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皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js
QQ_511008285
javaspringboot数据分析pythondjangovue.jsflask
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 该系统使用进行大数据处理和
- Java中的大数据处理框架对比分析
省赚客app开发者
java开发语言
Java中的大数据处理框架对比分析大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
- Java 学习路线:语言、框架、中间件与数据库
高危型
java
Java是一门功能强大、应用广泛的编程语言,适用于企业级应用、Web开发、大数据处理、Android开发等各种场景。这里为大家介绍了一下我认为较为合适的学习路线一、Java基础1.1Java语言基础1.1.1安装JDK和IDE安装JDK:下载JDK:访问Oracle官网,下载最新的JavaDevelopmentKit(JDK)。安装JDK:按照操作系统要求安装JDK并配置环境变量。Windows上
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
flink大数据
导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- starrocks和clickhouse数据库比较
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clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- 基于Java新媒体运营分析服务平台设计
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java新媒体运营springspringcloudSSM毕业设计html5
一、引言随着新媒体行业的迅猛发展,内容创作、用户互动、广告投放等数据的分析变得至关重要。一个基于Java的新媒体运营分析服务平台,旨在整合多源数据,通过大数据处理和分析技术,为新媒体运营团队提供全面、实时的运营洞察。本平台设计旨在提高决策效率,优化内容策略,增强用户参与度,并最终提升品牌影响力和变现能力。二、技术栈和框架后端开发:SpringBoot(微服务架构)、SpringDataJPA(数据
- Hive的优势与使用场景
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Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 前端数据埋点
小童不学前端
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前端埋点文章目录前言一、什么是埋点二、为什么采用埋点三、前端埋点方案3.1、手动埋点3.2、可视化埋点3.3、无埋点四、埋点方式前言最近看到一个很有意思的前端数据收集:前端数据埋点,下面说说我的观点一、什么是埋点埋点,是数据采集领域,简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理,数据统计,数据挖掘等加工
- 【大数据Big DATA】大数据解决方案,提供完整的大数据采集,大数据存储,大数据处理,具体业务应用解决方案
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JAVA大数据大数据解决方案大数据BIGDATA大数据采集大数据存储大数据处理大数据分析
大数据解决方案是指利用大数据技术,结合企业实际业务需求,为企业提供数据采集、存储、处理、分析和报告等一站式服务,以帮助企业更好地利用大数据提高运营效率、优化决策制定。以下是一些常见的大数据解决方案:一、数据采集数据采集是大数据解决方案的起点,涉及从各种数据源中抓取和收集数据。常见的大数据采集工具包括Flume、Scribd等,这些工具可以帮助企业快速、高效地采集各类数据。二、数据存储大数据存储解决
- Python Pandas大数据处理
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pandas处理过大数据时间太长或者没有响应可以使用chunksize将数据分段处理并拼接importpandasaspddf=pd.DataFrame()forchunkinpd.read_csv('test.csv',usecold=[0,1],names=['times','data'],chunksize=2000000):df=df.append(chunk)chunksize尽量不要超
- 【Spark高级应用】使用Spark进行高级数据处理与分析
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Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代,快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架,凭借其高速、易用、通用和灵活的特点,已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析,通过实际案例和代码示例,帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理?如
- Spark一些个人总结
易逑实战数据
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文章目录前言一、Spark是什么二、Spark用来做什么三、Spark的优势是什么四、为什么用Spark五、Spark解决了什么问题总结前言随着大数据技术的发展,一些更加优秀的组件被提了出来,比如现在最常用的Spark组件,基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理,以及其在大数据开发中的重要作用。一、Spark是什么Spark是一个用来实现快速,通用的集群
- Hadoop组件
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Hadoophadoop
这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍:HBase:一个分布式、面向列的NoSQL数据库,基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力,非常适合大规模数据存储。Pig:一种高级数据流语言和执行引擎,用于编写MapReduce任务。Pig
- Windows系统下的Spark环境配置
eeee~~
3:大数据技术实用教程spark大数据分布式
一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
- EMR组件部署指南
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运维EMR大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
- Sublime text3+python3配置及插件安装
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作者:方雷个人博客:http://blog.chargingbunk.cn/微信公众号:rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向:微服务方向:springboot,springCloud,Dubbo分布式/高并发:分布式锁,消息队列RabbitMQ大数据处理:Hadoop,spark,HBase等python方向:pythonweb开发一,前言在网上搜索了一些Python开发的
- 高校为什么需要AIGC大数据实验室?
