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    今天不小心点错 关注了一个人的博客 可是怎么取消关注呢

    找了半天 终于找到解决办法

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        来到个人主页 (地址就是https://blog.csdn.net/用户名)

        

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  • 关注点

    2010-07-21 10:05:00
    哪些改变不太可能发生 3、性能(Performance)  产品将达到怎样的性能? 4、容量(Capacity)  多少用户将并发使用该系统?该系统将为用户保存多少数据? 5、生态系统(Ecosystem)...

    1、功能性(Functionality)

         产品向它的用户提供哪些功能?

    2、可变性(Changeability)

         软件将来需要哪些改变?哪些改变不太可能发生

    3、性能(Performance)

         产品将达到怎样的性能?

    4、容量(Capacity)

         多少用户将并发使用该系统?该系统将为用户保存多少数据?

    5、生态系统(Ecosystem)

         在部署的生态环境中,该系统将与哪些其它系统进行交互?

    6、模块化(Modularity)

         如何将编写软件的任务分解为工作指派(任务),特别是这些模块可以进行独立的开发,并能够准确而容易的满足彼此的需要?

    7、可构建性(Buildability)

         如何将软件构建成一组组件,并能够独立实现和验证这些组件?哪些组件应该复用其它的产品,哪些应该从外部提供商获得?

    8、产品化(Producibility)

    9、安全性(Security)

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  • 就是在做一个网页,上面有一个关注按钮,用微信打开这个网页,点击关注按钮跳转到某个公众号的关注界面,我之前将公众号的链接找到了,给关注按钮设置了...但是我在微信对话消息里面直接开这个链接关注按钮是存在的。
  • 为了帮助大家更加系统全面地学习Hbase知识,我们CSDN知识库特邀请了知名的社区专家代立冬老师,绘制了Hbase知识图谱,根据知识挑选优质内容呈现给大家 代立冬,CSDN知识库特邀编辑,CSDN社区专家。信柏信息科技...

    【编者按】Hbase作为Hadoop家族的重要一员,其不同于一般的关系数据库,它是一个适合于非结构化数据存储的数据库。另一个不同的是,它基于列的而不是基于行的模式。

    为了帮助大家更加系统全面地学习Hbase知识,我们CSDN知识库特邀请了知名的社区专家代立冬老师,绘制了Hbase知识图谱,根据知识点挑选优质内容呈现给大家

    代立冬,CSDN知识库特邀编辑,CSDN社区专家。信柏信息科技有限公司架构师,专注于数据平台的规划、集群调优、数据安全、数据仓库构建以及线上trouble shooting,个人博客 blog.csdn.net/odailidong

    Hbase知识库,抢先关注:http://lib.csdn.net/base/hbase

    这里写图片描述

    代立冬

    CSDN知识库:你是如何与计算机结缘,踏上软件开发之路的,能否跟我们分享一下。

    代立冬:我走上计算机这条路主要源于大学室友熏陶,我本身是学数学专业的,按常理毕业后应该当个教师。而我们宿舍6个室友有一半学数学,一半学计算机。经常看室友们写点小程序,觉得挺厉害,有时还听他们吹牛皮:他们班一同学写了个校园论坛云云,长期耳濡目染后,自然走上了这条道。有一段时间还常跑去听他们老师讲专业课。后来在网上找到一些商城的开源代码,有空就折腾折腾,不时添加点需求实现下,当然当时的主流还是做网站开发,SSH框架大行其道,不像现在择业方向这样广。

    CSDN知识库:HBase作为NoSQL数据库,与其他NoSQL产品有哪些区别和优势?

    代立冬:这里拿NoSQL主要的两个代表作品做下对比(HBase和MongoDB),两者主要的区别:

    1. MongoDB是文档型数据库,整个数据都存在磁盘中,HBase是列式数据库,存储时按column family保存到对应的hdfs文件中;
    2. MongoDB支持二级索引,而HBase本身不支持二级索引;
    3. MongoDB的update是update-in-place,也就是原地更新,而HBase的修改和添加都使用put,实际上HBase内部对已经存在的rowkey数据,只是将这一数据用不同的版本号保存下来而已,HBase默认的保存版本的数量是3;
    4. HBase根据文件的大小来控制region的分裂,在HBase内部,存储时,数据按照Row key的字典序(byte order)排序存储;MongoDB根据负载来决定shards的分裂;
    5. MongoDB和HBase都支持mapreduce,不过MongoDB的mapreduce支持不够强大,调试也较麻烦;
    6. MongoDB的读效率比写高,HBase默认适合写多读少的情况。

    以我们的线上使用情况,对rowkey分布均匀的情况,HBase集群的写速度单台regionserver达到3~4w/秒,单key查询一般10ms内返回(如果使用SSD硬盘会更快)。由于我们线上每天写入70多亿条数据,当时MongoDB还没有收购WiredTiger,当时MongoDB的写入锁是个很大问题,所以我们技术选型就选的HBase。

    CSDN知识库:如何提升HBase的读写性能?

