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摘要：分库分表场景下的数据库分段ID生成方案 本方案针对电商订单系统分库分表场景（3库10表），提出数据库分段ID生成方法。通过设置步长和偏移量（如3个库步长=3，偏移量1/2/3），实现多库自增ID不重复且全局唯一。核心配置包括MySQL自增步长设置和MyBatis分库路由插件实现。进一步优化采用号段模式，预申请ID段缓存到本地，减少80%数据库访问压力。该方案既保证ID有序性，又能支持高并发场景，通过异步申请机制避免ID耗尽风险。
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它将任务分解为两个主要阶段：Map 和 Reduce。Map 阶段对输入数据进行处理并生成中间键值对，Reduce 阶段对中间键值对进行汇总或聚合。Map 阶段的主要任务是将输入数据分解为独立的块，并生成中间键值对。Map 函数接收输入数据，处理后输出一组键值对作为中间结果。在 Map 和 Reduce 之间，系统会自动对中间键值对进行排序和分组。Reduce 阶段接收来自 Map 阶段的中间键值对，并对相同键的值进行聚合或计算。例如，在词频统计中，Reduce 函数将相同单词的计数值相加，得到最终结果。
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- m0_59969565
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Flink窗口机制的核心在于Window抽象类及其子类实现。Window作为所有窗口类型的基类，定义了数据分桶、状态命名空间和生命周期管理等核心概念。TimeWindow表示时间区间，与事件时间处理机制深度绑定；CountWindow基于元素数量划分，通过唯一ID标识窗口；GlobalWindow采用单例模式，需配合自定义触发器使用。各窗口类型在序列化、哈希计算和触发机制上各有特点，适用于不同的流处理场景。理解这些窗口实现对于深入掌握Flink的流处理能力至关重要。
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- lifallen
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Elasticsearch分词器是全文检索的核心引擎，负责将文本转化为可索引的语义单元。其核心功能包括文本标准化（统一大小写/格式）、语义拆分（适配不同语言特性）和噪声过滤（去除停用词）。选择分词器需考虑语言类型和业务场景：英文推荐Standard分词器，中文必须使用IK等专业分词器，精确匹配场景适用Keyword/Whitespace，日志分析适合Simple/Pattern分词器。多语言混合场景可通过Multi-field组合多种分词器。实际应用中需通过_analyze API测试验证分词效果，确保检索
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- 上善若水-学者至上
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主要内容包括：环境准备（Java 11）、Flink下载与解压、本地集群启动/停止、提交WordCount示例作业、Web UI监控任务运行状态。同时提供了Docker快速体验方案、常见问题排查方法及后续学习建议，帮助用户掌握Flink的核心操作闭环（下载→启动→提交→观察），为后续深入流式计算打下基础。
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本文探讨了Compose与XML的技术之争，强调开发者应注重架构思维而非框架应用。作者指出，虽然新技术如Compose能提升效率，但传统XML仍有其价值。真正的技术实力在于理解底层原理和架构设计，而非仅仅掌握框架使用。文章建议开发者既要学习新技术，也要掌握基础技术，因为理解原理才能应对不同场景需求，成为具备深度思考能力的高级工程师。关键在于培养独立的技术思维，而非盲目追随框架更新。
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将数据仓库分为不同的层级，可以根据用户的需求和权限将不同层级的数据暴露给用户，实现对数据的灵活访问和控制，同时确保敏感数据的安全性。对数据作标准化、格式转换、清洗过滤、空值处理、数据分割合并等清洗处理，作为数据仓库唯一的可靠、可信、准确的数据源。提供主题内的、整合拉通明细数据（join，非汇总），包含面向业务对象，跨主题的、整合拉通的明细宽表。加强指标的维度退化，采取更多宽表化的手段构建公共指标，提升公共指标的复用性，减少重复的加工。面向主题的，提供最细粒度的、完整业务属性的、历史可追溯的公共原子数据。
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云+X案例展 | 电商零售类：WakeData助力叁拾加数字化变革
在新零售时代下，各行业都在寻求数字化转型、发展智慧零售模式。而作为新零售的主赛道生鲜行业来说，运营端需要从即时性消费需求出发，加强线下场景布局，提升用户全渠道消费体验。其中水果是生鲜里消费者喜爱程度及消费频次较高的品类，具有很强的互联网基因，但水果行业的数据构成极其复杂，要考虑很多变量，这就需要借助线下大数据构建数字化运营及经营系统。
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链路压测是阿里的首创，我们将从工作内容、操作过程、运行总结等多个方向来介绍下阿里内部典型电商活动（如双11准备），以给大家展示一个完整的压测流程，帮助更多的企业和用户更好的完成性能测试。
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2021-11-10
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2021-03-09
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