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澳新银行同步推出苹果和安卓两大支付方式

澳新银行养老保险和投资主管经理Peter Mullin周五在声明表示,"澳新银行最近引进了苹果支付(Apple Pay)和安卓支付,由此我们看到,银行需要拥有各种科技的日子一去不返了。" Mullin表示,"我们相信,通过与专业供应商的合作,我们可以为我们的客户做得更好,这些专业供应商致力于技术投资和产品创新,可以提供世界级的产品。 澳新银行上周五通报了澳大利亚证券交易所,称正在探讨旗下在线共享投资策略的各种选项,澳新银行提出,其中包括可能出售旗下的股票交易平台。 Mullin的评论事出有因。ANZ几天前透露,本来已经与澳大利亚联邦银行、澳大利亚国家银行、西太平洋银行、本迪戈和阿德莱德银行联手向澳大利亚竞争和消费者委员会提出了集体与苹果谈判,要将他们的移动银行应用程序放在iPhone上,但最后退了出来。 Novantas 高级顾问Lance Blockley是一众银行的代言人,他周三表示,"申请人里本来有澳新银行。他们玩的是障眼法,今年早些时候与竞争对手联手申请,尔后从申请组里退出,决定独自与苹果洽谈。" 澳新银行和美国运通目前是唯一在澳洲提供苹果支付产品的银行。苹果支付是去年 11月推出的。 本月,澳新银行亦推出了谷歌的 Android 支付,是四大银行的第一家,其风头盖过了其他竞争对手银行。 澳新银行负责人Shayne Elliott在推出Android 支付时表示,澳新银行拥有一系列非接触式支付产品组合,其中包括澳新银行专有ANZ移动支付,这些将为澳新银行客户提供更多的选择,此为澳新银行的一个重要目标。 Elliott表示,"我们的客户真是充满了激情,他们想拥有银行品牌式的钱包,可以给他们安全感,这是他们所喜欢的,同时我们也有一些别的客户,他们对安全把握十足,而且对自己的安卓或苹果的移动设备喜爱有加。到最后是事关选择,所以我们必须支持所有这些平台,我们将继续这样做。我们专有钱包是成功的,有它的市场,将来持续会这样。" 尽管澳新银行在移动产品上增长迅速,但仍采取了改变旗下核心银行平台的不同办法。 澳新银行首席信息官Scott Collary表示,此举不是急匆匆地一头扎进新的核心银行平台里,该平台已经推出相当一段时间了,澳新银行认为该平台在短期内足够了。 他表示,"我们在了解各种技术堆栈和功能,找到一些可以自然吻合的东西,将来会用到它们,在相应的领域里进行CI/CD (连续整合连续交付)。而现在,这些核心系统上的功能并不会妨碍我们……核心上的实际发展不会减缓慢什么东西;它是一个相当灵活的环境。" Collary称,澳新银行只会在下列情况下才会考虑升级旗下的核心银行系统:到了不能做某些事的地步或不能适当地扩大规模;到了支持周期终点;或是系统会减缓开发新的功能。澳新银行力求成为更开放的银行,而采用开放科技就可以达到目的地。 "" 他还称,"我想令澳新银行从科技角度来看里面和外面看起来多少是一样的。所以要更加开放、更加标准化和更具互操作性,其反面是封闭和专有,什么都不可以拿出来给别人看。”Collary表示,澳新银行要成为更加开放的银行,这是必须的发展方向。 “我们会设计一些供外部使用的东西,设计一些给内部里使用的东西,也会设计一些给内部和外部使用的东西。”Collary说道。 原文发布时间为:2016-7-14 本文作者:孙博 本文来自云栖社区合作伙伴至顶网,了解相关信息可以关注至顶网

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数据同步写Oracle表耗时25分钟缩短到23秒——SeaTunnel性能优化

本文主要给大家介绍JDBC Source批处理任务动态切分优化,希望大家批评指正 JDBC Source 如果配置了table_path 和 partition_column,引擎会对数据进行动态切分,可以通过分析样本数据优化切分区间,规避数据倾斜问题。 目前发现任务即使配置了where_condition,动态切分算法仍然会把数据进行全表切分,在从大表中读取少量数据的场景下,任务切分阶段会耗费大量的时间,需要修改下面相关的流程进行优化。 下面所有出现SQL语句的地方均以MySQL为例子进行说明,具体不同的数据源有不同的子类方法overwrite实现。 数据切分主流程 数据动态切分的代码入口位于DynamicChunkSplitter类中的splitTableIntoChunks方法,流程图中标红的方框表示需要修改的部分,详细在下面的子流程中展开说明。 查询最大最小值 需要加上Source的where_condition配置的判断和拼接。 通用字段切分 查询数据总条数部分 (1)增加且where_condition配置为空才走"是"的分支 (2)修改"否"分支,增加where_condition的判断和对应查询语句的拼接,子查询和表查询的规则如下: 如果配置了Query则查询SQL为 SELECT COUNT(*) FROM (<子查询>) T 否则查询SQL为 SELECT COUNT(*) FROM <表名> 如果配置了where_condition则拼接到末尾 切分数据区间部分 详情见子流程 分页查询分片 查询下一个分片的结束边界nextChunkEnd 1.max查询部分 判断如果配置了where_condition则在limit那层查询添加条件拼接 2.min查询部分 判断如果配置了where_condition则添加条件拼接 样本查询分片 判断如果配置了where_condition则添加条件拼接 日期字段切分 复用了通用字段切分的1部分,只需修改一次即可。 分片使用流程 这里相关的流程不需要修改,这里分析是为了弄清楚分片是如何被使用的,以评估前面修改的必要性、正确性和风险。 数据被切分为分片后会被分发到Worker的SourceSeaTunnelTask中,最终在JdbcInputFormat类的open方法中被使用,主要流程如下 由上面流程可知,由分片生成的SQL在最后会判断拼接where_condition,如果在生成分片的阶段没有考虑where_condition,则生成的分片中可能有部分分片在追加上where_condition条件限制后查询不到数据,当这样的分片很多时,不但会影响分片切分的性能,也会影响数据读取的性能,因为过程中产生了大量的无效查询。 优化效果 优化之后本地测试从一个55G的MySQL表使用where_condition过滤读取多条数据的耗时从25分钟缩短到23秒。 提交的PR链接:https://github.com/apache/seatunnel/pull/8760 本文由 白鲸开源科技 提供发布支持!

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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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