    代立冬:首先我们需要知道影响读写性能有什么因素:

    写速度关键因素

    • table region分布均衡;
    • 单台region server的region数;
    • hbase.regionserver.handler.count;
    • hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit;
    • hbase.hregion.memstore.block.multiplier;
    • hbase.hstore.blockingStoreFiles;
    • hbase.hregion.max.filesize;

    读速度关键因素

    • 单台Region Server上的Region数;
    • StoreFile数;
    • bloomfilter;
    • in-memory flag;
    • blockcache设置;
    • hfile.block.cache.size;

    然后具体性能优化可分为服务端和客户端,服务端和客户端我列几个代表性的(详细请参见http://blog.csdn.net/odailidong/article/details/41794403)

    服务端:

    • hbase.hregion.max.filesize:默认是10G,如果任何一个column familiy里的StoreFile超过这个值, 那么这个Region会一分为二,因为Region分裂会有短暂的Region下线时间(通常在5s以内),建议手动定时分裂,可以设置为60G;
    • hbase.hregion.majorcompaction:hbase的Region主合并的间隔时间,默认为1天,建议设置为0,禁止自动的major主合并,major合并会把一个store下所有的storefile重写为一个storefile文件,还会把有删除标识的数据删除,业务低峰期major合并;
    • hbase.hregion.memstore.flush.size:默认值128M,单位字节,一旦有memstore超过该值将被flush,如果regionserver的jvm内存比较充足(16G以上),可以调整为256M;
    • hbase.hstore.compaction.max:默认值为10,一次最多合并多少个storefile,避免OOM;
    • hbase.hstore.blockingStoreFiles:默认为7,如果任何一个store(非.META.表里的store)的storefile的文件数大于该值,则在flush memstore前先进行split或者compact,同时把该region添加到flushQueue,延时刷新,这期间会阻塞写操作直到compact完成或者超过hbase.hstore.blockingWaitTime(默认90s)配置的时间,可以设置为30,避免memstore不及时flush。

    客户端

    • hbase.client.write.buffer:默认为2M,写缓存大小,推荐设置为5M,单位是字节,当然越大占用的内存越多,此外测试过设为10M下的入库性能,反而没有5M好;
    • hbase.client.pause:默认是1000(1s),如果你希望低延时的读或者写,建议设为200,这个值通常用于失败重试,region寻找等;
    • hbase.client.retries.number:默认值是10,客户端最多重试次数,可以设为11,结合上面的参数,共重试时间71s;
    • hbase.ipc.client.tcpnodelay:默认是false,建议设为true,关闭消息缓冲;
    • hbase.client.scanner.caching:scan缓存,默认为1,避免占用过多的client和rs的内存,一般1000以内合理,如果一条数据太大,则应该设置一个较小的值,通常是设置业务需求的一次查询的数据条数,如果是扫描数据对下次查询没有帮助,则可以设置scan的setCacheBlocks为false,避免使用缓存;
    • 限定扫描范围:指定列簇或者指定要查询的列,指定startRow和endRow。通过java多线程入库和查询,并控制超时时间。

    CSDN知识库:HBase的rowkey设计需要注意哪些情况,有哪些好的设计方案?

    代立冬:整体上说rowkey设计尽量分布均匀,避免热点。常见的均匀rowkey设计可考虑逆序,加盐值打散,如果是递增数字,还可考虑使用Long.maxValue减去当前值。

    rowkey的特点:

    • 三维有序rowkey(行主键,按ascii排序)
    • columnkey(columnFamily+qualifier)
    • timestamp(时间戳)

    举个简单例子,比如手机号分为13,15,17,18等号段,但是13开头的手机号码特别的多,这时就可以考虑逆序下是否能满足需求。rowkey的设计应具体场景具体对待。如果怎么设计,都避免不了会产生热点的问题,也不用太担心,下面这个问题是针对热点的一些处理办法。

    CSDN知识库:HBase发生数据热点问题时,应该从哪些角度分析问题?

