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MaxCompute - ODPS重装上阵 第七弹 - Grouping Set, Cube and Rollup

MaxCompute(原ODPS)是阿里云自主研发的具有业界领先水平的分布式大数据处理平台, 尤其在集团内部得到广泛应用,支撑了多个BU的核心业务。 MaxCompute除了持续优化性能外,也致力于提升SQL语言的用户体验和表达能力,提高广大ODPS开发者的生产力。 MaxCompute基于ODPS2.0新一代的SQL引擎,显著提升了SQL语言编译过程的易用性与语言的表达能力。我们在此推出MaxCompute(ODPS2.0)重装上阵系列文章 第一弹 - 善用MaxCompute编译器的错误和警告 第二弹 - 新的基本数据类型与内建函数 第三弹 - 复杂类型 第四弹 - CTE,VALUES,SEMIJOIN 第五弹 - SELECT TRANSFORM 第六弹 - User Defined Type 第七弹 - Grouping Set, Cube and Rollup 第六弹向您介绍了User Defined Type,本篇将向您介绍MaxCompute对GROUPING SETS的支持。 场景 由于业务需求,需要经常对数据进行多维度的聚合分析,如既需要对a列做聚合也要对b列做聚合...

高可用架构常见场景

高可用架构常见场景 一、 前言: “高可用性”(High Availability)通常来描述一个系统经过专门的设计,从而减少停工时间,而保持其服务的高度可用性。所以当我们一说到高可用,我们满脑子都是以负载均衡为主心骨搭建的拓扑图,以他为中心,从单节点拓展为多节点,消灭单点故障。但随着我们业务架构越来越庞大复杂,那么要考虑的就不再只是服务器维度的高可用了。接下来,我来给大家介绍一下不同维度的“高可用”在架构上是如何实现的。 二、 通用高可用 很多人在搭建业务的时候喜欢用一台高性能服务器大家所以业务所需的系统。比如服务器上搭建Nginx、会员系统、订单系统、自建数据库等等。这类搭建的初衷大概有简单省事、预算不足、初期业务量小感觉够用等因素。这些困难业主要集中在业务上线初期,都是很现实的问题,不过随之带来的是更加现实的困难。性能瓶颈很快到来,后期调整架构会因越来越大的数据量和停服带来收益减少等等问题。所以业务初期搭建一个基础高可用框架,日后根据需要逐渐添加功能。 A、后期业务增加后我们再根据需要逐步扩容,例如数据库读写压力大了,我们用Redis、数据库读写分离等手段。这样扩容不用复杂的操作...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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