- hive-进阶版-1
数据牧马人
hivehadoop数据仓库
第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表（ManagedTable）和外部表（ExternalTable）两种表类型，它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别：1.数据存储位置内部表：数据存储在Hive的默认存储目录下，通常位于HDFS（HadoopDi
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中，ApacheDoris持续加深与数据湖的融合，当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起，ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构，湖仓一体（DataLakehouse）融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势，帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求，在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中，ApacheDoris持续加深与数据湖的融合，当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起，ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 为什么要进行数据仓库分层？
BenBen尔
#建模方法spark大数据分布式
对数据仓库进行分层（如常见的ODS、DWD、DWS、ADS等层次）是为了解决复杂数据处理场景中的效率、可维护性、易用性问题。以下是分层的主要目的和优势：1、职责分离，逻辑解耦分层能够沉淀公共的数据模型，实现了逻辑解耦。有以下好处：减少重复开发，提升研发效率从数仓模型角度能够提升数据一致性。减少了冗余计算，高频查询或者高频开发无需使用原始数据，直接使用公共的数据模型查询或者开发即可，减少了对计算资源
- 数据仓库有哪些建模方法？
BenBen尔
#数据仓库数据仓库大数据
数据仓库的建模方法主要分为关系建模和多维建模两大类，不同方法适用于不同的业务场景和目标。以下是常见的建模方法及其特点：一、关系建模（规范化建模）基于关系型数据库的规范化理论，强调减少数据冗余，适合复杂的企业级数据仓库（EDW）。第三范式（3NF）定义：通过规范化将数据分解为多个关联表，确保每个字段仅依赖主键。优点：数据冗余低，一致性高，适合复杂事务处理。缺点：查询需要多表关联，性能较低；业务理解成
- 现代数据栈：秽土重生？——从 SAP x Databricks 看数据世界的轮回
数据库
由SAP官宣与Databricks合作想开去。现代数据栈（ModernDataStack）曾一度是数据行业最炙手可热的概念。Snowflake、Databricks、Fivetran、dbt……一众明星公司描绘出一个美好的未来：所有数据汇集到云端数据仓库，所有分析、BI和AI应用直接连接仓库数据，再无数据孤岛，数据流转自由，一切井然有序。但现实并没有这么美好。现代数据栈经历了一轮狂热，又在短短几年
- Hive高级SQL技巧及实际应用场景
小技工丨
大数据随笔sqlhive数据仓库大数据
Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施，它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL（称为HiveQL）的语言，Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧，并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述：窗口函数允许我们在不使用GR
- 如何设计高效的数据湖架构？
晴天彩虹雨
架构大数据数据仓库
1.引言在大数据时代，数据湖（DataLake）逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库，数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供更灵活的存储与计算能力。然而，如何合理设计数据湖架构，优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理，是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法，结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
- 初识开源云原生数仓Databend
开源项目精选
云原生
Databend是一款开源的数据仓库产品，主要定位于OLAP场景，采用云原生架构理念（可对比snowflake），有非常好的扩展性、同时具备低成本、高性能的优势，兼容MySQL协议。Stars数8,245Forks数765主要特点针对对象存储平台进行优化的云原生架构。符合SQL:2011标准，支持复杂查询和数据版本回溯（时间旅行）功能。与流行的商业智能（BI）、提取、转换和加载（ETL）以及数据科
- 一文理清概念：数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG)
Debug_Snail
HadoopBigDataDataScience数据仓库大数据数据中台数据湖数据治理
数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念，它们在功能、架构和应用场景上各有特点，同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析：1.核心概念（1）数据仓库（DataWarehouse,DW）定义：一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统，用于支持企业决策分析（如BI、报表）。数据通常经过ETL（抽取、转换、加载）处理，以结构化形式存储，采用Schema
- doris：阿里云 MaxCompute
向阳1218
大数据doris
MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS（SoftwareasaService）模式云数据仓库。什么是MaxCompute连接MaxCompute示例--1.创建Catalog。CREATECATALOGmcPROPERTIES("type"="max_compute","mc.default.project"="xxx","mc.access_key"="xxxx","mc.secret_
- 使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储
