ds2

sdfsdf 服务网格作为一个改善服务到服务通信的专用基础设施层，是云原生范畴中最热门的话题。随着容器愈加流行，服务拓扑也频繁变动，这就需要更好的网络性能。服务网格能够通过服务发现、路由、负载均衡、心跳检测和支持可观测性，帮助我们管理网络流量。服务网格试图为无规则的复杂的容器问题提供规范化的解决方案 将供应链搬出中国，似乎成了过去两三个月新冠肺炎疫情衍生出的热门话题。 年初新冠肺炎疫情爆发，让中国供应链的生产活动几乎完全停顿，影响席卷全球：苹果的新 5G 有可能因疫情而延期推出，特斯拉新款芯片无法及时交付、陷入“芯片门”纠纷。其余像三星、小米、索尼等著名跨国企业，均受到供应链停摆的影响。 因此，zyvbrsg.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204402AAIYw11?JE0=28kzb=12m hk.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204402AAIYw11?IT9=34cib=13n nz.answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204402AAIYw11?ZG4=55cyk=30b answers.yahoo.com/question/index?qid=20200427204415AA8fmJF?EA6

摘要：springboot1.x到springboot2.0配置变化有一点变化，网上关于springboot2.0配置多数据源的资料也比较少，为了让大家配置多数据源从springboot1.x升级到springboot2.0少踩写坑，博主在此介绍用springboot2.0来进行动态数据源切换。（在博客的最后会给大家提供源码的下载地址） 一、引入依赖 <? xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?> < project xmlns ="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi ="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation ="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 http://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd" > < modelVersion > 4.0.0 </ modelVersion > < groupId > com.heshouyou </ groupId > < artifactId > dynamic-datasource </ artifactId > < version > 0.0.1-SNAPSHOT </ version > <

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 在报表项目中有时会遇到进行动态层次钻取的需求，这种报表的开发难度一般都较大。而润乾报表的实现则相对简便很多。下面就以《各级部门 KPI 报表》为例，讲解润乾报表（需要结合集算器实现）实现此类报表的过程。 《各级部门 KPI 报表》初始状态如下图： 当前节点是根节点“河北省”，要求报表显示当前节点的下一级节点“地市”，以及汇总的 KPI 数值。Kpi 又分为普通指标和 VIP 指标两类，共四项。当点击“石家庄”进行钻取的时候，要求显示石家庄下一级（区县）的 KPI 汇总指标，如下图： 再点击“中心区”进行钻取，要求显示下一级（营业部）的 KPI 汇总指标。以此类推，直到显示到最后一级。如下图： 前四级固定是“省、地市、区县、营业部”，后边则是动态的“架构 4、架构 5、架构 6. . . 架构 13”（根节点“省”对应“架构 0”）。 这个报表对应的 oracle 数据库表有两个，Tree（树形结构维表）和 kpi（指标事实表）。其中 Tree 表的叶子节点，通过 id 字段与 kpi 表关联，数据示例如下图： Tree表 Tree表 Kpi表 Kpi表 这个报表的难点在于 1、动态的树形多层数据、标题；2、树形结构与事实表关联。 具体实现步骤如下： 第一步 编写集算脚本 tree.dfx，完成源数据计算。

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 多层次报表是常见的报表形式，典型的如分组报表和主子报表。其中的关联运算（组与明细、主表和子表）由于有层次而不能直接在数据库中完成，需要在报表端完成。而报表端一般只能采用排序和遍历的方法实现关联，性能又比较差。 本文介绍的润乾报表可以利用层次数据集（需要结合集算器实现）在数据源计算过程中完成关联计算，并且将有层次的结果集直接传送给报表进行呈现，从而做到在关联计算中充分利用集算器的高效算法，达到优化性能的目标。 下面通过一个主子报表的实例看一下使用过程与效果。 报表描述 使用订单表和订单明细表，查询每个订单详情以及该订单下的订单明细，报表格式如下： 环境及数据描述 测试机型 ：Dell Inspiron 3420 CPU ：Intel Core i5-3210M @2.50GHz *4 RAM ：4G HDD ：西数 WDC(500G 5400 转 / 分) 操作系统 ：Win7(X64) SP1 JDK ：1.6 数据库 ：hsqldb 润乾报表版本 ：2018 表数据 表名 字段数 数据量 订单表 15 854 订单明细表 5 434315 实现步骤 编写计算脚本 首先使用集算器（专门用于数据计算，为报表提供数据源支持的工具）编写计算脚本（orders.dfx），完成数据计算并返回层次数据集。 A 1

