- SQLite 数据库在大数据分析中的应用潜力
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SQLite数据库在大数据分析中的应用潜力关键词:SQLite、大数据分析、轻量级数据库、嵌入式数据库、数据仓库、OLAP、性能优化摘要:本文深入探讨了SQLite这一轻量级嵌入式数据库在大数据分析领域的应用潜力。我们将从SQLite的核心架构出发,分析其在大数据场景下的优势和限制,并通过实际案例展示如何通过优化策略和扩展技术使SQLite能够处理大规模数据集。文章包含性能对比测试、优化技巧和实际
- 高通 audio pal 配置文件
盼雨落,等风起
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一、PAL配置文件解析1.mixer_paths.xml-硬件控制中枢核心作用:物理通路定义:建立Codec寄存器到音频端点的信号链路动态控制:运行时通过ALSAControlAPI(如amixerset"SpkrLeftPAVolume"25)实时调整参数平台适配:文件命名规则mixer_paths__.xml(如mixer_paths_sm8550-demo.xml)调试技巧:使用tinymi
- 实时数仓工具-SelectDB
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一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- 大数据领域 OLAP 的数据立方体增量更新
大数据洞察
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大数据领域OLAP的数据立方体增量更新关键词:OLAP、数据立方体、增量更新、预计算、物化视图、ETL、大数据分析摘要:本文深入探讨大数据领域中OLAP数据立方体的增量更新技术。我们将从基本概念出发,详细分析数据立方体的结构和更新机制,介绍多种增量更新算法及其实现原理,并通过实际案例展示如何在分布式环境下高效维护数据立方体的时效性。文章还将讨论增量更新面临的挑战和未来发展方向,为大数据分析系统的设
- Clickhouse数据库的探索与安装
PerterTingle
华为云+Ubuntu操作系统springbootjava华为云数据库
以下是一个简洁的教程,指导你在Ubuntu系统上通过Docker下载并运行ClickHouse(一个开源的列存储数据库,专为在线分析处理OLAP设计),并确保其支持远程访问。教程基于官方文档和相关资源,适用于初学者。使用Docker部署ClickHouse教程前提条件Ubuntu系统(本教程以Ubuntu22.04为例)。已安装Docker和DockerCompose(若未安装,见下方步骤)。具有
- Flink SQL执行流程深度剖析:从SQL语句到分布式执行
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在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- 数据库领域OLTP与OLAP的对比分析
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数据库领域OLTP与OLAP的对比分析关键词OLTP;OLAP;数据库;事务处理;数据分析摘要本文聚焦于数据库领域中OLTP(联机事务处理)与OLAP(联机分析处理)的对比分析。首先阐述两者的概念基础,包括领域背景、历史发展及问题空间定义。接着构建理论框架,从第一性原理推导其特性。在架构设计上,详细剖析系统分解与组件交互。实现机制部分进行算法复杂度等分析。探讨实际应用中的实施策略等内容。还考量高级
- 大数据领域 OLAP 的并发处理能力优化
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大数据领域OLAP的并发处理能力优化关键词:大数据、OLAP、并发处理能力、优化策略、数据架构摘要:在大数据时代,联机分析处理(OLAP)技术对于企业的决策支持和数据分析至关重要。然而,随着数据量的不断增长和用户并发请求的增加,OLAP的并发处理能力面临着巨大挑战。本文旨在深入探讨大数据领域OLAP并发处理能力的优化方法。首先介绍OLAP的背景知识,包括其目的、预期读者和文档结构等。接着阐述OLA
- 大数据领域 OLAP 的分布式查询执行计划优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据分布式ai
