<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[架构和代码]]></title><description><![CDATA[内容比较杂]]></description><link>https://blog.csdn.net/marising</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.csdn.net/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; marising]]></copyright><item><title><![CDATA[京东开源RaftKeeper性能超越ZooKeeper！]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/130194613</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/130194613</guid><author>marising</author><pubDate>Mon, 17 Apr 2023 10:31:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[RaftKeeper提供2倍以上的吞吐量和容量，突破了分布式系统协调服务的处理能力限制，延迟时间减半，请求更加平稳，资源消耗更低，在性能要求更高的场景中表现更优异。在ClickHouse应用ZooKeeper的场景中，因无法突破高吞吐写入和低延时数据复制的瓶颈，京东零售智能平台部OLAP团队基于ClickHouse研发RaftKeeper（采用Raft协议C++实现的分布式共识服务）。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Apache Doris和ClickHouse的深度分析]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/120864282</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/120864282</guid><author>marising</author><pubDate>Wed, 20 Oct 2021 13:32:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[2021-10-13



背景介绍



Apache Doris是由百度贡献的开源MPP分析型数据库产品，亚秒级查询响应时间，支持实时数据分析；分布式架构简洁，易于运维，可以支持10PB以上的超大数据集；可以满足多种数据分析需求，例如固定历史报表，实时数据分析，交互式数据分析和探索式数据分析等。

ClickHouse是俄罗斯的搜索公司Yadex开源的MPP架构的分析引擎，号称比事务数据库块100-1000倍，团队有计算机体系结构的大牛，最大的特色是高性能的向量化执行引擎，而且功能丰富、可靠性高。

京]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[京东OLAP亿级查询高可用实践（转）]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/120666598</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/120666598</guid><author>marising</author><pubDate>Sat, 09 Oct 2021 10:50:25 +0800</pubDate><description><![CDATA[​​​​​​https://wemp.app/posts/4a0cffbf-63e7-4592-8efa-6e47f8f58d32

OLAP（On-Line Analytical Processing）是联机分析处理，它主要用于支持企业决策和经营管理，是许多报表、商业智能和分析系统的底层支撑组件，支持从海量数据中快速获取数据指标。

京东OLAP的发展历经Druid、Kylin、Doris和ClickHouse，广泛服务于京东各个子集团和各类场景中，经历了数次大促的考验无事故，本文会重点以ClickHou]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[TPC-DS用于Clickhouse和Doris性能测试]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/105974151</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/105974151</guid><author>marising</author><pubDate>Thu, 07 May 2020 16:27:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[大致介绍
TPC-DS采用星型、雪花型等多维数据模式。它包含7张事实表，17张纬度表平均每张表含有18列。其工作负载包含99个SQL查询，覆盖SQL99和2003的核心部分以及OLAP。这个测试集包含对大数据集的统计、报表生成、联机查询、数据挖掘等复杂应用，测试用的数据和值是有倾斜的，与真实数据一致。可以说TPC-DS是与真实场景非常接近的一个测试集，也是难度较大的一个测试集。
Clickhous...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Clickhouse在Docker中的编译、安装和集群部署]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/105846317</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/105846317</guid><author>marising</author><pubDate>Wed, 29 Apr 2020 19:40:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[Clickhouse是俄罗斯Yandex公司开源的OLAP系统，单表性能最好，最近两年发展很快。百度开源的Doris是另外一个，我上次记录了百度开源OLAP系统Apache Doris在Centos7.0下编译和安装。

Clickhouse官网
Clickhouse GitHub地址
Doris官网
Doris GitHub地址
这两个系统因为源码编译和安装比较麻烦，估计很多人会卡在这一步，不利...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[百度开源OLAP系统Apache Doris在Centos7.0下编译和安装]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/104785896</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/104785896</guid><author>marising</author><pubDate>Sun, 29 Mar 2020 21:38:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[Doris是百度2017年开源的OLAP系统，能够支撑10P级的数据规模，每天几百亿条写入量，秒级百亿条查询，在数据查询、报表BI、用户行为分析系统，甚至交互式分析中广泛应用。

