数据的爆炸性增长 对业务连续性带来了巨大的挑战 传统灾备方式资源利用率底、切换时间长、成本高 对此，基于云计算的多云多活技术正在逐步兴起 巨大的业务价值、超高的技术难度 让“多云多活”被称为“技术皇冠上的明珠” 本期，京东云资深混合多云多活专家将带来 京东内部秒级容灾切换实战分享 以及多行业跨云多活
在当今互联世界中，数据的传输和通信是不可或缺的。然而，你是否曾想过，在网络通信中隐藏着哪些神秘的秘密？本文将带你深入探索数据链路层、MAC地址和ARP协议的奥秘。数据链路层是网络通信中的关键一环，负责将数据包封装为帧并进行传输。而MAC地址作为设备的唯一标识符，扮演着识别节点的重要角色。而ARP协议则解决了从IP地址到MAC地址的映射问题，确保数据的准确传输。通过揭开这些网络通信的神秘面纱，你将更
没有正儿八经的设计过数据库表结构，这注定是个需要长期更新的一篇文章~ 朋友推荐了一个工具，设计表还挺好用的:EZDML，有兴趣也可以试试~ 先从登录所需要的表开始吧： 用户信息表：存储用户信息。 状态信息表：用于管理用户状态或者文章状态。（例如封禁，屏蔽，启用，禁用诸如此类的，目前的想法是这样的）
补充部分 《数据通信与网络》必背考点（黑书） 填空题 Part 1 1. 数据通信效率取决于 传递性、准确性、及时性、抖动性。2. 数据通信系统的组成 报文、发送方、接收方、传输介质、协议。3. 网络准则为 性能、可靠性、安全性。4. 协议三要素为 语义、语法、时序。5. 4层地址为 物理地址、逻辑
数据泵(impdb)导入Oracle数据库 一.sqlplus登录目标数据库，创建导入的目录路径 #该目录要在导入的数据库本机建立，如果是docker就在容器内部创建 create directory data_dir as '/home/oracle/prd_imp/prd_dump'; data
大家在日常后端开发过程，不可避免的会接触到需要用到配置多个数据源的场景，在这里，小编介绍一种简单方便的，只需要简单的配置和一个@DS注解就能实现动态数据源的方式，这种动态数据源底层原理是基于Mybatis-plus来实现的。
前言 我们的程序，在实际的网络部署时，一般比较复杂，会经过很多的网络设备，防火墙就是其中的一种。做开发的同事，一般对这块了解不多，也很可能被防火墙坑到。比如，应用一般需要访问数据库，为了避免频繁建立连接，一般是会提前建立一个连接池，每次来一个请求，就从连接池取一个连接来用，用完再归还到池子里。 连接
个人认为数据结构有点偏向理论知识点，从这些理论知识点，我们可以知道各种数据结构的特点，然后在特定的场景下使用对应的数据结构来存储。 基础的数据结构 从逻辑上来说基础的数据结构只有线性结构、非线性结构，也就是数组、链表。其他复杂一点的如队列、栈、树、图、hash table 都可以通过数组和链表的方式
数据录入在应用中是最常见也是最繁重的一项工作，而对于基础数据的维护更是要保证其准确性。比如需要录入身份证信息时，手工输入的效率低还容易出错；报销填发票时，要从一张一张的发票中找到金额、开票日期等一堆信息，一直重复着复杂的工作，类似的场景数不胜数。但现在，我们可以完全通过百度AI文字识别功能解决以上问
数据可视化大屏酷炫秘籍之前端开发者自己动手 数据可视化大屏的酷炫效果相信大家都已经见识到了经常是这样的： 或者是这样的 又或者是这样的 如此酷炫的大屏效果，要想完全复原首先离不开以下步骤： 设计师精确到像素的设计稿 有了图纸稿原型，那就需要动效了，没有动效的可视化大屏，等于没有灵魂，那么动效可能交给
数据可视化分析之新技能——魔数图 大家在使用数据可视化工具进行数据设计的时候，有没有遇到过这些设计场景：部门人员的履历细信息、工厂各个产线的生产状态和生产信息、公司各个部门的KPI信息……这些数据都有一个共同的特点：数据结构相同，但是内容各有不同；布局相同，但展示的样式相同。在传统场景中我们要实现这
 撇开一屏占四分之三屏幕的 AI 相关项目之外，本周剩下的热榜项目就是同数据有关的数据库项目，比如 CockroachDB
数据读取是第一步，只有成功加载数据之后，后续的操作才有可能。 pandas可以读取和导入各种数据格式的数据，如CSV，Excel，JSON，SQL，HTML等，不需要手动编写复杂的读取代码。 1. 各类数据源 pandas提供了导入各类常用文件格式数据的接口，这里介绍3种最常用的加载数据的接口。 1
网络的度分布p(k)表示了一个随机选择的节点拥有度k的概率。我们设度为k的节点数目Nk =#nodes with degree k，除以节点数量N则可得到归一化后的概率质量分布 p(k) = Nk/N。图的路径(path)指一个节点序列，使得序列中的每个节点都链接到序列中的下一个节点，一个路径可以通过经过同一条边多次而和它自身相交。
摘要：伴随云计算的迅猛发展，数据库也进入了云时代。云数据库不断涌现，产品越来越成熟和智能，作为数据库管理员的DBA将面临哪些机遇和挑战？又应该具备什么能力，才能应对未来的不确定性？ 本文分享自华为云社区《云数据库时代，DBA将走向何方？》，作者： GaussDB 数据库。 伴随云计算的迅猛发展，数据
摘要：GaussDB（for Influx）是一款基于计算存储分离架构，完全兼容 InfluxDB 生态的云原生时序数据库。 本文分享自华为云社区《云数据库 GaussDB(for Influx) 解密第十一期：让智能电网中时序数据处理更高效》，作者：华为云数据库 GaussDB（for Influ
摘要：用户使用Mogdb 2.0.1版本进行业务上线测试，发现在插入数据时，应用日志中提示primary key冲突，用户自查业务SQL没有问题，接到通知后，招手处理故障。 本文分享自华为云社区《使用MTK迁移Mysql源库后主键自增列导致数据无法插入问题》，作者：Gauss松鼠会。 故障背景 用户
摘要：数据智能是一个跨学科的研究领域，它结合大规模数据处理、数据挖掘、机器学习、可视化等技术，为基于数据制定决策或执行任务提供有效智能支持。面对数据智能蓝海，开发者该如何发力呢？赛道参与者该如何走向成功呢？ 本文分享自华为云社区《让数据应用更智能！华为云助力开发者重庆誉存打造数字金融综合解决方案》，
摘要：随着企业数据空间在内部的成功实践，2022年，华为正式推出云服务产品——华为云交换数据空间EDS（Exchange Data Space），秉持“你的数据你做主”的宗旨，以保护企业数据主权为基础，促进企业数据高效流通，实现数据价值最大化。 本文分享自华为云社区《数据交换不失控——华为云EDS，
摘要：本文主要介绍如何进行用户的各种依赖识别与清理，并简单介绍下推荐的权限管理方式。 本文分享自华为云社区《GaussDB(DWS) 用户删除不掉时候总是报错，依赖如何处理干净？》，作者：Malick 。 数据库的使用中，有时会遇到某些用户离职，或者角色变更时，要对其账号进行销户，权限进行回收等操作
