- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- Hive函数大全:从核心内置函数到自定义UDF实战指南(附详细案例与总结)
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
目录背景一、Hive函数分类与核心函数表1.内置函数分类2.用户自定义函数(UDF)分类二、常用函数详解与实战案例1.数学函数2.字符串函数3.窗口函数4.自定义UDF实战三、总结与优化建议1.核心总结2.性能优化建议3.常问问题背景Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具,其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为内置函数和用户自
- hive-进阶版-1
数据牧马人
hivehadoop数据仓库
第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表(ManagedTable)和外部表(ExternalTable)两种表类型,它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别:1.数据存储位置内部表:数据存储在Hive的默认存储目录下,通常位于HDFS(HadoopDi
- 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
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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
- web前段跨域nginx代理配置
刘正强
nginxcmsWeb
nginx代理配置可参考server部分
server {
listen 80;
server_name localhost;
- spring学习笔记
caoyong
spring
一、概述
a>、核心技术 : IOC与AOP
b>、开发为什么需要面向接口而不是实现
接口降低一个组件与整个系统的藕合程度,当该组件不满足系统需求时,可以很容易的将该组件从系统中替换掉,而不会对整个系统产生大的影响
c>、面向接口编口编程的难点在于如何对接口进行初始化,(使用工厂设计模式)
- Eclipse打开workspace提示工作空间不可用
0624chenhong
eclipse
做项目的时候,难免会用到整个团队的代码,或者上一任同事创建的workspace,
1.电脑切换账号后,Eclipse打开时,会提示Eclipse对应的目录锁定,无法访问,根据提示,找到对应目录,G:\eclipse\configuration\org.eclipse.osgi\.manager,其中文件.fileTableLock提示被锁定。
解决办法,删掉.fileTableLock文件,重
- Javascript 面向对面写法的必要性?
一炮送你回车库
JavaScript
现在Javascript面向对象的方式来写页面很流行,什么纯javascript的mvc框架都出来了:ember
这是javascript层的mvc框架哦,不是j2ee的mvc框架
我想说的是,javascript本来就不是一门面向对象的语言,用它写出来的面向对象的程序,本身就有些别扭,很多人提到js的面向对象首先提的是:复用性。那么我请问你写的js里有多少是可以复用的,用fu
- js array对象的迭代方法
换个号韩国红果果
array
1.forEach 该方法接受一个函数作为参数, 对数组中的每个元素
使用该函数 return 语句失效
function square(num) {
print(num, num * num);
}
var nums = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10];
nums.forEach(square);
2.every 该方法接受一个返回值为布尔类型
- 对Hibernate缓存机制的理解
归来朝歌
session一级缓存对象持久化
在hibernate中session一级缓存机制中,有这么一种情况:
问题描述:我需要new一个对象,对它的几个字段赋值,但是有一些属性并没有进行赋值,然后调用
session.save()方法,在提交事务后,会出现这样的情况:
1:在数据库中有默认属性的字段的值为空
2:既然是持久化对象,为什么在最后对象拿不到默认属性的值?
通过调试后解决方案如下:
对于问题一,如你在数据库里设置了
- WebService调用错误合集
darkranger
webservice
Java.Lang.NoClassDefFoundError: Org/Apache/Commons/Discovery/Tools/DiscoverSingleton
调用接口出错,
一个简单的WebService
import org.apache.axis.client.Call;import org.apache.axis.client.Service;
首先必不可
- JSP和Servlet的中文乱码处理
aijuans
Java Web
JSP和Servlet的中文乱码处理
前几天学习了JSP和Servlet中有关中文乱码的一些问题,写成了博客,今天进行更新一下。应该是可以解决日常的乱码问题了。现在作以下总结希望对需要的人有所帮助。我也是刚学,所以有不足之处希望谅解。
一、表单提交时出现乱码:
在进行表单提交的时候,经常提交一些中文,自然就避免不了出现中文乱码的情况,对于表单来说有两种提交方式:get和post提交方式。所以
- 面试经典六问
atongyeye
工作面试
题记:因为我不善沟通,所以在面试中经常碰壁,看了网上太多面试宝典,基本上不太靠谱。只好自己总结,并试着根据最近工作情况完成个人答案。以备不时之需。
以下是人事了解应聘者情况的最典型的六个问题:
1 简单自我介绍
关于这个问题,主要为了弄清两件事,一是了解应聘者的背景,二是应聘者将这些背景信息组织成合适语言的能力。
我的回答:(针对技术面试回答,如果是人事面试,可以就掌
- contentResolver.query()参数详解
百合不是茶
androidquery()详解
收藏csdn的博客,介绍的比较详细,新手值得一看 1.获取联系人姓名
一个简单的例子,这个函数获取设备上所有的联系人ID和联系人NAME。
[java]
view plain
copy
public void fetchAllContacts() {
 
- ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified解决方法
bijian1013
oracle数据库killnowait
当某个数据库用户在数据库中插入、更新、删除一个表的数据,或者增加一个表的主键时或者表的索引时,常常会出现ora-00054:resource busy and acquire with nowait specified这样的错误。主要是因为有事务正在执行(或者事务已经被锁),所有导致执行不成功。
1.下面的语句
- web 开发乱码
征客丶
springWeb
以下前端都是 utf-8 字符集编码
一、后台接收
1.1、 get 请求乱码
get 请求中,请求参数在请求头中;
乱码解决方法:
a、通过在web 服务器中配置编码格式:tomcat 中,在 Connector 中添加URIEncoding="UTF-8";
1.2、post 请求乱码
post 请求中,请求参数分两部份,
1.2.1、url?参数,
- 【Spark十六】: Spark SQL第二部分数据源和注册表的几种方式
bit1129
spark
Spark SQL数据源和表的Schema
case class
apply schema
parquet
json
JSON数据源 准备源数据
{"name":"Jack", "age": 12, "addr":{"city":"beijing&
- JVM学习之:调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
BlueSkator
-Xss-Xmn-Xms-Xmx
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。典型设置:
java -Xmx355
- jqGrid 各种参数 详解(转帖)
BreakingBad
jqGrid
jqGrid 各种参数 详解 分类:
源代码分享
个人随笔请勿参考
解决开发问题 2012-05-09 20:29 84282人阅读
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jquery
服务器
parameters
function
ajax
string
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-代理模式-Proxy
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.lang.reflect.InvocationHandler;
import java.lang.reflect.Method;
import java.lang.reflect.Proxy;
/*
* 下面
- 应用升级iOS8中遇到的一些问题
chenhbc
ios8升级iOS8
1、很奇怪的问题,登录界面,有一个判断,如果不存在某个值,则跳转到设置界面,ios8之前的系统都可以正常跳转,iOS8中代码已经执行到下一个界面了,但界面并没有跳转过去,而且这个值如果设置过的话,也是可以正常跳转过去的,这个问题纠结了两天多,之前的判断我是在
-(void)viewWillAppear:(BOOL)animated
中写的,最终的解决办法是把判断写在
-(void
- 工作流与自组织的关系?
