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数据库采用Sqlserver 2008 R2，单表数据量21亿。无水平或者垂直切分，但是采用了分区表。分区表策略是按时间降序分的区，将近30个分区。所以在频繁插入新数据的情况下，索引调整所耗费的性能比较低。经过相关人员咨询，大约40%的请求为单条Inser
lzw和snappy压缩分别应用在什么场景比较合适？ snappy 压缩算法是以单条记录为单位进行压缩，记录内部的数据重复读直接影响到压缩率。因此，当记录内部数据重复度较高，如每条记录的字段名、字段值相似，使用 snappy 算法可获得良好的压缩性能。如
先来看看它是如何实现的。//获取obj.txt时会触发get的回调。obj.arr.push // get 实际上是改变arr的值但是却没有执行set而是执行了get. 当被监听的属性是数组，这几个方法push、pop、shift、unshift、spli
传统RDBMS人员的需要。Facebook开源 用于解决海量结构化日志的数据统计问题。构建在hadoop之上的数据仓库。Hive底层执行引擎支持:MR/Tez/SparkHive体系架构:. 只有一个MySQL也可以。Hive指向VIP的虚拟地址，所以My
Facebook 近日开源了一个具有高质量实例分割的数据集，LVIS。v0.5 包含了用于训练以及验证的 82k 图像中的 1230 个对象类别，注释有超过 700k 的分割掩码。即将到来的 ICCV 2019 会议上还将举办该数据集的挑战赛。
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