vertical-align eventually

Комментарии

Отправить комментарий

Популярные сообщения из этого блога

kafka конспект однако

------------------------ part 1 ---------------------  schema evolution 1: avro - в сообщении содержится схема данных. предоставляет API для сериализации данных соответственно схеме и десериализации по схеме. exactly once processing: тут проблема в том что нет контроля над тем какой partition будет назначен. есть две стратегии: range: round robin: rebalance listener: случай когда consumer group coordinator запустил rebalance и consumer, обработавший часть сообщений хочет commit offset. чтобы это сделать надо знать: how to commit a particular offset? how to know that a rebalance is triggered? ConsumerRebalanceListener onPartitionsRevoked - будет вызван перед переключением partition. onPartitionsAssigned - будет вызвано после назначения partition и перед передачей сообщений. offset management: current offset: kafka broker у себя хранит указатель на на отправленные сообщения клонкретному consumer. maintain offset from which send next banch of ...
Далее...

debian, ubuntu 13.10 xrdp

variant 1: http://scarygliders.net/x11rdp-o-matic-central-downloads-page/ to remove use: dpkg -r xrdp variant 2: install xrdp: sudo apt-get install xrdp customize port(3389) http://manpages.ubuntu.com/manpages/hardy/man5/xrdp.ini.5.html#contenttoc0 /etc/xrdp/xrdp.ini install desctop environment: if need customize keyboard layout go http://c-nergy.be/blog/?p=4448 sudo add-apt-repository ppa:xubuntu-dev/xfce-4.10 sudo apt-get update sudo apt-get install xfce4 echo xfce4-session >~/.xsession sudo service xrdp restart
Далее...

sql optimizations

Изображение
B-tree is a self-balancing tree that maintains sorted data and allows operation in logarithmic time. B-trees can handle range queries on sorted data (<, ≤, >, ≥, between, in, is null, is not null) B-tree index can also be used for queries that involve pattern matching operator LIKE or ~ if the pattern is a constant and the anchor is at the beginning of the pattern. For example, you can try matching queries column_name LIKE ‘Apple%’ or column_name ~ ‘^Apple’ But, querying ‘%macbook%’ or ‘%pro’ will not be efficient. For such queries, the query planner will resort to full-text sequential search which is not optimized. Enter, GIN indexes. GIN stands for Generalized Inverted Indexes. We can create a GIN index to speed up text searches: CREATE INDEX index_name ON table USING GIN (to_tsvector(‘english’, column_name)); The query above specifies that the English configuration can be used to parse and normalize the strings. And for the part of searching, a simple query to print the tit...
Далее...