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AIGCAIGC大数据
AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容(AIGC)和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括:AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。AIGC技术创新:探索如何利用人工智能算法,如深度学习中的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于Transformer架构的语言模型(如GPT系列)等,来高效地生成高质量的文本、图像、音频、
- Java整体基础知识体系图
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java编程语言大数据javaspringmysql
一java介绍Java是一种高级编程语言,由SunMicrosystems公司于1995年推出。Java具有跨平台性、面向对象、健壮性、安全性、可移植性等特点,被广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发、大数据处理、云计算等领域。Java程序可以在不同的操作系统上运行,只需编译一次,就可以在任何支持Java虚拟机(JVM)的平台上运行,这得益于Java的“一次编写,随处运行”的特性。Java是面
- php案例分析百度云_基于阿里云平台的大数据教学案例 —— B站弹幕数据分析
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php案例分析百度云
简介:实验基于所学的大数据处理知识,结合阿里云大数据相关产品,分组完成一个大数据分析项目,数据集可以使用开源数据集或自行爬取,最终完成一个完整的实验报告:1、能够使用阿里云大数据相关产品完成数据分析、数据建模与模型优化2、能够基于分析结构构建可视化门户或可视化大屏,分析和呈现不少于5个3、分析案例有实用价值并能够形成有效结论4、能够将开源技术与阿里云产品结合,综合利用提升开发效率,降低成本5、能够
- Elasticsearch 压测方案之 esrally 简介
叫小七的剑客
由于Elasticsearch(后文简称es)的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能,越来越多的公司选用es作为自己的业务解决方案。然而在引入新的解决方案前,不免要做一番调研和测试,本文便是介绍官方的一个es压测工具esrally,希望能为大家带来帮助。为什么要压测?关于压测,我们先来看下百度百科上的一个定义。压测,即压力测试,是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考
- 面试笔记8.24
励志秃头码代码
面试职场和发展
项目你的项目中涉及大数据开发,那你的代码工程是怎么搭建的?正确答案:在我的项目中涉及大数据开发时,我通常会采用分布式的架构,比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器,通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路:首先,我会搭建一个Hadoop或Spark集群,确保集群中的每台服务器都能正常通信。然后,我会编写MapReduce或Spark作业来处理数据,将数
- 使用go语言高效解析json详解(含多个json库的对比)
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jsongolang开发语言后端运维
在Go语言中,解析JSON性能的优劣取决于所使用的库。以下是对比encoding/json、jsoniter、go-json和gjson的性能分析和推荐:1.encoding/json(标准库)简介encoding/json是Go语言的标准库,易用性高且内置于Go语言中。然而,由于依赖于反射机制,它在高并发和大数据处理时性能较低。对于基本的应用场景,encoding/json完全够用,但在追求高性
- java后端都要学那些知识
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有关计算机就业的自我观点java
java后端应该学习那些知识一、引言Java后端的重要性:介绍Java作为后端开发语言的广泛应用,包括企业级应用、大数据处理、云计算等领域。学习Java后端的意义:阐述掌握Java后端开发技能对于职业发展的重要性,以及它如何帮助解决实际问题。二、Java基础数据类型与变量:介绍Java的基本数据类型、变量声明与初始化。控制结构:详细讲解if-else、switch、for、while等控制语句的用
- Hadoop的概念
子非鱼
hadoop大数据分布式
1.什么是大数据数据体量巨大:数据量规模庞大,通常以PB(拍字节)或EB(艾字节)来衡量,远远超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力。数据类型多样:大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中,非结构化数据占据了相当大的比例,如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低:在大量的数据中,真正有价值的信息可能只是很小的一部分。因此,如何从海量数据中快速提取有价值的信息是大数据处理
- MAP REDUCE
Xiao_die888
大数据分析与应用mapreduce
大数据处理框架概念定义:由一系列组件构成,负责对数据系统中的数据进行计算。组件:处理引擎:实际执行数据操作的独立组件。处理框架:包含多个协同工作的组件。框架与引擎的区别引擎:单一的,专门执行任务。框架:由多个引擎和辅助组件组成,提供更广泛的功能。框架示例ApacheHadoop:以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark:可以整合进Hadoop,取代MapReduce的框架
- 服务器扩容时该如何选择合适大小的CPU和内存?
