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本文将详细探讨如何在Python中连接全种类数据库以及实现相应的CRUD(创建,读取,更新,删除)操作。我们将逐一解析连接MySQL,SQLServer,Oracle,PostgreSQL,MongoDB,SQLite,DB2,Redis,Cassandra,MicrosoftAccess,ElasticSearch,Neo4j,InfluxDB,Snowflake,AmazonDynamoDB,
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第1阶段-数据仓库基1.MysQL关系型数据库(MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化)2.Python编程技术(Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函
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1、外部表和内部表Hive表分为两类,即内部表和外部表。所谓内部表,即Hive管理的表,Hive内部表的管理既包含逻辑以及语法上的,也包含实际物理意义上的,即创建Hive内部表时,数据将真实存在于表所在的目录内,删除内部表时,物理数据和文件也一并删除。外部表(externaltable)则不然,其管理仅仅是在逻辑和语法意义上的,即新建表仅仅是指向一个外部目录而已。同样,删除时也并不物理删除外部目录
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一、Hadoop的作用本质来说hadoop的作用是在多计算机集群环境中营造一个统一而稳定的存储和计算环境,并能为其他分布式应用服务提供平台支持。或者说将多台计算机组织成了一台计算机,让他们做同一件事,在这其中HDFS就相当于这台计算机的硬盘,而MapReduce就是这台计算机的CPU控制器。二、Hadoop环境部署按着正常来说我们想要部署Hadoop集群需要把相同的软件部署到众多计算机上,实际学习
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1、HadoopMapReduce介绍mapreduce的思想:分而治之,先分再和,分而治之,把复杂的问题分解,然后逐个解决,分别计算出结果。拆分求解合并拆分求解合并原问题子问题子问题的解结果子问题子问题的解模拟实现分布式计算:分布式计算和集中式计算相对,有些应用需要非常巨大的算力才能完成,如果采用集中式计算,需要耗费比较长的时间,分布式计算应该将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理
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大数据技术之大数据概论第1章大数据概念大数据(BigData):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、**TB、PB、EB、**ZB、YB、BB、NB、DB。1Byte=8bit1K=1024Byte1MB=10
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Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式计算和存储架构。说人话的通俗描述:你在爱奇艺网站看过一次科幻片后,下次再登录爱奇艺,首页会把最新科幻动作片推送给你,目的是要向你多收点会员费。这背后的技术就是叫大数据的技术来自动判断你好什么口味的电影。行业描述:开源的分布式存储和计算框架,广泛用户海量数据的存储和处理,比如淘宝网的商品推送,爱奇艺视频的首页电影推送。Hadoop的主要组件:htt
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目录1、企业存储系统1.1认识硬盘、RAID1.2存储架构1.3文件系统1.4文件系统的分类(按照位置)1.5海量数据存储面临的问题2、场景案例:如何实现分布式文件存储2.1如何解决海量数据存的下的问题2.2如何解决海量数据文件查询边界问题2.3如何解决大文件传输效率慢的问题2.4如何解决硬件故障导致的数据丢失问题2.5如何解决用户查询视角统一规整问题3、分布式文件系统HDFS入门3.1简介3.2
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RAID:RedundantArraysofIndependentDrives独立冗余磁盘阵列,独立磁盘构成的具有冗余功能的阵列。GFS:GoogleFileSystemGoogle文件系统HDFS:HadoopDsitributedFileSystemHadoop分布式文件系统Zookeeper:分布式应用程序协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件Hadoop:Apache基金会所开发的
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文章目录一、Linux操作系统的安装二、在Ubuntu20.04.2.0中进行Hadoop伪分布式安装1、Ubuntu20.04.2.0安装jdk2、配置SSH无密码登录3、Hadoop的下载与安装4、Hadoop环境配置5、启动与关闭Hadoop6、查看Hadoop的基本信息6.1、查看HDFSWeb界面6.2、查看YARNWeb界面三、在Centos7中进行Hadoop伪分布式安装一、Linu
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所属专栏:【大数据学习笔记(华为云)】作 者:我是夜阑的狗个人简介:一个正在努力学技术的码仔,专注基础和实战分享,欢迎咨询!欢迎大家:这里是CSDN,我总结知识的地方,喜欢的话请三连,有问题请私信文章目录前言1.购买云ECS主机2.开发环境step1创建hadoop用户step2更新aptstep3安装最新版本的Javastep4配置SSH无密码登陆节点3.安装Hadoopstep1下载step
