MrZhangBaby
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Hive分析窗口函数(四) LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE

问题导读

1.LAG功能是什么？
2.LEAD与LAG功能有什么相似的地方那个？
3.FIRST_VALUE与LAST_VALUE分别完成什么功能？

 

继续学习这四个分析函数（LAG,LEAD,FIRST_VALUE,LAST_VALUE）。注意： 这几个函数不支持WINDOW子句。


Hive版本为 apache-hive-0.13.1

数据准备：

cookie1,2019-04-10 10:00:02,url2
cookie1,2019-04-10 10:00:00,url1
cookie1,2019-04-10 10:03:04,1url3
cookie1,2019-04-10 10:50:05,url6
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cookie1,2019-04-10 10:10:00,url4
cookie1,2019-04-10 10:50:01,url5
cookie2,2019-04-10 10:00:02,url22
cookie2,2019-04-10 10:00:00,url11
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cookie2,2019-04-10 10:50:05,url66
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cookie2,2019-04-10 10:10:00,url44
cookie2,2019-04-10 10:50:01,url55

CREATE EXTERNAL TABLE zcg1234 (
cookieid string,
createtime string,  --页面访问时间
url STRING       --被访问页面
) ROW FORMAT DELIMITED 
FIELDS TERMINATED BY ',' 
stored as textfile location '/tmp/zcg1234/';


hive> select * from zcg1234;
OK
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77
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cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55

LAG
LAG(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往上第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往上第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往上第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAG(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_1_time,
LAG(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last_2_time 
FROM zcg1234;


cookieid createtime             url    rn       last_1_time             last_2_time
-------------------------------------------------------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    1       1970-01-01 00:00:00     NULL
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    2       2019-04-10 10:00:00     NULL
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   3       2019-04-10 10:00:02     2019-04-10 10:00:00
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    4       2019-04-10 10:03:04     2019-04-10 10:00:02
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    5       2019-04-10 10:10:00     2019-04-10 10:03:04
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    6       2019-04-10 10:50:01     2019-04-10 10:10:00
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    7       2019-04-10 10:50:05     2019-04-10 10:50:01
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   1       1970-01-01 00:00:00     NULL
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   2       2019-04-10 10:00:00     NULL
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  3       2019-04-10 10:00:02     2019-04-10 10:00:00
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   4       2019-04-10 10:03:04     2019-04-10 10:00:02
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   5       2019-04-10 10:10:00     2019-04-10 10:03:04
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   6       2019-04-10 10:50:01     2019-04-10 10:10:00
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   7       2019-04-10 10:50:05     2019-04-10 10:50:01


last_1_time: 指定了往上第1行的值，default为'1970-01-01 00:00:00'  
             cookie1第一行，往上1行为NULL,因此取默认值 1970-01-01 00:00:00
             cookie1第三行，往上1行值为第二行值，2019-04-10 10:00:02
             cookie1第六行，往上1行值为第五行值，2019-04-10 10:50:01
last_2_time: 指定了往上第2行的值，为指定默认值
             cookie1第一行，往上2行为NULL
             cookie1第二行，往上2行为NULL
             cookie1第四行，往上2行为第二行值，2019-04-10 10:00:02
             cookie1第七行，往上2行为第五行值，2019-04-10 10:50:01

LEAD

与LAG相反
LEAD(col,n,DEFAULT) 用于统计窗口内往下第n行值
第一个参数为列名，第二个参数为往下第n行（可选，默认为1），第三个参数为默认值（当往下第n行为NULL时候，取默认值，如不指定，则为NULL）

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LEAD(createtime,1,'1970-01-01 00:00:00') OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_1_time,
LEAD(createtime,2) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS next_2_time 
FROM zcg1234;


cookieid createtime             url    rn       next_1_time             next_2_time 
-------------------------------------------------------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    1       2019-04-10 10:00:02     2019-04-10 10:03:04
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    2       2019-04-10 10:03:04     2019-04-10 10:10:00
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   3       2019-04-10 10:10:00     2019-04-10 10:50:01
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    4       2019-04-10 10:50:01     2019-04-10 10:50:05
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    5       2019-04-10 10:50:05     2019-04-10 11:00:00
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    6       2019-04-10 11:00:00     NULL
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    7       1970-01-01 00:00:00     NULL
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   1       2019-04-10 10:00:02     2019-04-10 10:03:04
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   2       2019-04-10 10:03:04     2019-04-10 10:10:00
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  3       2019-04-10 10:10:00     2019-04-10 10:50:01
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   4       2019-04-10 10:50:01     2019-04-10 10:50:05
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   5       2019-04-10 10:50:05     2019-04-10 11:00:00
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   6       2019-04-10 11:00:00     NULL
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   7       1970-01-01 00:00:00     NULL

