- 储能业 | 低成本部署!DolphinDB 打造抽水蓄能一体化解决方案
DolphinDB智臾科技
物联网数据库大数据DolphinDB实时计算抽水蓄能电力
导语在电力行业抽水蓄电场景中,电力集团可以基于DolphinDB搭建轻量化实时数仓,有效破解高频数据写入、万亿级数据存储和秒级实时计算等核心难题。同时,该方案助力集团降本增效,提升运维效率,并实现对多个电站数据的统一管理与调度,加快数字化转型步伐。一、行业背景构建清洁低碳、安全高效的新型能源电力系统是实现“双碳”目标的一大关键任务。其中,抽水蓄能作为当前最成熟、最具规模化应用前景的物理储能技术,正
- 实时数仓工具-SelectDB
清平乐的技术博客
实时数仓数据仓库
一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- 针对数据仓库方向的大数据算法工程师面试经验总结
巴基海贼王
数据仓库大数据算法
⚙️一、技术核心考察点数据建模能力星型vs雪花模型:面试官常要求对比两种模型。星型模型(事实表+冗余维度表)查询性能高但存储冗余;雪花模型(规范化维度表)减少冗余但增加JOIN复杂度。需结合场景选择,如实时分析首选星型。建模实战题:例如设计电商销售数仓,需明确事实表(订单流水)、维度表(商品、用户、时间),并解释粒度选择(如订单级)。ETL流程与优化增量抽取方案:面试高频题。需掌握基于时间戳、CD
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 湖仓一体实时数据采集与存储实践
danny-IT技术博客
企业级SQLServer深度实践springbootsparkCDCDATALAKE
文章目录湖仓一体实时数据采集与存储实践1.实时数仓演进:从传统数仓到湖仓一体1.1传统数仓的局限性:批处理延迟与数据孤岛1.2湖仓一体(Lakehouse)的核心价值1.3典型行业场景解析案例1:金融实时风控案例2:电商库存同步2.CDC实时数据捕获技术选型2.1主流CDC技术对比Debezium实战配置2.2数据捕获模式详解全量快照模式增量日志模式2.3异常处理策略断点续传实现数据一致性保障3.
- maxcomputer 和 hologres中的EXTERNAL TABLE 和 FOREIGN TABLE
静听山水
#Hologres大数据
在阿里云的大数据和实时数仓产品中,MaxCompute和Hologres都支持类似于EXTERNALTABLE和FOREIGNTABLE的机制,但它们的实现和语义有所不同。下面分别说明:☁️一、MaxCompute中的EXTERNALTABLE和FOREIGNTABLE1.EXTERNALTABLEinMaxComputeMaxCompute的EXTERNALTABLE是指外部表,用于读取不属于M
- 【StarRocks系列】StarRocks vs Mysql
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StarRocksmysql数据库StarRocks分布式数据库
目录StarRocks简介核心特性典型应用场景StarRocksvsMySQL:核心区别详解关键差异总结如何选择?StarRocks简介StarRocks是一款高性能、全场景、分布式、实时分析型的数据库(MPP-大规模并行处理)。它诞生于解决现代企业对海量数据进行快速、复杂分析的需求,尤其是在实时数据仓库、用户行为分析、日志分析、统一数仓等场景下表现卓越。核心特性MPP架构:采用无共享架构,计算和
- SPL轻量级多源混合计算
LuckJudy
数据计算多源混算esProcSPL
多样性数据源混合计算是常态需求,同构或异构数据库之间、文件与数据库、NoSQL与文件等,理论上任何数据存储之间都涉及数据混合计算和分析。但混算需求目前技术解决的并不好,同构库之间某些数据库还能支持,而完全异构的数据源实施混算就比较麻烦。经常要借助逻辑数据仓库,但基于SQL的逻辑数仓不仅能力有限,而且体系过于沉重,经常会比应用本身还复杂,只适合应用于大型场景中,并不适合众多日常的轻量多源混算场景。S
- 云原生数仓 vs 传统数仓:深度拆解区别、优劣势及主流选型
limnade
云原生数据仓库
云原生数仓vs传统数仓:深度拆解区别、优劣势及主流选型在数据驱动业务的当下,数据仓库作为企业数据中枢,承载着核心决策支持使命。随着云技术普及,云原生数仓与传统数仓的选型博弈愈发关键。本文从架构逻辑、核心能力到落地实践,深度拆解两者区别、优劣势,并梳理主流数仓方案,帮你精准锚定适配选型。一、底层逻辑:架构设计差异(一)传统数仓:紧耦合“巨石架构”传统数仓(如Teradata经典方案、Greenplu
- 血缘系统 datahub + Sqllineage