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深度了解MapReduce运行流程,通过案例全面了解MR运行过程、涉及的组件、设计的思想。对MapReducePartition、MapreduceCombiner、MapReduce编程技巧掌握,对自定义对象、序列化、排序、分区、分组的实现熟练掌握,掌握MapReduce并行度机制、工作流程和shuffle的机制。1、MapreducePartition、Combiner输出结果文件只有一个。默
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大数据目前技术组件有很多,比如有hdfs,hive,spark,flink,kafka,clickhouse,cdh,nifi,streamset等等技术,主流的开发语言有Java,Scala,Python等等开发语言,大数据SQL必须要会,MySQL和hive,clickhouse等等SQL语言都要会,SQL语言必须要会而且要能随时写百行以上的SQL语言下面是我整理的学习笔记和大数据学习的基本路
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之前有看过一些基础的大数据课程,现在又回来发现这里的课程更新还是蛮快的,讲的内容干货也很多,继续学习一下,下面是一些主要内容说明。地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/58?spm=a2c6h.17661847.0.0.3b266fb2aXVsbc第一节Flink中文社区发起人开课寄语内容介绍:1.大数据趋势2.ApacheFlink的介绍
- 大数据学习笔记之flink----流式数据处理引擎
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很多人可能都是在2015年才听到Flink这个词,其实早在2008年,Flink的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目,在2014被Apache孵化器所接受,然后迅速地成为了ASF(ApacheSoftwareFoundation)的顶级项目之一。Flink的最新版本目前已经更新到了0.10.0了,在很多人感慨Spark的快速发展的同时,或许我们也该为Flink的发展速度点个赞。Flink是一个针
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Linux目录操作一、常用权限操作(一)、常用权限操作(1)chgrp命令(2)chown命令(3)chmod命令(二)、权限操作1、创建文件,设置其用户组2、修改文件的所有者3、修改文件所有者与用户组4、修改文件操作权限二、常用目录操作(一)、常用目录操作2、目录操作实战1、获取命令帮助信息2、查看当前目录3、显示目录(文件)4、创建目录创建多级目录方法一:采用参数-p直接创建方法二、逐层创建每
- 北风网大数据学习笔记--java语言基础--初识JAVA--JAVA历史发展(1)
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1.使用文本编辑器开发JAVA程序。建议刚开始学用文本编辑器,而不用IDE,IDE有补全功能方便很多。2.使用MyEclipse开发JAVA程序,真正用于企业写编程的软件。SUN公司,目前稳定的版本是java7JAVA平台的体系结构基础核心:JAVASEJAVAEEJAVAME-移动端应用–不在有人使用,因为安卓、IOS流行。JavaSE=JavaStandardEditionJavaEE=Jav
- 大数据学习笔记2:现代数据湖之Iceberg
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本文首发于泊浮目的:https://www.jianshu.com/u/204b8aaab8ba版本日期备注1.02021.6.20文章首发最近Iceberg有点小火,在这里也是根据自己看到的资料做个笔记输出一下。数据湖的定义就不说了,不了解的小伙伴可以看我之前做的笔记大数据学习笔记1:数仓、数据湖、数据中台。1.数据湖发展现状从广义上来说数据湖系统主要包括数据湖村处和数据湖分析现有数据湖技术主要
- 大数据学习笔记-HDFS(三)——集群管理运维
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1、HDFS数据迁移解决方案1.1迁移方案——数据迁移的使用场景和考量因素场景冷热集群数据同步、分类存储使用频率较高的数据随着时间发展频率变低而迁移集群数据整体搬迁:原A机房搬迁到B机房数据的准实时同步:数据双备份使用考量因素带宽:带宽使用多了影像正常业务,带宽低了迁移慢性能:采用单机程序,还是多线程的分布式程序增量同步:TB\PB级别的数据如何只迁移增量数据数据迁移的同步性:数据迁移的过程需要保
- 大数据学习笔记:Hadoop之HDFS(上)
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。分布式文件系统(DistributedFileSystem)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。[优点]支持超大文件:超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文
- 黑马大数据学习笔记5-案例
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大数据大数据学习笔记
目录需求分析背景介绍目标需求数据内容DBeaver连接到Hive建库建表加载数据ETL数据清洗数据问题需求实现查看结果扩展指标计算需求需求指标统计可视化展示BIFineBI的介绍及安装FineBI配置数据源及数据准备可视化展示P73~77https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=73需求分析背景介绍聊天平台每天都会有大量的用户在线,会出现大量的聊天
- 黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作
蓝净云
大数据大数据学习笔记