  官方文档：http://doris.apache.org/

  github地址：https://github.com/apache/incubator-doris

  但是因为系统很庞大，结...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[std map erase的问题记录]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/103895038</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/103895038</guid><author>marising</author><pubDate>Wed, 08 Jan 2020 17:32:27 +0800</pubDate><description><![CDATA[网上各种erase的版本不可信，还是自己试验了一下。

erase删除迭代器或者Key后，指针会指向下一个迭代器，如果此时再it++，就多移动了一次。

http://www.cplusplus.com/reference/map/map/erase/

The other versions return an iterator to the element that follows the la...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[中文分词的一些研究记录]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/4083650</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/4083650</guid><author>marising</author><pubDate>Tue, 12 Nov 2019 11:36:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[这两天想了解一下中文分词的一些技术，因此就研究了一把，也就是了解了一些皮毛，记录下来，首先申明我是外行，请勿用专业标准来要去我。

 中文分词，主要是三个流派，一是词典派，一是统计派，一是规则派。比如“我爱北京天安门”，词典派就是去查词典，词典中中有“我”，“爱”，“北京”和“天安门”，就分出来了，简单吧。词典派的算法一般是最大匹配算法，比如“北京华烟云”，正向最大匹配就是“北京 华...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[CryptoKittes（加密猫，谜恋猫）智能合约结构和源码解析]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/79458403</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/79458403</guid><author>marising</author><pubDate>Tue, 06 Mar 2018 22:24:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[  CryptoKittes（加密猫、谜恋猫，https://www.cryptokitties.co/）是运行在以太坊上的一个游戏。 谜恋猫是世界首款架构在区块链技术上的数字猫收集与繁殖游戏，同样的技术突破使得比特币和以太坊的运作的基础。  具体可以参考如下两篇参考资料：【CryptoKitties源码解析】养猫的正确姿势！教程 | 如何在Ethereum上编写自己的CryptoKitties风...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一个最简单的内存池AutoMemory]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/52242000</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/52242000</guid><author>marising</author><pubDate>Thu, 18 Aug 2016 16:28:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[C/C++中内存管理是个最麻烦的事情，内存申请释放，内存泄露，内存越界，甚至是内存碎片，就会导致程序出Core或者变慢。如何有效的管理内存，有很多方法，我认为最简单的方式是用一个内存池来管理内存。
    谈到内存池的时候，就有必要说下程序的生命周期和作用域，数据分为三类：1类是进程数据（全局数据）。2、线程数据，每一个线程一份。3、请求数据，每一次调用一份。
        
    如果]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[MFC中如何利用ffmpeg和SDL2.0多线程多窗口播放摄像头的视频]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/52145316</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/52145316</guid><author>marising</author><pubDate>Sun, 07 Aug 2016 22:28:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[我前一篇文章，《Window下用DirectShow查找摄像头（含分辨率）和麦克风》，详细介绍了如何查找摄像头和摄像头支持的分辨率信息，查找到摄像头和麦克风之后做什么呢？两个目的，第一个目的是播放，第二个目的是编码之后发送服务器流媒体数据，第三个目的就是存在本地硬盘上了，本文就是播放摄像头采集的数据。

  本人初次接触音视频相关的项目，研究了几天，从网上断断续续的找到不少摄像头播放的...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Windows下用DirectShow查找摄像头（含分辨率）和麦克风]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/52143553</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/52143553</guid><author>marising</author><pubDate>Sun, 07 Aug 2016 20:35:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[在视频聊天、视频会议、在线监控和视频展台等项目中，需要查找出本地电脑上连接的所有摄像头，网上流传比较多的方式是ffmpeg的方式，这种方式可以跨平台，不同的平台下调用不同的库。这种方式在控制台直接打印了摄像头的信息，无法（或者说我暂时没找到）在内存中获取，因此直接采用了DirectShow的方式，DirectShow枚举IMoniker和Ipin。因为网上的文档，不是特别详尽，所以...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python发送邮件的例子]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/49275683</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/49275683</guid><author>marising</author><pubDate>Tue, 20 Oct 2015 12:24:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[import base64, smtplib
from email.mime.text import MIMEText
from email.header import Header