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1.说明业界比较主流的数据血缘系统,目前还没能达到与调度系统耦合,最大难点在于代码解析。当某张表下游太多时(特别是维度表),展示也失去了意义,所以多用于排查某张应用表的上游从哪里开。使用方一般为对数仓表结构不太熟悉的业务/数据经理想要了解有哪些数据。2.部署2.1yumyuminstall-yzlib-develbzip2-devel\openssl-develncurses-develepel-
- 从 GreenPlum 到镜舟数据库:杭银消费金融湖仓一体转型实践
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作者:吴岐诗,杭银消费金融大数据应用开发工程师本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocksSummitAsia2024的分享引言:融合数据湖与数仓的创新之路在数字金融时代,数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金融作为一家持牌消费金融机构,虽以金融业务为核心,却始终保持着强烈的科技创新精神,发明专利的话屈居行业第二。面对业务高速发展带来的数据挑战,公司开始了一场围绕数据基础设施
- Fusion引擎赋能:流利说如何用阿里云Serverless Spark实现数仓计算加速
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- HAWQ 取代传统数仓实践(十八) —— 层次维度
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更好的Hadoop数据仓库解决方案——HAWQ实战演练HAWQ数据仓库
目录一、层次维度简介二、固定深度的层次三、多路径层次四、参差不齐的层次五、递归一、层次维度简介大多数维度都具有一个或多个层次,例如,示例数据仓库中的日期维度就有一个四级层次:年、季度、月和日,这些级别用date_dim表里的列表示。日期维度是一个单路径层次,因为除了年-季度-月-日这条路径外,它没有任何其他层次。为了识别数据仓库里一个维度的层次,首先要理解维度中列的含义,然后识别两个或多个列是否具
- 数据仓库——如何量化评价一个数据仓库的好坏?
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【大数据面试宝典】数据仓库数据库大数据分布式
为了回答这个问题,小编特意邀请了我司的数仓专家FrankLi。他在加入Kyligence之前,曾在SAP数据仓库领域工作十多年,在两家美资世界五百强企业带领中国数仓团队实施维护了多个全球化数仓项目,包括全新实施、维护、系统升级和迁移等。Kyligence作为数仓中的核心组件,公司也参与了多个大型机构中数仓升级项目。就这些项目经验,小编总结了一些心得来帮助企业考量数据仓库的优劣。首先,数据仓库并不是
- 数仓多源异构数据整合策略:融合与分离的实践指南
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数字化建设通关指南#数据建模人工智能数据仓库数据分析大数据
目录引言第一章问题分析与决策框架1.1典型业务场景1.2关键矛盾点1.3三维决策模型
- 记一次·Spark读Hbase
记一次·Spark读Hbase一、背景过年回来,数仓发现hive的一个表丢数据了,需要想办法补数据。这个表是flume消费kafka写hive。但是kafka里只保存最近7天数据,有部分数据kafka里已经没有了。不过这份数据会同时被消费到HBase内存储一份,并且HBase内的数据是正常的。所以这次任务是读HBase数据写Hive表。HBase表内,只有一个列族info,列族内只有一个列valu
- Flink进阶之路:解锁大数据处理新境界
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目录一、Flink基础回顾二、Flink进阶知识深入2.1数据类型与序列化2.2双流Join操作2.3复杂事件处理(CEP)2.4状态管理与优化三、Flink在实际场景中的应用3.1实时智能推荐3.2实时欺诈检测3.3实时数仓与ETL四、Flink性能优化策略4.1网络传输优化4.2状态管理优化4.3检查点优化五、总结与展望一、Flink基础回顾在深入探索Flink进阶知识之前,我们先来简单回顾一
- Doris实践——叮咚买菜基于OLAP引擎的应用实践
