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小黎子数据分析
在实际工作中多维分析的商业智能解决方案,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。一、星型模型星型模型:是一种多维的数据关系,它由一个事实表(FactTable)和一组维表(DimensionTable)组成。每个维表都有一个维作为主键,所有这些维的主键组合成事实表的主键。事实表的非主键属性称
- BI比对-FineBI/PowerBI/DataEase
Superw008
BIfinebipowerbi
BI比对-FineBI/PowerBI/DataEase公司及产品介绍1)帆软——FineBI2)飞致云——DataEase3)微软——PowerBI方案对比总结公司及产品介绍1)帆软——FineBI帆软软件有限公司(以下简称“帆软”)成立于2006年,是中国专业的大数据BI和分析平台提供商,专注商业智能和数据分析领域,致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案。帆软在专业水准、组织规模、服务范围
- 持续加强国产信创建设,思迈特软件与SelectDB 完成兼容互认证
思迈特Smartbi
数据分析
近日,思迈特软件与北京飞轮数据科技有限公司(SelectDB)进行了联合测试,并顺利完成产品兼容互认证。经评测,思迈特软件一站式大数据分析平台与SelectDB产品兼容性良好、运行稳定、性能卓越。双方强强联合,将帮助企业高效开启数据深度洞察分析之旅,推进企业数字化转型进程。作为国内领先的BI服务商,思迈特软件致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案,通过十余年对行业发展趋势的持续思考,对客户共性
- 为大家介绍两款私藏宝藏可视化大屏制作软件
枝上棉蛮
大数据交互3d嵌入式实时数据库数据库开发
随着数据可视化产品逐渐被大众熟知,大家也都感受到了数据可视化软件为大家带来的便利,那么作为数据可视化新手的我们,选择一个正确的制作可视化大屏的软件就可以避免很多弯路,今天我就为大家介绍两款我亲身体验过的两款可视化软件,帆软报表和山海鲸可视化。一、帆软报表帆软是中国专业的大数据BI和分析平台提供商,专注商业智能和数据分析领域,致力于为全球企业提供一站式商业智能解决方案,帆软的开发零代码,类似于Exc
- 主流商业智能(BI)工具的比较(一):Tableau与Domo
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Domo数据分析数据可视化Tableau商业智能BI
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- 全方位解读星型模型,雪花模型及星座模型
大数据私房菜
数据仓库
1背景在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型,雪花型模型及星座模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型,雪花型模型还是星座模型进行组织。2星型模型星形模型中有一张事实表,以及零个或多个维度表,事实表与维度表通过主键外键相关联,维度表之间没有关联,当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型。
- 奥威软件SaaS BI系统:一站式数据可视化解决方案
qq_43696218
数据分析数据挖掘信息可视化
SaaSBI系统是SoftwareasaService商业智能的缩写,是一种基于云计算的商业智能解决方案。它允许用户通过互联网访问和分析数据,而无需安装和维护昂贵的硬件和软件。如今将BI系统SaaS化已成趋势,越来越多的企业开始寻找SaaSBI系统,以求以更低的成本实现大数据可视化分析。下面是关于奥威软件SaaSBI系统的介绍,包括简短的总结介绍,以及优点、应用场景以及未来发展趋势。一、介绍奥威软
- 大数据分析:将大数据转化为巨额资金 第2章和第3章
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大数据平台hadoop平台
第2章:为什么大数据很重要了解大数据是什么并了解它的价值是两回事。即使了解大数据分析,信息的价值仍然难以可视化。乍一看,结构化,非结构化和半结构化数据的井似乎几乎是不可思议的,每个桶只是一个不相关的数据元素。找出重要的事项及其重要性是从大数据井中汲取的第一步,也是避免信息淹没的关键。但是,这个问题仍然存在:为什么大数据很重要?对于中小型企业来说似乎很难回答,特别是那些已经避开过商业智能解决方案的企
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在各种渠道的商业咨询中,数据量大、需求多,是很多企业对自身的一个简短描述。不同行业,乃至于同一行业不同企业在实际需求这块都有很多基于自身的数据分析需求。但是,这对BI商业智能来说,并不是什么很难的问题。面向中大型企业、政府、高端行业的亿信BI不仅不受数据量限制,还拥有更高性能、更敏捷、更高性价比,是一款真正适合数据量大、需求多企业数据分析的BI系统工具。以下是一个简单的BI流程图:BI流程图从上到
- Smartbi 身份认证绕过漏洞
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安全
