悉数那些“巨型”数据仓库

你能想象一个企业的数据仓库究竟有多大吗?虽然下面的数据来自于两年前，但是还是挺震撼的。相信目前，这些巨型的数据仓库“怪物”的体积又增大了几倍。行业分析师Curt Monash曾经见过许多非常大型的数据仓库，并进行了总结，其中用到的数据管理软件工具更是多种多样，有传统的Teradata数据仓库，也有Greenplum这样的MPP数据库，还有许多开源的技术，比如Hadoop/Hive等。

　    1、ebay：公司有超过6.5 PB的数据库运行在Greenplum上，另外2.5 PB的企业数据仓库运行在Teradata上。

　　2、Facebook：脸书公司刚刚完成IPO，它们是著名的互联网数据巨鳄，也以使用开源技术著称。它们有2.5 PB的数据运行在Hadoop/Hive集群上。

　　3、沃尔玛、美国银行都有非常大的数据仓库，与戴尔公司一起使用了大型的Teradata

　　4、雅虎公司的网络日志数据库运行在私有软件上，据说大小是eBay Greenplum系统的六分之一。

　　5、福克斯/Myspace有几百TB的数据库运行在Greenplum和AsterData的nCluster上。

　　6、TEOCO公司有100多TB数据运行在DATAllegro上。

　　7、戴尔公司除了Teradata之外，也有大量的数据运行在DATAllegro上。

　　8、有多家公司还选择使用Vertica，其数据量也超过了200 TB。

　　随着国内互联网等行业的飞速发展，包括淘宝、京东等电商的数据量也是达到了非常恐怖的程度，据了解京东正在测试Oracle Exadata，像Teradata在国内的各大银行中也有很广泛的应用。以后可以考虑写一写国内的几个大型数据仓库系统，只不过国内用户是否愿意透露数据量还存在疑问。

 

转自 http://club.techtarget.com.cn/space/viewspacepost.aspx?postid=6634&spaceid=271

你可能感兴趣的:(数据仓库)

  • 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 weixin_30777913 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 Long_poem 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
  • HIVE 面试题总结 小余真旺财 Hivehive
    Hive依赖于HDFS存储数据，Hive将HQL转换成MapReduce执行，所以说Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，实质就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架，对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。一、Hive架构用户接口：CLI（hiveshell）、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI（浏览器访问hive）元数据：元数据包括：表名、表所属的数据库（默
  • html页面js获取参数值 0624chenhong html
    1.js获取参数值js function GetQueryString(name) {      var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");      var r = windo
  • MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodbDB高并发重复数据
    最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫 展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 ： com.mongodb.DB 这个类有
  • c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构C++
    #include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
  • 最近情况 麦田的设计者 感慨考试生活
       在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。   
  • linux系统中用pkill踢出在线登录用户 被触发 linux
    由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who   查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root     pts/0        2010-10-28 09:36 (192
  • 仿QQ聊天第二版 肆无忌惮_ qq
    在第一版之上的改进内容:  第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893   用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.   信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
  • java读取配置文件 知了ing
    1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
  • __attribute__ 你知多少？ 矮蛋蛋 C++gcc
    原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
  • jsoup使用笔记 alleni123 java爬虫JSoup
    <dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
  • JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法 百合不是茶 listmapset
             List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念：     Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素  ，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
  • 杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linuxunix
    今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉   系统环境：    ORACLE 10G    Linux操作系统   操作步骤如下： 第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
  • Spring AOP详解 bijian1013 javaspringAOP
            最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
  • [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
    TypeAdapter的使用动机  Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。   以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
  • 【spark八十七】给定Driver Program， 如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
    Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分 作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。 计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
  • nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
    　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。 　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）            获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ 　　　获取uri,以$arg_XX      &n
  • 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
    import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
  • Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java多线程netty
    Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助 参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
  • AOP通俗理解 cngolon springAOP
    1.我所知道的aop     初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
  • cursor variable 实例 ctrain variable
    create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
  • shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linuxshellservicejps
    今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：   脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
  • 40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式PHP正则表达式oop
    你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
  • Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
    一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
  • java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linuxganymed-ssh2
    转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862        Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)   使用步骤如下： 1.导包 官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
  • adb端口被占用问题 gqdy365 adb
    最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。 一个比较彻底的解决办法就是修改
  • ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .netC#hovertreeasp.netwebform
    前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
  • 代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜IEEE
    在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说， 一点都不简单。 单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。 一次面试 记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试， 多年以后，他已经称为了一名很出色的
  • 数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
    第一章   1.数据结构包括数据的 逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是 顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是  查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：  输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
  • linux的会话和进程组 网络接口 linux
    会话： 一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？ 先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
  • 二维数组 元素的连续求解 1140566087 二维数组ACM
    import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
  • 也谈什么时候Java比C++快 windshome javaC++
      刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。   你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？   我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他