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目录前言一、业务需求二、选型与对比三、架构体系四、应用实践4.1实时数据分析4.2B端业务查询取数4.3标签系统4.4BI看板4.5OLAP多维分析五、优化经验六、总结原文大佬介绍的这篇Doris数仓建设实践有借鉴意义的,这些摘抄下来用作沉淀学习。如有侵权请告知~前言随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,希望引入一款实时OLAP数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的
- 开源免费数据同步工具全景解析与实战指南
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一、数据同步工具生态全景图1.1工具分类矩阵类型代表工具核心能力适用场景开源协议ETL工具DataX、SeaTunnel异构数据源批量同步数据仓库构建Apache2.0CDC工具FlinkCDC、Canal实时数据变更捕获实时数仓/监控系统Apache2.0文件同步GoodSync、FreeFileSync跨设备文件实时同步备份/多云同步GPLv3数据库复制SymmetricDS、MaxScale
- 最全Doris实战——结合Flink构建极速易用的实时数仓_flink doris
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程序员flinklinq大数据
3.6.4执行层查询加速四、行业最佳实践4.1跨境电商4.2运营服务商4.3供应链企业原文大佬的这篇Doris+Flink构建实时数仓的实战文章整体写的很深入,这里直接摘抄下来用作学习和知识沉淀。本篇文章介绍如何基于Doris和Flink快速构建一个极速易用的实时数仓,包括数据同步、数据集成、数仓分层、数据更新、性能提升等方面的具体应用方案。一、实时数仓的需求与挑战先介绍一下传统的数据架构如何设计
- 实时数仓flick+clickhouse启动命令
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FlinkCDC环境部署启动flink-yarn模式1、启动zookeeperzk.shstart2、启动DFS,Hadoop集群start-dfs.sh3、启动yarnstart-yarn.sh4、启动kafka(如果需要在启用)启动Kafka集群bin/kafka-server-start.sh-daemonconfig/server.properties查看Kafkatopic列表bin/k
- 实时数据仓库存储引擎革新:从Lambda到Kappa++架构的底层技术演进
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引言:实时数仓的存储革命迫在眉睫在数字化转型浪潮中,企业对数据时效性的需求正从T+1小时向秒级演进。据Gartner最新报告显示,到2025年将有75%的企业将实时数据分析能力作为核心竞争力指标。传统基于HDFS+Hive的存储架构时延高达分钟级,已无法满足实时风控、IoT设备监控等场景需求。本文将深入探讨存储引擎技术创新如何突破实时数仓的性能瓶颈。一、传统架构之殇:存储引擎的三大核心挑战1.1写
- 未来数仓的构想
小Tomkk
论坛大数据大数据未来数仓
未来数仓的构想周日再北京参加亚马逊云科技的开发者usergroup会议,下面是一个会议演讲内容,对我很有启发随着大数据的蓬勃发展,数据仓库的架构逐渐从传统的、单一的数据存储结构转向更加智能、灵活的分布式架构。本文将探讨未来数仓的构想,以及如何通过智能代理(Agent)和新兴技术来推动数据的流转与分析。文章目录未来数仓的构想1.未来数仓的架构模型1.1数据交换层(DataExchangeLayer)
- 数据仓库实践:使用SQL汇总BOM数据分析维度
The_Singing_Towers
数据仓库实践数据仓库数据分析pythonsql数据库笔记
背景物料清单(BillofMaterials,BOM)主数据是指在制造业中,用于描述产品结构、组件和制造工艺的核心数据。将BOM主数据引入数仓,可以保证数据流转和分析过程中保证与制造过程的一致,以确保分析结果的准确。在ERP数据库或者PLM数据库中保存的BOM清单一般是一对多关系,但从企业全局看,上阶料产品和下阶料(子阶料)一般是多对多的关系;需要兼容的关系一般有半成品、替代料、共用料等;BOM数
- 数据仓库建设 : 主题域简介
goTsHgo
数据仓库大数据大数据数据仓库
在数据仓库建设中,主题域(SubjectArea)是根据业务需求和数据特点划分的数据区域,每个主题域代表一个特定的业务领域或功能模块。主题域是数据模型的一个重要概念,它帮助构建逻辑清晰、层次分明的数据结构。主题域的设计基于企业的业务结构,将业务中的关键部分提炼出来,划分为若干个主题域。每个主题域对应一个特定的业务领域,便于组织、存储和分析业务数据。以下是常见的数仓主题域及其对应的功能:1.客户管理
- 实时数仓和离线数仓的区别是什么?企业如何选择合适的数仓架构?
