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Troubleshooting ORA-01555/ORA-01628/ORA-30036 During Export and Import (Doc ID 1579437.1) APPLIES TO: Oracle Database - Enterprise Edition - Version 9.2.0.1 to 11.2.0.4 [Release 9.2 to 11.2] Information in this document applies to any platform. PURPOSE Purpose of this document is to have a checklist for troubleshooting ORA-01555/ORA-01628/ORA-30036 during export and import. 本文档旨在提供一个清单，用于在导出和导入期间对ORA-01555/ORA-01628/ORA-30036进行故障排除 This note will also discuss some known issues on this subject. 本说明还将讨论有关此主题的一些已知问题 TROUBLESHOOTING STEPS Before diagnosing undo errors reported during export and

Troubleshooting ORA-01555 - Snapshot Too Old: Rollback Segment Number "String" With Name "String" Too Small (Doc ID 1580790.1) APPLIES TO: Oracle Fusion Global Human Resources Cloud Service - Version 11.1.10.0.0 to 11.1.10.0.0 [Release 1.0] Oracle Database - Enterprise Edition - Version 9.2.0.1 to 11.2.0.4 [Release 9.2 to 11.2] Oracle Database - Enterprise Edition - Version 12.1.0.2 to 12.1.0.2 [Release 12.1] Oracle Database - Standard Edition - Version 11.2.0.4 to 11.2.0.4 [Release 11.2] Oracle Database - Standard Edition - Version 11.2.0.3 to 11.2.0.3 [Release 11.2] Information in this

明天又双叒叕是一年一度的七夕恋爱节了！ 又是一波绝好的机会！恩爱秀起来！ 购物车清空！礼物送起来！朋友圈晒起来！ 等等！ 什么？！ 你还没准备好七夕礼物么？ 但其实你不知道要送啥？ 原来又双叒叕要到了 全民不知道送什么礼物的系列日子了… 需要Python软件工具和学习资料的小伙伴可以点击下方链接自行获取 http://note.youdao.com/noteshare?id=7e3c432b74512d52b75aafc4609451b9 哎呦 你们这些 磨人的小（lao）妖（you）精（tiao）！ Python倒是觉得你还可以抢救一下！ 说到词云应该不陌生，不知道的童靴往下看 词云，就是把网络文本中出现频率较高的 "关键词"予以视觉上的突出 浏览者只要一眼扫过文本就可以领略其主旨 瞧 这是不是一个有声音、有画面的小爱心~ 今天 我们采集情侣们之间的聊天日常 用此制作一份只属于你们的小浪漫！ 第一步，我们需要导出自己和对象的数据~ 微信的备份功能并不能直接给你导出文本格式，它导出来其实是一种叫sqlite的数据库。如果说用网上流传的方法提取文本数据，iOS则需要下载itunes备份整机，安卓则需要本机的root权限，无论是哪种都非常麻烦，在这里给大家介绍一种不需要整机备份和本机root权限，只导出和对象的聊天数据的方法。 那就是使用安卓模拟器导出，这样既能ios/安卓通用

起始Nginx来搭建HLS步骤非常少 安装好Nginx，然后跑起来 把切片好的视频和m3u8文件放到部署目录，直接访问就可以了 重点是（切片）视频 网上国内国外的找了好多博客 这里一定注意一点，不要用VLC播放器来测试，最好用iPad或者iPhone，再么用Safari 开发模式下模拟iPad、iPhone的浏览器模式播放 因为在网上找了很多大家说VLC源码里面对HLS协议支持的不好，甚至快进暂停在源码里压根就没实现！！ 下面是ffmpeg对视频进行切片的命令 ffmpeg -y -i %(filename)s -pix_fmt yuv420p -vcodec libx264 -acodec libfaac -r %(fps)s -profile:v baseline -b:v %(bitrate)sk -maxrate %(bitrate)sk -force_key_frames %(keyframe_str)s -s %(width)sx%(height)s %-f segment -segment_list %(target_dir)sindex_%(bitrate)s.m3u8 -segment_time %(segment_size)s -segment_list_type m3u8 %(filenameNoExt)s_%(count)s.ts 比如 ffmpeg -y

之前的系列文章从 CPU 和内存方面简单介绍了一下汇编语言，但是还没有系统的了解一下汇编语言，汇编语言作为第二代计算机语言，会用一些容易理解和记忆的字母，单词来代替一个特定的指令，作为高级编程语言的基础，有必要系统的了解一下汇编语言，那么本篇文章希望大家跟我一起来了解一下汇编语言。 汇编语言和本地代码 我们在之前的文章中探讨过，计算机 CPU 只能运行本地代码(机器语言)程序，用 C 语言等高级语言编写的代码，需要经过编译器编译后，转换为本地代码才能够被 CPU 解释执行。 但是本地代码的可读性非常差，所以需要使用一种能够直接读懂的语言来替换本地代码，那就是在各本地代码中，附带上表示其功能的英文缩写，比如在加法运算的本地代码加上 add(addition) 的缩写、在比较运算符的本地代码中加上 cmp(compare) 的缩写等，这些通过缩写来表示具体本地代码指令的标志称为 助记符 ，使用助记符的语言称为 汇编语言 。这样，通过阅读汇编语言，也能够了解本地代码的含义了。 不过，即使是使用汇编语言编写的源代码，最终也必须要转换为本地代码才能够运行，负责做这项工作的程序称为 编译器 ，转换的这个过程称为 汇编 。在将源代码转换为本地代码这个功能方面，汇编器和编译器是同样的。 用汇编语言编写的源代码和本地代码是一一对应的。因而，本地代码也可以反过来转换成汇编语言编写的代码