dgay_hua
深度学习人工智能python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
- 数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言：数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代，传统的数据仓库（DataWarehouse,DW）因其强一致性和高效查询能力，一直是企业数据分析的核心。然而，随着数据量和数据类型的爆炸式增长，传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题，数据湖（DataLake）概念应运而生。数据湖能够存储原始数据，支持半结构化和非结构化数据，提供更灵活的计算框架，但其缺乏事务管理和数据一致性
- 什么是数据库中的宽表？
見贤思齊
数据分析数据库
数据库中的宽表（WideTable）是指一种包含大量列的表结构设计，通常通过将多个业务相关的数据字段（甚至来自不同表的字段）合并到一张表中，以减少多表关联查询的需求。宽表常见于数据仓库、OLAP（联机分析处理）系统或大数据场景，其核心目标是优化查询性能，尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。一、宽表的核心特点1.列数多宽表可能包含数十甚至数百列，涵盖多个维度和指标（例如订单信息、客户信息
- 【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识
精神病不行计算机不上班
数据仓库与数据挖掘基础数据挖掘数据仓库
知识点复习：事务（关于事务的一些知识点可以点这里）一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义：事务处理是指对数据库中数据的操作，这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义：事务是数据库操作的基本单位，包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功，要么全部失败。ACID特性：原子性（Atomicity）：
- 云数据库是什么数据库？
云服务器数据库
云数据库，简单来说，是一种部署在云计算环境中的数据库服务。它借助云计算的强大资源，将数据库管理系统以服务的形式提供给用户，用户无需在本地自行搭建复杂的硬件和软件环境，通过互联网就能便捷地使用数据库功能。这就像是把原本需要在自家搭建、维护的“数据仓库”搬到了云端的“大型仓储中心”，由专业团队负责管理和维护。与传统数据库相比，云数据库有着诸多明显差异。传统数据库往往需要用户自行购置服务器、存储设备等硬
- Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构
ByteCodeLabs
维度数据仓库设计数据仓库架构
目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona
- 湖仓一体化及冷、热、实时三级存储
麦当当MDD
数据仓库Spark大数据数据库数据仓库数据库架构
一、湖仓一体化（Lakehouse）湖仓一体化（Lakehouse）是数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse）的结合，旨在解决传统数据架构中数据孤岛、存储冗余、计算性能不足等问题。其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力，使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体？数据湖的缺陷：缺乏强Schema，查询
- 深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践
未知方程 无解
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Kettle（Spoon）是Pentaho公司开发的开源ETL工具，用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎，从而提升数据处理能力。1.Kettle（Spoon）简介与
- 探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践
Echo_Wish
大数据高阶实战秘籍数据仓库自动化etl
探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践在大数据时代，数据仓库已成为企业数据管理和决策支持的核心工具。如何高效地提取、转换和加载数据（ETL），是数据仓库建设中的重要环节。本文将围绕数据仓库自动化的ETL流程设计展开，结合实际代码示例，探讨如何构建高效、稳定和可扩展的ETL解决方案。什么是ETL？ETL（Extract,Transform,Load）是指数据抽取、转换和加载，是数据仓库建设的重要步
- 基于hive的电信离线用户的行为分析系统
赵谨言
论文经验分享毕业设计
标题:基于hive的电信离线用户的行为分析系统内容:1.摘要随着电信行业的快速发展，用户行为数据呈现出海量、复杂的特点。为了深入了解用户行为模式，提升电信服务质量和精准营销能力，本研究旨在构建基于Hive的电信离线用户行为分析系统。通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统
- 阿里云MaxCompute面试题汇总及参考答案
大模型大数据攻城狮
阿里云odps云计算机器学习大数据面试大数据面经增量数据
目录简述MaxCompute的核心功能及适用场景，与传统数据仓库的区别解释MaxCompute分层架构设计原则，与传统数仓分层有何异同MaxCompute的存储架构如何实现高可用与扩展性解析伏羲（Fuxi）分布式调度系统工作原理盘古（Pangu）分布式存储系统数据分片策略计算与存储分离架构的资源弹性扩展方案解释MaxCompute多租户资源隔离实现机制容错机制设计：Worker节点故障时的数据恢复
- 国产化替代 | 星环科技TDH替代IBM数仓，助力城商行构建湖仓一体平台
ibm
城商行构建湖仓一体平台|TDH替代IBM数仓IBM的数仓NetezzaEOL是2023年，数仓Netezza生命周期结束了。数仓产品停止提供支持和更新，不再为该产品提供修复漏洞或功能改进的服务。某城市商业银行在此背景下，启动数据仓库系统升级项目，将数据仓库从IBMNetezza迁移到星环科技大数据基础平台TDH，不但成功实现了数据仓库的国产化替代，还建设了新一代的湖仓一体平台，为银行业务发展提供新
- 《数据仓库》读书笔记：第11章 非结构化数据和数据仓库
search-lemon
数据仓库数据仓库
