如何实现docker的数据持久化？

一、如何实现docker的数据持久化？

讲容器内的文件或目录monut到宿主机的硬盘上 比如 docker run -d -v /var/log:/usr/local/tomcat/logs tomcat:9表示tomcat容器中的/usr/local/tomcat/logs会挂载到宿主机的/var/log 这样即使容器删除,宿主机的/var/log目录仍会保存下来

二、VFS有持久化数据吗？

VFS是Linux系统中的虚拟文件系统，其工作原理是将文件的操作转化为系统调用并交由具体的文件系统处理。VFS本身不存储数据，因此不存在持久化数据。它仅仅是一个抽象层，操作系统内核使用VFS把不同类型的文件系统组合在一起。当用户或程序操作文件时，VFS会根据文件的类型，交由对应的文件系统来进行处理。因此，持久化数据的存储是由文件系统负责的，而不是VFS本身。

三、元数据的持久化过程的实质？

文件系统元数据的持久化

Namenode存储HDFS的元数据。对于任何对文件元数据产生修改的操作，Namenode都使用一个称为Editlog的事务日志记录下来。

例如，在HDFS中创建一个文件，Namenode就会在Editlog中插入一条记录来表示；同样，修改文件的replication因子也将往 Editlog插入一条记录。Namenode在本地OS的文件系统中存储这个Editlog。整个文件系统的namespace，包括block到文件的映射、文件的属性，都存储在称为FsImage的文件中，这个文件也是放在Namenode所在系统的文件系统上。

Namenode在内存中保存着整个文件系统namespace和文件Blockmap的映像。这个关键的元数据设计得很紧凑，因而一个带有4G内存的 Namenode足够支撑海量的文件和目录。

当Namenode启动时，它从硬盘中读取Editlog和FsImage，将所有Editlog中的事务作用（apply)在内存中的FsImage ，并将这个新版本的FsImage从内存中flush到硬盘上,然后再truncate这个旧的Editlog，因为这个旧的Editlog的事务都已经作用在FsImage上了。这个过程称为checkpoint。

在当前实现中，checkpoint只发生在Namenode启动时，在不久的将来我们将实现支持周期性的checkpoint。

Datanode并不知道关于文件的任何东西，除了将文件中的数据保存在本地的文件系统上。它把每个HDFS数据块存储在本地文件系统上隔离的文件中。

Datanode并不在同一个目录创建所有的文件，相反，它用启发式地方法来确定每个目录的最佳文件数目，并且在适当的时候创建子目录。在同一个目录创建所有的文件不是最优的选择，因为本地文件系统可能无法高效地在单一目录中支持大量的文件。

当一个Datanode启动时，它扫描本地文件系统，对这些本地文件产生相应的一个所有HDFS数据块的列表，然后发送报告到Namenode，这个报告就是Blockreport。

四、数据持久化的三种方式？

三种方式：文件存储、SharedPreferences存储、数据库存储。

1、文件存储

方式：把所要保存一些文本数据存储到手机的内存中，当有需要的时候读取出来，默认的存储到data/data/<package name> /files目录下，因此当程序被卸载时所在的目录文件都会被删除，这些数据也会随着消失。

2、SharedPreferences存储

方式：SharedPreferences通过键值对的方式存储数据，它的储存方式相对简单易用。

3、数据库存储

方式：其实在安卓系统中内置了SQLite数据库，它是一个轻量级的关系型数据库，运算速度快，占用资源少，很适合在移动设备上使用，不仅支持标准SQL语法，还遵循ACID(数据库事务)原则，使用起来非常方便！

五、数据可视化的方法？

一. 尺寸可视化。这是对于图形类的数据可视化结果来说，对于同一类的图形以不一样的尺寸大小进行区别，让观看者可以一目了然的看到数据之间或者各项指标之间不一样的对比，一般采用数据尺寸可视化的效果，会让观看者更加可以一目了然的看到数据结果，但是做类似的数据可视化结果的时候，还是要注意数据的精确度和图形的准确度。例如一些网站的用户评价的分析以及企业的信用等级分析等经常使用到这一类的图形效果。

二. 颜色可视化。及时利用不同的颜色来表达不一样的指标或者是颜色的深浅来表示强弱的效果，颜色的可视化的使用过程中，对颜色的配色方案的使用也是很重要的，颜色的可视化是比较常用的方法，凸显的效果也比较明显，可视化效果比较明显的话，数据结果的说服力也强。

三. 图形可视化。这里的图形可以包括很多的不同的图案，你可以直接使用模板当中的图形方案，也可以使用一些主题性比较强的图形方案，一般在图形可视化的过程中，图形都是含有实际意义比较强的，数据图表的展示结果会更加的生动，数据想要表达的主题和效果也会更强。

四. 空间可视化。主要是结合地理位置的数据

六、iOS 开发如果涉及数据和表的持久化，Core Data 比 SQLite 更好吗？

感谢邀请回答。

这两个东西我都用过，两者都能实现对数据库的操作，功能上需求都能满足。

先前在公司实习的时候，原先项目中用的是SQLite，感觉操作很直接。如果先前有一点数据库和SQL基础的话，写起来会感觉很亲切，都是一些数据库操作的语句。但是当操作变多之后，语句越来越多，就很烦，代码比较多，看起来也会混乱一些。

后来新项目中尝试了CoreData，因为苹果一直在推这个东西。CoreData用起来比直接sql语句方便许多，而且很适合进行代码封装、重构。其实后来在用CoreData的时候，参照RestKit的ObjectMapping和CoreData部分对其进行了少量封装，使得CoreData用起来非常方便。例如：添加一条User数据

