counter:user:{userID} praiseCnt 缺点： 这样设计，如果要批量查询多个用户的数据，就比较麻烦，例如一次要查指定20个userID的计数器？只能循环执行 HGETALL

功能 设置/重置DNS（不会再去Lookup DNS） 可以设置单条 或是通过Properties文件批量设置 查看DNS Cache内容 删除一条DNS Cache（即重新Lookup DNS） 清空DNS

作能够交错的执行，从而避免一夫当关万夫莫开的情况，主要包括下面一些操作： 查询操作 批量更新操作 批量删除操作 批量insert写入操作 如果你还在使用2.0以前的版本，并且在并发性能上出现问题，可以考虑在2

成本高 后期遇到的问题 越来越多的ETL任务需要12点后才能完成 任务排队现象严重 基于流量等大数据量的批量计算和复杂推荐类算法基本无法应付 存储达到上限，需不断转移历史数据 6. 京东大数据平台发展历程-

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，结果是一样的。 结果输出 通过特别的算法，将最匹配度最高的头100条结果输出，结果集是缓冲式的小批量读取的。 返回所有的结果集，在匹配条目非常多的时候（比如上万条）需要大量的内存存放这些临时结果集。

deleteDocuments(Term term)  这种方法实际上是首先根据参数term执行一个搜索操作，然后把搜索到的结果批量删除了。我们可以通过这个方法提供一个严格的查询条件，达到删除指定document的目的。  下面给出一个例子： 

[rts=on|off|hs|tg] [idsr=on|off] 设备状态: MODE [device] [/STATUS] 打印重定向:　　 MODE LPTn[:]=COMm[:] 选定代码页:　　 MODE CON[:] CP

117 8.2.2 处理流程 117 8.2.3 文件结构 117 8.2.4 记录格式 117 9. 批量交易文件 120 9.1 文件列表 120 9.2 处理流程说明 120 9.2.1 受理发卡均采用单信息

用户，或者，可以勾选每个用户左侧的复选框，然后再点击右上方的“Delete Users”按钮，即可批量的删除用户。 1.3 实例配置（Flavor）的管理 进入管理员管理界面，点解左列的“Flavor

将下拉菜单的todo日期选择框改为日期选择控件 790 我的地盘里面的任务，bug，需求增加分页 791 批量添加todo的时候，应该可以选择日期。 792 项目关联需求的时候，增加搜索功能 793 将修改密码的功能独立出来

每秒数百万行更新吞吐率， 分钟级别数据更新延迟。 查询性能。 同时支持低延时的在线报表业务，和高吞吐的批量业务。 99%的点查询（查询一条记录）在100ms内完成， 查询吞吐率可达到每天万亿行。 扩展性。

用户，或者，可以勾选每个用户左侧的复选框，然后再点击右上方的“Delete Users”按钮，即可批量的删除用户。 1.3 实例配置（Flavor）的管理 进入管理员管理界面，点解左列的“Flavor

库事件也不是客户希望的“安全”。 回归到业务安全场景，会发现一个共同特征。只有达到 一定规模，批量利用，业务安全漏洞 才会造成业务影响。一次Web攻击可能就写入webshell导致机器沦陷，但有限

后的分析报告？这篇文章会向你介绍 Lambda Architecture ，它被设计出来既可以利用批量处理方法，也可以使用流式处理方法。这样我们就可以利用Apache Spark(核心, SQL, 流)，Apache

1:6379> incr aa (integer) 1 批量回复（bulk reply）： 以”$”开头，表示下一行的字符串长度，具体字符串在下一行中 多条批量回复（multi bulk reply）： 以

Store或分表的方式将数据分开存储 合理的利用硬件来提升访问效率 使用缓存消除对数据的重复访问 使用批量处理来减少交互次数（磁盘、网络） 使用新硬件来降低后端的延时，提高效率 提高系统的吞吐量 对工作单元进行细化，减少串行操作

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个任务都是一件独立的工作。GCM的API帮助进行任务的调度，并让Google Play服务在系统中批量进行网络操作。 其API还有助于简化网络操作模式，比如等待网络连接、进行网络重连与补偿等。总的

然而对于某些类型的推荐，响应时间有必要比批量处理作业所需的时间更短，比如为消费者提供基于地理位置的推荐。比如电影推荐系统，若用户先前看过动作片，但现在要找一部喜剧片，批量推荐很可能会给出更多动作片，而不是最