--逻辑与LAG一样，只不过LAG是往上，LEAD是往下。

FIRST_VALUE

取分组内排序后，截止到当前行，第一个值

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS first1 
FROM zcg1234;

cookieid  createtime            url     rn      first1
---------------------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    1       url1
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    2       url1
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   3       url1
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    4       url1
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    5       url1
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    6       url1
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    7       url1
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   1       url11
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   2       url11
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  3       url11
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   4       url11
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   5       url11
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   6       url11
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   7       url11

LAST_VALUE

取分组内排序后，截止到当前行，最后一个值

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1 
FROM zcg1234;


cookieid  createtime            url    rn       last1  
-----------------------------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    1       url1
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    2       url2
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   3       1url3
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    4       url4
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    5       url5
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    6       url6
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    7       url7
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   1       url11
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   2       url22
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  3       1url33
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   4       url44
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   5       url55
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   6       url66
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   7       url77

如果不指定ORDER BY，则默认按照记录在文件中的偏移量进行排序，会出现错误的结果

SELECT cookieid,
createtime,
url,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS first2  
FROM zcg1234;

cookieid  createtime            url     first2
----------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    url2
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    url2
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   url2
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    url2
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    url2
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    url2
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    url2
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   url22
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   url22
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  url22
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   url22
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   url22
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   url22
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   url22

SELECT cookieid,
createtime,
url,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid) AS last2  
FROM zcg1234;

cookieid  createtime            url     last2
----------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    url5
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    url5
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   url5
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    url5
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    url5
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    url5
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    url5
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   url55
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   url55
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  url55
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   url55
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   url55
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   url55
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   url55

如果想要取分组内排序后最后一个值，则需要变通一下：

SELECT cookieid,
createtime,
url,
ROW_NUMBER() OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS rn,
LAST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime) AS last1,
FIRST_VALUE(url) OVER(PARTITION BY cookieid ORDER BY createtime DESC) AS last2 
FROM zcg1234 
ORDER BY cookieid,createtime;

cookieid  createtime            url     rn     last1    last2
-------------------------------------------------------------
cookie1 2019-04-10 10:00:00     url1    1       url1    url7
cookie1 2019-04-10 10:00:02     url2    2       url2    url7
cookie1 2019-04-10 10:03:04     1url3   3       1url3   url7
cookie1 2019-04-10 10:10:00     url4    4       url4    url7
cookie1 2019-04-10 10:50:01     url5    5       url5    url7
cookie1 2019-04-10 10:50:05     url6    6       url6    url7
cookie1 2019-04-10 11:00:00     url7    7       url7    url7
cookie2 2019-04-10 10:00:00     url11   1       url11   url77
cookie2 2019-04-10 10:00:02     url22   2       url22   url77
cookie2 2019-04-10 10:03:04     1url33  3       1url33  url77
cookie2 2019-04-10 10:10:00     url44   4       url44   url77
cookie2 2019-04-10 10:50:01     url55   5       url55   url77
cookie2 2019-04-10 10:50:05     url66   6       url66   url77
cookie2 2019-04-10 11:00:00     url77   7       url77   url77

提示：在使用分析函数的过程中，要特别注意ORDER BY子句，用的不恰当，统计出的结果就不是你所期望。其实我觉得像这些场景都是比较特殊的，可以收藏一下，然后等啥时候遇到的业务场景或者情况需要复杂的逻辑的时候，普通的无法处理的时候，你就可以过来查询一下开窗函数的特性，有没有类似的功能。有的话，花个五分钟研究下，用就好了。如果不能用的话，那你就用UDF函数搞吧。如果再不行，写代码吧老哥....

