Salesforce Sharing 使用说明 背景说明:Salesforce共享实施记录和其它数据时,需要员工之间共享或多个用户在一个组织间的共享.然而,共享这些数据是有风险的,尤其是当它涉及到敏感数据的共享.因此,对于Admin来讲是很有必要,去监测创建共享规则和共享人员对数据的操作,以确保数据的安全性. 共享分为两种方式:Manual Sharing.Automatic Sharing Manual Sharing:Account Team也属于Manual Sharing 范畴.   l

Salesforce 中 sharing rule 并不支持Look up 字段 和 formula 字段.但在实际项目中,有时会需要在sharing rule中直接取Look up型字段的值,解决方案就是在目标object上新建一个字段,写trigger,将需要获取的Lookup 字段的value 灌入新字段中(我现在就要取Product Catalog表中的External ID字段的值,当USER每次在 Clm_Presentation_vod__c 表 上insert 或者 update

①$group 作用:将集合中的文档进行分组,可用于统计结果. 例如: db.scores.aggregate({“$group”:{“_id”:“$studentId”}}); 或者是 db.scores.aggregate({"$group":{"_id":{"sid":"$studentId","score":"$score"}}}); $group支持的操作符 1:$sum:va

本篇参考: https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.216.0.apexcode.meta/apexcode/apex_classes_keywords_sharing.htm https://developer.salesforce.com/docs/atlas.en-us.apexcode.meta/apexcode/apex_classes_with_security_enforced.htm 一. Currency 处理 我们在

Flink resource manager的作用如图,   FlinkResourceManager /** * * <h1>Worker allocation steps</h1> * * <ol> * <li>The resource manager decides to request more workers. This can happen in order * to fill the initial pool, or as a result o

  先看最简单的例子, final StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment(); DataStream<Tuple2<Long, Long>> stream = env.addSource(...); stream .map(new MapFunction<Integer, Integer>() {...}) .addSink(new Sink

Data Sources 源是程序读取输入数据的位置.可以使用 StreamExecutionEnvironment.addSource(sourceFunction) 将源添加到程序.Flink 有许多预先实现的源函数,也可以通过实现 SourceFunction 方法自定义非并行源 ,或通过实现 ParallelSourceFunction 或扩展 RichParallelSourceFunction 自定义并行源. 有几个预定义的流数据源可从 StreamExecutionEnvironm

[源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 目录 [源码解析] Flink的Slot究竟是什么?(1) 0x00 摘要 0x01 概述 & 问题 1.1 Fllink工作原理 1.2 问题 0x02 示例代码 2.1 示例代码 0x03 从Slot角度看系统划分 3.1 Flink组件 3.2 Slot的由来 3.3 资源分配 3.4 Task Manager 范畴 3.4.1 TaskManagerServices 3.4.2 TaskSlotTableImpl 3.4.3 Reso

前言.flink介绍: Apache Flink 是一个分布式处理引擎,用于在无界和有界数据流上进行有状态的计算.通过对时间精确控制以及状态化控制,Flink能够运行在任何处理无界流的应用中,同时对有界流,则由一些专为固定数据集设计的算法和数据结构进行了内部处理,从而提升了性能. 1.flink特性 (1)Flink是一个开源的流处理框架,它具有以下特点: 分布式:Flink程序可以运行在多台机器上. 高性能:处理性能比较高. 高可用:由于Flink程序本身是稳定的,因此它支持高可用性. 准确:

http://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SSEPEK_10.0.0/com.ibm.db2z10.doc.sqlref/src/tpc/db2z_catalogtablesintro.html Table space Table Indexes (Type1 ) Description SYSALTER SYSOBDS DSNDOB01 (N) DSNDOB02 (N) Contains one row for each table space or

在讲解聚合管道(Aggregation Pipeline)之前,我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档. MongoDB 提供了非常强大的聚合操作,有三种方式: 聚合管道(Aggregation Pipeline)

本文首先引出消息中间件通常需要解决哪些问题,在解决这些问题当中会遇到什么困难,Apache RocketMQ作为阿里开源的一款高性能.高吞吐量的分布式消息中间件否可以解决,规范中如何定义这些问题.然后本文将介绍RocketMQ的架构设计,以期让读者快速了解RocketMQ. 消息中间件需要解决哪些问题? Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能,也是相对于传统RPC通信而言.在此不再详述. Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中,每条

