浮云6363

hive窗口函数之sum，avg，min，max

在hive的统计分析中，其实窗口函数还是比较常用也重要的。
今天整理下hive中窗口函数的sum，avg，min，max，后续再整理其他常用的。

首先模拟创建一张通话记录表：字段有主叫号码，主叫时间，通话时长

> create table `call_test` (
    `pone_number` string,
    `createtime` string,   --day 
    `call_minute` int
    );
OK
Time taken: 0.369 seconds

查看下表结构

> desc call_test;
OK
pone_number         	string              	                    
createtime          	string              	                    
call_minute         	int                 	                    
Time taken: 0.149 seconds, Fetched: 3 row(s)

插入模拟数据

insert into call_test values('18600000000', '2018-12-10 13:00:00', 1);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-11 13:00:00', 6);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-12 13:00:00', 8);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-13 13:00:00', 4);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-14 13:00:00', 7);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-15 13:00:00', 1);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-16 13:00:00', 6);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-17 13:00:00', 8);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-18 13:00:00', 2);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-19 13:00:00', 4);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-20 13:00:00', 7);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-21 13:00:00', 1);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-22 13:00:00', 6);
insert into call_test values('18600000000', '2018-12-23 13:00:00', 8);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-10 13:00:00', 2);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-11 13:00:00', 4);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-12 13:00:00', 7);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-13 13:00:00', 1);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-14 13:00:00', 6);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-15 13:00:00', 8);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-16 13:00:00', 2);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-17 13:00:00', 4);
insert into call_test values('15600000000', '2018-12-18 13:00:00', 7);

SUM — 注意,结果和ORDER BY相关,默认为升序

> select pone_number,
createtime,
call_minute,
sum(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime) as call_minute1, -- 默认为从起点到当前行
sum(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as call_minute2, --从起点到当前行，结果同call_minute1 
sum(call_minute) OVER(partition by pone_number) as call_minute3,--分组内所有行
sum(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and current row) as call_minute4,   --当前行+往前3行
sum(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as call_minute5,    --当前行+往前3行+往后1行
sum(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between current row and unbounded following) as call_minute6   ---当前行+往后所有行  
FROM call_test;
Query ID = hdfs_20181211000153_8870b5b2-ecaf-46aa-90f2-49a73e9e4ddf
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_1541064601030_38864)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 3 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 03/03  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 0.66 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| pone_number  |      createtime      | call_minute  | call_minute1  | call_minute2  | call_minute3  | call_minute4  | call_minute5  | call_minute6  |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| 15600000000  | 2018-12-14 13:00:00  | 6            | 20            | 20            | 41            | 18            | 26            | 27            |
| 15600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 1            | 14            | 14            | 41            | 14            | 20            | 28            |
| 15600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 7            | 13            | 13            | 41            | 13            | 14            | 35            |
| 15600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 4            | 6             | 6             | 41            | 6             | 13            | 39            |
| 15600000000  | 2018-12-10 13:00:00  | 2            | 2             | 2             | 41            | 2             | 6             | 41            |
| 15600000000  | 2018-12-18 13:00:00  | 7            | 41            | 41            | 41            | 21            | 21            | 7             |
| 15600000000  | 2018-12-17 13:00:00  | 4            | 34            | 34            | 41            | 20            | 27            | 11            |
| 15600000000  | 2018-12-16 13:00:00  | 2            | 30            | 30            | 41            | 17            | 21            | 13            |
| 15600000000  | 2018-12-15 13:00:00  | 8            | 28            | 28            | 41            | 22            | 24            | 21            |
| 18600000000  | 2018-12-23 13:00:00  | 8            | 69            | 69            | 69            | 22            | 22            | 8             |
| 18600000000  | 2018-12-22 13:00:00  | 6            | 61            | 61            | 69            | 18            | 26            | 14            |
| 18600000000  | 2018-12-21 13:00:00  | 1            | 55            | 55            | 69            | 14            | 20            | 15            |
| 18600000000  | 2018-12-20 13:00:00  | 7            | 54            | 54            | 69            | 21            | 22            | 22            |
| 18600000000  | 2018-12-19 13:00:00  | 4            | 47            | 47            | 69            | 20            | 27            | 26            |
| 18600000000  | 2018-12-18 13:00:00  | 2            | 43            | 43            | 69            | 17            | 21            | 28            |
| 18600000000  | 2018-12-17 13:00:00  | 8            | 41            | 41            | 69            | 22            | 24            | 36            |
| 18600000000  | 2018-12-16 13:00:00  | 6            | 33            | 33            | 69            | 18            | 26            | 42            |
| 18600000000  | 2018-12-15 13:00:00  | 1            | 27            | 27            | 69            | 20            | 26            | 43            |
| 18600000000  | 2018-12-14 13:00:00  | 7            | 26            | 26            | 69            | 25            | 26            | 50            |
| 18600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 4            | 19            | 19            | 69            | 19            | 26            | 54            |
| 18600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 6            | 7             | 7             | 69            | 7             | 15            | 68            |
| 18600000000  | 2018-12-10 13:00:00  | 1            | 1             | 1             | 69            | 1             | 7             | 69            |
| 18600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 8            | 15            | 15            | 69            | 15            | 19            | 62            |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
Time taken: 1.14 seconds, Fetched: 23 row(s)