I'm using the tf.unsorted_segment_sum method of TensorFlow and it works fine when the tensor i give as data have only one line. For example: tf.unsorted_segment_sum(tf.constant([0.2, 0.1, 0.5, 0.7, 0.8]), tf.constant([0, 0, 1, 2, 2]), 3) Gives the right result: array([ 0.3, 0.5 , 1.5 ], dtype=float32) The question is, if i use a tensor with several lines, how can I get the results for each line? For instance, if I try a tensor with two lines: tf.unsorted_segment_sum(tf.constant([[0.2, 0.1, 0.5, 0.7, 0.8], [0.2, 0.2, 0.5, 0.7, 0.8]]), tf.constant([[0, 0, 1, 2, 2], [0, 0, 1, 2, 2]]), 3) The

OLAP引擎这么多，为什么苏宁选择用Druid？ 原创 51CTO 2018-12-21 11:24:12 【51CTO.com原创稿件】随着公司业务增长迅速，数据量越来越大，数据的种类也越来越丰富，分析人员对数据处理的响应延时要求也越来越高，传统的大数据处理工具已经无法满足业务的需求。 https://www.toutiao.com/a6637282053438046734/?tt_from=weixin&utm_campaign=client_share&wxshare_count=1&timestamp=1545368509&app=news_article&utm_source=weixin&iid=52835443443&utm_medium=toutiao_android&group_id=6637282053438046734 请处理一下. 特别是 OLAP 分析场景，需要对各种维度和度量进行上卷、下钻、切片和切块分析，并要求分析结果能够实时返回。 因此我们调研和对比了一些目前主流的 OLAP 分析工具，针对聚合计算的实时分析，我们引入了开源分析工具 Druid。 Druid 介绍 说起 Druid，大家首先想到的是阿里的 Druid 数据库连接池，而本文介绍的 Druid 是一个在大数据场景下的解决方案，是需要在复杂的海量数据下进行交互式实时数据展现的 BI

标准 #!/bin/bash # FILE_NAME=/home/roo/Desktop/shell_code/day6/my.cnf # 获取所有的片段 function get_all_segments { echo `sed -n '/\[.*\]/p' $FILE_NAME | sed -e 's/\[//g' -e 's/\]//g'` } # 统计单个片段 配置行数 function count_items_in_segment { # 找到[xxx]并且下一个 [.*] 的项中间的内容就是一段配置 items=`sed -n '/\['$1'\]/,/\[.*\]/p' "$FILE_NAME" | grep -v "^$" | grep -v "^#" | grep -v "\[.*\]"| wc -l` echo $items # for 循环打印并计算my.cnf每一行的配置，适合配置项之间没有空格的情况 #index=0 #for item in $items; #do # index=`expr $index + 1` #done #echo $index } number=0 for segment in `get_all_segments` do number=`expr $number + 1` # 将每个片段当做参数传进来计算 items_count

面试题 es 写入数据的工作原理是什么啊？es 查询数据的工作原理是什么啊？底层的 lucene 介绍一下呗？倒排索引了解吗？ 面试官心理分析 问这个，其实面试官就是要看看你了解不了解 es 的一些基本原理，因为用 es 无非就是写入数据，搜索数据。你要是不明白你发起一个写入和搜索请求的时候，es 在干什么，那你真的是...... 对 es 基本就是个黑盒，你还能干啥？你唯一能干的就是用 es 的 api 读写数据了。要是出点什么问题，你啥都不知道，那还能指望你什么呢？ 面试题剖析 es 写数据过程 客户端选择一个 node 发送请求过去，这个 node 就是 coordinating node （协调节点）。 coordinating node 对 document 进行 路由 ，将请求转发给对应的 node（有 primary shard）。 实际的 node 上的 primary shard 处理请求，然后将数据同步到 replica node 。 coordinating node 如果发现 primary node 和所有 replica node 都搞定之后，就返回响应结果给客户端。 es 读数据过程 可以通过 doc id 来查询，会根据 doc id 进行 hash，判断出来当时把 doc id 分配到了哪个 shard 上面去，从那个 shard 去查询。

我今天分享的话题是Druid驱动海量数据实时多维分析。 1、需求背景 首先我来谈一下海量实时多维分析的需求背景，我们广告系统有DSP睿视系统和AD exchange等，前段时间品友的曹老师分享时提到DSP Ad exchange,如果对DSP不了解的同学，可以在百度百科上查一下“互联网广告DSP”，实时竞价是DSP的核心，广告主或者优化师需要动态调整出价优化使收益最大化。 广告主调整出价策略或者投放策略进行优化，想要尽快得到实时的反馈，比如修改了地域定投，实时分地域的竞得率和转化率，甚至是分钟粒度的。在我们的DSP系统中我们提供12种维度(不算多)的多维分析，用户可以任意组合下钻查询。 最初的时候我并不是采用Druid，而是采用Storm+Kafka+Redis实时数据处理，以及hive+mysql的离线处理的Lambda架构架构见下图。 实时数据经过Storm ETL，主要是将不同维度组合作为key，计算metrics以后为value存在redis中。离线数据定时将昨天的数据在Hive中 经过一系列ETL，按照维度组合计算metrics以后将结果存储在mysql中。 采用redis作为实时数据的存储有两个核心问题需要解决： redis不支持range scan，我们需要在app层拼好所有的key，然后调用mget获取，如果执行groupby查询的话例如select area,pv