User *user = [User object];user.name = @"example";[objectStore save];

后来做开发一直都在用CoreData，主要是我觉得用起来太方便了，代码能够精简许多。另外，

• App升级之后数据库字段或者表有更改会导致crash，CoreData的版本管理和数据迁移变得非常有用，手动写sql语句操作还是麻烦一些。
• CoreData不光能操纵SQLite，CoreData和iCloud的结合也很好，如果有这方面需求的话优先考虑CoreData。
• CoreData并不是直接操纵数据库，比如：使用CoreData时不能设置数据库的主键，目前仍需要手动操作。
• 效率上其实跑程序时感觉不出来，毕竟手机上的数据不能跟网站的数据和访问量相提并论。

总的来说，个人比较喜欢用CoreData，因为自己比较熟悉，使用起来也非常方便。

PS：既然你一直在CoreData，就应该坚持用下去，除非是真的碰到很致命的无法解决问题。中途换掉既有的自己熟悉的东西，费时费力，实际用起来没区别，得不偿失。

七、化妆持久的方法？

你好，以下是化妆持久的方法：

1. 做好保湿工作：在化妆前，首先要保证皮肤充分保湿。使用滋润的面霜或精华素，让皮肤获得充足的水分和营养，从而使妆容更加持久。

2. 使用质量好的化妆品：选择质量好的化妆品，比如持久型的粉底、口红和眼影，以确保妆容持久。

3. 使用妆前乳：妆前乳可以起到保护皮肤的作用，同时还可以帮助妆容更加持久。妆前乳可以填补毛孔，让粉底更加服帖，同时起到防水效果。

4. 使用定妆喷雾：在完成妆容后，可以使用定妆喷雾，这样可以让妆容更加持久。定妆喷雾不仅可以使妆容更加持久，还可以让妆容更加自然。

5. 注意补妆：在一天中，难免会出现汗水或油光，这时需要及时补妆。在补妆时，最好使用透明的散粉，这样可以防止妆容变厚。

6. 避免触摸面部：避免触摸面部，尤其是T区，这会让妆容更加容易脱落。如果需要擦汗或用纸巾吸油，最好使用轻柔的方式。

7. 做好卸妆工作：在晚上卸妆时，一定要彻底卸除所有的妆容，这样可以让皮肤得到充分的休息和呼吸，从而让妆容更加持久。

八、香水持久的方法？

1、首先在沐浴洗澡后喷香水。人的身体会在日常生活中分泌一些汗液或油脂，尤其是男性更是如此，身上有时就会有汗臭味或个人体香，沐浴可以清楚掉汗臭味，从而保证香水的味道更持久很纯正。

2、其次是沐浴后擦一些身体乳，它可以保持肌肤的水润光滑，对于香水的味道保持也是有利的，身体乳本身也有香味，搭配香水的味道，可以让这些香味层次感更强更丰富，当然时间也会更久一点。

3、然后是香水的选择。香水分为很多种，有淡香水、浓香水、古龙水等等，其中淡香水一般留香时间只有2-3个小时，浓香水是3-4个小时，古龙水是2个小时左右，要香味儿更持久那么香水就选浓香水或淡香水，但它们也无法超过4个小时以上。

4、最后是喷的方法。香水有喷雾法、七点法、喷衣服法等等，其中留香时间最长的是七点法，它指的是喷在腋下、颈部、两边大腿内侧、两侧脚踝、手腕动脉处等等。喷雾法也有优点就是香味比较均匀，所以各有好处，但要香味久推荐七点法。

九、智能化数据排查方法？

开展智能化数据排查。由教育整顿领导小组负责，加强政法机关网络数据共享，围绕顽瘴痼疾大起底、执法司法问题大清查等内容，运用大数据分析等手段，加强分析排查

十、大数据精准化营销方法？

关于这个问题，大数据精准化营销方法是利用大数据技术和分析手段，通过对用户数据的深入挖掘和分析，实现更精准、个性化的营销策略。以下是几种常见的大数据精准化营销方法：

1. 用户画像：通过收集和分析用户的个人信息、行为数据、兴趣爱好等，构建用户画像，以了解用户的需求和偏好，从而更好地进行精准化定位和推送适合用户的产品或服务。

2. 行为分析：通过对用户的浏览记录、购买记录、点击行为等进行数据分析，发现用户的行为模式和偏好，从而预测用户的需求和购买意愿，以便及时调整营销策略。

3. 地理定位：利用用户的地理位置信息，结合大数据分析，对不同地区的用户进行区域性营销推广，根据用户所在地的特点和需求，提供个性化的产品或服务。

4. 社交媒体营销：通过对用户在社交媒体平台上的行为数据进行分析，了解用户的社交圈子、兴趣爱好等，从而在社交媒体上进行精准化的广告投放，提高广告的转化率。

5. 数据挖掘和预测：通过大数据挖掘和预测分析技术，挖掘用户的隐含需求和潜在行为，预测用户的购买意愿和消费习惯，以便提前制定相应的营销策略。

6. 个性化推荐：通过对用户的历史行为、浏览记录等进行分析，利用推荐算法和机器学习技术，给用户推荐符合其兴趣和需求的产品或服务，提高用户的购买满意度和忠诚度。

总之，大数据精准化营销方法的核心是通过对海量的用户数据进行深度分析和挖掘，了解用户的需求和行为，从而实现更精准、个性化的营销策略，提高营销效果和用户体验。