目录思考规划安装MySQL数据库修改root用户密码配置Hadoop下载解压Hive提供MySQLDriver包配置Hive初始化元数据库启动Hive(使用Hadoop用户)Hive体验HiveServer2HiveServer2服务启动Beelinep48、51、52https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=48思考Hive是分布式运行的框架还
- 大数据学习笔记
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大数据学习笔记一.概念1.传统数据处理架构2.有状态的流处理二.批处理与流处理1.批处理2.流处理三.大数据软件生态1.Hadoop2.Spark3.Flink一.概念大数据(BigData)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。四个主要特征:Volume(数据量)数据量
- 大数据学习笔记(一)
加油牛牛
bigdata学习大数据
一、大数据的概念无法再一定时间范围内用软件工具进行管理与处理的数据集合称之为大数据。大数据技术主要解决存储和分析计算问题.1.4V特征-A.Valume 大量 (KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB)-B.Velocity 高速 分布式技术(N台计算机同时运算.)-C.Variety 多样 (存储结构化数据与非结构化数据和半结构化数据)-D.Value 低价值密度2.结构化、
- 大数据学习笔记-Yarn(二)
天码村
大数据大数据学习hadoop
YarnWebUI服务1.1yarnwenUI服务,http://RMHOST:8088打开页面,以列表的形式展示处于各种状态的各种程序以下参数指定UI地址UI页面的参数介绍(图片来源黑马程序员教程)1.2JobHistoryServer服务仅存储已经完成的Mapredyce应用程序的作业历史信息,当启用JHS服务时,建议开启日志聚合功能。配置mapreduce.jobhistory.addres
- 大数据学习笔记-Yarn(一)
天码村
大数据大数据学习hadoopyarn
1、yarn产生和发展历史背景:数据、程序、运算资源三者组合在一起,才能完成数据的处理,单机不存在问题,但是分布式环境如何协调是一个问题。Hadoop早期用户使用Hadoop与众多主机上运行的桌面程序类似:在少了几个节点上建立一个集群、将数据载入HDFS、运行mapreduceHadoop演进阶段:Adhoc集群以单用户的方式建立,随着私人集群的使用实现了HDFS集群的共享,不同于HDFS,共享m
- 黑马大数据学习笔记3-MapReduce配置和YARN部署以及基本命令
蓝净云
大数据大数据学习笔记
目录部署说明MapReduce配置文件YARN配置文件分发配置文件集群启动命令开始启动YARN集群查看YARN的WEBUI页面保存快照YARN集群的启停命令一键启动脚本单进程启停提交MapReduce任务到YARN执行提交wordcount示例程序查看运行日志提交求圆周率示例程序p41~43https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=41部署说明H
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS基本操作
蓝净云
大数据大数据学习笔记
目录进程启停管理一键启停脚本单进程启停文件系统操作命令HDFS文件系统基本信息介绍创建文件夹查看指定目录下内容上传文件到HDFS指定目录查看HDFS文件内容下载HDFS文件拷贝HDFS文件追加数据到HDFS文件HDFS数据移动HDFS数据删除其他命令HDFSWEB浏览HDFS权限修改权限https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=26切换到hadoo
- 黑马大数据学习笔记0-环境配置
蓝净云
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目录设置VMware网络CentOS操作系统三台虚拟机系统配置:主机名、固定IP、SSH免密登录配置主机名映射配置SSH免密登录创建hadoop用户并配置免密登录JDK1.8环境部署防火墙、SELinux、时间同步设置快照视频p3-p5https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=3设置VMware网络网段设置为192.168.88.0网关设置为192
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS环境部署
蓝净云
大数据学习笔记
目录环境部署hadoop-3.3.4.tar.gz构建软链接配置workers文件夹配置hadoop-env.sh文件配置core-site.xml文件配置hdfs-site.xml文件准备数据目录分发Hadoop文件夹将Hadoop的一些脚本、程序配置到PATH中授权为hadoop用户格式化整个文件系统查看HDFSWEBUI保存快照https://www.bilibili.com/video/B
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
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什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
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1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
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1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
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每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
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