解释：
call_minute1: 分组内从起点到当前行的call_minute累积，如，11号的call_minute1=10号的call_minute+11号的call_minute, 12号=10号+11号+12号
call_minute2: 同call_minute1
call_minute3: 分组内(call_minute1)所有的call_minute累加
call_minute4: 分组内当前行+往前3行，如，11号=10号+11号， 12号=10号+11号+12号， 13号=10号+11号+12号+13号， 14号=11号+12号+13号+14号
call_minute5: 分组内当前行+往前3行+往后1行，如，14号=11号+12号+13号+14号+15号
call_minute6: 分组内当前行+往后所有行，如，13号=13号+14号+15号+16号，14号=14号+15号+16号

如果不指定rows between,默认为从起点到当前行;
如果不指定order by，则将分组内所有值累加;
关键是理解rows between含义,也叫做window子句：
preceding：往前
following：往后
current row：当前行
unbounded：起点，unbounded preceding 表示从前面的起点， unbounded following：表示到后面的终点

其他avg，min，max，和sum用法一样。

AVG

> select pone_number,
createtime,
call_minute,
round(avg(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime), 2) as call_minute1, -- 默认为从起点到当前行
round(avg(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between unbounded preceding and current row), 2) as call_minute2, --从起点到当前行，结果同call_minute1 
round(avg(call_minute) OVER(partition by pone_number), 2) as call_minute3,--分组内所有行
round(avg(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and current row), 2) as call_minute4,   --当前行+往前3行
round(avg(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and 1 following), 2) as call_minute5,    --当前行+往前3行+往后1行
round(avg(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between current row and unbounded following), 2) as call_minute6   ---当前行+往后所有行  
FROM call_test; 
Query ID = hdfs_20181211000203_53ab6fb6-628c-4ac8-81aa-244c73b701f0
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_1541064601030_38864)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 3 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 03/03  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 4.04 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| pone_number  |      createtime      | call_minute  | call_minute1  | call_minute2  | call_minute3  | call_minute4  | call_minute5  | call_minute6  |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| 15600000000  | 2018-12-14 13:00:00  | 6            | 4.0           | 4.0           | 4.56          | 4.5           | 5.2           | 5.4           |
| 15600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 1            | 3.5           | 3.5           | 4.56          | 3.5           | 4.0           | 4.67          |
| 15600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 7            | 4.33          | 4.33          | 4.56          | 4.33          | 3.5           | 5.0           |
| 15600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 4            | 3.0           | 3.0           | 4.56          | 3.0           | 4.33          | 4.88          |
| 15600000000  | 2018-12-10 13:00:00  | 2            | 2.0           | 2.0           | 4.56          | 2.0           | 3.0           | 4.56          |
| 15600000000  | 2018-12-18 13:00:00  | 7            | 4.56          | 4.56          | 4.56          | 5.25          | 5.25          | 7.0           |
| 15600000000  | 2018-12-17 13:00:00  | 4            | 4.25          | 4.25          | 4.56          | 5.0           | 5.4           | 5.5           |
| 15600000000  | 2018-12-16 13:00:00  | 2            | 4.29          | 4.29          | 4.56          | 4.25          | 4.2           | 4.33          |
| 15600000000  | 2018-12-15 13:00:00  | 8            | 4.67          | 4.67          | 4.56          | 5.5           | 4.8           | 5.25          |
| 18600000000  | 2018-12-23 13:00:00  | 8            | 4.93          | 4.93          | 4.93          | 5.5           | 5.5           | 8.0           |
| 18600000000  | 2018-12-22 13:00:00  | 6            | 4.69          | 4.69          | 4.93          | 4.5           | 5.2           | 7.0           |
| 18600000000  | 2018-12-21 13:00:00  | 1            | 4.58          | 4.58          | 4.93          | 3.5           | 4.0           | 5.0           |
| 18600000000  | 2018-12-20 13:00:00  | 7            | 4.91          | 4.91          | 4.93          | 5.25          | 4.4           | 5.5           |
| 18600000000  | 2018-12-19 13:00:00  | 4            | 4.7           | 4.7           | 4.93          | 5.0           | 5.4           | 5.2           |
| 18600000000  | 2018-12-18 13:00:00  | 2            | 4.78          | 4.78          | 4.93          | 4.25          | 4.2           | 4.67          |
| 18600000000  | 2018-12-17 13:00:00  | 8            | 5.13          | 5.13          | 4.93          | 5.5           | 4.8           | 5.14          |
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| 18600000000  | 2018-12-15 13:00:00  | 1            | 4.5           | 4.5           | 4.93          | 5.0           | 5.2           | 4.78          |
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| 18600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 4            | 4.75          | 4.75          | 4.93          | 4.75          | 5.2           | 4.91          |
| 18600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 6            | 3.5           | 3.5           | 4.93          | 3.5           | 5.0           | 5.23          |
| 18600000000  | 2018-12-10 13:00:00  | 1            | 1.0           | 1.0           | 4.93          | 1.0           | 3.5           | 4.93          |
| 18600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 8            | 5.0           | 5.0           | 4.93          | 5.0           | 4.75          | 5.17          |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
Time taken: 4.55 seconds, Fetched: 23 row(s)