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架构数据库大数据
实时数仓和离线数仓的区别是什么?企业如何选择合适的数仓架构?时数仓和离线数仓都是数据仓库的不同类型,用于存储和管理企业的数据,但它们在数据处理和使用的时间、速度以及用途方面有明显的区别。在介绍实时数仓之前,我们理应先来了解一下传统的离线数仓。毕竟在企业早期的数据建设规划中,在数据实时性要求不高的前提下,基本一开始都会选择建设离线数仓。一、离线数仓离线数仓是什么?离线数仓(OfflineDataWa
- 《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》目录
大模型大数据攻城狮
sparkflink大数据数据面试离线数仓实时数仓调度器
欢迎加入《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》付费专栏!本专栏专为大数据工程师、数据分析师及准备大数据面试的求职者量身打造,聚焦Spark、Flink、Doris等核心技术,覆盖离线与实时数仓开发的全流程。无论你是想快速上手项目、提升技术能力,还是在面试中脱颖而出,这里都能为你提供系统化、实战化、可落地的内容。为什么选择本专栏?全面覆盖,分类清晰:从数仓架构设计、ETL开发、实时
- 电商数仓项目(八) Flume(3) 生产者和消费者配置
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数据仓库:Hadoop+Hiveflumekafka
目录一、生产数据写到kafka二、消费kafka数据写到hdfs本节讲解Flume生产者和消费者配置。源码下载一、生产数据写到kafka将上节生成的flume-interceptor-1.0.0.jar文件上传到$FLUME_HOME/lib目录下在$FLUME_HOME/conf目录中创建file-flume-kafka.conf文件,文件目录:/u01/gmall/data/in/log-da
- 数仓开发面试题汇总-数据建模&数据治理
话数Science
1024程序员节大数据
1.如何建设数仓,如何构建主题域数据仓库是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。可以这样理解:数据仓库对异构数据源进行集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,且不再修改。如果对数据仓库还不够理解,可以先搞清楚关系型数据库与数据仓库的区别,OLTP和OLAP的区别等。如何建设数仓,技术方案选型上有很多选择:云服务/自建、流处理/批处理、MPP/Hado
- scala的option和some
矮蛋蛋
编程scala
原文地址:
http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html
对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说,对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中,我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法,这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念,找到其缺点
- NullPointerException
Cb123456
androidBaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference
出现以上异常.然后就在baidu上
- PHP使用文件和目录
天子之骄
php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
PHP使用文件和目录
1.使用include()包含文件
(1):使用include()从一个被包含文档返回一个值
(2):在控制结构中使用include()
include_once()函数需要一个包含文件的路径,此外,第一次调用它的情况和include()一样,如果在脚本执行中再次对同一个文件调用,那么这个文件不会再次包含。
在php.ini文件中设置
- SQL SELECT DISTINCT 语句
何必如此
sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语句
在表中,一个列可能会包含多个重复值,有时您也许希望仅仅列出不同(distinct)的值。
DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。
SQL SELECT DISTINCT 语法
SELECT DISTINCT column_name,column_name
F
- java冒泡排序
3213213333332132
java冒泡排序
package com.algorithm;
/**
* @Description 冒泡
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午09:58:39
*/
public class MaoPao {
public static void main(String[] args) {
int[] mao = {17,50,26,18,9,10
- struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题!
7454103
DAOspringAjaxjsonqq
struts2.18 出来有段时间了! (貌似是 稳定版)
闲时研究下下! 貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香!
实践了下下! 不当之处请绕过! 呵呵
网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar
strut
- struts2 数据标签说明
darkranger
jspbeanstrutsservletScheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能,包括显示一个Action里的属性,以及生成国际化输出等功能
数据标签主要包括:
action :该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action,通过指定executeResult参数,还可将该Action的处理结果包含到本页面来。
bean :该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性,则可以将创建的javabean实例放入Sta
- 链表.简单的链表节点构建
aijuans
编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h"
#define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}}
typedef struct node { &nbs
- tomcat下jndi的三种配置方式
avords
tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来,使得我们可以用名称
访问对象。目录服务是一种命名服务,在这种服务里,对象不但有名称,还有属性。
tomcat配置
- 关于敏捷的一些想法
houxinyou
敏捷
从网上看到这样一句话:“敏捷开发的最重要目标就是:满足用户多变的需求,说白了就是最大程度的让客户满意。”
感觉表达的不太清楚。
感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。
第一种多变,实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的,只是比较多,也比较混乱,用户一般只能了解自己的那一小部分,所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的,用户表达自己那一部分时也有
- 富养还是穷养,决定孩子的一生
bijian1013
教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛?为什么说寒门很难出贵子,三代才能出贵族?真的是父母必须有钱,才能大概率保证孩子未来富有吗?-----作者:@李雪爱与自由
事实并非由物质决定,而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好,兄弟姐妹也都如此。她的童年时代,物质上大家都很贫乏,但妈妈总是保持生活中的美感,时不时给孩子们带回一些美好小玩意,从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
- oracle 日期时间格式转化
征客丶
oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP;
SYSDATE:不支持毫秒,取的是系统时间;
SYSTIMESTAMP:支持毫秒,日期,时间是给时区转换的,秒和毫秒是取的系统的。
日期转字符窜:
一、不取毫秒:
TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS')
简要说明,
YYYY 年
MM 月
- 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四
bit1129
scala
1. apply语法
FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup,定义:
private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) {
...