大数据领域OLAP的分布式查询执行计划优化关键词:OLAP、分布式查询、执行计划优化、查询引擎、并行计算、数据分片、成本模型摘要:本文深入探讨了大数据环境下OLAP系统的分布式查询执行计划优化技术。文章首先介绍了OLAP查询的基本概念和特点,然后详细分析了分布式环境下查询执行计划优化的核心挑战和关键技术,包括查询重写、并行执行策略、数据本地性优化等。接着通过具体算法和数学模型阐述了优化原理,并提供
- 数据库领域的秘密武器——物化视图
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物化视图:数据库性能优化的理论基石与工程实践关键词物化视图、预计算聚合、查询加速、存储换时间、数据库优化、一致性维护、OLAP加速摘要物化视图作为数据库领域的“秘密武器”,通过预计算和存储复杂查询结果,在OLAP(联机分析处理)、数据仓库等场景中实现了查询性能的指数级提升。本文从第一性原理出发,系统解析物化视图的理论基础、架构设计、实现机制与工程实践,覆盖从概念定义到未来演化的全生命周期。通过层次
- 硬核实战 | 3分钟Docker部署ClickHouse列存数据库
本文来自「大千AI助手」技术实战系列,专注用真话讲技术,拒绝过度包装。ClickHouse作为OLAP领域性能标杆,其列式存储引擎比传统数据库快100倍以上。本文将用Docker实战部署,并解析关键配置:安装# 拉取最新镜像(当前版本23.8)docker pull clickhouse/clickhouse-server# 运行容器(关键参数解析)docker run -d \ --name=
- 数据分析之OLTP vs OLAP
数据处理系统主要有两种基本方法:一种注重数据操作(增删查改),另一种注重商业智能数据分析。这两种系统是:联机事务处理(OLTP)联机分析处理(OLAP)PowerBI专为与OLAP系统兼容而构建,并未针对OLTP系统进行优化。OLTP:联机事务处理OLTP(OnlineTransactionProcessing)是一种实时处理数据的方式,主要用于支持日常的业务操作,比如如ATM提款、电子商务订单、
- DuckDB + Spring Boot + MyBatis 构建高性能本地数据分析引擎
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DuckDB是一款令人兴奋的内嵌式分析型数据库(OLAP),它为本地数据分析和处理带来了前所未有的便捷与高效。它无需外部服务器,可以直接在应用程序进程中运行,并提供了强大的SQL支持和列式存储带来的高性能。什么是DuckDB?DuckDB被誉为“数据科学领域的SQLite”,是一个开源的、专为分析查询设计的嵌入式数据库管理系统。它与传统的行式数据库(如SQLite,主要用于事务处理OLTP)不同,
- Doris实践——叮咚买菜基于OLAP引擎的应用实践
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目录前言一、业务需求二、选型与对比三、架构体系四、应用实践4.1实时数据分析4.2B端业务查询取数4.3标签系统4.4BI看板4.5OLAP多维分析五、优化经验六、总结原文大佬介绍的这篇Doris数仓建设实践有借鉴意义的,这些摘抄下来用作沉淀学习。如有侵权请告知~前言随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,希望引入一款实时OLAP数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的
- Apache Doris实时分析数据仓库的快速入门
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ApacheDoris是一个现代化的数据仓库,专为实时分析设计。它能够在大规模数据上快速进行分析,非常适合需要快速响应的业务场景。Doris通常被分类为OLAP数据库,并且在ClickBench(一个面向分析型数据库系统的基准测试)中表现出色。得益于其高效的向量化执行引擎,Doris也可以用作快速的向量数据库。1.技术背景介绍ApacheDoris旨在解决传统数据仓库在实时分析中的性能瓶颈问题。传
- Greenplum:PB级数据分析的分布式引擎,揭开MPP架构的终极武器
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一、Greenplum是谁?——定位与诞生背景核心定位:基于PostgreSQL的开源分布式分析型数据库(OLAP),专为海量数据分析设计,支撑PB级数据仓库、商业智能(BI)和实时决策系统。诞生背景:数据爆炸时代:2000年代初,传统数据库(如OracleRAC)面临海量数据时扩展性差、成本高的问题。分布式计算革命:受GoogleGFS和MapReduce论文启发,Greenplum采用MPP(