0x00简介Smartbi是广州思迈特软件有限公司旗下的商业智能BI和数据分析产品,致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案。0x01漏洞概述Smartbi在安装时会内置三个用户(public、service、system),在使用特定接口时,可绕过用户身份认证机制获取其身份凭证,随后可使用获取的身份凭证调用后台接口,未经身份验证的攻击者通过该漏洞可获取系统中敏感信息。0x02影响版本V7<=S
- 皕杰报表+DataEase,中式复杂报表与数据可视化的完美组合
bjbb_2007
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在商业智能解决方案中,数据的展现及业务规律的呈现是商业智能中极其重要的组成部分。长久以来,由于数据源复杂多样性,以及中国传统文化的对于数据表格的工整、对称等等的影响下,报表工具一直担当着商业智能的数据展现中主角的位置;最近随着显示屏技术的发展、大屏价格的下调,数据大屏及数据可视化也越来越多的出现在商业智能的展现方案中。那么,如何选择相关的产品,并把这二者进行有机的组合,为商业智能提供一套实用的、低
- 主流商业智能(BI)工具的比较(二):Power BI与Domo
虹科云科技
Domo数据挖掘人工智能PowerBI数据可视化BI
一、Domo简介Domo是一种端到端的商业智能解决方案。它的功能涵盖了所有的BI需求,包括连接所有数据源、分析和可视化数据、低代码和无代码应用程序构建环境、决策智能支持,以及随时随地轻松发布和共享数据的能力。Domo可以轻松地将所有数据连接到一个平台,集成数据科学和人工智能工具进行分析,创建强大的定制报告,然后通过嵌入式分析与合作伙伴和利益相关者共享数据。Domo专注于智能并提供自动、实时的洞察力
- 虹科分享 | 《面向金融行业的商业智能解决方案》白皮书
虹科云科技
Domo商业智能分析金融大数据人工智能
在以数据为中心的商业环境中,金融业面临着众多挑战,包括瞬息万变的市场动态、监管要求以及客户期望。金融行业从各种来源生成大量数据,包括交易、客户互动、市场数据和内部运营等。然而,如果缺乏有效的数据管理和分析,这些丰富的信息将无法发挥实际价值。为了应对上述挑战,商业智能解决方案应运而生,使金融机构能够从数据中获取洞察,准确、敏捷地做出业务决策推动并在竞争中保持领先地位。下面将为大家分享《面向金融行业的
- 数据模型建设-维度建模详解
派可数据BI可视化
数据仓库
5.2维度建模维度建模是一种将大量数据结构化的逻辑设计手段,包含维度和指标,它不像ER模型目的是消除冗余数据,维度建模是面向分析,最终目的是提高查询性能,所以会增加数据冗余,并且违反三范式。维度建模也是重点关注让用户快速完成需求分析且对于复杂查询及时响应,维度建模一般可以分为三种:星型模型雪花模型星座模型其中最常用的其实是星型模型5.2.1背景在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关
- 再获喜讯!思迈特软件入选2021企业数智化转型升级服务全景图
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近日,大数据产业创新服务媒体数据猿重磅发布了“2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱1.0版”,以行业视角盘点国内数据智能领域具有突出市场表现、巨大商业价值的代表性企业。思迈特软件从数千家企业中脱颖而出,成功入选“2021企业数智化转型升级服务全景图/产业图谱”的大数据版块。作为国内大数据BI行业的领跑者,思迈特软件致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案,在BI领域有着丰富的经验,一直
- 【案例解析】IBM的大数据技术在中国如何落地?
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导读:IBM大家都不陌生,这家由托马斯·沃森于1924年创立于美国的公司,是全球最大的信息技术和业务解决方案公司,拥有全球雇员30多万人,业务遍及160多个国家和地区。在商业智能(BI)领域,IBM也是行业的先行者和领头羊,其产品Cognos也在全球应用于各行各业。今天,我们就来一起看看IBM的商业智能解决方案在中国的一些行业应用。李宁李宁,体操世界冠军,中国人家喻户晓的人物。1990年,李宁用自
- 数据仓库星型模型VS雪花模型
nightwish夜愿
一、概述在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图1。星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,如在地域
- Smartbi带你走近省级政务大屏可视化,将数据艺术化呈现
可视化
引言:数据可视化,不能单纯的定义为将数据展现出来,其中应该有对行业的解读,对操作或使用人员简洁操作的追求,对专业数据精准分析的能力。Smarbi致力于为企业客户提供一站式商业智能解决方案。通过Smartbi产品为客户提供报表、数据可视化、数据挖掘等成熟功能;通过Smartbi应用商店为客户提供场景化、行业化数据分析应用。经过十余年的发展,已在金融、电信、政府、制造等行业获得近2000家领先客户认可
- 数据仓库技术及其在银行业的应用
iteye_14940
行业解决方案数据库
详见:附件利用先进的数据仓库技术建立集中的、包含详细交易数据的商业智能解决方案,已经成为各大银行对内加强经营管理和决策支持,对外更好地了解客户需求,开发新产品或服务,利用现有渠道对客户进行交叉销售,增加赢利能力,并在特定的业务领域提供差异化服务的重要手段。与前几年不同的是,大家目前都在谈论企业级数据仓库(EDW,EnterpriseDataWarehouse),对于数据集市的定位也基本形成共识,那
