Apache Atlas

Echarts 全国乡镇级界线，行政界线 json数据 如果觉得echarts的地图不够精细或者想要县级的geoJson，可以去这个网站获取 http://datav.aliyun.com/tools/atlas/ 在地图上选择需要的地区后，有三种方式获取geoJson： ①可以在浏览器输入这个地址 ②选择要的区县或省市 ③点击按钮下载 上面最细可以获取到县级的geoJson，如果想要乡镇级别的数据，可以下载县级地图自己绘制生成。 制作乡镇geojson网址：http://geojson.io 如上图，在右侧粘贴之前得到的区县geoJson会自动加载区县地图，然后自己画线可以画出乡镇级地图（也就是乡镇之间的分割线），右侧会自动把画的线编译成geoJson的格式。 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4394698/blog/4303054

一、HBase的数据变化的流程图如下： 在下面的图片展示了HBase的数据变化之后在Atlas里面的流程： 二、在整个过程中每一个小流程分析 使用 java 编写的代码需要运行。首先会被编程成字节码文件，然后把字节码加载到内存中才可以运行。Atlas的hook也一样，想要运行首先肯定需要被加载到内存。把 .Class 文件加载到内存需要对应的内加载器。下面是加载Atlas的HBaseAtlasHook的类，如下所示： /** * 在这个类中实现对HBaseAtlasHook这个类的加载 */ public class HBaseAtlasCoprocessor implements MasterCoprocessor , MasterObserver , RegionObserver , RegionServerObserver { // 在构造生成HBaseAtlasCoprocessor的时候，加载HBaseAtlasHook public HBaseAtlasCoprocessor ( ) { if ( LOG . isDebugEnabled ( ) ) { LOG . debug ( "==> HBaseAtlasCoprocessor.HBaseAtlasCoprocessor()" ) ; } //

htt ps ://assetstore.unity.com/packages/tools/gui/ngui-next-gen-ui-2413 NGUI is a very powerful UI system and event notification framework. Features - Editor integration, WYSIWYG - Localization, data binding, delegates, events - Supports all platforms - Make UIs that take 1 draw call - Comes with full C# source code - Extensively optimized - Dedicated support 2018.3.0 - NEW: As the name suggests, support for Unity 2018.3 and its new prefab workflow. Still supports previous versions, including Unity 5.6. - NEW: NGUI's atlases and fonts are now saved as ScriptableObjects instead of prefabs. To

数据库的数据量达到一定程度之后，为避免带来系统性能上的瓶颈，需要进行数据的处理，采用的手段是分区、分片、分库、分表。 1)分库 业务拆分 - 如顾客，商品，订单各自分独立的库 主备 - 主机做读写，备机只做数据备份 主从(读写分离) - 主机写，从机读 主主 - 任意一台机做写，互相复制 集群 - 一主多备、一主多从、多主多从，主机写，所有机都可以读 1)分片(类似分库) 分片是把数据库横向扩展（Scale Out）到多个物理节点上的一种有效的方式，其主要目的是为突破单节点数据库服务器的 I/O 能力限制，解决数据库扩展性问题。 Shard这个词的意思是“碎片”。 如果将一个数据库当作一块大玻璃，将这块玻璃打碎，那么每一小块都称为数据库的碎片（DatabaseShard）。 将整个数据库打碎的过程就叫做分片，可以翻译为分片。 形式上，分片可以简单定义为将大数据库分布到多个物理节点上的一个分区方案。每一个分区包含数据库的某一部分，称为一个片，分区方式可以是任意的，并不局限于传统的水平分区和垂直分区。 一个分片可以包含多个表的内容甚至可以包含多个数据库实例中的内容。每个分片被放置在一个数据库服务器上。 一个数据库服务器可以处理一个或多个分片的数据。 系统中需要有服务器进行查询路由转发，负责将查询转发到包含该查询所访问数据的分片或分片集合节点上去执行。 2)分表

具体参考： 　　 https://www.cnblogs.com/gomysql/p/3720123.html 原文如下： 在工作中，我们用于捕捉性能问题最常用的就是打开慢查询，定位执行效率差的SQL，那么当我们定位到一个SQL以后还不算完事，我们还需要知道该SQL的执行计划，比如是全表扫描，还是索引扫描，这些都需要通过EXPLAIN去完成。EXPLAIN命令是查看优化器如何决定执行查询的主要方法。可以帮助我们深入了解MySQL的基于开销的优化器，还可以获得很多可能被优化器考虑到的访问策略的细节，以及当运行SQL语句时哪种策略预计会被优化器采用。需要注意的是，生成的QEP并不确定，它可能会根据很多因素发生改变。MySQL不会将一个QEP和某个给定查询绑定，QEP将由SQL语句每次执行时的实际情况确定，即便使用存储过程也是如此。尽管在存储过程中SQL语句都是预先解析过的，但QEP仍然会在每次调用存储过程的时候才被确定。 通过执行计划可以知道什么？ (root@yayun-mysql-server) [test]>explain select d1.age, t2.id from (select age,name from t1 where id in (1,2))d1, t2 where d1.age=t2.age group by d1.age, t2.id order by t2

