- Spark - 升级版数据源JDBC2
大猪大猪
在spark的数据源中,只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式,但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的,就是已存在的数据肯定不能覆盖,在mysql中实现就是采用:ONDUPLICATEKEYUPDATE,有没有这样一种实现?官方:不好意思,不提供,dounine:我这有呀,你来用吧。哈哈,为了方便大家的使用我已经把项目打包到mave
- PySpark
静听山水
Sparkspark
PySpark的本质确实是Python的一个接口层,它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口,你可以利用Spark强大的分布式计算能力,同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤:编写Python代码:开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs(弹性分布
- Ubuntu的ssh
请不要问我是谁
安装sshsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallopenssh-server检测ssh是否启动sudops-e|grepssh创建root用户sudopasswdroot配置本机无密码ssh登录cd/home/spark0ssh-keygen-trsa-P""cat.ssh/id_rsa.pub>>.ssh/authorized_keyschmod600.ssh/a
- 2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
2401_84185556
程序员大数据架构
技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink:用于数据ETL,包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Spark:用于数据ETL,包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;Doris:O
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1),2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题
2401_84181221
程序员架构大数据
+Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;+Doris:OLAP引擎,同步数仓结果模型,对外提供数据服务支持;+Hbase:用来存储维表信息,维表数据来源一部分有Flink加工实时写入,另一部分是从Spark任务生产,其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
- starrocks和clickhouse数据库比较
CodeMaster_37714848
clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- Spark 3.5.1 升级 Java 17 异常 cannot access class sun.nio.ch.DirectBuffer
敏叔V587
sparkjavanio
异常说明使用Spark3.5.1升级到Java17的时候会有一个异常,异常如下SLF4J:Failedtoloadclass"org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J:Defaultingtono-operation(NOP)loggerimplementationSLF4J:Seehttp://www.slf4j.org/codes.html#Static
- 【无标题】大数据之批处理,流处理,批流一体概念
数字天下
大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起,形成一个数据批次,然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理,其中Spark使用的是批处理模型,即将一批数据一次性读入内存,然后对其进行处理,处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理,但使用的是基于流处理的批处理模式,即将一批数据分成多个数据流进行处理,可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
weixin_39793638
pysparkkafkamysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- <转>Spark体系架构
yongjian_luo
Spark
最近看到一篇关于Spark架构的博文,作者是AlexeyGrishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道,他对Spark理解地非常深入,读完他的“spark-architecture”这篇博文,有种醍醐灌顶的感觉,从JVM内存分配到Spark集群的资源管理,步步深入,感触颇多。因此,在周末的业余时间里,将此文的核心内容译成中文,并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰漏,还请
- Spark分布式计算原理
NightFall丶
#Sparkapachesparkspark
目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系,同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例)packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
程序员flinkspark架构
2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd
2401_84187537
数据分析数据挖掘
DataFrame.show()使用格式:df.show()df.show(1)+---+---+-------+----------+-------------------+|a|b|c|d|e|+---+---+-------+----------+-------------------+|1|2.0|string1|2000-01-01|2000-01-0112:00:00|+---+---
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(1)
2401_84181368
程序员数据分析数据挖掘
dfDataFrame[a:bigint,b:double,c:string,d:date,e:timestamp]####通过由元组列表组成的RDD创建rdd=spark.sparkContext.parallelize([(1,2.,‘string1’,date(2000,1,1),datetime(2000,1,1,12,0)),(2,3.,‘string2’,date(2000,2,1),
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)
2401_84181403
程序员数据分析数据挖掘
轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文,无需任何开销。有一个既适用于pandas(测试,较小的数据集)又适用于Spark(分布式数据集)的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上,支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序,同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS
- Pyspark DataFrame常用操作函数和示例
还是那个同伟伟
Spark人工智能机器学习pandaspysparkspark
