这篇文章记录下使用Git时的一些进阶操作, 命令.

前言 这篇文章记录一下ClickHouse的几种原生引擎的数据写入过程 MergeTree MergeTree是ClickHouse的最基础引擎，其它引擎都是基于这个引擎来进行扩展的，所以先来看一下这个引擎的写入过程。 先看一下要创建这个引擎的DDL语句： 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 CREATE TABLE [IF NOT EXISTS] [db.]table_name [ON CLUSTER cluster] ( name1 [type1] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr1] [TTL expr1], name2 [type2] [DEFAULT|MATERIALIZED|ALIAS expr2] [TTL expr2], ... INDEX index_name1 expr1 TYPE type1(...) GRANULARITY value1, INDEX index_name2 expr2 TYPE type2(...) GRANULARITY value2 ) ENGINE = MergeTree() ORDER BY expr [PARTITION BY expr] [PRIMARY KEY expr] [SAMPLE BY expr] [TTL expr [DELETE|TO DISK 'xxx'|TO VOLUME 'xxx'], ...] [SETTINGS name=value, ...]

题目描述 将IPV4的地址转换成int值，然后再将其转换回来

kylin是什么 在进行数据分析时，随着数据量的提升，处理时间基本也是线性增长。kylin是一个预处理框架，它将一些预先定义的复杂分析预先完成并进行存储，预处理完成后，再次进行请求时，kylin可以进行亚秒级别的响应。 它是一个分析型数据仓库（也是OLAP引擎），为Hadoop提供标准SQL支持大部分查询功能 可以接入kafka等实时流处理数据，从而可以在妙极延迟下进行实时数据等多维分析。 处理引擎可以选用MapReduce和Spark。 于BI工具无缝整合，可以接入Tableau，PowerBI/Excel，SuperSet等可视化分析工具。 我总结出来的观点呢就是：当我们的数据量非常大之后，每次查询都需要花费很多时间，这时我们将查询结果缓存起来，后面查询从这个缓存里面查询速度就会非常快。在kylin中，将结果缓存到hbase表中。 这里需要预先设置一些维度和度量，所以说适合一些固定报表等一些维度固定的场景，如果说维度的组合太多或者变化很频繁，可能不是很适用。

题目描述 将一个给定字符串根据给定的行数，以从上往下、从左到右进行 Z 字形排列。 比如输入字符串为 “LEETCODEISHIRING” 行数为 3 时，排列如下： L C I R E T O E S I I G E D H N 之后，你的输出需要从左往右逐行读取，产生出一个新的字符串，比如：“LCIRETOESIIGEDHN”。 请你实现这个将字符串进行指定行数变换的函数： string convert(string s, int numRows); 示例 1: 输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 3 输出: “LCIRETOESIIGEDHN” 示例 2: 输入: s = “LEETCODEISHIRING”, numRows = 4 输出: “LDREOEIIECIHNTSG” 解释: L D R E O E I I E C I H N T S G

好久没写博客了。。。 记录一下我在现在公司的一个git工作流程。 我之前使用git是不同用户在同一个git仓库下进行操作，而现在是使用fork出自己的仓库，通过提pr的方式来进行提交代码。