- GaussDB高性能之道:从架构设计到实战优化
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GaussDB高性能之道:从架构设计到实战优化引言在金融高频交易、物联网实时分析、电商秒杀等场景中,数据库性能直接决定业务成败。华为云GaussDB通过分布式并行架构、智能资源调度与深度引擎优化,实现了每秒百万级事务处理(100万TPS)、毫秒级响应(OLAP查询延迟10万)+RDMA网络;网络配置:25Gbps网卡+无损以太网(RoCEv2)。四、典型场景性能突破金融高频交易场景需求:支持每秒5
- ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南
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ClickHouse与Presto对比:OLAP引擎选型指南关键词:ClickHouse、Presto、OLAP引擎、选型指南、数据分析摘要:本文旨在为读者提供一份全面的ClickHouse与Presto对比的OLAP引擎选型指南。通过对这两款流行的OLAP引擎的核心概念、算法原理、数学模型、实际应用场景等多方面进行深入分析,并结合项目实战案例和代码解读,帮助读者了解它们各自的特点和优势。同时,还
- 万字详解:分布式计算系统 OLAP 引擎添加事务管理功能技术方案原理和源代码实现详细指南
AI天才研究院
计算OLAP分布式事务计算引擎ClickHouse
分布式计算系统OLAP引擎添加事务管理功能技术方案详解一、概述OLAP(在线分析处理)引擎通常专注于高性能的查询分析能力,而传统的事务管理功能更多出现在OLTP(在线事务处理)系统中。随着现代数据分析需求的演进,为OLAP引擎添加事务管理功能已成为一个重要趋势,能够实现分析型应用中的ACID保证。本文将详细探讨在分布式OLAP引擎中实现事务管理的技术方案,包括原理、架构设计和源代码实现。二、事务管
- ClickHouse性能优化技术深度解析与实践指南
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作为面向OLAP场景的列式数据库,ClickHouse凭借其卓越的查询性能和大数据吞吐能力广受青睐。但要充分发挥其潜力,必须深入理解其架构特性并实施针对性优化。本文综合官方文档与最佳实践,系统阐述ClickHouse性能优化的核心技术、技巧与实践策略。所有优化都应基于实际业务场景,通过EXPLAIN和ANALYZE工具验证优化效果,避免过度优化。一、表设计与存储优化1.1主键与索引设计稀疏主索引:
- MPP之Clickhouse
james二次元
大数据数据库MPPclickhouseMPP数据库OLAP列式数据库时序数据
ClickHouse:列式数据库概述ClickHouse是一款高性能的开源列式数据库管理系统(DBMS),由俄罗斯的Yandex公司开发,专为在线分析处理(OLAP)设计。它以极高的查询性能、水平可扩展性和高压缩率著称,适合大规模数据的实时分析。ClickHouse可以在数十亿行数据中实现亚秒级的查询性能,广泛应用于互联网、金融、电信等行业的数据分析场景。1.基本概念列式存储:ClickHouse
- 数仓开发面试题汇总-数据建模&数据治理
话数Science
1024程序员节大数据
1.如何建设数仓,如何构建主题域数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可以这样理解:数据仓库对异构数据源进行集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,且不再修改。如果对数据仓库还不够理解,可以先搞清楚关系型数据库与数据仓库的区别,OLTP和OLAP的区别等。如何建设数仓,技术方案选型上有很多选择:云服务/自建、流处理/批处理、MPP/Hado
- 在文件检索方面doris和elasticsearch的区别
jiedaodezhuti
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apacheDoris与Elasticsearch在文件检索领域的差异源于技术架构与定位目标的本质区别,以下从核心维度对比分析二者的技术特性:一、架构设计与定位差异维度ApacheDorisElasticsearch核心架构分布式MPP列式分析引擎,面向OLAP优化分布式倒排索引检索引擎,面向全文搜索优化数据模型结构化/半结构化数据为主,支持动态Schema非结构化文本为主