Jtti
数据库运维
服务器扩容时,CPU和内存的搭配是一个重要的考虑因素,因为它直接影响到服务器的性能和资源利用率。以下是一些关于如何搭配CPU和内存大小的建议:1.确定工作负载首先,了解您的服务器将运行的应用程序类型和负载特征(如CPU密集型、内存密集型或I/O密集型)。CPU密集型:需要更多的CPU计算能力,如视频编码、大数据处理。内存密集型:需要大量的内存来存储和处理数据,如大型数据库、缓存服务器。I/O密集型
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- java工厂模式
3213213333332132
java抽象工厂
工厂模式有
1、工厂方法
2、抽象工厂方法。
下面我的实现是抽象工厂方法,
给所有具体的产品类定一个通用的接口。
package 工厂模式;
/**
* 航天飞行接口
*
* @Description
* @author FuJianyong
* 2015-7-14下午02:42:05
*/
public interface SpaceF
- nginx频率限制+python测试
ronin47
nginx 频率 python
部分内容参考:http://www.abc3210.com/2013/web_04/82.shtml
首先说一下遇到这个问题是因为网站被攻击,阿里云报警,想到要限制一下访问频率,而不是限制ip(限制ip的方案稍后给出)。nginx连接资源被吃空返回状态码是502,添加本方案限制后返回599,与正常状态码区别开。步骤如下:
- java线程和线程池的使用
dyy_gusi
ThreadPoolthreadRunnabletimer
java线程和线程池
一、创建多线程的方式
java多线程很常见,如何使用多线程,如何创建线程,java中有两种方式,第一种是让自己的类实现Runnable接口,第二种是让自己的类继承Thread类。其实Thread类自己也是实现了Runnable接口。具体使用实例如下:
1、通过实现Runnable接口方式 1 2
- Linux
171815164
linux
ubuntu kernel
http://kernel.ubuntu.com/~kernel-ppa/mainline/v4.1.2-unstable/
安卓sdk代理
mirrors.neusoft.edu.cn 80
输入法和jdk
sudo apt-get install fcitx
su
- Tomcat JDBC Connection Pool
g21121
Connection
Tomcat7 抛弃了以往的DBCP 采用了新的Tomcat Jdbc Pool 作为数据库连接组件,事实上DBCP已经被Hibernate 所抛弃,因为他存在很多问题,诸如:更新缓慢,bug较多,编译问题,代码复杂等等。
Tomcat Jdbc P
- 敲代码的一点想法
永夜-极光
java随笔感想
入门学习java编程已经半年了,一路敲代码下来,现在也才1w+行代码量,也就菜鸟水准吧,但是在整个学习过程中,我一直在想,为什么很多培训老师,网上的文章都是要我们背一些代码?比如学习Arraylist的时候,教师就让我们先参考源代码写一遍,然
- jvm指令集
程序员是怎么炼成的
jvm 指令集
转自:http://blog.csdn.net/hudashi/article/details/7062675#comments
将值推送至栈顶时 const ldc push load指令
const系列
该系列命令主要负责把简单的数值类型送到栈顶。(从常量池或者局部变量push到栈顶时均使用)
0x02 &nbs
- Oracle字符集的查看查询和Oracle字符集的设置修改
aijuans
oracle
本文主要讨论以下几个部分:如何查看查询oracle字符集、 修改设置字符集以及常见的oracle utf8字符集和oracle exp 字符集问题。
一、什么是Oracle字符集
Oracle字符集是一个字节数据的解释的符号集合,有大小之分,有相互的包容关系。ORACLE 支持国家语言的体系结构允许你使用本地化语言来存储,处理,检索数据。它使数据库工具,错误消息,排序次序,日期,时间,货
- png在Ie6下透明度处理方法
antonyup_2006
css浏览器FirebugIE
由于之前到深圳现场支撑上线,当时为了解决个控件下载,我机器上的IE8老报个错,不得以把ie8卸载掉,换个Ie6,问题解决了,今天出差回来,用ie6登入另一个正在开发的系统,遇到了Png图片的问题,当然升级到ie8(ie8自带的开发人员工具调试前端页面JS之类的还是比较方便的,和FireBug一样,呵呵),这个问题就解决了,但稍微做了下这个问题的处理。
我们知道PNG是图像文件存储格式,查询资
- 表查询常用命令高级查询方法(二)
百合不是茶
oracle分页查询分组查询联合查询
----------------------------------------------------分组查询 group by having --平均工资和最高工资 select avg(sal)平均工资,max(sal) from emp ; --每个部门的平均工资和最高工资
- uploadify3.1版本参数使用详解
bijian1013
JavaScriptuploadify3.1
使用:
绑定的界面元素<input id='gallery'type='file'/>$("#gallery").uploadify({设置参数,参数如下});
