Go 语言

使用Go语言进行Redis集群操作，使得Redis集群操作更加便捷简单。

这个程序将数据存储到MySQL数据库中，利用Go语言的多线程能力提高网络爬取效率。

Go 语言的 SQLite 数据库操作，算是轻量型项目里比较常见的搭配了。SQLite本身就是个不用装服务的嵌入式数据库，用起来简单，部署也方便，挺适合开发些小工具或者嵌入式服务的。 mattn/go-sqlite3这个库用得比较多，社区活跃，兼容性也不错。只要你本地装了 C 编译环境，直接go get github.com/mattn/go-sqlite3就能用，连数据库连接都直观： db, err := sql.Open("sqlite3", "./example.db") 文件路径给了，库就自动创建数据库文件，连建表都能直接写 SQL 语句： CREATE TABLE users (

gocql 软件包为 Go 编程语言实现了快速、强大的 Cassandra 客户端。 项目网站: https://github.com/gocql/gocqlAPI 文档: https://godoc.org/github.com/gocql/gocql讨论: https://groups.google.com/forum/#！forum/gocql 支持的版本 以下矩阵显示了在集成测试套件中作为 CI 构建的一部分进行测试的 Go 和 Cassandra 的版本： | Go / Cassandra | 2.1.x | 2.2.x | 3.x.x ||---|---|---|---|| 1.1

4.2 分区裁剪 分区裁剪是提升并发性能的重要手段。在Go语言中，分区裁剪可通过并发操作多个数据分区，从而减少任务处理的总时间。通过将大数据集合分割为多个小分区，各分区可独立进行并发处理。 实现分区裁剪的步骤 数据分区：首先将大数据集按照特定规则分区，以便每个分区内的任务可独立执行。 并发执行：利用Go的goroutine，将不同的数据分区交由多个goroutine处理，实现高效并发。 结果合并：在各个goroutine完成处理后，将结果进行统一汇总，得到最终结果。 示例代码： package main import ( \t\"fmt\" \t\"sync\" ) func main

Go 语言的开发体验挺不错，尤其是它的语法简洁明了，适合新手入门。对于那些刚接触 Go 语言的朋友，这个教程可以你快速搭建开发环境，马上就能写出第一个程序。内容涵盖了 Go 语言的基础知识、常用库的使用，甚至还了 HTTP 服务器的构建实例，你将理论转化为实际应用。而且，里面还列举了一些实用的资源，像是开源项目和在线学习平台，蛮适合想要深入了解 Go 的同学。其实，Go 语言在云平台和 Web 开发中也有优势，掌握它后，多开发工作都能得心应手。如果你对 Go 语言有兴趣，不妨试试这些资源，走上技术进阶的快车道。

gocfd是一款使用Go语言编写的开源计算流体动力学(CFD)求解器，该项目受到Jan S. Hesthaven和Tim Warburton的著作“节点间断Galerkin方法”(2007) 以及J. Romero, K. Asthana和Antony Jameson的论文“使用Raviart-Thomas元素进行DFR方法的通量重构方法的简化公式”(2015) 的启发。 gocfd求解器已实现的功能包括： NACA 0012翼型模拟 (马赫数 = 0.3, 攻角 = 6度， AUSM+通量格式， 局部时间步长) 马赫数 = 0.5, 攻角 = 0度， Roe格式， 1482个二阶单元， 收

如果你在找一个轻量级的内存中键值存储，ghost绝对值得一试。它是用Go 语言写的，性能比较高，响应也快。基于条纹哈希图算法，ghost支持并发操作，适合高并发环境。它可以嵌入到你的应用里，也能独立作为服务运行。SET、GET和DEL命令足够日常使用，适合需要快速读写的场景。你可以用make ghost-server构建服务器，启动后通过ghost -host localhost -port 6869运行，简单。性能方面，通过ghost-benchmark做个基准测试也挺方便的。，这款工具适合需要轻量存储、并发支持、快速响应的项目。如果你在开发过程中需要一个简单高效的存储方案，ghost可以是

熟练 SQL 的查询技巧，配上 Go 的并发思路，效率提升不是一点点。Hive 的小文件合并问题，其实挺常见的，尤其在做数据仓库时动不动几千上万小文件，别说存储端，查的时候人都要炸。你要是想用 SQL 搞定历史数据聚合，比如“取前 10 天收入总和+昨日主营类目”，用INSERT OVERWRITE配点窗口函数，写得顺手，效果也挺不错。而从 Go 语言角度看，多协程合并小文件，加上合适的分区裁剪逻辑，压 HDFS 压力那叫一个稳。资源里还顺手附了源码解析和实战，挺全的，建议收藏。

清晰易懂的 API 高效快速（单内核每秒可处理 1k 以上请求） 管理请求延迟和域最大并发数 自动处理 Cookie 和会话 支持同步、异步和并行抓取 自动缓存和自动编码非 Unicode 响应 支持 Robots.txt 可通过环境变量配置分布式刮取 提供扩展