- SQL语句,索引,视图,存储过程以及触发器
源远流长jerry
数据库mysql
一、初识MySQL1.数据库按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库;是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享的、统一管理的大量数据的集合;2.OLTP与OLAPOLTP(On-Linetransactionprocessing)翻译为联机事务处理;主要对数据库增删改查;OLTP主要用来记录某类业务事件的发生;数据会以增删改的方式在数据库中进行数据的更新处理操作,要求实时性高、稳定性强、确保数
- android 使用zabar库实现条码扫描
寂-静
android
导入zabar依赖implementation'cn.bingoogolapple:bga-qrcode-zbar:1.3.6'##扫描界面Activity```java/这个是扫描界面的ActivitypublicclassZbarTestScanActivityextendsAppCompatActivityimplementsQRCodeView.Delegate,CustomAdapt{p
- 论广告系统对存算分离架构的应用
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架构运维
辅助论点辅助论点一:存算分离架构起源于数据库领域,并不是在线系统。存算分离的架构源于Google的Spanner数据库,这个数据库采用了KV做存储层,OLAP做计算层的分离式设计,其目的是能快速伸缩计算资源,且节省数据被动配合计算进行伸缩所带来的存储资源浪费。在这个设计中,没有特别考虑计算时延,更多的是为了突破“水平扩展瓶颈”。相关论文在论证存算分离架构合理性时做了一个很关键的假设,那就是网络性能
- Spark 之 Aggregate
zhixingheyi_tian
sparkspark大数据分布式
Aggregate参考链接:https://github.com/PZXWHU/SparkSQL-Kernel-Profiling完整的聚合查询的关键字包括groupby、cube、groupingsets和rollup4种。分组语句groupby后面可以是一个或多个分组表达式(groupingExpressions)。聚合查询还支持OLAP场景下的多维分析,包括rollup、cube和group
- 【DBMS学习系列】一、DBMS(数据库管理系统)的存储模型
大数据技术部落
计算引擎数据库学习大数据
一、前置知识1.1什么是OLAP和OLTP?On-LineAnalyticalProcessing,简称OLAP(联机分析处理),是一种用于处理大规模数据的技术,它提供了一种灵活的分析和查询方式,能够帮助用户从不同维度来分析和理解业务数据。On-LineTransactionProcessing,简称OLTP(联机事务处理),是一种数据处理类型,包括执行多个并发的事务,例如网上银行、购物、订单处理
- 【PostgreSQL数据分析实战:从数据清洗到可视化全流程】1.1 数据库核心概念与PostgreSQL技术优势
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数据库postgresql数据分析
点击关注不迷路点击关注不迷路点击关注不迷路文章大纲深度解析PostgreSQL核心架构与技术优势:从数据库原理到实战场景1.1数据库核心概念与PostgreSQL技术优势1.1.1关系型数据库核心架构解析1.1.1.1数据库系统的底层逻辑1.1.1.2数据模型与范式设计1.1.2PostgreSQL技术优势全景图1.1.2.1扩展性:从单机到云原生的进化1.1.2.2性能优化:从OLTP到OLAP
- 揭秘大数据 | 16、OLAP 那些事儿
XAI嬴图
大数据Newsqlnosql图数据库hadoop
接着奏乐接着舞,上文讲到大数据的四大阵营之一的OLTP阵营,今儿开继续讲OLAP的那些事儿!OLAP阵营主要有两大主流,一大主流是基于MapReduce而构建的Hadoop生态圈,另一大主流是MPP数据库阵营。不过MPP数据库通常兼具OLAP与OLTP的功能,我们把MPP数据库与OLAP类型大数据并列。Hadoop的整体架构其实非常简单,可用计算式表达为:Hadoop=HDFS+MapReduce
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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