该系列博文为《数据仓库BuildingtheDataWarehouse》一书的读书笔记，笔者将书中重点内容进行概括总结。大致保留书中结构，一部分根据自己的理解进行调整。如发现问题，欢迎批评指正。章节博文1《数据仓库》读书笔记：第1章决策支持系统的发展2《数据仓库》读书笔记：第2章数据仓库环境3《数据仓库》读书笔记：第3章设计数据仓库4《数据仓库》读书笔记：第4章数据仓库中的粒度5《数据仓库》读书笔
- 稳定运行的以Redshift数据仓库为数据源和目标的ETL性能变差时提高性能方法和步骤
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数据仓库云计算
当以AmazonRedshift数据仓库为数据源和目标的ETL（Extract,Transform,Load）性能变差时，可能涉及多个方面的优化措施。提升RedshiftETL性能的关键在于多个方面的综合优化。你需要定期监控查询执行情况、调整ETL作业的执行计划、优化数据模型、合理分配资源以及在必要时调整集群配置。通过不断调整和优化这些方面，可以显著提高ETL作业的性能，确保系统稳定、高效运行。以
- 【自学笔记】大数据基础知识点总览-持续更新
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笔记大数据
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录大数据基础知识点总览1.大数据概述2.大数据处理技术3.数据仓库与数据挖掘4.大数据分析与可视化5.大数据平台与架构6.大数据安全与隐私总结大数据基础知识点总览1.大数据概述定义：大数据是指数据量巨大、类型多样、处理速度快的数据集合。特征：4V（Volume、Velocity、Variety、Veracity）描述了大数据的主
- Airflow和PySPARK实现带多组参数和标签的Amazon Redshift数据仓库批量数据导出程序
weixin_30777913
pythonspark云计算
设计一个基于多个带标签SQL模板作为配置文件和多组参数的PySPARK代码程序，实现根据不同的输入参数，用Airflow进行调度，自动批量地将AmazonRedshift数据仓库的数据导出为Parquet、CSV和Excel文件到S3上，标签和多个参数（以“_”分割）为组成导出数据文件名，文件已经存在则覆盖原始文件。PySpark程序需要异常处理，输出带时间戳和每个运行批次和每个导出文件作业运行状
- 【Apache Paimon】-- 13 -- 利用 paimon-flink-action 同步 mysql 表数据
oo寻梦in记
ApachePaimonapacheflinkmysqlapachepaimon
利用PaimonSchemaEvolution核心特性同步变更的mysql表结构和数据1、背景信息在Paimon诞生以前，若mysql/pg等数据源的表结构发生变化时，我们有几种处理方式（1）人工通知（比如常规的使用邮件），然后运维人员手动同步到数据仓库中（2）使用flink消费DDLbinlog，然后自动更新Hive的外部表和内部表schema那么现在，有了Paimon，我们可以利用其特性，自动
- 数据整合平台Airbyte中的Shopify连接器使用指南
bavDHAUO
python
技术背景介绍Airbyte是一种专门用于ELT数据集成的平台，支持从API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的管道搭建。其拥有最大规模的ELT连接器目录，支持众多的数据仓库和数据库。本文将介绍如何使用Airbyte的Shopify连接器加载Shopify对象作为文档。核心原理解析Airbyte的Shopify连接器作为一个文档加载器，通过API将Shopify的订单、产品等对象加载为文档。用户可以通
- 开源 数据仓库_使用这些开源工具进行数据仓库
cumi7754
数据仓库大数据pythonjava编程语言
开源数据仓库bySimonSpäti西蒙·斯派蒂(SimonSpäti)使用这些开源工具进行数据仓库(Usetheseopen-sourcetoolsforDataWarehousing)Thesedays,everyonetalksaboutopen-sourcesoftware.However,thisisstillnotcommonintheDataWarehousing(DWH)field
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址：
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2)：在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）
闲时研究下下！ 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！
实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括：
action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养，决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由
事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP；
SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间；
SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜：
一、不取毫秒：
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明，
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam）
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现：
在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作：
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。
菜单：
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果：
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤：
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下：
（1）执行vim /etc/profile
（2）在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料：
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下：
1、一个词的索引由=分割的三部分组成： 第一部分是词 第二部分是这个词在多少