def mail_info(data, date):
    mailserver = "smtp.exmail.qq.com"
    username = "server@xxx.com"
    passwo]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[2014新手学Android（1）- Android开发环境安装和支持库安装]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/40996079</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/40996079</guid><author>marising</author><pubDate>Tue, 11 Nov 2014 01:52:46 +0800</pubDate><description><![CDATA[纯粹是个人兴趣，想学习一下Android的开发。哥之前可是有5年Windows .Net的开发经验，Asp.net和Windows Form玩得很熟。没想到，一接触Android就傻眼了，完全不一样啊，哥不理解啊。Android的发展非常快，如果是11、12、13年的Android技术文章，千万别看，否则会走很多弯路，说多了都是泪啊。

一、安装

  遇到第一个问题，就是怎么安装An...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[数据挖掘十大经典算法]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/39500745</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/39500745</guid><author>marising</author><pubDate>Tue, 23 Sep 2014 17:06:00 +0800</pubDate><description><![CDATA[一、C4.5
     C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。


二、The k-means algorithm即K-Means算法
    k-means]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[性能测试、指标和优化 -- 性能相关总结]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/39338721</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/39338721</guid><author>marising</author><pubDate>Wed, 17 Sep 2014 14:03:37 +0800</pubDate><description><![CDATA[这篇博文主要是涉及到服务端性能，对于前端性能比较少涉及，但是最后一部分简单介绍了前端（Web页面）的测试和调优。这篇文章最早写于2012年，今天翻出来，又重新梳理了一下。哦，对了，如果对本博客中所有文章有疑问，请发邮件到lihaibo2006$gmail.com，我一般晚上就能看到。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[App开发者如何选择移动广告平台3 - 广告平台的选择标准]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/23890167</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/23890167</guid><author>marising</author><pubDate>Mon, 02 Jun 2014 18:16:09 +0800</pubDate><description><![CDATA[App开发者公司，一般是没有能力接品牌的，有能力接品牌的，也会面临两个较大的问题：商业团队、广告填充率、回款周期等一系列的问题。无线商业这块刚开始起步，大多数是没有从业经验的，无论商业产品、设计、运营、销售的人才都不好招聘。除非非常有实力的App，才有可能自己去自己搞一套商业系统。所以，一般App都会选择一个App广告平台，现在国内的移动广告平台公司太多了，知名的全国性的大概有20家以上，不知名地方性的不知道有多少了。怎么选择呢？有如下几个标准。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[App开发者如何选择移动广告平台2 - 移动变现模式分析]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/23889229</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/23889229</guid><author>marising</author><pubDate>Mon, 02 Jun 2014 18:08:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[上面分析了开发者群体，可能并不能涵盖全面，但是每个开发者需要根据自身的特点来选择变现的模式。下面就App的变现模式做一个全面的分析。 游戏、广告、电商是互联网的三种变现模式，移植到移动互联网也同样适用。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[App开发者如何选择移动广告平台1 - 开发者规模分析]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/21702567</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/21702567</guid><author>marising</author><pubDate>Mon, 02 Jun 2014 18:06:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[国内Apps开发者群体，分为几类：“富二代”、“郭美美”、“中产阶级”、“屌丝”，不同的群体选择广告平台的依据并不一样。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python获取gbk中文字符]]></title><link>https://blog.csdn.net/marising/article/details/7355141</link><guid>https://blog.csdn.net/marising/article/details/7355141</guid><author>marising</author><pubDate>Wed, 14 Mar 2012 23:09:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[# -*- coding: gbk -*-

def getGBK(s):    
    i = 0
    first = (int('81',16),int('FE',16))
    second1 = (int('40',16),int('7E',16))
    second2= (int('80',16),int('FE',16))    
    buf = []
    whil]]></description><category></category></item></channel></rss>