- Redis 安装详细教程(小白版)
小小鸭程序员
springjavaAI编程springcloudredis
一、Windows系统安装Redis方法1:直接安装(推荐新手)下载RedisforWindows访问微软维护的Redis版本:https://github.com/microsoftarchive/redis/releases下载Redis-x64-3.2.100.msi(或最新版本)安装包。安装Redis双击下载的.msi文件点击下一步,勾选“AddRedisinstallationfolde
- Hive SQL 精进系列:REGEXP_REPLACE 函数的用法
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目录一、引言二、REGEXP_REPLACE函数基础2.1基本语法参数详解2.2简单示例三、REGEXP_REPLACE函数的应用场景3.1去除特殊字符3.2统一字符串格式四、REGEXP_REPLACE与REPLACE函数的对比4.1功能差异4.2适用场景五、REGEXP_REPLACE与REGEXP函数的对比5.1功能差异5.2适用场景六、总结一、引言字符串处理是数据处理中的常见需求,Hive
- Hive SQL 精进系列:SUBSTR 函数的多样用法
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HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、SUBSTR函数基础介绍2.1基本语法2.2参数详解2.3简单示例三、SUBSTR函数常见应用场景3.1提取日期中的年份、月份或日期3.2隐藏部分敏感信息四、SUBSTR函数高级用法4.1结合条件判断动态截取4.2处理复杂字符串模式五、总结一、引言SUBSTR函数是HiveSQL中一个用于字符串截取的重要函数,在处理文本数据时发挥着关键作用。本文将全面且深入地介绍HiveSQL中S
- Hive----Hive进阶操作(三) HIVE 特殊分隔符处理
XiaodunLP
Hive
HIVE特殊分隔符处理补充:hive读取数据的机制:1、首先用InputFormat的一个具体实现类读入文件数据,返回一条一条的记录(可以是行,或者是你逻辑中的“行”)2、然后利用SerDe的一个具体实现类,对上面返回的一条一条的记录进行字段切割Hive对文件中字段的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符,如果数据文件中的分隔符是多字符的,如下所示:01||huangbo02||xuzheng03||
- 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
- NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接,以及一些解码参数说明
landihao
linux
NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/VideoCodecSDKhttps://developer.nvidia.com/video-codec-sdk-ar
- hive split 函数转义问题
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HiveSQL精进系列大数据
语法split(strstring,regexstring)--使用regex分割字符串str基本用法selectsplit('a,b,c,d',',')fromtemp_cwh_test;--分割--结果为数组>["a","b","c","d"]截取字符串中某个值selectsplit('a,b,c,d',',')[0]fromtemp_cwh_test;--提取第1个值>a特殊字符的处理针对特
- Hive SQL 精进系列:解锁 Hive SQL 中 KeyValue 函数的强大功能
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HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、KeyValue函数基础2.1语法结构详解形式一:`keyvalue(string,[string,string,]string)`形式二:`keyvalue(string,string)`2.2参数详解2.3返回值规则三、丰富的应用场景3.1解析学生成绩信息3.2处理员工考勤数据3.3分析网站访问参数3.4提取设备配置信息四、使用注意事项4.1分隔符的准确性4.2空值处理4.3多
- 大数据手册(Spark)--Spark安装配置
WilenWu
数据分析(DataAnalysis)大数据spark分布式
本文默认在zsh终端安装配置,若使用bash终端,环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢,可复制链接到迅雷下载,亲测极速~准备工作Spark的安装过程较为简单,在已安装好Hadoop的前提下,经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop(伪分布式)和hive,环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
回天一梦
stablediffusionpython经验分享
在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- Hive SQL 精进系列:一行变多行的 LATERAL VIEW EXPLODE
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HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、`LATERALVIEWEXPLODE`概述2.1基本概念2.2单词解析2.2.1`LATERAL`2.2.2`VIEW`2.2.3`EXPLODE`三、语法详解3.1基本语法结构3.2完整语法示例(针对映射情况)四、使用场景4.1数组数据展开4.2映射数据展开五、案例分析5.1展开数组示例5.1.1数据准备5.1.2使用`LATERALVIEWEXPLODE`展开数组5.1.3结
- sql获取某列出现频次最多的值_业务硬核SQL集锦
金渡江
sql获取某列出现频次最多的值
戳上方蓝字关注我这两年学会了跑sql,当时有很多同学帮助我精进了这个技能,现在也写成一个小教程,反馈给大家。适用对象:工作中能接触到sql查询平台的业务同学(例如有数据查询权限的产品与运营同学)适用场景:查询hive&mysql上的数据文档优势:比起各类从零起步的教程教材,理解门槛低,有效信息密度大,可以覆盖高频业务场景。文末有一些常见的小技巧,希望帮助同学们提升工作效率。SQL的基础结构:做一个
- Hive SQL 精进系列: JSON_TUPLE 快速提取多键值
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HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂度4.3性能表现4.4示例对比使用json_tuple使用get_json_object使用from_json五、使用注意事项
- hive sql报错
进一步有进一步的欢喜
大数据HiveSQL精进系列
1.hivesql报错FAILED:ParseExceptionline22:0cannotrecognizeinputnear''''''insubquerysource2.解决select*from(select...fromtable_1where...)table_outer嵌套的内层的表一定要有别名,也就是示例代码中的表名table_outer。
- HIVE开窗函数
Cciccd