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    Kafka是一个开源的分布式事件流平台（EventStreamingPlatform），由LinkedIn公司最初采用Scala语言开发，并基于ZooKeeper协调管理。如今，Kafka已经被Apache基金会纳入其项目体系，广泛应用于大数据实时处理领域。Kafka凭借其高吞吐量、持久化、分布式和可靠性的特点，成为构建实时流数据管道和流处理应用程序的重要工具。Kafka架构Kafka的架构主要由
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    作者：计算机源码社个人简介：本人八年开发经验，擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等，大家有这一块的问题可以一起交流！学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码，可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
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    2020年，疫情爆发，至今已近三年，反反复复，此起彼伏。不但没被消灭，还自我发展，从德尔塔到奥密克戎，与时俱进的变异着。去年11月，疫情之下，大数据800米范围内，都成为时空伴随者。“你的码儿有没有变颜色”“你绿码还是黄码”成为那段时间的流行语，当然少不了的还有全员核酸。段子手整出来一首歌：我走过你走过的路,这算不算相逢？我吹过你吹过的风，这算不算相拥？800米内我们不曾擦肩而过，你却要我14天相
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    JupyterLab是一个基于网页的交互式开发环境,用于科学计算、数据分析和机器学.jupyterlab是jupyternotebook的下一代产品,集成了更多功能,使用起来更方便.在进行数据分析及可视化时，个人电脑不能满足大数据的分析需求，就需要用到高性能计算机集群资源，然而计算机集群的计算节点往往没有联网功能，所以在计算机集群中使用jupyterLab需要进行一些配置。具体的步骤如下：
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  • 云服务业界动态简报-20180128 Captain7
    一、青云青云QingCloud推出深度学习平台DeepLearningonQingCloud，包含了主流的深度学习框架及数据科学工具包，通过QingCloudAppCenter一键部署交付，可以让算法工程师和数据科学家快速构建深度学习开发环境，将更多的精力放在模型和算法调优。二、腾讯云1.腾讯云正式发布腾讯专有云TCE(TencentCloudEnterprise)矩阵，涵盖企业版、大数据版、AI
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    做了那么多年开发，自学了很多门编程语言，我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性，这些年也收藏了不少的Python干货，对我来说这些东西确实已经用不到了，但对于准备自学Python的人来说，或许它就是一个宝藏，可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了，我最近也做了一些资源的更新，只要你是我的粉丝，这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用，文末抱走。（1）Python所有方向的学习路线（
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    1.背景介绍架构评审是软件开发过程中的一个关键环节，它旨在确保软件架构的质量、可维护性和可扩展性。传统的架构评审通常是由人工进行，需要大量的时间和精力。随着大数据技术和人工智能的发展，自动化和人工智能技术已经开始应用于架构评审，从而提高评审的效率和准确性。在本文中，我们将讨论如何通过自动化和人工智能技术来提高架构评审的效率。我们将从以下几个方面进行讨论：背景介绍核心概念与联系核心算法原理和具体操作
  • 【数字化供应链】数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案 数字化建设方案 数字化转型数据治理主数据数据仓库供应链数字仓储智慧物流智慧仓储物流园区架构微服务数据挖掘大数据人工智能
    原文《数字化供应链架构、全景管理、全流程贯通方案》PPT格式。主要从供应链管理全景、智慧供应链建设总体目标、供应链总体业务流程、供应链总体功能架构、供应链总体技术架构、供应链全流程贯通、供应链全领域管理、供应链数据数据分析、供应链决策中台等进行建设。本文仅对主要内容进行介绍。来源网络公开渠道，旨在交流学习，如有侵权联系速删，更多参考公众号：优享智库基于先进IT技术、大数据能力、物联网应用、区块链平
  • 80 鑫_259b
    科普一个谈恋爱的方法。在以前，谈恋爱千难万难，就难在对对方不知底细，不知道对方希望自己是一个怎样的人，要耗费大量的时间去试探、再磨合，往往会因为一些小事一些细节，满盘皆输。在一个信息化的时代，在一个大数据近乎变成了流行语的时代，我们要跟上时代的步伐，通过大数据，去寻找异性最希望自己展现出来的形象是什么，才可以在爱情的道路上少走弯路。那这个大数据怎么操作呢？上街发问卷？问别人的择偶标准？一来会被打死
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    在数字化转型的浪潮中，企业正站在一个前所未有的十字路口，面对着前所未有的机遇与挑战。解锁企业内在潜能，实现跨越式发展，已成为众多企业的共同追求。而Vatee万腾平台，作为智能科技的先锋，正以其强大的智能赋能能力，引领企业步入一个全新的智能纪元。Vatee万腾平台，是一个集成了人工智能、大数据、云计算等前沿技术的综合性智能服务平台。它不仅仅是一个技术工具，更是企业转型升级的加速器，能够深入企业运营的