comsci
设计模式工作
目前的工作流系统中的节点及其相互之间的连接是事先根据管理的实际需要而绘制好的,这种固定的模式在实际的运用中会受到很多限制,特别是节点之间的依存关系是固定的,节点的处理不考虑到流程整体的运行情况,细节和整体间的关系是脱节的,那么我们提出一个新的观点,一个流程是否可以通过节点的自组织运动来自动生成呢?这种流程有什么实际意义呢?
这里有篇论文,摘要是:“针对网格中的服务
- Oracle11.2新特性之INSERT提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
daizj
oracle
insert提示IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX
转自:http://space.itpub.net/18922393/viewspace-752123
在 insert into tablea ...select * from tableb中,如果存在唯一约束,会导致整个insert操作失败。使用IGNORE_ROW_ON_DUPKEY_INDEX提示,会忽略唯一
- 二叉树:堆
dieslrae
二叉树
这里说的堆其实是一个完全二叉树,每个节点都不小于自己的子节点,不要跟jvm的堆搞混了.由于是完全二叉树,可以用数组来构建.用数组构建树的规则很简单:
一个节点的父节点下标为: (当前下标 - 1)/2
一个节点的左节点下标为: 当前下标 * 2 + 1
&
- C语言学习八结构体
dcj3sjt126com
c
为什么需要结构体,看代码
# include <stdio.h>
struct Student //定义一个学生类型,里面有age, score, sex, 然后可以定义这个类型的变量
{
int age;
float score;
char sex;
}
int main(void)
{
struct Student st = {80, 66.6,
- centos安装golang
dcj3sjt126com
centos
#在国内镜像下载二进制包
wget -c http://www.golangtc.com/static/go/go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
tar -C /usr/local -xzf go1.4.1.linux-amd64.tar.gz
#把golang的bin目录加入全局环境变量
cat >>/etc/profile<
- 10.性能优化-监控-MySQL慢查询
frank1234
性能优化MySQL慢查询
1.记录慢查询配置
show variables where variable_name like 'slow%' ; --查看默认日志路径
查询结果:--不用的机器可能不同
slow_query_log_file=/var/lib/mysql/centos-slow.log
修改mysqld配置文件:/usr /my.cnf[一般在/etc/my.cnf,本机在/user/my.cn
- Java父类取得子类类名
happyqing
javathis父类子类类名
在继承关系中,不管父类还是子类,这些类里面的this都代表了最终new出来的那个类的实例对象,所以在父类中你可以用this获取到子类的信息!
package com.urthinker.module.test;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void
- Spring3.2新注解@ControllerAdvice
jinnianshilongnian
@Controller
@ControllerAdvice,是spring3.2提供的新注解,从名字上可以看出大体意思是控制器增强。让我们先看看@ControllerAdvice的实现:
@Target(ElementType.TYPE)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Documented
@Component
public @interface Co
- Java spring mvc多数据源配置
liuxihope
spring
转自:http://www.itpub.net/thread-1906608-1-1.html
1、首先配置两个数据库
<bean id="dataSourceA" class="org.apache.commons.dbcp.BasicDataSource" destroy-method="close&quo
- 第12章 Ajax(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- BW / Universe Mappings
blueoxygen
BO
BW Element
OLAP Universe Element
Cube Dimension
Class
Charateristic
A class with dimension and detail objects (Detail objects for key and desription)
Hi
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
java多线程工作单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 推行国产操作系统的优劣
yananay
windowslinux国产操作系统
最近刮起了一股风,就是去“国外货”。从应用程序开始,到基础的系统,数据库,现在已经刮到操作系统了。原因就是“棱镜计划”,使我们终于认识到了国外货的危害,开始重视起了信息安全。操作系统是计算机的灵魂。既然是灵魂,为了信息安全,那我们就自然要使用和推行国货。可是,一味地推行,是否就一定正确呢?
先说说信息安全。其实从很早以来大家就在讨论信息安全。很多年以前,就据传某世界级的网络设备制造商生产的交