合适的索引、查询优化、批量处理、增量加载和数据库资源配置，可以显著提升 ETL 流程的性能。定期监控性能并根据负载情况进行调整，也是确保系统稳定运行的关键。
2025-03-19 13:04:28
1081
原创 GraphCube、Spark和深度学习技术赋能快消行业关键运营环节
在快消品（FMCG）行业，需求计划（Demand Planning）、库存管理（Inventory Management）和需求供应管理（Demand Supply Management）是影响企业整体效率和利润水平的关键运营环节。GraphCube图多维数据集技术、Spark大数据分析处理技术和深度学习技术的结合，为这些环节提供了智能化、动态化和实时化的解决方案，显著提升业务运营效率和企业利润。打造弹性供应链，快速应对市场波动，提升客户满意度；一、技术在各环节的具体应用。三、整合价值与实施路径。
2025-03-18 19:18:49
990
原创 Arch Linux高性能数据处理优化指南
Arch Linux是一款高度自定义的发行版，为高性能数据处理任务提供了广阔的优化空间。通过从内核、文件系统、内存管理、CPU调度到网络、编译等多个层面进行系统性优化，可显著提升其在科学计算、实时分析等场景下的数据处理性能。
2025-03-18 06:43:25
1292
原创 CentOS高性能数据处理优化指南
针对SSD或NVMe，调整I/O调度算法，如 echo noop > /sys/block/sda/queue/scheduler （SSD建议使用noop或deadline），并修改 /etc/rc.local 永久生效。同时，优化TCP堆栈，增加TCP缓冲区大小；使用更高带宽网络接口减少延迟。通过 top 、 htop 、 iotop 等工具实时监控系统资源使用情况，使用 perf 、 strace 、 oprofile 等工具进行性能分析，使用 tune2fs 、 sysctl 等工具进行调优。
2025-03-17 23:05:07
766
原创 Linux下用Bash Shell脚本和mysql命令行程序实现带多组参数和标签的MySQL数据库批量数据导出程序
Bash Shell脚本需要异常处理，输出带时间戳和每个运行批次和每个导出文件作业运行状态的日志文件，每天单独一个带日期的和.log扩展名日志文件，放在logs子目录中，参数全部设置在json配置文件中。
2025-03-17 19:03:10
406
原创 Powershell和bcp工具实现带多组参数和标签的SQL Server数据库批量数据导出程序
设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的Powershell代码程序和bcp工具，实现根据不同的输入参数，自动批量地将SQL Server数据库的数据导出为CSV文件到指定目录上，标签和多个参数（以“_”分割）为组成导出数据文件名，文件已经存在则覆盖原始文件。Powershell程序需要异常处理，输出带时间戳和每个运行批次和每个导出文件作业运行状态的日志文件，每天单独一个带日期的和.log扩展名日志文件，放在logs子目录中，参数全部设置在json配置文件中。
2025-03-17 12:38:27
638
原创 稳定运行的以MongoDB数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
在使用 MongoDB 作为数据源和目标的 ETL（提取、转换、加载）过程中，如果性能变差，可能是由于多种原因导致的。为了提高性能，可以按照以下方法和步骤进行排查和优化：提高 MongoDB ETL 性能需要从多个方面入手，包括优化数据模型、改进 ETL 过程、调整 MongoDB 配置、提高硬件性能、监控性能瓶颈等。通过综合考虑和优化这些因素，可以显著提升 ETL 的处理速度和稳定性。
2025-03-17 12:34:14
1600
原创 软件架构设计、详细设计和开发编码的过程中提高性能的技巧和方法
在软件的全生命周期中，性能优化是至关重要的环节，它贯穿了从架构设计到开发编码，再到性能测试与监控的全过程。通过结合架构扩展性设计、算法优化、并发控制和持续监控，能够系统性地提升软件性能。在实际项目中，需要依据具体场景选择性价比最高的策略，例如秒杀系统侧重缓存和限流，大数据平台则着重优化磁盘IO和计算并行度。下面从不同阶段详细阐述关键技巧和方法，并结合实际场景进行举例说明。一、架构设计阶段的性能优化。二、详细设计阶段的性能优化。三、开发编码阶段的性能优化。
2025-03-16 16:19:11
869
原创 稳定运行的以PostgreSQL数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
在使用PostgreSQL作为数据源和目标的ETL（Extract, Transform, Load）过程中，当ETL性能变差时，可以通过一系列方法来诊断问题并提高性能。提高PostgreSQL数据库ETL性能的核心思想是从数据库配置、查询优化、硬件资源、并行处理等多个方面入手。通过上述方法逐步优化，可以大幅提升ETL过程的效率。
2025-03-16 08:01:00
1169
原创 稳定运行的以Oracle数据库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
要提高以为数据源和目标的ETL性能，需要综合考虑数据库性能优化、ETL工具配置、查询优化、并行处理和资源管理等多个方面。优化过程中要根据具体的ETL场景和工具来选择适合的方案，同时建议进行逐步调优，测试不同方案的效果，找到最佳平衡点。当以为数据源和目标的性能变差时，通常是由多个因素引起的。
2025-03-15 21:48:57
851
原创 使用Java 8对比Oracle SQL查询结果和CSV文件内容的差异
需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况，通过多线程和异步操作来提高程序性能，程序需要异常处理和输出，输出出错时的错误信息，每次每个查询导出数据的运行状态和表数据行数以及运行时间戳，导出时间，输出每个文件记录数量的日志。此方案通过流式处理和异步写入有效处理大数据量场景，确保高效性和可靠性。
2025-03-15 17:35:44
304
Spark技术参考手册
2022-07-08
GCC技术参考手册.docx
2021-12-06
机器学习技术参考手册.docx
2021-12-01
MFC技术参考手册.docx
2021-10-15
Redis技术参考手册.docx
2021-09-14
Linux Shell使用手册.docx
2021-09-08
Docker使用手册.docx
2021-09-02
SQL Server数据库技术手册.docx
2021-08-20
Oracle数据库参考手册.docx
2021-08-19
Pandas技术参考手册.docx
2021-08-09
MySQL技术参考手册.docx
2021-08-06
Flink技术参考手册.docx
2021-07-23
Kafka技术参考手册.docx
2021-07-20
Zookeeper 技术参考手册.docx
2021-07-20
HBase技术参考手册.docx
2021-06-22
MySQL、Teradata和PySpark代码互转表和数据转换代码.docx
2021-05-22
PySpark数据处理技术大全
2025-01-08
Tableau报表开发手册
2024-11-29
Salesforce SOQL和SOSL参考手册
2024-05-25
PyTorch技术参考手册
2023-08-01
Node.js技术参考手册
2023-07-13
Apache Airflow技术参考手册
2022-11-22
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