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  • 日记——我的歌单 静若小猴
    又到一年一度大数据汇总的时候了，听歌已经成为很多人生活里的一种乐趣。春夏秋冬，我们都有自己喜欢的歌，歌词歌曲唱出沃尔玛你的心声。还记得大学时候最喜欢听的《春天里》，我有一天单曲回放了30遍，总觉得听着仿佛看到自己声音。还有的歌，初听不知曲中意，再听已经是曲终人，听着歌流泪，听着歌入睡……还记得那些年少的故事吗，总觉得自己才是故事外的人，却不是自己已经入歌。一段时间会喜欢一个人的音乐，一段时间会沉静
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    通过学习《Linux启动管理》一章可以知道，在系统启动过程中，内核还会进行一次系统检测（第一次是BIOS进行加测），但是检测的过程不是没有显示在屏幕上，就是会快速的在屏幕上一闪而过那么，如果开机时来不及查看相关信息，我们是否可以在开机后查看呢？答案是肯定的，使用dmesg命令就可以。无论是系统启动过程中，还是系统运行过程中，只要是内核产生的信息，都会被存储在系统缓冲区中，已经为大家精心准备了大数据
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    亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：Ja
  • 大数据新视界 --大数据大厂之数据挖掘入门：用 R 语言开启数据宝藏的探索之旅 青云交 大数据新视界数据库大数据数据挖掘R语言算法案例未来趋势应用场景学习建议大数据新视界
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  • 高职人工智能训练师边缘计算实训室解决方案 武汉唯众智创 人工智能训练师边缘计算实训室人工智能训练师实训室边缘计算实训室
    一、引言随着物联网（IoT）、大数据、人工智能（AI）等技术的飞速发展，计算需求日益复杂和多样化。传统的云计算模式虽在一定程度上满足了这些需求，但在处理海量数据、保障实时性与安全性、提升计算效率等方面仍面临诸多挑战。在此背景下，边缘计算作为一种新兴的计算模式应运而生，通过将计算能力推向数据生成或用户所在的网络边缘，显著降低了数据传输的延迟，提升了处理效率，并增强了数据安全性。针对高等职业院校的人工
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    前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持：1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具：Navicat/SQLyog等都可以本文针对NBA球员的大数据进行
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    记录一些有用的Impala资料   1. 入门资料 >>官网翻译：     http://my.oschina.net/weiqingbin/blog?catalog=423691   2. 实用进阶 >>代码&架构分析：     Impala/Hive现状分析与前景展望：http
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    PropertyOverrideConfigurer类似于PropertyPlaceholderConfigurer，但是与后者相比，前者对于bean属性可以有缺省值或者根本没有值。也就是说如果properties文件中没有某个bean属性的内容，那么将使用上下文（配置的xml文件）中相应定义的值。如果properties文件中有bean属性的内容，那么就用properties文件中的值来代替上下
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        由于过去对于soap协议的cxf接触的不是很多,所以遇到了也是迷糊了一会.后来经过查找资料才得以解决. 初始原因一般是由于jaxws2.2规范和jdk6及以上不兼容导致的.所以要强制降为jaxws2.1进行编译生成.我们需要少量的修改: 我们原来的代码 wsdl2java com.test.xxx -client http://..... 修改后的代
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    一个网站就像一个人，存在一个从小到大的过程。养一个网站和养一个人一样，不同时期需要不同的方法，不同的方法下有共同的原则。本文结合我自已14年网站人的经历记录一些架构演变中的体会。 1：积累是必不可少的 架构师不是一天练成的。 1999年，我作了一个个人主页，在学校内的虚拟空间，参加了一次主页大赛，几个DREAMWEAVER的页面，几个TABLE作布局，一个DB连接，几行PHP的代码嵌入在HTM
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           我们都知道一个事实，在行星内部的时候，因为地理信息的坐标都是相对固定的，所以我们获取一组GIS数据之后，就可以存储到硬盘中，长久使用。。。但是，请注意，这种经验在宇宙时代是不能够被继续使用的          宇宙是一个高维时空
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    完整命令 CREATE DATABASE mynewdb   USER SYS IDENTIFIED BY sys_password   USER SYSTEM IDENTIFIED BY system_password   LOGFILE GROUP 1 ('/u01/logs/my/redo01a.log','/u02/logs/m
  • 几句不中听却不得不认可的话 datageek