针对类型:pyspark.sql.dataframe.DataFrame目录1.打印前几行1.1show()函数1.2take()函数2.读取文件2.1spark.read.csv3.获取某行某列的值(具体值)4.查看列名5.修改列名5.1修改单个列名5.2修改多个列名5.2.1链式调用withColumnRenamed方法5.2.2使用selectExpr方法6.pandas类型转化为pyspa
- Spark概念知识笔记
kuntoria
最近总结了个人的各项能力,发现在大数据这方面几乎没有涉及,因此想补充这方面的知识,丰富自己的知识体系,大数据生态主要包含:Hadoop和Spark两个部分,Spark作用相当于MapReduceMapReduce和Spark对比如下磁盘由于其物理特性现在,速度提升非常困难,远远跟不上CPU和内存的发展速度。近几十年来,内存的发展一直遵循摩尔定律,价格在下降,内存在增加。现在主流的服务器,几百GB或
- 大数据秋招面经之spark系列
wq17629260466
大数据spark
文章目录前言spark高频面试题汇总1.spark介绍2.spark分组取TopN方案总结:方案2是最佳方案。3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式:7.复习spark的yarn-cluster模式执行流程:8.spark的job提交流程:9.spar
- 每天一个数据分析题(五百一十四)- 决策树算法
跟着紫枫学姐学CDA
数据分析题库算法数据分析决策树
决策树由节点和边两种元素组成的结构,决策树中不包含一下哪种结点?A.根结点(rootnode)B.内部结点(internalnode)C.外部结点(externalnode)D.叶结点(leafnode)数据分析认证考试介绍:点击进入题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案数据分析专项练习题库内容涵盖Python,SQL,统计学,数据分析理论,深度学习,可视化,机器学习,Spark八个方向的专项练
- 【Spark高级应用】使用Spark进行高级数据处理与分析
爱技术的小伙子
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Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代,快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架,凭借其高速、易用、通用和灵活的特点,已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析,通过实际案例和代码示例,帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理?如
- spark读取csv文件
静听山水
Sparkspark
测试spark读取本地和hdfs文件frompyspark.sqlimportSparkSessionspark=SparkSession.builder\.appName("ExamplePySparkScript")\.getOrCreate()#读取本地csv文件df=spark.read.csv("/Users/xiaokkk/Desktop/local_projects/spark/in
- SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子
看见我的小熊没
sparkStreamingscalasparkbigdatascala
1、reduceByKey reduceByKey是按key进行计算,操作的数据是每个批次内的数据(一个采集周期),不能跨批次计算。如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加,则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。packagecom.sparkscala.streamingimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}impor
- Spark一些个人总结
易逑实战数据
大数据sparkbigdatascala
文章目录前言一、Spark是什么二、Spark用来做什么三、Spark的优势是什么四、为什么用Spark五、Spark解决了什么问题总结前言随着大数据技术的发展,一些更加优秀的组件被提了出来,比如现在最常用的Spark组件,基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理,以及其在大数据开发中的重要作用。一、Spark是什么Spark是一个用来实现快速,通用的集群
- spark任务优化参数整理
尘世壹俗人
大数据Spark技术spark大数据分布式
以下参数中有sql字眼的一般只有spark-sql模块生效,例外的时候会另行说明,此外由于总结这些参数是在不同时间段,当时使用的spark版本也不一样,因此要注意是否有效,如果本博主已经试过的会直接说明。1、任务使用资源限制,基本参数,注意,这些资源配置有spark前缀是因为他们是标准的conf配置,也就是submit脚本,你调用–conf参数写的,和–driver.memory这种属于不同的优先
- Spark与Kafka进行连接
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据sparkkafka
在Java中使用Spark与Kafka进行连接,你可以使用SparkStreaming来处理实时流数据。以下是一个简单的示例,展示了如何使用SparkStreaming从Kafka读取数据并进行处理。1.引入依赖首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项(假设你在使用Maven):org.apache.sparkspark-core_2.123.4.0org.apache.sparkspar
- Spark入门:KMeans聚类算法
17111_Chaochao1984a
算法sparkkmeans
聚类(Clustering)是机器学习中一类重要的方法。其主要思想使用样本的不同特征属性,根据某一给定的相似度度量方式(如欧式距离)找到相似的样本,并根据距离将样本划分成不同的组。聚类属于典型的无监督学习(UnsupervisedLearning)方法。与监督学习(如分类器)相比1,无监督学习的训练集没有人为标注的结果。在非监督式学习中,数据并不被特别标识,学习模型是为了推断出数据的一些内在结构。
- Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means
不二人生
SparkML实战算法spark-ml聚类
SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
- Spark MLlib模型训练—聚类算法 Bisecting K-means
不二人生
SparkML实战算法spark-ml聚类
SparkMLlib模型训练—聚类算法BisectingK-means由于传统的KMeans算法的聚类结果易受到初始聚类中心点选择的影响,因此在传统的KMeans算法的基础上进行算法改进,对初始中心点选取比较严格,各中心点的距离较远,这就避免了初始聚类中心会选到一个类上,一定程度上克服了算法陷入局部最优状态。二分KMeans(BisectingKMeans)算法的主要思想是:首先将所有点作为一个簇
- DAG (directed acyclic graph) 作为大数据执行引擎的优点
joeywen
分布式计算StormSparkStorm杂谈StormsparkDAG
TL;DR-ConceptuallyDAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel.DAG-basedsystemslikeSparkandTezthatareawareofthewholeDAGofoperationscandobetterglobaloptimizationsthansystemslikeHadoopMapReducewhicha
- 辗转相处求最大公约数
沐刃青蛟
C++漏洞
无言面对”江东父老“了,接触编程一年了,今天发现还不会辗转相除法求最大公约数。惭愧惭愧!
