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  • Win10系统 存储中系统和保留 占用空间非常大,导致C盘空间了 今天电脑正常开机,打开微信发现很卡,消息都发不出去,网络正常可以浏览网页,发现C盘爆红了,提示C盘空间不足。然后,我看了下C盘,发现存储中系统...

    Win10系统 存储中系统和保留 占用空间非常大,导致C盘空间爆了

    今天电脑正常开机,打开微信发现很卡,消息都发不出去,网络正常可以浏览网页,发现C盘爆红了,提示C盘空间不足。然后,我看了下C盘,发现存储中系统和保留占用空间非常大!
    一个叫系统和保留的东西,居然占了110G的空间。难怪其它应用起不来。
    然而,在网上找了各种方法都无效。但是,网上大部分都是说,这个系统和保留是以前的老系统啊,或者系统升级文件残留,可是,我找了半天也没看到。

    Everything软件下载网址:

    https://www.onlinedown.net/soft/85579.htm

    打开Everything这个软件,把路径限定到C:\Windows\System32\,然后用把所有文件按大小,倒序排列
    才发现 C:\Windows\System32\winevt目录下有很多个类似Archive-Security-2020-01-21-07-46-54-273.evtx的log文件,好像是记录之前每天电脑运行的log文件,占用了大约80G的空间。
    手动将那些log文件删掉,C盘空间就恢复了。

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  • 有关oj评测系统爆re情况

    千次阅读 2019-05-18 09:58:18
    一般可能是迭代次数太多,数组开太大,用scanf的时候忘记用地址符,有些测试数据处理不了。 比较特殊的情况是,代码有时候太多了,也会

    一般可能是迭代次数太多,数组开太大,用scanf的时候忘记使用地址符,有些测试数据处理不了。

    还有比较特殊的情况是,代码有时候太多了,也会爆。
    遇到特殊的再添加…

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  • 在当下时间即是成本的快节奏生活,短视频系统的高产出快迭代,能以最短的时间向用户传递内容核心,同时优质内容又能在最短的时间内发酵并触达用户,乃至在用户自发互动形成“全民模仿”、“全民狂欢”的风潮。...

    在当下时间即是成本的快节奏生活中,短视频系统的高产出快迭代,能以最短的时间向用户传递内容核心,同时优质内容又能在最短的时间内发酵并触达用户,乃至在用户自发互动中形成“全民模仿”、“全民狂欢”的风潮。

    短视频系统足够下沉且直接触达用户,凭借短短十几秒的内容极大缩短了内容方与用户之间的路径。一旦有优质内容出现,不需要太多的发酵时间,就能迅速在短视频平台得到用户之间的互动与自发传播,以点带面为内容方带来海量关注。

    短视频系统平台快手如何提高服务质量

    首先,我们先对短视频系统软件的优势进行分析一番。

    1、内容丰富:短视频系统应用把服务内容垂直细分化,根据用户的需求去分为几大板块;比如生活、娱乐、情感、动漫、社会等等,让每一位用户都可以从中去观看到优质的服务内容。

    2、符合大众审美:这一款手机应用端所有的功能都能够满足用户,并且对于主播的要求不高,只要你敢直播、有才华,都可以成为平台内的忠实主播,从而提高了平台的用户基数。

    3、内容质量有保障:平台为了提高品牌竞争力,其要求内容具有原创度以及创新性。并且会实时对主播内容进行审核,只有审核通过的内容方可出现在首页,从而提高用户的使用体验。

    短视频系统是如何为用户提供服务的呢?

    1、用户注册:只要你敢想、敢说,你都可以成为平台中的一员,完美的展示出个人风采。

    2、美颜直播:现如今,大多数用户都喜欢用美颜去呈现自己。因此,这一款手机客户端结合当前用户的美颜需求,线上推出了不同风格的滤镜以及美颜效果,而用户可以根据自己的喜爱线上去设置,从而吸引更多的粉丝。

    3、分享互动:为了提高用户的黏性,短视频APP制作与各大移动社交平台合作,用户可以把自己喜爱的内容一键分享给好友。这样不仅可以促进双方的情感交流,同时还能提高平台的用户基数。

        短视频系统开发应该以用户体验为核心,提高平台内容的原创度和创新性,并且要实时对视频内容进行审核,只有审核通过的内容方可出现在首页,从而提高用户的使用体验。

     

     

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  • 最火爆的开源流式系统Storm vs 新星Samza