    1、人丑就该多读书。 2、你不快乐是因为：你可以像猪一样懒，却无法像只猪一样懒得心安理得。 3、如果你太在意别人的看法，那么你的生活将变成一件裤衩，别人放什么屁，你都得接着。 4、你的问题主要在于：读书不多而买书太多，读书太少又特爱思考，还他妈话痨。 5、与禽兽搏斗的三种结局：(1)、赢了，比禽兽还禽兽。(2)、输了，禽兽不如。(3)、平了，跟禽兽没两样。结论：选择正确的对手很重要。 6
  • 1 14:00 PHP中的“syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM”错误 dcj3sjt126com PHP
    原文地址：http://www.kafka0102.com/2010/08/281.html   因为需要，今天晚些在本机使用PHP做些测试，PHP脚本依赖了一堆我也不清楚做什么用的库。结果一跑起来，就报出类似下面的错误：“Parse error: syntax error, unexpected T_PAAMAYIM_NEKUDOTAYIM in /home/kafka/test/
  • xcode6 Auto layout and size classes dcj3sjt126com ios
    官方GUI   https://developer.apple.com/library/ios/documentation/UserExperience/Conceptual/AutolayoutPG/Introduction/Introduction.html   iOS中使用自动布局（一）   http://www.cocoachina.com/ind
  • 通过PreparedStatement批量执行sql语句【sql语句相同，值不同】 梦见x光 sql事务批量执行
    比如说：我有一个List需要添加到数据库中，那么我该如何通过PreparedStatement来操作呢？ public void addCustomerByCommit(Connection conn , List<Customer> customerList) {    String sql = "inseret into customer(id
  • 程序员必知必会----linux常用命令之十【系统相关】 hanqunfeng Linux常用命令
    一.linux快捷键 Ctrl+C : 终止当前命令 Ctrl+S : 暂停屏幕输出 Ctrl+Q : 恢复屏幕输出 Ctrl+U : 删除当前行光标前的所有字符 Ctrl+Z : 挂起当前正在执行的进程 Ctrl+L : 清除终端屏幕，相当于clear   二.终端命令 clear : 清除终端屏幕 reset : 重置视窗，当屏幕编码混乱时使用 time com
  • NGINX IXHONG nginx
    pcre 编译安装 nginx conf/vhost/test.conf   upstream admin { server 127.0.0.1:8080; }   server {                 listen       80; &
  • 设计模式--工厂模式 kerryg 设计模式
    工厂方式模式分为三种：   1、普通工厂模式：建立一个工厂类，对实现了同一个接口的一些类进行实例的创建。   2、多个工厂方法的模式：就是对普通工厂方法模式的改进，在普通工厂方法模式中，如果传递的字符串出错，则不能正确创建对象，而多个工厂方法模式就是提供多个工厂方法，分别创建对象。   3、静态工厂方法模式：就是将上面的多个工厂方法模式里的方法置为静态，
  • Spring InitializingBean/init-method和DisposableBean/destroy-method mx_xiehd javaspringbeanxml
    1.initializingBean/init-method 实现org.springframework.beans.factory.InitializingBean接口允许一个bean在它的所有必须属性被BeanFactory设置后，来执行初始化的工作，InitialzingBean仅仅指定了一个方法。 通常InitializingBean接口的使用是能够被避免的，（不鼓励使用，因为没有必要
  • 解决Centos下vim粘贴内容格式混乱问题 qindongliang1922 centosvim
    有时候，我们在向vim打开的一个xml，或者任意文件中，拷贝粘贴的代码时，格式莫名其毛的就混乱了，然后自己一个个再重新，把格式排列好，非常耗时，而且很不爽，那么有没有办法避免呢？ 答案是肯定的，设置下缩进格式就可以了，非常简单： 在用户的根目录下 直接vi  ~/.vimrc文件 然后将set pastetoggle=<F9> 写入这个文件中，保存退出，重新登录，
  • netty大并发请求问题 tianzhihehe netty
    多线程并发使用同一个channel java.nio.BufferOverflowException: null at java.nio.HeapByteBuffer.put(HeapByteBuffer.java:183) ~[na:1.7.0_60-ea] at java.nio.ByteBuffer.put(ByteBuffer.java:832) ~[na:1.7.0_60-ea]
  • Hadoop NameNode单点问题解决方案之一 AvatarNode wyz2009107220 NameNode
    我们遇到的情况 Hadoop NameNode存在单点问题。这个问题会影响分布式平台24*7运行。先说说我们的情况吧。 我们的团队负责管理一个1200节点的集群(总大小12PB)，目前是运行版本为Hadoop 0.20，transaction logs写入一个共享的NFS filer(注：NetApp NFS Filer)。 经常遇到需要中断服务的问题是给hadoop打补丁。 DataNod
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