为此,总结一下以方便日后忘了好查找。
1.输入要比较的两个数a,b
忽略:2.比较大小(因为后面要的是大的数对小的数做%操作)
3.辗转相除(用循环不停的取余,如a%b,直至b=0)
4.最后的a为两数的最大公约数
&
- F5负载均衡会话保持技术及原理技术白皮书
bijian1013
F5负载均衡
一.什么是会话保持? 在大多数电子商务的应用系统或者需要进行用户身份认证的在线系统中,一个客户与服务器经常经过好几次的交互过程才能完成一笔交易或者是一个请求的完成。由于这几次交互过程是密切相关的,服务器在进行这些交互过程的某一个交互步骤时,往往需要了解上一次交互过程的处理结果,或者上几步的交互过程结果,服务器进行下
- Object.equals方法:重载还是覆盖
Cwind
javagenericsoverrideoverload
本文译自StackOverflow上对此问题的讨论。
原问题链接
在阅读Joshua Bloch的《Effective Java(第二版)》第8条“覆盖equals时请遵守通用约定”时对如下论述有疑问:
“不要将equals声明中的Object对象替换为其他的类型。程序员编写出下面这样的equals方法并不鲜见,这会使程序员花上数个小时都搞不清它为什么不能正常工作:”
pu
- 初始线程
15700786134
暑假学习的第一课是讲线程,任务是是界面上的一条线运动起来。
既然是在界面上,那必定得先有一个界面,所以第一步就是,自己的类继承JAVA中的JFrame,在新建的类中写一个界面,代码如下:
public class ShapeFr
- Linux的tcpdump
被触发
tcpdump
用简单的话来定义tcpdump,就是:dump the traffic on a network,根据使用者的定义对网络上的数据包进行截获的包分析工具。 tcpdump可以将网络中传送的数据包的“头”完全截获下来提供分析。它支 持针对网络层、协议、主机、网络或端口的过滤,并提供and、or、not等逻辑语句来帮助你去掉无用的信息。
实用命令实例
默认启动
tcpdump
普通情况下,直
- 安卓程序listview优化后还是卡顿
肆无忌惮_
ListView
最近用eclipse开发一个安卓app,listview使用baseadapter,里面有一个ImageView和两个TextView。使用了Holder内部类进行优化了还是很卡顿。后来发现是图片资源的问题。把一张分辨率高的图片放在了drawable-mdpi文件夹下,当我在每个item中显示,他都要进行缩放,导致很卡顿。解决办法是把这个高分辨率图片放到drawable-xxhdpi下。
&nb
- 扩展easyUI tab控件,添加加载遮罩效果
知了ing
jquery
(function () {
$.extend($.fn.tabs.methods, {
//显示遮罩
loading: function (jq, msg) {
return jq.each(function () {
var panel = $(this).tabs(&
- gradle上传jar到nexus
矮蛋蛋
gradle
原文地址:
https://docs.gradle.org/current/userguide/maven_plugin.html
configurations {
deployerJars
}
dependencies {
deployerJars "org.apache.maven.wagon
- 千万条数据外网导入数据库的解决方案。
alleni123
sqlmysql
从某网上爬了数千万的数据,存在文本中。
然后要导入mysql数据库。
悲剧的是数据库和我存数据的服务器不在一个内网里面。。
ping了一下, 19ms的延迟。
于是下面的代码是没用的。
ps = con.prepareStatement(sql);
ps.setString(1, info.getYear())............;
ps.exec
- JAVA IO InputStreamReader和OutputStreamReader
百合不是茶
JAVA.io操作 字符流
这是第三篇关于java.io的文章了,从开始对io的不了解-->熟悉--->模糊,是这几天来对文件操作中最大的感受,本来自己认为的熟悉了的,刚刚在回想起前面学的好像又不是很清晰了,模糊对我现在或许是最好的鼓励 我会更加的去学 加油!:
JAVA的API提供了另外一种数据保存途径,使用字符流来保存的,字符流只能保存字符形式的流
字节流和字符的难点:a,怎么将读到的数据
- MO、MT解读
bijian1013
GSM