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> 需求描述 在货品交易系统里，用户不仅要看当天的交易情况，还需要查看一周 / 一个月 / 一年的情况，也叫做周报 / 月报 / 年报。下图所示就是其中订货信息周报的效果。 它是如何根据用户输入的一个日期查询出该日期所在周的订货信息表的呢？ 实现步骤 1、 参数配置 其中，arg1 是用户输入的日期，对应普通参数； arg2 是基于 arg1 计算得到的一周的起始日期，对应动态参数，表达式为：pdate@w(arg1); arg2 是基于 arg1 计算得到的一周的结束日期，对应动态参数，表达式为：pdate@we(arg1); 每当有一个输入日期传入时，arg2 和 arg3 就会根据自己的表达式进行重新计算，得到对应的一周日期时间和结束时间这两个值供数据集、报表计算使用。 PS：pdate 函数使用说明见文章末的附录。 2、 数据集配置 ds1： SELECT 订单. 订购日期, 订单. 订单 ID, 订单. 货主地区, 订单. 货主城市, 订单. 运货商 FROM 订单 WHERE 订单. 订购日期 >? AND 订单. 订购日期 <? 并添加两个数据集参数引用：arg2 和 arg3。 ds2： SELECT 运货商. 公司名称, 运货商. 运货商 ID FROM 运货商 3、 报表单元格配置 其中， A2

场景 在项目中做查询表单或者填报表时，经常会有动态关联的业务需求，比如省市区的关联，润乾填报 / 参数表单报表不仅可以实现单个省市区的动态关联，还可以实现多省市区的动态关联。 下面我们就以润乾报表示例数据库现有的数据表—客户表和订单表 为例，来举例介绍一下数据多选的动态关联。 最终效果 实现步骤 绘制主表，这里是一个简单的网格表单 统计不同城市的客户量以及销售额。 单元格表达式如下图 ** 其中，** 报表数据集及参数设置如下 2. 制作参数表单，如下 其中 数据集 SQL 如下 重点设置 为 C2、E2、G2 单元格实现国家 省 市 的多选关联过滤，具体设置如下： C2 单元格：设置 web 变量名为 arg1，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 国家，如下 E2 单元格：设置 web 变量名为 province，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 省份， 关联过滤表达式 ：(‘,’+C2.toString()+‘,’).indexOf(‘,’+ 国家 +‘,’) >= 0， 触发关联过滤单元格 为 C2，如下 G2 单元格：设置 web 变量名为 city，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 城市， 关联过滤表达式 ：(‘,’+E2.toString()+‘,’).indexOf(‘,’+ 省份 +‘,’) >= 0， 触发关联过滤单元格 为

序 本文主要研究一下flink Table的Set Operations 实例 Union Table left = tableEnv.fromDataSet(ds1, "a, b, c"); Table right = tableEnv.fromDataSet(ds2, "a, b, c"); Table result = left.union(right); union方法类似sql的union UnionAll Table left = tableEnv.fromDataSet(ds1, "a, b, c"); Table right = tableEnv.fromDataSet(ds2, "a, b, c"); Table result = left.unionAll(right); unionAll方法类似sql的union all Intersect Table left = tableEnv.fromDataSet(ds1, "a, b, c"); Table right = tableEnv.fromDataSet(ds2, "d, e, f"); Table result = left.intersect(right); intersect方法类似sql的intersect IntersectAll Table left = tableEnv