设置的属性:
id: jQuery(this).attr('id'),//绑定的input的ID
langFile: 'http://ww
- 精通Oracle10编程SQL(17)使用ORACLE系统包
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*使用ORACLE系统包
*/
--1.DBMS_OUTPUT
--ENABLE:用于激活过程PUT,PUT_LINE,NEW_LINE,GET_LINE和GET_LINES的调用
--语法:DBMS_OUTPUT.enable(buffer_size in integer default 20000);
--DISABLE:用于禁止对过程PUT,PUT_LINE,NEW
- 【JVM一】JVM垃圾回收日志
bit1129
垃圾回收
将JVM垃圾回收的日志记录下来,对于分析垃圾回收的运行状态,进而调整内存分配(年轻代,老年代,永久代的内存分配)等是很有意义的。JVM与垃圾回收日志相关的参数包括:
-XX:+PrintGC
-XX:+PrintGCDetails
-XX:+PrintGCTimeStamps
-XX:+PrintGCDateStamps
-Xloggc
-XX:+PrintGC
通
- Toast使用
白糖_
toast
Android中的Toast是一种简易的消息提示框,toast提示框不能被用户点击,toast会根据用户设置的显示时间后自动消失。
创建Toast
两个方法创建Toast
makeText(Context context, int resId, int duration)
参数:context是toast显示在
- angular.identity
boyitech
AngularJSAngularJS API
angular.identiy 描述: 返回它第一参数的函数. 此函数多用于函数是编程. 使用方法: angular.identity(value); 参数详解: Param Type Details value
*
to be returned. 返回值: 传入的value 实例代码:
<!DOCTYPE HTML>
- java-两整数相除,求循环节
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class CircleDigitsInDivision {
/**
* 题目:求循环节,若整除则返回NULL,否则返回char*指向循环节。先写思路。函数原型:char*get_circle_digits(unsigned k,unsigned j)
- Java 日期 周 年
Chen.H
javaC++cC#
/**
* java日期操作(月末、周末等的日期操作)
*
* @author
*
*/
public class DateUtil {
/** */
/**
* 取得某天相加(减)後的那一天
*
* @param date
* @param num
*
- [高考与专业]欢迎广大高中毕业生加入自动控制与计算机应用专业
comsci
计算机
不知道现在的高校还设置这个宽口径专业没有,自动控制与计算机应用专业,我就是这个专业毕业的,这个专业的课程非常多,既要学习自动控制方面的课程,也要学习计算机专业的课程,对数学也要求比较高.....如果有这个专业,欢迎大家报考...毕业出来之后,就业的途径非常广.....
以后
- 分层查询(Hierarchical Queries)
daizj
oracle递归查询层次查询
Hierarchical Queries
If a table contains hierarchical data, then you can select rows in a hierarchical order using the hierarchical query clause:
hierarchical_query_clause::=
start with condi
- 数据迁移
daysinsun
数据迁移
最近公司在重构一个医疗系统,原来的系统是两个.Net系统,现需要重构到java中。数据库分别为SQL Server和Mysql,现需要将数据库统一为Hana数据库,发现了几个问题,但最后通过努力都解决了。
1、原本通过Hana的数据迁移工具把数据是可以迁移过去的,在MySQl里面的字段为TEXT类型的到Hana里面就存储不了了,最后不得不更改为clob。
2、在数据插入的时候有些字段特别长
- C语言学习二进制的表示示例
dcj3sjt126com
cbasic
进制的表示示例
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i = 0x32C;
printf("i = %d\n", i);
/*
printf的用法
%d表示以十进制输出
%x或%X表示以十六进制的输出
%o表示以八进制输出
*/
return 0;
}
- NsTimer 和 UITableViewCell 之间的控制
dcj3sjt126com
ios
情况是这样的:
一个UITableView, 每个Cell的内容是我自定义的 viewA viewA上面有很多的动画, 我需要添加NSTimer来做动画, 由于TableView的复用机制, 我添加的动画会不断开启, 没有停止, 动画会执行越来越多.