    代立冬:热点问题通常是某些region读取或写入压力过大,热点可以通过设置监控阀值来发现。
    在监控检测到热点region时,可以手动(自动)进行热点region split,如果发现某台region server上不少region是热点,可以考虑,move region到其它空闲的region server上,注意监控region server服务器的硬件,比如cpu、memory、io、network等指标。如果需要删除大量数据,尽量考虑设置TTL数据自动过期删除。而后可以返回来去考虑主键的设计,是否采用压缩等。

    CSDN知识库:如何基于HBase实现二级索引,开源方案中常用的有哪些,以及性能如何?

    代立冬:这个我没有实际使用过,一些开源的二级索引通过使用协处理器去做的,但协处理器运行在region server本身的内存中,对于大型集群,不建议使用。有些替代的办法比如可以考虑结合ElasticSearch使用

    CSDN知识库:从哪些方面可以判断HBase集群是否健康?

    代立冬:对于1个需要7*24小时在线服务的集群来说,这个通常需要有一套监控报警系统去监控HBase集群的运行状况,我们当时调研过世面上很多开源的监控,都不大满意。最后参照sematext公司的产品实现了1套自己的hbase(含hdfs)监控报警体系。

    对于Hbase健康,我主要关注以下指标:

    • zookeeper的状态、连接数(一般一台zookeeper节点上连接数不会超过200)、发送和接收数据量
    • region热点,region storefile个数和size,region split失败次数情况(吃过大亏)
    • region memstore大小、flush队列大小、flush耗时及大小情况。
    • block cache命中率及cache大小
    • region server的合并/分裂队列数,我们是每天在业务低峰时定时合并/分裂region的,所以这个值大部分时间都是0
    • region server上rpc连接数,jvm内存gc情况,经jvm参数优化,对64G的jvm内存还没有出现过full gc的情况

    当然还有一些指标,不一一列举了。

    CSDN知识库:介绍一些HBase的典型应用场景?

    代立冬:个人总结的一些场景,欢迎补充:

    • 存储大量数据(TB级以上),需要很高的写吞吐能力,在大规模数据集中随机访问(基于rowkey),需要水平扩展能力,易维护;
    • 不适合对事务要求高、多维度查询的场景。

    CSDN知识库:对HBase初学者有没有什么好的建议?

    代立冬:建议理论->实践->理论理论这样的路线,HBase的用法跟关系型数据库的用法不大一样,从关系型转过来的同学需要稍转变下思路,现在网上的关于HBase资料很多,多看,多练,对于测试集群来说,尝试把服务搞瘫痪,再尝试修复。还可以关注官方的issue列表,国内还可以加几个qq群,多问问群里的热心人

    CSDN知识库:你最近在研究哪些技术?谈谈自己的感受。

    代立冬:现在数据平台整体稳定,我个人抽时间学了些深度学习方面的技术,主要是cnn、rnn。对我冲击最大的是深度学习效果在某些场景(比如分类)为何如此好,当然也有我头疼的地方,就是它现在还需要有大量的标注数据然后效果才能上去。很多传统的机器学习做法,比如复杂的验证码识别等用深度学习实现,效果很好。

    CSDN知识库:关于技术学习您有什么心得?我们上线了知识库系统化学习的方法,您会怎么应用呢?

    代立冬:大数据时代随着很多新兴概念逐渐流行,相应的技术也会有很多,我觉得还是脚踏实地,尽量在工作中运用上所学技术,实践中积累,总结,同时多分享自己的所学知识给伙伴们,在给别人帮助同时受益可能最大的还是自己。现在在搜一些问题解决方法时,也经常能看到CSDN的身影,对CSDN付出如此大的力气去做这个知识体系建设,实属难得。我刚好在学习深度学习,现在知识库里面列出了深度学习体系的知识点,并且每个知识点有不少精选的文章,我会着重找下相关的最新的业界进展,顺便看下有没有相关开放的数据集,另外我也会搜集整理成自己的知识体系。

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  • 人力资源管理系统选型的三个重要关注点     经历了互联网浪潮的洗礼,无论是哪个领域的用户,对产品体验的要求都更加苛刻了,企业管理系统的用户也一样。也许,用苛刻来形容并不准确,应当说现在的用户不会再像...

