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、换个环境才积极。老板给予的压力太大、公司平台不适合自身发展、业务太忙或者太闲等都很容易让我们想要换环境。但是换环境要有度，不能不断的调换，否则自己就很容易进入一个疲乏状态，以前的积累也会逐步清零。

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在计算了带噪语音的幅度谱后，会借助vad模块的结果进行噪声谱N的估计，由计算出的功率谱和估计出的噪声谱来计算先验信噪比；

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Node Query Cache：负责缓存 filter 查询结果，基于 lucene 的 segment 构建，缓存在堆内存中，ES 节点默认的 cache 大小为堆内存的10%，采用LRU机制。

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通过观察一段时间的资源波动可评估预留给 lucene 的 page cache 是否充裕，如下两张图展示了两个集群中单个节点一天的资源占用情况，图6资源较为充裕，整体趋势几乎无大的波动，图7资源较为紧张，频繁出现 page cache 的换入换出。

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「OnClose」：用于连接关闭时的监控，Getty 执行这个接口后关闭连接。「OnMessage」：当 Getty 调用 Reader 接口成功从 TCP流/UDP/WebSocket 网络中解析出一个 package 后，通过这个接口把数据包交给用户处理。「OnCron」：定时接口，用户可以在这里接口函数中执行心跳检测等一些定时逻辑。

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如果客户端的每次请求都是独立的，没有前后顺序关系，则带有 Gr pool 特性的 Getty 不考虑顺序关系是没有问题的。如果上层用户关注 A 和 B 请求处理的前后顺序，则可以把 A 和 B 两个请求合并为一个请求，或者把 gr pool 特性关闭。

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现在全球的几个比较著名的新兴数据库厂商，比如Atlas（MongoDB）、SkySQL（MariaDB）、Redis企业云等都提供了多云部署架构，而今年比较火的Snowflake提供了完全的云原生部署，其不像是MySQL那样可以下载，

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DataWorks数据集成可以通过实时库监控抽取从关系型数据库（MySQL、Oracle、PolarDB等）抽取数据，再采取消息订阅的方式汇聚实时消息流数据，汇聚起来的数据可以去做一些数据处理，包括数据过滤、字符串替换和以后将会支持的Groovy函数，这也是一个比较标准的ETL流程。

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企业在实时数仓建设过程中应用最广泛的当属Labmda架构，它一定程度上解决了大部分企业数字化建设初期的业务问题，但是随着业务的快速发展、数据量的暴涨和业务需求的变化，Lambda架构的问题也就逐步凸显，主要包括几个方面：

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相比开源自建，Elasticsearch有开箱即用免运维的优势，企业可以零成本迁移上云、同时拥有更强的功能与性能、TCO预估成本仅为自建的75%。