MO= Mobile originate,上行,即用户上发给SP的信息。MT= Mobile Terminate,下行,即SP端下发给用户的信息;
上行:mo提交短信到短信中心下行:mt短信中心向特定的用户转发短信,你的短信是这样的,你所提交的短信,投递的地址是短信中心。短信中心收到你的短信后,存储转发,转发的时候就会根据你填写的接收方号码寻找路由,下发。在彩信领域是一样的道理。下行业务:由SP
- 五个JavaScript基础问题
bijian1013
JavaScriptcallapplythisHoisting
下面是五个关于前端相关的基础问题,但却很能体现JavaScript的基本功底。
问题1:Scope作用范围
考虑下面的代码:
(function() {
var a = b = 5;
})();
console.log(b);
什么会被打印在控制台上?
回答:
上面的代码会打印 5。
&nbs
- 【Thrift二】Thrift Hello World
bit1129
Hello world
本篇,不考虑细节问题和为什么,先照葫芦画瓢写一个Thrift版本的Hello World,了解Thrift RPC服务开发的基本流程
1. 在Intellij中创建一个Maven模块,加入对Thrift的依赖,同时还要加上slf4j依赖,如果不加slf4j依赖,在后面启动Thrift Server时会报错
<dependency>
- 【Avro一】Avro入门
bit1129
入门
本文的目的主要是总结下基于Avro Schema代码生成,然后进行序列化和反序列化开发的基本流程。需要指出的是,Avro并不要求一定得根据Schema文件生成代码,这对于动态类型语言很有用。
1. 添加Maven依赖
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<proj
- 安装nginx+ngx_lua支持WAF防护功能
ronin47
需要的软件:LuaJIT-2.0.0.tar.gz nginx-1.4.4.tar.gz &nb
- java-5.查找最小的K个元素-使用最大堆
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class MinKElement {
/**
* 5.最小的K个元素
* I would like to use MaxHeap.
* using QuickSort is also OK
*/
public static void
- TCP的TIME-WAIT
bylijinnan
socket
原文连接:
http://vincent.bernat.im/en/blog/2014-tcp-time-wait-state-linux.html
以下为对原文的阅读笔记
说明:
主动关闭的一方称为local end,被动关闭的一方称为remote end
本地IP、本地端口、远端IP、远端端口这一“四元组”称为quadruplet,也称为socket
1、TIME_WA
- jquery ajax 序列化表单
coder_xpf
Jquery ajax 序列化
checkbox 如果不设定值,默认选中值为on;设定值之后,选中则为设定的值
<input type="checkbox" name="favor" id="favor" checked="checked"/>
$("#favor&quo
- Apache集群乱码和最高并发控制
cuisuqiang
apachetomcat并发集群乱码
都知道如果使用Http访问,那么在Connector中增加URIEncoding即可,其实使用AJP时也一样,增加useBodyEncodingForURI和URIEncoding即可。
最大连接数也是一样的,增加maxThreads属性即可,如下,配置如下:
<Connector maxThreads="300" port="8019" prot
- websocket
dalan_123
websocket
一、低延迟的客户端-服务器 和 服务器-客户端的连接
很多时候所谓的http的请求、响应的模式,都是客户端加载一个网页,直到用户在进行下一次点击的时候,什么都不会发生。并且所有的http的通信都是客户端控制的,这时候就需要用户的互动或定期轮训的,以便从服务器端加载新的数据。
通常采用的技术比如推送和comet(使用http长连接、无需安装浏览器安装插件的两种方式:基于ajax的长
- 菜鸟分析网络执法官
dcj3sjt126com
网络
最近在论坛上看到很多贴子在讨论网络执法官的问题。菜鸟我正好知道这回事情.人道"人之患好为人师" 手里忍不住,就写点东西吧. 我也很忙.又没有MM,又没有MONEY....晕倒有点跑题.