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一 、Durid介绍 Apache Druid是一个高性能的实时分析数据库。它是为快速查询和摄取的工作流而设计的。Druid的优势在于即时数据可见性，即时查询，运营分析和处理高并发方面。 Druid不是关系数据库，需要的是数据源，而不是表。与关系数据库相同的是，这些是表示为列的数据的逻辑分组。与关系数据库不同的是没有连接的概念。因此，Netflix需要确保每个数据源中都包含Netflix要过滤或分组依据的任何列。数据源中主要有三类列-时间，维度和指标。 Druid的一切都取决于时间。每个数据源都有一个timestamp列，它是主要的分区机制。维度是可用于过滤，查询或分组依据的值。指标是可以汇总的值。 通过消除执行联接的能力，并假设数据由时间戳作为键，Druid可以对存储，分配和查询数据的方式进行一些优化，从而使Netflix能够将数据源扩展到数万亿行，并且仍然可以实现查询响应时间在十毫秒内。 为了达到这种级别的可伸缩性，Druid将存储的数据分为多个时间块。时间块的持续时间是可配置的。可以根据您的数据和用例选择适当的持续时间。 二 Netfilx遇到的问题 Netflix使用来自回放设备的实时日志作为事件源，Netflix可以得出测量值，以了解和量化用户设备如何无缝地处理浏览和回放。 一旦有了这些度量，就将它们输入数据库。每项措施均标有关于所用设备种类的匿名详细信息，例如

1、what 什么是读写分离？ 读写分离，基本的原理是让主数据库处理事务性增、改、删操作（INSERT、UPDATE、DELETE），而从数据库处理SELECT查询操作。数据库复制被用来把事务性操作导致的变更同步到集群中的从数据库。 2、why 为什么要读写分离呢？ 因为数据库的“写”（写10000条数据到oracle可能要3分钟）操作是比较耗时的。 但是数据库的“读”（从oracle读10000条数据可能只要5秒钟）。 所以读写分离，解决的是，数据库的写入，影响了查询的效率。 3、when 什么时候要读写分离？ 数据库不一定要读写分离，如果程序使用数据库较多时，而更新少，查询多的情况下会考虑使用，利用数据库主从同步 。可以减少数据库压力，提高性能。当然，数据库也有其它优化方案。memcache 或是 表折分，或是搜索引擎。都是解决方法。 4、主从复制与读写分离 在实际的生产环境中，对数据库的读和写都在同一个数据库服务器中，是不能满足实际需求的。无论是在安全性、高可用性还是高并发等各个方面都是完全不能满足实际需求的。因此，通过主从复制的方式来同步数据，再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力。有点类似于前面我们学习过的rsync，但是不同的是rsync是对磁盘文件做备份，而mysql主从复制是对数据库中的数据、语句做备份。 4.1、 mysq支持的复制类型 1） 基于语句的复制

01 课程介绍 02 数据库管理系统介绍 03 MySQL安装方式介绍及源码安装 04 MySQL安装后的基本配置 05 MySQL体系结构-服务器、客户端模型 06 MySQL体系结构-实例、连接层、SQL层详解 07 MySQL体系解耦股-存储引擎层、逻辑结构、物理存储结构介绍 08 MySQL基本管理-MySQL连接命令基本使用 09 MySQL数据库启动和关闭 10 MySQL配置文件的介绍及使用 11 MySQL多实例配置 12 MySQL用户管理-用户权限定义 13 用户创建和删除 14 用户授权 15 MySQL接口命令介绍 16 SQL-DDL-库定义 17 SQL-DDL-表定义 18 SQL-DML-数据增删改 19 SQL-DQL-Where条件查询 20 SQL-DQL-order by limit排序与限制 21 SQL-DQL-表连接查询简单介绍 22 SQL-SQL-group by union 23 MySQL开发规范-字符集介绍 24 MySQL开发规范-数据类型及列属性 25 元数据获取-information_schema-1 26 元数据获取-information_schema-2 27 MySQL基础优化-索引管理 28 MySQL基础优化-explain使用 29 MySQL基础优化-索引设计的原则 30 MySQL存储引擎介绍及查看

参考： Laya动画基础 Egret帧动画工具类 版本：2.1.1.1 序列图动画 白鹭的序列图动画，使用TexureMerger合图，然后使用MovieClip类播放。 Laya的话，使用图集打包工具合图，然后使用Animation类播放。 一个泡泡爆炸的序列图 laya右上角选择工具，图集打包。 选择动画的父文件夹 ，后缀选择atlas，点击确定。 例如图片路径是laya\anim\pao0\pao0.png，图片文件夹路径则是laya\anim\pao0，则应该选择路径是 ：图片父文件夹路径laya\anim。 打包生成pao0.atlas和pao0.png 将动画文件atlas和png放入laya项目assets/anim文件夹下，并在代码中加载使用 public pao0:Laya.Animation; onEnable(){ //加载动画资源 this.pao0 = new Laya.Animation(); this.pao0.loadAtlas("anim/pao0.atlas",Laya.Handler.create(this, this.onAnimLoaded)); } private onAnimLoaded(){ //循环播放动画 Laya.stage.addChild(this.pao0); this.pao0.play(0,true,""); }