    人力资源管理系统选型的三个重要关注点 
      
      经历了互联网浪潮的洗礼,无论是哪个领域的用户,对产品体验的要求都更加苛刻了,企业管理系统的用户也一样。也许,用苛刻来形容并不准确,应当说现在的用户不会再像以前那样将就了。

    对产品体验不将就

    对于人力资源管理系统这样复杂的企业管理系统而言,过去是没有什么体验可言的。由于功能的复杂性,很多产品都停留在Usability的层面,也就是做到怎样快速地完成某一项任务就行了,直奔结果而去。至于过程,用户的使用感受,产品是不是好用,那都不在产品的设计范围内。很多做管理软件的厂商甚至至今都没有做“产品”的岗位,只有做“技术”和做“需求”的岗位。用户的使用感受对他们来说并不重要,怎么完成用户需求,才是他们关心的。

    然而,人力资源管理系统最终还是要落实到个人使用的,通过人的使用才能让整个系统和贯穿在系统内的管理理念落地。但,对于品味越来越高的用户来说,不顾及他们的感受,只考虑功能的做法,已经到了不能容忍的地步。

    对场景满足深度不将就

    人口红利的逐渐消失,让大多数企业放弃了过去粗放型的管理模式。每个企业都有自己的个性化管理方式,大一统式的标准化产品明显已不符合企业的个性化要求。尤其是大型企业,会结合本身行业的特性,在HR具体业务中形成一些独具特色的需求需要系统来满足。像餐饮行业,有非常明显的闲忙时段,不同时段需要配备的人力资源都不一样。而员工薪酬和出勤高度挂钩,所以餐饮行业通常拥有非常复杂的排班、考勤和薪资管理需求。

    大一统式的标准化产品,或者功能架构比较死板的产品,基本满足不了这些与行业特性高度挂钩的HR业务场景。无法满足这些高频需求的系统,对于客户来说毫无意义。

    对产品布局完整性不将就

    企业管理系统的垂直化程度越来越高。以前很多企业都只知道ERP系统,现在除了ERP还出现了CRM、BPM、OA、eHR等系统。就连eHR系统也细分出了招聘系统、测评系统、劳动力管理系统、绩效系统、培训系统、知识库系统、薪资核算系统等。有的企业启动一个eHR项目,迫不得已不得不分开选型,对接好几个系统供应商才能完全满足需求。

    虽然企业上一个系统往往是为了达到某些具体的目的,分开选型也足以满足需求。但是如果这些垂直领域的独立系统能够实现一体化,那不仅能够节省对接多个系统所产生的高额成本,还能产生巨大的附加价值。一体化系统各模块之间的够协同工作、数据共享,能解决分散式系统中数据冗余、数据不一致等多个问题。

    eHR系统走心之作——科艺嘉eHR-集团版人力资源系统V16

    科艺嘉V16版eHR经历了多年发展,在大中型企业、集团用户、上市公司中享有较高的美誉度。目前,各人力资源管理系统专业厂商纷纷在以上三点上提高自己的竞争力。

    “我们的系统不仅在UI、UE上经过了细致的打磨,同时产品也经过了大量的客户验证,目前在多个行业都形成了专业的解决方案。接下来我们将会在产品布局中深化各个模块数据的协同应用,通过数据来驱动决策和管理效率。”科艺嘉公司强调。

    对于人力资源管理系统这类HR业务系统而言,没有非常明显的行业敏感度,反而对规模敏感度较高。我们对eHR的同类产品进行了调研,发现这类产品的供应商根据目标客户规模的不同有明显的划分。近几年发展起来的SaaS人力资源管理系统主要面向300人规模以下的小型企业。这类厂商生于互联网时代,在产品体验上比传统供应商更具优势。但由于产品定位的不同,导致他们对于大中型企业客户需求的满足度明显力不从心。

    科艺嘉eHR是近几年在大中型企业人力资源管理系统市场中涌现的一匹黑马,在实用性、稳定性、高效性等体验方面具有明显的优势,这样的优势贯穿在系统的各个细节中。

    产品的高度可配置性也是其主要优势之一。基于标准化产品的高度可配置能力,科艺嘉eHR拥有足够的灵活性来满足各种不同的HR实际业务场景。再加上其针对大中型企业提出的可定制的产品定位,已经在多个行业沉淀下了行业解决方案,能更深入、更专业地解决不同行业的HR业务需求。

    除此之外,科艺嘉eHR还拥有核心人力资源+劳动力考勤管理+OA流程管理+BI数据分析+一卡通硬件无缝管理+手机应用的一体化布局,在人力资源垂直领域的产品布局具有足够的前瞻性,免去了企业和多个供应商对接时产生的成本浪费。

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