- 数据仓库——事务、快照和累积快照事实表
墨染丶eye
背诵数据仓库数据库
事务、快照和累积快照事务事实表跟踪定义业务过程的个体行为,并且支持几种描述这种行为事实。可以提供丰富的分析型能力,时常充当原子数据的粒度化仓库快照事实表周期性地采样状态度量,这些度量与一系列事务的累积效果相当,但是这些事务的格式不易进行研累积快照事实表用来跟踪通过一系列处理步骤的个体项的进展情况,用于研究多数过程中里程碑或者事件的经过时间。这种事实表在单一行中关联多个不同的行为。事务事实表事务事实
- 服务器虚拟化和云平台,云平台和服务器虚拟化区别
木子Hui
服务器虚拟化和云平台
云平台和服务器虚拟化区别内容精选换一换云硬盘(ElasticVolumeService,EVS)可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求,适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。云服务器包括弹性云服务器和裸金属服务器。云硬盘类似PC中的硬盘,需要挂载至云服务器使用,无法单独使用。您可以对已挂载的用户可以为虚拟IP地址绑定一
- 大数据开发(Hive面试真题-卷二)
Key-Key
大数据hive面试
大数据开发(Hive面试真题)1、举几个Hive开窗函数例子?什么要有开窗函数,和聚集函数区别?2、说下Hive是什么?跟数据仓库区别?3、Hive架构?4、Hive数据倾斜以及解决方案?5、Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么?6、Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?7、Hive分区和分桶的区别?8、Hive的执行流程?9、Hive
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- MySQL建表以及excel内容导入
jameszjd
mysqlexceloracle
最近自学MySQL的使用,需要将整理好的excel数据导入数据库中,记录一下数据导入流程。--建立数据库createtableSP_sjk(--增加列idNUMBER(20),mcVARCHAR2(300))/*表空间储存参数配置。一个数据库从逻辑上来说是由一个或多个表空间所组成,表空间是数据库中物理编组的数据仓库。每一个表空间是由段所组成,一个表空间存放一个或多个数据库的物理文件。一个数据库中的
- 数据仓库的设计开发应用(三)
Francek Chen
数据仓库与数据挖掘数据仓库大数据数据仓库设计数据库开发
目录五、数据仓库的实施(一)数据仓库的创建(二)数据抽取转换加载六、数据仓库系统的开发(一)开发任务(二)开发方法(三)系统测试七、数据仓库系统的应用(一)用户培训(二)决策支持(三)维护评估 五、数据仓库的实施 数据仓库实施时期的任务包括DW创建、数据抽取、数据转换和数据装载等四个阶段。(一)数据仓库的创建 根据逻辑设计阶段的结果,创建一个数据库文件,并在其中创建事实表、维度表以及详细类别表
- 03hive数仓安装与基础使用
daydayup9527
hadoop_hive运维hadoop
hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供完整的sql查询功能,本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低,不用开发复杂的mapreduce应用,十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
- Spark从入门到精通29:Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化
勇于自信
SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面,例如MySQL、Oracle等,包括现在大数据领域的数据仓库,例如Hive。它的基本的SQL执行的模型,都是类似的,首先都是要生成一条SQL语句执行计划。执行计划即从哪里查询,在哪个文件,从文件中查询哪些数据,此外,复杂的SQL还包括查询时是否对表中的数据进行过滤和筛选等等。2.UnresolvedLogicalPlan未
- ETL策略
朱先生_hfm
etl数据仓库
