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    当缓存命中时,增加该key的引用计数,链表按照引用计数排序。为了避免节点在链表中频繁移动,一般会将链表划分为多个区域或者使用多个链表,如果引用计数落入某个范围,将该节点加入到相应的链表中,当引用计数超出阈值时将当前节点移动到上一个区间的链表。当缓存满时将引用计数最小的区域的数据丢弃。 命中率分析
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  • 该访问次数, Web应用防火墙 服务将根据配置的“防护动作”来处理。 “全局计数”:根据不同的限速模式,将已经标识的请求在一个或多个 WAF 节点上的计数聚合。默认为每WAF节点单独计数,开启后本区域所有节点合并计数。“IP限速”不能满足针对某个用户进行限速,需要选择“用户限速”或“其他
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    不会统计。 · 在执行count(col)时,将“值为NULL”的记录行计数为0。在执行sum(col)时,当所有记录都为NULL时,最终将返回NULL;当不全为NULL时,“值为NULL”的记录行将被计数为0。 · count(多个字段)时,多个字段名必须用圆括号括起来。例如,count(
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    3、OIAP会进行次数累加,超时和拒识是重叠计数的,累计达到三次,则默认会记录成error3的条件。 以上固定的规则,只能满足同一识别场景,超时与拒识一起计数,且到三次即停止。 但是当需求要求超时次数与拒识分开计数时、或者多次识别共同计数、或者其他的错误场景也累计到此错误、甚至错误
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    会议上公开发表了题为MapReduce:Simplified Data Processing on Large Clusters(Mapreduce:简化大规模集群上的数据处理)的论文之后,受到启发的Doug Cutting等人开始尝试实现MapReduce计算框架,并将它与NDFS(Nutch
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    语言,称为HiveQL,它允许熟悉SQL的用户查询数据。Hive的数据计算依赖于MapReduce、Spark、Tez。 Hive主要特点如下: 海量结构化数据分析汇总。 将复杂的MapReduce编写任务简化为SQL语句。 灵活的数据存储格式,支持JSON, CS V,TEXTFI
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    ,可以手工修改后保存。 首月的计提工资凭证,需要手工填制,或通过工资模块自动生成。 ③ 计提折旧:按固定资产档案提供的科目信息与月折旧额合计数计提折旧。 ④ 摊销待摊费用:按长期待摊费用余额与上期摊销费用测算。 ⑤ 计提税金:点击编辑按钮,可以修改各附加税费的计提基数与计提比例,并记忆,以后月份不用
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