- 基于IBM Cognos Report studio技术的商业智能解决方案(广播分发报表、EVENT STUDIO)
遥远的东方
我这里有套课程想和大家分享,需要的朋友可以加我qq和我联系。QQ2059055336.一、.课程是什么?该课程是北风品牌课程-《COGNOS高级BI工程师就业课程》第一阶段:报表开发篇中的一门高阶课程。详见:http://www.ibeifeng.com/goods.php?id=3491.1、课程背景Cognos是在BI核心平台之上,以服务为导向进行架构,是唯一可以通过单一产品和在单一可靠架构上
- 什么是星型模型和雪花型模型,以及区别。
shoudao1211
一直觉得星型和雪花型差不多,今天特意去网上搜了一下,看到一篇说的特别好的文章转发过来大家共同学一下。一、概述在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图1。星型架构是一种非正规
- 星型模型和雪花型模型比较
小丁丁_ddxdd
技术层-数据仓库
来源:http://blog.csdn.net/nisjlvhudy/article/details/7889422一、概述在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图1。星型
- SQL Server 2008 BI详解
dongemen5245
本篇文章包括导言统一数据存储和访问建立和管理复杂的商业智能解决方案扩展你的商业智能解决方案的范围总结导言在竞争日益激烈的市场中,商业人士逐渐认识到他们只有预先看出市场的趋势和机遇,并快速的对新的客户需求作出响应才能获得成功。此外,雇员需要对商业活动和花费进行排列优先次序,以此来确保达到最有效的使用可用的资源和作出有效的商业决策。为了满足这些挑战,雇员需要获得对商业的全面的洞察力,以便他们可以作出睿
- 母婴电商蜜芽携手观远数据,数据赋能守护品质育儿
观远数据
近日,国内知名母婴电商平台蜜芽签约观远数据,借助观远数据新一代数据分析与商业智能解决方案深度挖掘数据价值,助推个性化商品分析和精细化运营升级,通过数据赋能守护品质育儿。蜜芽于2011年创立,经历7年发展,从为中国千万妈妈精选进口、高品质的育儿产品;到蜜芽发展线下开设蜜芽儿童乐园,新零售实体店,真正走进千家万户;再到现在创立自有品牌,发展品质国货,现如今蜜芽的业务已横跨包括线上零售、线下服务、母婴社
- 数据可视化并不是数据分析
weixin_34413357
商业智能解决方案对于一些企业来说,可能是一个欺骗性的解决方案。许多企业声称商业智能软件解决方案实际上只能提供所需功能和效果的一半。重要的是区分两种类型的业务分析和智能工具:端到端解决方案和仅是前端的解决方案。端到端解决方案由平台后端组成,基本上是处理准备所有数据的工具和算法,以及创建数据可视化和仪表板报告的前端。虽然人们喜欢看到其数据易于处理可视化,但只有这样的平台还不足以从企业的数据获得真正的见
- 星型模型和雪花型模型比较
小灰灰1234
一、概述在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图1。星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,如在地域
- 数据仓库-星型模型和雪花模型
爱吃龙虾的饼
数据仓库
在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。星型模型当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型,如图:星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一定的冗余,如在地域维
- 星型模型 与 雪花模型
Simple_Zz
大数据
星型模型和雪花模型在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。星型模型当所有维表都直接连接到“事实表”上时,整个图解就像星星一样,故将该模型称为星型模型。星型模型星型架构是一种非正规化的结构,多维数据集的每一个维度都直接与事实表相连接,不存在渐变维度,所以数据有一
- 数据仓库的星型模型与雪花模型
chbxw
#hive
文章目录一、概述二、使用选择2.1、数据优化2.2、业务模型2.3、性能2.4、ETL三、总结还有视频讲解在我的B站-宝哥chbxw,希望大家可以支持一下,谢谢!一、概述 在多维分析的商业智能解决方案中,根据事实表和维度表的关系,又可将常见的模型分为星型模型和雪花型模型。在设计逻辑型数据的模型的时候,就应考虑数据是按照星型模型还是雪花型模型进行组织。 当所有维表都直接连接到**“事实表”**上
- 观远数据荣获「2018年度最佳社区零售服务商」
观远数据
11月21日,在第11届中国高成长连锁行业峰会暨2018年度中国高成长连锁品牌颁奖盛典上,观远数据作为新一代数据分析与商业智能解决方案服务商,凭借精耕零售领域的优秀表现被授予了「2018年度最佳社区零售服务商」称号。中国高成长连锁峰会是由开店邦打造的连锁行业的重磅级盛会,每年11月份在北京举办,现已成为上市公司、连锁头部企业、产业创新领袖、投资人、创业者、权威媒体的一次年度聚会和深度对话。从200
- 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