MIN

> select pone_number,
createtime,
call_minute,
min(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime) as call_minute1, -- 默认为从起点到当前行
min(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as call_minute2, --从起点到当前行，结果同call_minute1 
min(call_minute) OVER(partition by pone_number) as call_minute3,--分组内所有行
min(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and current row) as call_minute4,   --当前行+往前3行
min(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as call_minute5,    --当前行+往前3行+往后1行
min(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between current row and unbounded following) as call_minute6   ---当前行+往后所有行  
FROM call_test;
Query ID = hdfs_20181211000210_2e8b0633-0e95-4ace-a964-79ed946da362
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_1541064601030_38864)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 3 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 03/03  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 0.31 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| pone_number  |      createtime      | call_minute  | call_minute1  | call_minute2  | call_minute3  | call_minute4  | call_minute5  | call_minute6  |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
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| 15600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 1            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 15600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 7            | 2             | 2             | 1             | 2             | 1             | 1             |
| 15600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 4            | 2             | 2             | 1             | 2             | 2             | 1             |
| 15600000000  | 2018-12-10 13:00:00  | 2            | 2             | 2             | 1             | 2             | 2             | 1             |
| 15600000000  | 2018-12-18 13:00:00  | 7            | 1             | 1             | 1             | 2             | 2             | 7             |
| 15600000000  | 2018-12-17 13:00:00  | 4            | 1             | 1             | 1             | 2             | 2             | 4             |
| 15600000000  | 2018-12-16 13:00:00  | 2            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 2             |
| 15600000000  | 2018-12-15 13:00:00  | 8            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 2             |
| 18600000000  | 2018-12-23 13:00:00  | 8            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 8             |
| 18600000000  | 2018-12-22 13:00:00  | 6            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 6             |
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| 18600000000  | 2018-12-19 13:00:00  | 4            | 1             | 1             | 1             | 2             | 2             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-18 13:00:00  | 2            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-17 13:00:00  | 8            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-16 13:00:00  | 6            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-15 13:00:00  | 1            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-14 13:00:00  | 7            | 1             | 1             | 1             | 4             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 4            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 6            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-10 13:00:00  | 1            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
| 18600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 8            | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             | 1             |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
Time taken: 0.823 seconds, Fetched: 23 row(s)

MAX

> select pone_number,
createtime,
call_minute,
max(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime) as call_minute1, -- 默认为从起点到当前行
max(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between unbounded preceding and current row) as call_minute2, --从起点到当前行，结果同call_minute1 
max(call_minute) OVER(partition by pone_number) as call_minute3, --分组内所有行
max(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and current row) as call_minute4,   --当前行+往前3行
max(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between 3 preceding and 1 following) as call_minute5,    --当前行+往前3行+往后1行
max(call_minute) OVER(partition by pone_number order by createtime rows between current row and unbounded following) as call_minute6   ---当前行+往后所有行  
FROM call_test;
Query ID = hdfs_20181211000216_bdde124f-79b2-4d0f-b3c2-a8b7339a02a6
Total jobs = 1
Launching Job 1 out of 1
Status: Running (Executing on YARN cluster with App id application_1541064601030_38864)