OK,闲话少说,切如正题. 要了解网络执法官的原理. 就要先了解局域网的通信的原理.
前面我们看到了.在以太网上传输的都是具有以太网头的数据包. 
- Android相对布局属性全集
dcj3sjt126com
android
RelativeLayout布局android:layout_marginTop="25dip" //顶部距离android:gravity="left" //空间布局位置android:layout_marginLeft="15dip //距离左边距
// 相对于给定ID控件android:layout_above 将该控件的底部置于给定ID的
- Tomcat内存设置详解
eksliang
jvmtomcattomcat内存设置
Java内存溢出详解
一、常见的Java内存溢出有以下三种:
1. java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space ----JVM Heap(堆)溢出JVM在启动的时候会自动设置JVM Heap的值,其初始空间(即-Xms)是物理内存的1/64,最大空间(-Xmx)不可超过物理内存。
可以利用JVM提
- Java6 JVM参数选项
greatwqs
javaHotSpotjvmjvm参数JVM Options
Java 6 JVM参数选项大全(中文版)
作者:Ken Wu
Email:
[email protected]
转载本文档请注明原文链接 http://kenwublog.com/docs/java6-jvm-options-chinese-edition.htm!
本文是基于最新的SUN官方文档Java SE 6 Hotspot VM Opt
- weblogic创建JMC
i5land
weblogicjms
进入 weblogic控制太
1.创建持久化存储
--Services--Persistant Stores--new--Create FileStores--name随便起--target默认--Directory写入在本机建立的文件夹的路径--ok
2.创建JMS服务器
--Services--Messaging--JMS Servers--new--name随便起--Pers
- 基于 DHT 网络的磁力链接和BT种子的搜索引擎架构
justjavac
DHT
上周开发了一个磁力链接和 BT 种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},本文简单介绍一下主要的系统功能和用到的技术。
系统包括几个独立的部分:
使用 Python 的 Scrapy 框架开发的网络爬虫,用来爬取磁力链接和种子;
使用 PHP CI 框架开发的简易网站;
搜索引擎目前直接使用的 MySQL,将来可以考虑使
- sql添加、删除表中的列
macroli
sql
添加没有默认值:alter table Test add BazaarType char(1)
有默认值的添加列:alter table Test add BazaarType char(1) default(0)
删除没有默认值的列:alter table Test drop COLUMN BazaarType
删除有默认值的列:先删除约束(默认值)alter table Test DRO
- PHP中二维数组的排序方法
abc123456789cba
排序二维数组PHP
<?php/*** @package BugFree* @version $Id: FunctionsMain.inc.php,v 1.32 2005/09/24 11:38:37 wwccss Exp $*** Sort an two-dimension array by some level
- hive优化之------控制hive任务中的map数和reduce数
superlxw1234
hivehive优化
一、 控制hive任务中的map数: 1. 通常情况下,作业会通过input的目录产生一个或者多个map任务。 主要的决定因素有: input的文件总个数,input的文件大小,集群设置的文件块大小(目前为128M, 可在hive中通过set dfs.block.size;命令查看到,该参数不能自定义修改);2. 
- Spring Boot 1.2.4 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.4已于6.4日发布,repo.spring.io and Maven Central可以下载(推荐使用maven或者gradle构建下载)。
这是一个维护版本,包含了一些修复small number of fixes,建议所有的用户升级。
Spring Boot 1.3的第一个里程碑版本将在几天后发布,包含许多