作者: LemonNan 原文地址: https://mp.weixin.qq.com/s/SUUHF9R_FKg-3vq7Q3cwBQ 注: 转载需注明作者及原文地址 介绍 Clickhouse 本身为一个分析型数据库,提供很多跟其他组件的同步方案,本文将以 Kafka 作为数据来源介绍如何将 Kafka 的数据同步到 Clickhouse 中. 流程图 话不多说,先上一张数据同步的流程图 建表 在数据同步之前,我们需要建对应的 clickhouse 表,根据上面的流程图,我们需要建立三个表:

本文从以下四个方面手把手教你写Kafka Streams程序: 一. 设置Maven项目 二. 编写第一个Streams应用程序:Pipe 三. 编写第二个Streams应用程序:Line Split 四. 编写第三个Streams应用程序:Wordcount 一. 设置Maven项目 我们将使用Kafka Streams Maven Archetype来创建Streams项目结构: mvn archetype:generate \ -DarchetypeGroupId=org.apache.k

ZTSD_008_1表没有某订单数据,无法回写交期, 取系SAP组检查执行此RFC:ZFM_FP_025_1 为什么没有将数据导进来 select * from SAPSR3.ZTSD_008_1@SAP_SEP where ebeln='5000044419'

SAP前台显示无损耗 FP前台显示有损耗 回写也有损耗 检查:从SAP取数到FP表是没有损耗 1132物料编码的主数据也是没有损耗 检查:FP_MO2SAP存储过程

好久没有更新了... 主要内容: 缓存简介 页高速缓存 页回写 1. 缓存简介 在编程中,缓存是很常见也很有效的一种提高程序性能的机制. linux内核也不例外,为了提高I/O性能,也引入了缓存机制,即将一部分磁盘上的数据缓存到内存中. 1.1 原理 之所以通过缓存能提高I/O性能是基于以下2个重要的原理: CPU访问内存的速度远远大于访问磁盘的速度(访问速度差距不是一般的大,差好几个数量级) 数据一旦被访问,就有可能在短期内再次被访问(临时局部原理) 1.2 策略 缓存的创建和读取没什么好说的

使用client对象模型回写SharePoint列表 client对象模型是一个有效的方式回写SharePoint列表. 1. 管理员身份打开VS,新建WPF应用程序SPWriteListApp,确保选择.NET Framework 3.5. 2. 加入下面类型控件. 界面例如以下: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvY3Jhenlnb2xm/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/diss

參考 <Linux内核设计与实现> ******************************************* 页快速缓存是linux内核实现的一种主要磁盘缓存,它主要用来降低对磁盘的IO操作,详细地讲,是通过把磁盘中的数据缓存到物理内存中,把对磁盘的訪问变为对物理内存的訪问.为什么要这么做呢?一,速度:二暂时局部原理.有关这两个概念,相信熟悉操作系统的我们不会太陌生.页快速缓存是由RAM中的物理页组成的,缓存中的每一页都相应着磁盘中的多个块.每当内核開始运行一个页IO操作时,就先

原创作品,允许转载,转载时请务必以超链接形式标明文章 原始出处 .作者信息和本声明.否则将追究法律责任.http://alanwu.blog.51cto.com/3652632/1109952 writeback机制模型   在Linux-3.2新内核中,page cache和buffer cache的刷新机制发生了改变.放弃了原有的pdflush机制,改成了bdi_writeback机制.这种变化主要解决原有pdflush机制存在的一个问题:在多磁盘的系统中,pdflush管理了所有磁盘的pa

一.前言在linux2.6.32之前,linux下数据同步是基于pdflush线程机制来实现的,在linux2.6.32以上的版本,内核彻底删掉了pdflush机制,改为了基于per-bdi线程来实现数据同步,与pdflush线程相比,在per-bdi线程机制中,每个后备存储器拥有自己唯一的回写线程,数据同步时需要更少的线程.也不会有多个pdflush对同一个后备存储器进行回写的竞态问题,回写的效率更高. 二.初始化默认的后备存储器default_backing_dev_info static

综述 Page cache是通过将磁盘中的数据缓存到内存中,从而减少磁盘I/O操作,从而提高性能.此外,还要确保在page cache中的数据更改时能够被同步到磁盘上,后者被称为page回写(page writeback).一个inode对应一个page cache对象,一个page cache对象包含多个物理page. 对磁盘的数据进行缓存从而提高性能主要是基于两个因素:第一,磁盘访问的速度比内存慢好几个数量级(毫秒和纳秒的差距).第二是被访问过的数据,有很大概率会被再次访问. Page Ca