----------------------------------------------------------------------------------------------
        VERTICES      MODE        STATUS  TOTAL  COMPLETED  RUNNING  PENDING  FAILED  KILLED  
----------------------------------------------------------------------------------------------
Map 1 .......... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 2 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
Reducer 3 ...... container     SUCCEEDED      1          1        0        0       0       0  
----------------------------------------------------------------------------------------------
VERTICES: 03/03  [==========================>>] 100%  ELAPSED TIME: 0.34 s     
----------------------------------------------------------------------------------------------
OK
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| pone_number  |      createtime      | call_minute  | call_minute1  | call_minute2  | call_minute3  | call_minute4  | call_minute5  | call_minute6  |
+--------------+----------------------+--------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+---------------+--+
| 15600000000  | 2018-12-14 13:00:00  | 6            | 7             | 7             | 8             | 7             | 8             | 8             |
| 15600000000  | 2018-12-13 13:00:00  | 1            | 7             | 7             | 8             | 7             | 7             | 8             |
| 15600000000  | 2018-12-12 13:00:00  | 7            | 7             | 7             | 8             | 7             | 7             | 8             |
| 15600000000  | 2018-12-11 13:00:00  | 4            | 4             | 4             | 8             | 4             | 7             | 8             |
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后续继续整理并分享hive其他窗口函数。。。

nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
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从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
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接了一个新需求：需要做数据仓库的血缘关系。正所谓兵来将挡水来土掩，那咱就动手吧。血缘关系是数据治理的一块，其实有专门的第三方数据治理框架，但考虑到目前的线上环境已经趋于稳定，引入新的框架无疑是劳民伤财，伤筋动骨，所以就想以最小的代价把这个事情给做了。目前我们考虑做的血缘关系呢只是做输入表和输出表，最后会形成一张表与表之间的链路图。这个东西的好处就是有助于仓库人员梳理业务，后面可能还会做字段之间的血
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Ubuntu更换apt-get的下载源愤愤的有痣青年
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apt 下载指定架构的包及离线安装的方法错误重复学习记录 linux
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转载于http://www.gamedatas.com/archives/134转化率这个指标在各行各业的数据分析中运用的非常之广泛，例如：电商中就会存在，点击到订单生成的一系列转化率，传统的销售行业也会在做广告的时候考虑该广告能够转化多少订单，而在游戏行业，转化率同样是一个不容忽视的指标。一般来说，游戏运营的过程中主要会关注到这些转化率：1.下载-安装（激活）转化率；2.安装（激活）-注册转化率
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hive搭建 -----内嵌模式和本地模式 lzhlizihang hive hadoop
文章目录一、内嵌模式（使用较少）1、上传、解压、重命名2、配置环境变量3、配置conf下的hive-env.sh4、修改conf下的hive-site.xml5、启动hadoop集群6、给hdfs创建文件夹7、修改hive-site.xml中的非法字符8、初始化元数据9、测试是否成功10、内嵌模式的缺点二、本地模式（最常用）1、检查mysql是否正常2、上传、解压、重命名3、配置环境变量4、修改c
Js函数返回值 _wy_ js return
一、返回控制与函数结果，语法为：return 表达式;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把表达式的值作为函数的结果二、返回控制语法为：return;作用: 结束函数执行，返回调用函数，而且把undefined作为函数的结果在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
MySQL 的 char 与 varchar bylijinnan mysql
今天发现，create table 时，MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar 测试举例： CREATE TABLE `varcharLessThan4` ( `lastName` varchar(3) ) ; mysql> desc varcharLessThan4; +----------+---------+------+-
Quartz——TriggerListener和JobListener eksliang TriggerListener JobListener quartz
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.oracle层次查询(connect by) oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理，由于经理也是雇员，所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表，表中的mgr列是一个自引用列，它指向emp表中的empno列，mgr表示一个员工的管理者， select empno,mgr,ename,sal from e
通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中酷的飞上天空 javaee 泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中但现在主要使用Spring框架的MVC，虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。好吧，那就自己再造一个轮子吧。原理都知道，就是利用反射进行字段的赋值，下面贴代码主要类如下： import java.lang.reflect.Field; imp
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一，免费篇 1，APP推荐类网站自主推荐最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖，还能获取最美应用的评测推荐。PS：推荐简单。只要产品有趣好玩，用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次，几天用户暴增将服务器击垮。 2，各大应用商店首发合作老实盯着排期，多给应用市场官方负责人献殷勤。 3，论坛贴吧推广百度知道，百度贴吧，猫扑论坛，天涯社区，豆瓣（
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在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向; 转发包括;forward和include 例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面关键代码; req.getRequestDispatcher("reg.html
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1.作用：主要用于设定JSP页面的相关配置。 2.常见定义： <jsp-config> <taglib> <taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri> <taglib-location> TLD文件所在的位置
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【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性 bit1129 zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证，事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336 Zookeeper的数据同步协议 Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数，3台能够满足数据可靠性同时
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1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值 Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>(); map.put(1,"a"); map.put(2,"b"); map.put(3,"c"
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import java.util.Arrays; import java.util.Random; public class BeverageSupply { /** * 编程之美饮料供货 * 设Opt（V’，i）表示从i到n-1种饮料中，总容量为V’的方案中，满意度之和的最大值。 * 那么递归式就应该是：Opt（V’，i）=max{ k * Hi+Op
ajax大参数（大数据）提交性能分析 chenbowen00 Web Ajax 框架浏览器 prototype
近期在项目中发现如下一个问题项目中有个提交现场事件的功能，该功能主要是在web客户端保存现场数据（主要有截屏，终端日志等信息）然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢，大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作，期间页面不响应事件。根据客户描述分析了下的代码流程，很简单，主要通过OCX控件截屏，在将前端的日志等文件使用OCX控件打包，在将之转换为
[宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造 comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大.... 地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 daizj oracle CONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性 summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
Gradle入门教程 dengkane gradle
一、寻找gradle的历程一开始的时候，我们只有一个工程，所有要用到的jar包都放到工程目录下面，时间长了，工程越来越大，使用到的jar包也越来越多，难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里，靠ide来管理工程之间的依赖关系，各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后，我们发现用ide来管理项程很不方便，比如不方便脱离ide自动构建，于是我们写自己的ant脚本。再后
C语言简单循环示例 dcj3sjt126com c
# include <stdio.h> int main(void) { int i; int count = 0; int sum = 0; float avg; for (i=1; i<=100; i++) { if (i%2==0) { count++; sum += i; } } avg
presentModalViewController 的动画效果 dcj3sjt126com controller
系统自带(四种效果)： presentModalViewController模态的动画效果设置： [cpp] view plain copy UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
java 二分查找 shuizhaosi888 二分查找 java二分查找
需求：在排好顺序的一串数字中，找到数字T 一般解法：从左到右扫描数据，其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。 /** * * @param array * 顺序数组 * @param t * 要查找对象 * @return */ public stati
Spring Security（07）——缓存UserDetails 234390216 ehcache 缓存 Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类，CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时，其首先会从缓存中获取，如果缓存中没
Dozer 深层次复制 jayluns VO maven po
最近在做项目上遇到了一些小问题，因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层，而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层，每一次都需要从po-->转化到vo层，用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性，因为实体类都配置了hibernate那些关联关系，所以它满足不了现在的需求，但后发现还有个很
CSS规范整理（摘自懒人图库） a409435341 html UI css 浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛，找了一篇CSS规范整理，粗略看了一下后还蛮有一定的道理，并自问是否有这样的规范，这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。一、文件规范 1、文件均归档至约定的目录中。具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解：所有的CSS分为两大类：通用类和业务类。通用的CSS文件，放在如下目录中：基本样式库 /css/core
C++动态链接库创建与使用你不认识的休道人 C++dll
一、创建动态链接库 1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked"，完成 2.在test.h中添加 extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表); 3.在test.cpp中最后写 extern “C” 返回类型 _decls
Android代码混淆之ProGuard rensanning ProGuard
Android应用的Java代码，通过反编译apk文件（dex2jar、apktool）很容易得到源代码，所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。 ProGuard是一个开源的Java代码混淆器（obfuscation）。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。官网： http://proguard.sourceforge.net/
程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题 tomcat_oracle jquery 编程 ide
　　现在收集一下：　　排名不分先后，按照发言顺序来的。 1、Jquery插件一个通用函数一直报错，尤其是很明显是存在的函数，很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对 2、调试半天没变化：不在同一个文件中调试。这个很可怕，我们很多时候会备份好几个项目，改完发现改错了。有个群友说的好：在汤匙
解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported xp9802 dependency
解决办法：在plugins之前添加如下pluginManagement，二者前后顺序如下： [html] view plain copy <build> <pluginManagement

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