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ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)一,窗口函数介绍二,开窗函数三,分析函数分类1,排序分析函数:实列解析对比总结2.聚合分析函数3.用spark自定义HIVE用户自定义函数后续更新中~一,窗口函数介绍窗口函数,也叫OLAP函数(OnlineAnallyticalProcessing,联机分析处理),可以对数据库数
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大数据hivemysql
文章目录概要整体架构流程示例1示例2小结概要hive开窗函数总结整体架构流程1.窗口函数的基本用法函数名()over()over关键字来指定函数执行的范围,包含三个分析子句:分组(partitionby)子句,排序(orderby)子句,窗口(rows)子句函数名(字段名)over(partitionbyorderbyrowsbetween)窗口大小可以通过rowsbetween…and…来限定,
- Hive MR & Spark & Yarn参数优化总结
大数据侠客
hive相关问题汇总及解决hivesparkmryarn参数优化
一、hivemr参数调优:sethive.optimize.ppd=true;--开启谓词下推。--动态分区参数sethive.exec.mode.local.auto=true;sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;--默认是strict,表示至少有一个静态分区,nonstri
- hive 中优化性能的一些方法
闯闯桑
hivehadoop数据仓库
在ApacheHive中,性能优化是一个重要的课题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法,可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法:1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推(PredicatePushdown)和列裁剪(ColumnPruning)。示例:CREATETA
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
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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
- doris:Hudi Catalog
向阳1218
大数据doris
使用限制Hudi表支持的查询类型如下:表类型支持的查询类型CopyOnWriteSnapshotQuery,TimeTravel,IcrementalReadMergeOnReadSnapshotQueries,ReadOptimizedQueries,TimeTravel,IcrementalRead目前支持HiveMetastore和兼容HiveMetastore类型(例如AWSGlue/Al
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
大数据学习flumekafkasqoopdatax
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- Different number of columns
sunyaox
flinkflink异常
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException:Themainmethodcausedanerror:Columntypesofqueryresultandsinkforregisteredtable‘photoTradeInfoHive.db_audit.ods_photo_trade’donotmatch.Cause:Dif
- doris:SQL 方言兼容
向阳1218
大数据doris
提示从2.1版本开始,Doris可以支持多种SQL方言,如Presto、Trino、Hive、PostgreSQL、Spark、Clickhouse等等。通过这个功能,用户可以直接使用对应的SQL方言查询Doris中的数据,方便用户将原先的业务平滑的迁移到Doris中。警告该功能目前是实验性功能,您在使用过程中如遇到任何问题,欢迎通过邮件组、GitHubIssue等方式进行反馈。部署服务下载最新版
- Linux 让PHP支持MSSQL
hello_simon
phplinux
FreeTDS官方网站:http://www.freetds.org当前版本0.82wgethttp://mirrors.xmu.edu.cn/ubuntu/archive/pool/main/f/freetds/freetds_0.82.orig.tar.gz1.编译FreeTDS#tarzxvffreetds-0.82.tar.gz#cdfreetds-0.82//--with-tdsver=
- YashanDB归档日志文件管理
数据库
本文内容来自YashanDB官网,原文内容请见https://doc.yashandb.com/yashandb/23.3/zh/%E6%95%B0%E6%8D%AE%...归档日志文件默认存放在$YASDB\_DATA/archive目录下。Note:本文以查询单机部署中的归档日志文档为例,不同部署形态查询方法相同但$YASDB\_DATA路径不同,具体请以实际为准。$cd/data/yasha
- mac M1 安装flutter
小泥人(倪)
macosflutter
M1安装Flutter1-官网下载flutterSDK盘符自己记好https://docs.flutter.dev/release/archive?tab=macos2-控制台配置环境变量open.zshrc/bash_profile//平常在哪配就打开哪个文件3-复制粘贴exportPATH="$PATH:/Users/xnr/Documents/flutter/bin:$PATH"//自己安装
- 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
- Hive SQL 精进系列:字符串拼接的三种常用方式
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Hive字符串拼接:三种常用方式深度剖析目录Hive字符串拼接:三种常用方式深度剖析引言一、简洁直观的`||`操作符1.基础语法规则2.丰富多样的示例展示3.优势与局限分析二、规范通用的`CONCAT`函数1.全面的语法解析2.生动的示例说明3.优势与局限剖析三、灵活指定分隔符的`CONCAT_WS`函数1.清晰的语法介绍2.实用的示例演示3.优势与局限探讨四、总结与选择建议引言在Hive数据处理
- HIVE SQL进阶
Q010910
hivesqlhadoop数据分析
1.lateralviewexplode:将array或map类型的列拆分成多行数据lateralview:把拆分的单个字段数据与原始表的数据关联上LATERALVIEWEXPLODE(col)table_tempAScol_nametable_temp是因为LATERALVIEWUDTF函数在执行时,会生成一个临时的虚拟表。同时生成的列也需要列名col_name。lateralview的位置在f
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
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DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多