jira

来源：人人贷大前端技术中心 juejin.im/post/5d0b3f8c6fb9a07ec07fc5d0 Git是现在市面上最流行的版本控制工具，书写良好的commit message能大大提高代码维护的效率。 但是在日常开发中由于缺少对commit message的约束，导致填写内容随意、质量参差不齐，可读性低亦难以维护。 在项目中引入commit message规范已是迫在眉睫。 用什么规范？ Quick Start 1. 全局安装commitizen & cz-conventional-changelog 2. 项目内安装commitlint & husky 3. 添加相应配置 4. 使用 Commit message规范在rrd-fe落地使用情况 1. type 2. scope 3. body 4. break changes 5. affect issues 示例 扩展阅读 用什么规范？ 现在市面上比较流行的方案是 约定式提交规范 （ Conventional Commits ），它受到了 Angular提交准则 的启发，并在很大程度上以其为依据。 约定式提交规范 是一种基于提交消息的轻量级约定。 它提供了一组用于创建清晰的提交历史的简单规则；这使得编写基于规范的自动化工具变得更容易。这个约定与 SemVer 相吻合，在提交信息中描述新特性、bug 修复和破坏性变更。

思维导图( The Mind Map ) 又叫心智导图，是表达发散性思维的有效图形思维工具 ，它简单却又很有效，是一种实用性的思维工具。 一般会在需求获取的初期使用，便于产品经理与客户梳理思路。 思维导图工具非常多比较知名的有 MindManager 和 XMind。 个人推荐XMind更简洁美观一些。 国内也涌现出不少思维导图工具如 MindMaster、MindLine也是不错的。 统一建模语言 (Unified Modeling Language，UML) UML是面向对象设计的建模工具，独立于任何具体程序设计语言。 产品经理可以使用UML对系统流程进行建模。 UML系统开发中有三个主要的模型： 功能模型 ：从用户的角度展示系统的功能，包括用例图。 对象模型 ：采用对象，属性，操作，关联等概念展示系统的结构和基础，包括类别图、对象图。 动态模型 ：展现系统的内部行为。包括序列图，活动图，状态图。 绘制UML模型不必强求工具。如果简单一些的使用word就能画出来 专业的软件有 RationalRose 、MicrosoftVisio、 PowerDesigner等 ，按照自己的习惯使用即可。 RationalRose 。 是直接从UML发展而诞生的设计工具 ，它的出现就是为了对UML建模的支持。对象建模支持得很好，数据库建模较弱。 MicrosoftVisio

MariaDB 10.3支持update多表ORDER BY and LIMIT 1）update连表更新，limit语句 update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='hechunyang' limit 3; MySQL 8.0 直接报错 MariaDB 10.3 更新成功 --------------------------------------------------- 2）update连表更新，ORDER BY and LIMIT语句 update t1 join t2 on t1.id=t2.id set t1.name='HEchunyang' order by t1.id DESC limit 3; MySQL 8.0 直接报错 MariaDB 10.3 更新成功 参考： https://jira.mariadb.org/browse/MDEV-13911 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4342169/blog/4293987

文章目录 前言 HDFS NameNode端针对Rolling Upgrade的调整 HDFS DataNode端针对Rolling Upgrade的调整 引用 前言 我们知道HDFS Rolling Upgrade功能在几年前比较早的时间早已实现，但是我们往往只注意怎么去做HDFS Rolling Upgrade这个事情本身，但是对于HDFS如何实现Rolling Upgrade这个功能可能了解的会比较少。本文笔者来聊聊其中部分要点的设计实现，为了做到Rolling Upgrade的快速和安全性，社区在这块实现上还是花了一些功夫的。本文主要基于HDFS Rolling Upgrade社区JIRA HDFS-5535：Umbrella jira for improved HDFS rolling upgrades 来展开内容进行阐述。 HDFS NameNode端针对Rolling Upgrade的调整 HDFS针对Rolling Upgrade的实现，在NameNode和DataNode两边都进行了相关的调整实现。首先我们来看NameNode做了哪些模块的调整。 第一个，NameNode在pre-upgrade, upgrade in-progress, finalized, downgrade/rollback这些期间 元数据文件的一个状态处理