问题描述: 修复回写PR时到料日期重复扣减检验周期的问题:系统回写的外购半成品PR交货日期未按采购周期回写,从8-10日开始均于10天交期回写,例以下9-5日今天回写的PR,采购周期12天,结果回写到9月15日

针对所有SO回写的交期,在最终写入SAP系统时,如果交期落在周日的,则自动往后延迟一天到周一,前期已经开发的长节假日UI维护的功能不变(按照UI的开始和结束时间跳过此段时间不规划). 当加1天时落在国庆中秋新年假期期间内,则不考虑以上迟一天情况

'); --PR 净需求 '); ---加上PR回写逻辑后 '); ---加上PR回写逻辑后 ') order by item; ---最终回写去SAP的数据 ) as LGORT ,'SAPRFC' as ERNAM,out_pr.due_datetime,out_pr.so_id,out_pr.so_lineid,out_pr.sobsl from V_OUT_PR out_pr --其实是select * from tp_temp_pr join sap_eord on out_pr.it

QTYOPEN(WMENG).EDATU(promised_mat_availdate).... insert into OUT_ORDER_RES ' ; --PR 净需求 ' ; ---加上PR回写逻辑后 ' ; ---最终回写去SAP的数据 ) as LGORT ,'SAPRFC' as ERNAM,out_pr.due_datetime,out_pr.so_id,out_pr.so_lineid,out_pr.sobsl from V_OUT_PR out_pr --其实是select

所有物料规划PR时对净需求+最小采购批量+安全库存+舍入值的先后考虑逻辑20171207-1228.docx PR回写案例一: '; --SAFE_QTY:安全库存 ' ; -- MIN_LOT_SIZE最小采购批量 LOTSIZE_INCREMENT舍入值 '; --合并下PR的时间区间 WB7 TB1 EX0 W2_14 T3_3 ' ; ---加上PR回写逻辑后 ' ; ---最终回写去SAP的数据 ) as LGORT ,'SAPRFC' as ERNAM,out_pr.due_date

如果测试的Web应用系统使用URL回写而非Cookie来保存会话信息,那么测试人员需要做一些额外的工作来测试web站点 为了正确回应URL回写,JMeter需要解析从服务器收到的HTML,并得到唯一的会话ID.测试人员需要使用合适的HTTP URL回写修改器来完成这一点.测试人员只需简单地讲会话ID参数的名称放入修改器中,修改器就会找到会话ID,并将其放入每个请求之中.如果请求之中已经有了会话ID,那么它就会被替换掉.如果选中了“Cache Session ID?"选项,那么最近一个被找到的会话

描述:103041000997维护的是周批量,但最终没有按周批量来回写数据. 业务逻辑如下: 1.净需求考虑数量按周汇总(也有按日.按3天,具体 要根据物料主数据维护来判断) 2.第1点的结果再加上安全库存 3.第2点得出来的数量再跟最小采购批量进行对比,取最大值. 4.第3点得出的数量和舍入值进行对比,取整倍数.例如数量为301,舍入值为100,则结果为301/100(舍入值),400 5.回写结果到SAP系统

描述:部分PR回写的数量带有小数,分别是2023工厂的纸箱104007000389,2021工厂的纸盒404002005930: 原因:所有物料规划PR时对舍入值的先后考虑逻辑影响到回写出来的temp_out_pr数据带有小数点 优化: 继续保持舍入值逻辑,在回写前对带小数点的数据自动加1

描述:此问题一直存在,只是用户没有发现,最近提出,部分2020年交期的PR回写到SAP中 优化: SELECT MAX (PR.ORDERID), PR.ITEM, SUBSTR (PR.RECOMMENDEDSUPID, ), TRUNC (PR.PORELEASEDATE), SUM (PR.QTYPLANNED), IT.PROC_GROUP_ID, IT.PROC_GROUP_DESCR, IT.SITE_ID, SI.LOCATION_ID, SI.QTY_UOM, --ALTER B

OUT_pr表中的交期为2020年和2019年,不应该 回写的PR却回写出来了 优化如下:

rabbitMQ是一种高性能的消息队列,支持或者说它实现了AMQP协议(advanced message queue protocol高级消息队列协议). 下面简单讲一讲一个小例子.我们首先要部署好rabbitMQ,然后实现一个生产者—消费者,生产者向rabbit中发布一个消息,消费者去rabbit取这个消息,在正确收到这个消息后,消费者会通过返回队列回写通知生产者自己收到了消息. windows下部署rabbit非常简单,先安装erlang运行时,然后安装rabbitMQ安装文件即可,都是ex