解决办法:
在配置cell的时候开始动画, 然后在cell结束显示的时候停止动画
查找cell结束显示的代理
- MySql中case when then 的使用
fanxiaolong
casewhenthenend
select "主键", "项目编号", "项目名称","项目创建时间", "项目状态","部门名称","创建人"
union
(select
pp.id as "主键",
pp.project_number as &
- Ehcache(01)——简介、基本操作
234390216
cacheehcache简介CacheManagercrud
Ehcache简介
目录
1 CacheManager
1.1 构造方法构建
1.2 静态方法构建
2 Cache
2.1&
- 最容易懂的javascript闭包学习入门
jackyrong
JavaScript
http://www.ruanyifeng.com/blog/2009/08/learning_javascript_closures.html
闭包(closure)是Javascript语言的一个难点,也是它的特色,很多高级应用都要依靠闭包实现。
下面就是我的学习笔记,对于Javascript初学者应该是很有用的。
一、变量的作用域
要理解闭包,首先必须理解Javascript特殊
- 提升网站转化率的四步优化方案
php教程分享
数据结构PHP数据挖掘Google活动
网站开发完成后,我们在进行网站优化最关键的问题就是如何提高整体的转化率,这也是营销策略里最最重要的方面之一,并且也是网站综合运营实例的结果。文中分享了四大优化策略:调查、研究、优化、评估,这四大策略可以很好地帮助用户设计出高效的优化方案。
PHP开发的网站优化一个网站最关键和棘手的是,如何提高整体的转化率,这是任何营销策略里最重要的方面之一,而提升网站转化率是网站综合运营实力的结果。今天,我就分
- web开发里什么是HTML5的WebSocket?
naruto1990
Webhtml5浏览器socket
当前火起来的HTML5语言里面,很多学者们都还没有完全了解这语言的效果情况,我最喜欢的Web开发技术就是正迅速变得流行的 WebSocket API。WebSocket 提供了一个受欢迎的技术,以替代我们过去几年一直在用的Ajax技术。这个新的API提供了一个方法,从客户端使用简单的语法有效地推动消息到服务器。让我们看一看6个HTML5教程介绍里 的 WebSocket API:它可用于客户端、服
- Socket初步编程——简单实现群聊
Everyday都不同
socket网络编程初步认识
初次接触到socket网络编程,也参考了网络上众前辈的文章。尝试自己也写了一下,记录下过程吧:
服务端:(接收客户端消息并把它们打印出来)
public class SocketServer {
private List<Socket> socketList = new ArrayList<Socket>();
public s
- 面试:Hashtable与HashMap的区别(结合线程)
toknowme
昨天去了某钱公司面试,面试过程中被问道
Hashtable与HashMap的区别?当时就是回答了一点,Hashtable是线程安全的,HashMap是线程不安全的,说白了,就是Hashtable是的同步的,HashMap不是同步的,需要额外的处理一下。
今天就动手写了一个例子,直接看代码吧
package com.learn.lesson001;
import java
- MVC设计模式的总结
xp9802
设计模式mvc框架IOC
随着Web应用的商业逻辑包含逐渐复杂的公式分析计算、决策支持等,使客户机越
来越不堪重负,因此将系统的商业分离出来。单独形成一部分,这样三层结构产生了。
其中‘层’是逻辑上的划分。
三层体系结构是将整个系统划分为如图2.1所示的结构[3]
(1)表现层(Presentation layer):包含表示代码、用户交互GUI、数据验证。
该层用于向客户端用户提供GUI交互,它允许用户