2018年10月份，UCloud数据中心基础网络完成了V4新架构的落地，自此，新建的数据中心（下简称DC）全面升级到25G/100G网络，极大提升了DC容量和DC间互联的性能。V4架构下的单可用区可提供320,000个服务器接入端口，是此前V3架构的4倍。并且支持无损网络特性，提供可用区资源的水平扩展和滚动升级能力。上线以来，新架构有力保障了UCloud福建GPU可用区开放、北京二可用区B/C/D扩容等需求。 对比云产品通过软件的灵活性来创造丰富的用户价值，公有云物理网络更注重规划的前瞻性与设计的合理性。其目标是简单、稳定、高效。通过对上层虚拟网络提供极度可靠的、一维寻址的逻辑连通面，来帮助实现上层产品“软件定义一切”的使命。下文就将详述我们秉承这种理念设计DCN V4架构的细节。 UCloud DCN V3架构设计 UCloud公有云以可用区（下简称AZ）为最小资源池单位对外提供服务，一个可用区由一个或多个数据中心组成。UCloud数据中心基础网络架构（下简称DCN）在2016年升级到V3架构，如下图所示： 图：UCloud DCN V3架构 V3架构的设计目的： 全面升级到10G接入、40G互连； 彻底拆掉了堆叠，避免了堆叠的种种弊端； 采用了两级CLOS、Spine-Leaf架构，实现了一定的水平扩展能力； 数据中心核心交换机为Spine，提供标准的BGP路由接入，TOR

场景 在项目中做查询表单或者填报表时，经常会有动态关联的业务需求，比如省市区的关联，润乾填报 / 参数表单报表不仅可以实现单个省市区的动态关联，还可以实现多省市区的动态关联。 下面我们就以润乾报表示例数据库现有的数据表—客户表和订单表 为例，来举例介绍一下数据多选的动态关联。 最终效果 实现步骤 绘制主表，这里是一个简单的网格表单 统计不同城市的客户量以及销售额。 单元格表达式如下图 ** 其中，** 报表数据集及参数设置如下 2. 制作参数表单，如下 其中 数据集 SQL 如下 重点设置 为 C2、E2、G2 单元格实现国家 省 市 的多选关联过滤，具体设置如下： C2 单元格：设置 web 变量名为 arg1，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 国家，如下 E2 单元格：设置 web 变量名为 province，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 省份， 关联过滤表达式 ：(‘,’+C2.toString()+‘,’).indexOf(‘,’+ 国家 +‘,’) >= 0， 触发关联过滤单元格 为 C2，如下 G2 单元格：设置 web 变量名为 city，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 城市， 关联过滤表达式 ：(‘,’+E2.toString()+‘,’).indexOf(‘,’+ 省份 +‘,’) >= 0， 触发关联过滤单元格 为

场景 在项目中做查询表单或者填报表时，经常会有动态关联的业务需求，比如省市区的关联，润乾填报 / 参数表单报表不仅可以实现单个省市区的动态关联，还可以实现多省市区的动态关联。 下面我们就以润乾报表示例数据库现有的数据表—客户表和订单表 为例，来举例介绍一下数据多选的动态关联。 最终效果 实现步骤 绘制主表，这里是一个简单的网格表单 统计不同城市的客户量以及销售额。 单元格表达式如下图 ** 其中，** 报表数据集及参数设置如下 2. 制作参数表单，如下 其中 数据集 SQL 如下 重点设置 为 C2、E2、G2 单元格实现国家 省 市 的多选关联过滤，具体设置如下： C2 单元格：设置 web 变量名为 arg1，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 国家，如下 E2 单元格：设置 web 变量名为 province，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 省份， 关联过滤表达式 ：(‘,’+C2.toString()+‘,’).indexOf(‘,’+ 国家 +‘,’) >= 0， 触发关联过滤单元格 为 C2，如下 G2 单元格：设置 web 变量名为 city，同时设置编辑风格为 下拉数据集 取值 ds2. 城市， 关联过滤表达式 ：(‘,’+E2.toString()+‘,’).indexOf(‘,’+ 省份 +‘,’) >= 0， 触发关联过滤单元格 为