话说这天，我们团队开会讨论了一个问题，不，与其说“讨论”，不如说“争吵”更合适。 背景是这样的： 我们要开发一个 xxx 后台管理系统，这个系统业务复杂、功能又多，大家的争吵集中在“这个系统是否应该用前后端分离的方案”。 这次争吵的问题比较典型，于是我就写了这篇文章。为了大家好理解，把“xxx 后台管理系统”泛化一下，变成： 开发一个大型后台管理系统，应该用前后端分离的技术方案吗？ 先说一下，本文中的观点肯定有人不认同，再加上我对前端技术掌握有限，所以大家批判的看吧。 1. 先审题，冷静的分析一下 前后端分离的优点多多，这不需要多说，大家人人都清楚。 来，讨论之前，我们先一起好好审审题。 结合“ 开发一个大型后台管理系统 ”这个约束条件，冷静的分析一下： • 什么是后台管理系统：首先后台管理系统这个称呼，意味着这是一个 B 端系统 。可以小到部门级应用（客户投诉登记系统、办公设备台账系统），大一点可以是大集团级核心系统（500 强保险公司客服、呼叫中心），可以是 ERP、CRM、OA（SAP、用友、泛微协同），可以是一个 B2C 电商的商城后台、支付网关管理控制台，可以是 Saas 的管理后台（Salesforce、Teambition、Jira），可以大到阿里云控制台…… • 什么是大型：我理解大型系统是指功能模块多、交互复杂，而不是访问量、TPS、数据量大。所以 CMS、OA

在数字化协同的大背景下，过去一年 CODING 以老牌代码托管工具为基础，华丽转型为一站式 DevOps 研发管理工具。本次课程 《CODING 做敏捷这一年：理解一站式 DevOps 产品思想》 由 CODING 运营及项目协同产品总监 张路宇 进行分享，主要分析数字化协同的工具对于敏捷的作用，并现场互动讨论观众喜欢的工具、团队如何实践敏捷，做工具产品的挑战等等问题。 Part 1. 数字化协同在敏捷导入中的价值 大家可能会问这样一类问题： 工具在敏捷导入中扮演了什么角色？ 电子看板是否更具优势？ CODING 和 TAPD/JIRA 等等有什么区别？ ...... 这一切都反映了不管是选工具、选方法还是选理论，企业的根本关切在于他们能否提升效率。回顾传统的管理学研究，美国管理学家泰勒的经典著作《科学管理原理》被德鲁克誉为“20 世纪最伟大的发明”。这本书阐述了 20 世纪这段时间工业革命以及管理学、组织学上进步的根本原因在于分工，因为分工产生了流水线，因为流水线才有了工业化，因为工业化才有了以机器取代人力的工业革命。把福特推上机器时代奠基人地位，并创造了“福特之工业奇迹”的，就是泰勒科学管理原理在工业化流水线上的成功运用。 亚当·斯密的《国富论》时间出现的更早，这本书里举了一个例子，亚当·斯密发现工厂制造大头针需要完成很多的工序，抽铁丝、拉直、切截、削尖铁丝的一端

话说这天，我们团队开会讨论了一个问题，不，与其说“讨论”，不如说“争吵”更合适。 背景是这样的： 我们要开发一个 xxx 后台管理系统，这个系统业务复杂、功能又多，大家的争吵集中在“这个系统是否应该用前后端分离的方案”。 这次争吵的问题比较典型，于是我就写了这篇文章。为了大家好理解，把“xxx 后台管理系统”泛化一下，变成： 开发一个大型后台管理系统，应该用前后端分离的技术方案吗？ 先说一下，本文中的观点肯定有人不认同，再加上我对前端技术掌握有限，所以大家批判的看吧。 1. 先审题，冷静的分析一下 前后端分离的优点多多，这不需要多说，大家人人都清楚。 来，讨论之前，我们先一起好好审审题。 结合“ 开发一个大型后台管理系统 ”这个约束条件，冷静的分析一下： • 什么是后台管理系统：首先后台管理系统这个称呼，意味着这是一个 B 端系统 。可以小到部门级应用（客户投诉登记系统、办公设备台账系统），大一点可以是大集团级核心系统（500 强保险公司客服、呼叫中心），可以是 ERP、CRM、OA（SAP、用友、泛微协同），可以是一个 B2C 电商的商城后台、支付网关管理控制台，可以是 Saas 的管理后台（Salesforce、Teambition、Jira），可以大到阿里云控制台…… • 什么是大型：我理解大型系统是指功能模块多、交互复杂，而不是访问量、TPS、数据量大。所以 CMS、OA

Issue hive metadata有分区信息 partition=x, hdfs路径不存在分区目录partition=x时。执行一些hive sql就会报错： org.apache.hadoop.mapred.InvalidInputException: Input path does not exist: 见 issue: https://issues.apache.org/jira/browse/HIVE-13781 影响：Hive on Tez. Hive3 解决方案 在执行hive sql执行保证hdfs目录和hive metadata的一致性 回退hive on mr 执行msck repair table修复全表 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/3534184/blog/4321187