Job资源分配的过程, 在submitJob中,会生成ExecutionGraph 最终调用到, executionGraph.scheduleForExecution(scheduler) 接着,ExecutionGraph public void scheduleForExecution(SlotProvider slotProvider) throws JobException { // simply take the vertices without inputs.for (Execut

  SlotSharingGroup 表示不同的task可以共享slot,但是这是soft的约束,即也可以不在一个slot 默认情况下,整个StreamGraph都会用一个默认的"default" SlotSharingGroup,即所有的JobVertex的task都可以共用一个slot /** * A slot sharing units defines which different task (from different job vertices) can be * depl

JobManager作为actor, case SubmitJob(jobGraph, listeningBehaviour) => val client = sender() val jobInfo = new JobInfo(client, listeningBehaviour, System.currentTimeMillis(), jobGraph.getSessionTimeout) submitJob(jobGraph, jobInfo)   submitJob,做3件事. 根据Jo

一．了解RocketMQ? rocketMQ是阿里开源的一款十分优秀的消息队列,rocketMQ具有很多其他消息队列不具有的特性,更重要的是rocketMQ是用java开发的学习成本较低,并且经历了双11的数据洪峰的考验.rocketMQ已经加入了apache,成为apache的顶级项目,最近阿里的另一款开源项目dubbo也重新开始维护. 阿里在RocketMQ 项目基础上衍生的项目如下: com.taobao.metaq v3.0 = RocketMQ + 淘宝个性化需求为淘宝应用提供消息服务

原文:https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_9.7.0/com.ibm.db2.luw.admin.trb.doc/doc/c0054595.html https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/zh/SSEPGG_9.8.0/com.ibm.db2.luw.admin.cmd.doc/doc/r0011729.html#r0011729__pdlatch----db2pd - Mo

RocketMQ是阿里巴巴在2012年开源的分布式消息中间件,目前已经捐赠给Apache基金会,并于2016年11月成为 Apache 孵化项目. 中间件是一类连接软件组件和应用的计算机软件,它包括一组服务.以便于运行在一台或多台机器上的多个软件通过网络进行交互. 中间件技术所提供的互操作性,推动了分布式体系架构的演进,该架构通常用于支持并简化那些复杂的分布式应用程序,它包括web服务器.事务监控器和消息队列软件. 中间件(middleware)是基础软件的一大类,属于可复用软件的范畴.顾名思义

我们先介绍一下 MongoDB 的聚合功能,聚合操作主要用于对数据的批量处理,往往将记录按条件分组以后,然后再进行一系列操作,例如,求最大值.最小值.平均值,求和等操作.聚合操作还能够对记录进行复杂的操作,主要用于数理统计和数据挖掘.在 MongoDB 中,聚合操作的输入是集合中的文档,输出可以是一个文档,也可以是多条文档.在管道查询过程中,上次查询的结果可以为这次查询的条件. 使用阶段操作符之前,我们先看一下 article 集合中的文档列表,也就是范例中用到的数据. 1 2 3 4 5 6

消息中间件需要解决哪些问题? Publish/Subscribe 发布订阅是消息中间件的最基本功能,也是相对于传统RPC通信而言. Message Priority 规范中描述的优先级是指在一个消息队列中,每条消息都有不同的优先级,一般用整数来描述,优先级高的消息先投递,如果消息完全在一个内存队列中,那么在投递前可以按照优先级排序,令优先级高的先投递.由于RocketMQ所有消息都是持久化的,所以如果按照优先级来排序,开销会非常大,因此RocketMQ没有特意支持消息优先级,但是可以通过变通的方

一.配置手工负载分担模式链路聚合 链路聚合(Link Aggregation)是将—组物理接口捆绑在一起作为一个逻辑接口来增加带宽的一种方法,又称为多接口负载均衡组(Load Sharing Group)或链路聚合组(Link Aggregation Group),相关的协议标准请参考IEEE802.3ad. 通过在两台设备之间建立链路聚合组,可以提供更高的通讯带宽和更高的可靠性.链路聚合不仅为设备间通信提供了冗余保护,而且不需要对硬件进行升级 1.手工负载分担模式链路聚合配置场景 手工负载分担