def apply(bucketId
- Erlang中有意思的bug
bookjovi
erlang
代码中常有一些很搞笑的bug,如下面的一行代码被调用两次(Erlang beam)
commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b
Author: Jovi Zhang <
[email protected]>
Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100
erts:
- 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18
ljy325
java基础
/**
* Description 移位打印10进制的16进制形式
* Creation Date 15-08-2008 9:00
* @author 卢俊宇
* @version 1.0
*
*/
public class PrintHex {
// 备选字符
static final char di
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 利用cmd命令将.class文件打包成jar
chenyu19891124
cmdjar
cmd命令打jar是如下实现:
在运行里输入cmd,利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes)
现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作:
cd D: 回车
cd workspace/prpal
- [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
comsci
eclipse设计模式算法工作swing
JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明
&nb
- SecureCRT右键粘贴的设置
daizj
secureCRT右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能,对于SecureCRT6.7.5 ,这个功能也已经是默认配置了。
老版本的SecureCRT其实也有这个功能,只是不是默认设置,很多人不知道罢了。
菜单:
Options->Global Options ...->Terminal
右边有个Mouse的选项块。
Copy on Select
Paste on Right/Middle
- Linux 软链接和硬链接
dongwei_6688
linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种,一种被称为硬链接(Hard Link),另一种被称为符号链接(Symbolic Link)。默认情况下,ln命令产生硬链接。
【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中,保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号,称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中,多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
- DIV底部自适应
dcj3sjt126com
JavaScript
<!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/1999/xhtml&q
- Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备
dcj3sjt126com
mysql
第1步、yum安装mysql
[root@stonex ~]# yum -y install mysql-server
安装结果:
Installed:
mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
- 如何调试JDK源码
frank1234
jdk
相信各位小伙伴们跟我一样,想通过JDK源码来学习Java,比如collections包,java.util.concurrent包。
可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量,需要重新编译一下rt.jar。
下面是编译jdk的具体步骤:
1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
- Maximal Rectangle
hcx2013
max
Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.
public class Solution {
public int maximalRectangle(char[][] matrix)
- Spring MVC测试框架详解——服务端测试
jinnianshilongnian
spring mvc test
随着RESTful Web Service的流行,测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架,如果版本低于3.2,请使用spring-test-mvc项目(合并到spring3.2中了)。
Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端(基于RestTemplate的客户端)提供了支持。
&nbs
- Linux64位操作系统(CentOS6.6)上如何编译hadoop2.4.0
liyong0802
hadoop
一、准备编译软件
1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4,解压设置好环境变量就可以用。
环境变量设置如下:
(1)执行vim /etc/profile
(2)在文件尾部加入:
export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7
export MAVEN_HOME=/ho
- StatusBar 字体白色
pangyulei
status
[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent];
/*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
- 如何分析Java虚拟机死锁
sesame
javathreadoracle虚拟机jdbc
英文资料:
Thread Dump and Concurrency Locks
Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
- 位运算简介及实用技巧(一):基础篇
tw_wangzhengquan
位运算
http://www.matrix67.com/blog/archives/263
去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一,很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料,学习到了更多关于位运算的知识,有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章,与其说是原来那篇文章的follow-up,不如说是一个r
- jsearch的索引文件结构
yangshangchuan
搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包,基于倒排索引,基于java8,类似于lucene,但更轻量级。
jsearch的索引文件结构定义如下:
1、一个词的索引由=分割的三部分组成: 第一部分是词 第二部分是这个词在多少