    分布计算系统框架,按照数据集的特点来说,主要分为data-flow和streaming两种。data-flow主要是以数据块为数据源来处理数据,代表有:MR、Spark等,我称作它们为大数据,而streaming主要是处理单位内得到的数据,这种方式,更注重于实时性,主要包括Strom、JStorm和Samza等,我称作它们为快数据。

    在这篇文章中,我主要谈论streaming相关的框架。

    第一个是Storm,一个实时计算系统,它假定数据源是动态的,可以向流水一样处理数据。

    它的特点是:低延迟、高性能、分布式、可扩展和容错性。

    架构如下图所示。


    Storm的具体概念可以参照:http://blog.csdn.net/hljlzc2007/article/details/12976211,这里不做具体介绍。

    Storm目前算是最最稳定的开源流式处理框架,但是个人认为它有两个问题。

    1. Storm虽然支持多个语言编写spout和bolt端的代码,但是它的主要技术实现是clojure,这给玩大数据、开源的朋友带来了极大的不变,因为大家会的语言不是以java和C++等大众语言为主,这样的话,变得不可控了,难以深入了解、修改其细节。

    2. Storm可以支持在Yarn(Hadoop 2.0)上,可以和其他开源框架共享Hadoop集群的资源,但是性能不佳,这个有待Storm改善

    当然无论如何,Storm依然是目前开源流式处理框架的王者。

    第二个我想说的是JStorm,这个是阿里做的,算是Storm的另一个实现,它用的语言是Java.

    特点:

    1. 客户端的API与Storm基本上是一致的,如果从Storm迁移过来,不需要修改bolt和spout的代码

    2. Jstrom比Strom稳定,速度更快

    3. 提供了一些新的特性

    大家有兴趣可以去玩玩,项目地址https://github.com/alibaba/jstorm 

    第三个是Samza

    Samza是由LinkedIn开源的一个技术,它是一个开源的分布式流处理系统,非常类似于Storm。不同的是它运行在Hadoop之上,并且使用了自己开发的Kafka分布式消息处理系统。

    这是Linkin开发的一个小而美的项目,如何美呢?

    1. 只有几千行代码,完成的功能就可以和Storm媲美,当然目前还有很多的不足

    2. 和Kafka结合紧密,更方便的处理数据

    3. 运行在Yarn上

    之前我做过的一个项目,是Kafka + Storm + ElasticSearch,将来完全可以将Storm替换成Samza,这样的话,还可以利用Hadoop集群的资源,做一些存储、离线分析的功能。将实时处理和离线分析都运行在Hadoop上,不得不说Samza是一个伟大的项目,这样可以减少项目的增长复杂度,利于维护,还是那句话,小而美的东西,更受欢迎一些。

    架构:

    Samza主要包含三层,

    1. 流处理层 --> Kafka

    2. 执行层     --> YARN

    3. 处理层    --> Samza API

    Samza的流处理层和执行层都是可插拔式的,开发人员可以使用其他框架来替代,不局限于上述两种技术。

    Samza提供了一个YARN ApplicationMaster,和YARN job,运行在集群之外,下图中不同颜色代表不同的主机。

    Samza客户端告诉YARN的Resouce Manager,它想启动一个Samza job, YARN RM 告诉YARN Node manager,分配空间给YARN ApplicationMaster,NM指定完空间后,YARN container会运行Samza Task Runner。


    Samza状态管理

    流式处理数据对状态的管理是很难的,由于数据是流动的,本身没有状态,这样就需要靠历史数据来记录应用的场合,Samza提供了一个内部的key-value数据库,它是基于LevelDB,运行的JVM之外的,使用它来存储历史数据。这样的做的好处是:

    1. 减少JVM的开销

    2. 使用内部存储,极大提高的吞吐率

    3. 减少并发操作

    Samza处理流程.

    下图是Samza官方给的一例子,根据Member ID分组,计算页面访问次数。入口消息分别来自Machine1、2,出口是Machine3,我们可以这样理解,消息分散在不同的消息系统中(Kafka),Samza从不同的Kafka中读取topic,在将topic进行处理后,发送到Machine3,这里不做过多分解,具体可以参照官方文档。



    项目地址:https://github.com/apache/incubator-samza

    官方文件:http://samza.incubator.apache.org/

    以上给了我们无限遐想,Storm是否会保持领先地位,Samza能否取而代之呢,无论如何,作为开发者来说,几千行代码,我都迫不及待去要读一下了。



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