数据仓库平台,ETL是很重要一环,看ETL的发展史,最初使用表格,人工从系统下载,在excel匹配,然后加载到数据仓库平台,到后来开始出现ETL工具,大概分为两个派别,以ETL架构的datastage,informatica,以ELT为代表的ODI,再到后来的批处理方式,SQL编码方式,但是其本质还是抽取数据,处理,再加载到目标平台,常用的方式:1.初始化:当我们建立数仓平台时候,一开始会涉及到同
- 【数据仓库作业】第1章 绪论
Francek Chen
数据仓库与数据挖掘数据仓库数据库数据挖掘
目录一、给出下列英文短语或缩写的中文名称,并简述其含义。二、简述操作型数据与分析型数据的主要区别。三、简述数据仓库的定义。四、简述数据仓库的特征。五、简述主题的定义。六、简述元数据的概念。七、简述数据挖掘的主要任务。八、简述数据挖掘的主要步骤。九、下列活动是否属于数据挖掘任务,并简述其理由。十、简述数据仓库与数据挖掘的区别。一、给出下列英文短语或缩写的中文名称,并简述其含义。1、DataBase(
- 让数据用起来:数据中台建设的评估与选择(第4章)
小阳阳兄
读书笔记产品经理数据分析大数据
4.1企业数据应用的成熟度评估企业数据应用能力成熟度可以总结为4个阶段:第一个阶段:统计分析。只有业务系统的数据库,以手工报表为主。第二个阶段:决策支持。开始构建企业级数据仓库,使用BI工具、大屏等。第三个阶段:数据驱动。加强业务与数据融合,利用大数据、机器学习、深度学习等技术进行精准营销、信用风险控制等。第四个阶段:运营优化。开始建设数据中台,快速生产定制化数据服务。企业数据应用能力成熟度可以从
- Hive数据仓库行转列
XueminXu
大数据hive行转列str_to_mapCOLLECT_LISTSTRUCT
查了很多资料发现网上很多文章都是转发和抄袭,有些问题。这里分享一个自己项目中使用的行转列例子,供大家参考。代码如下:SELECTmy_id,nm_cd_map['A']ASmy_cd_a,nm_cd_map['B']ASmy_cd_b,nm_cd_map['C']ASmy_cd_c,nm_num_map['A']ASmy_num_a,nm_num_map['B']ASmy_num_b,nm_num
- 数据仓库和数据湖的区别
图灵追慕者
中台数据仓库数据湖数据中台算法平台
数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储和管理架构,它们有以下区别:1.数据结构:数据仓库采用结构化的数据模型,通常是规范化的关系型数据库,其中数据以表格形式组织,使用预定义的模式和架构。而数据湖则是一种原始、未经处理的数据存储,它可以包含结构化、半结构化和非结构化数据,数据以原始格式存储,没有强制的模式和架构。2.数据处理:数据仓库通常需要进行ETL(抽取、转换、加载)过程,将数据从不同的源系统中提
- 【云学院干货】数据仓库服务:在冗余海量数据中找到正确决策
舒意从生
数据仓库服务:在冗余海量数据中找到正确决策目前数据仓库分析解决方案在金融,电信,零售等多个行业发展迅速,很多企业在关键决策中需要对自身海量数据进行多样化,深层次的分析。传统数据仓库在大数据时代处于劣势,用户需要自己搭建软硬件,运维维护的成本非常大,投入高周期长,而且如果数据量大,扩容的工作非常难以实现。业务数据上云,在公有云上托管成为必然趋势。科普下,什么是数据仓库(DataWarehouse)?
- 每天一个数据分析题(一百六十四)
紫色沙
数据分析题库数据分析大数据数据挖掘
关于OLAP系统,下列选项不正确的是()A.是基于数据仓库的信息进行分析处理过程B.用户数量相对较少,其用户主要是业务决策人员与管理人员C.对响应时间要求非常高。D.基础数据来源于生产系统的操作数据,也就是说,OLAP系统的数据来源与OLTP系统。题目来源于CDA模拟题库点击此处获取答案
- 大数据计算技术秘史(上篇)
人工智能
在之前的文章《2024年,一个大数据从业者决定……》《存储技术背后的那些事儿》中,我们粗略地回顾了大数据领域的存储技术。在解决了「数据怎么存」之后,下一步就是解决「数据怎么用」的问题。其实在大数据技术兴起之前,对于用户来讲并没有存储和计算的区分,都是用一套数据库或数据仓库的产品来解决问题。而在数据量爆炸性增长后,情况就变得不一样了。单机系统无法存储如此之多的数据,先是过渡到了分库分表这类伪分布式技
- 开源ETL工具
SkTj
转载:https://blog.csdn.net/juceli/article/details/81448224ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、转换(transform)、加载(load)至目的端的过程。ETL是构建数据仓库的重要一环,用户从数据源抽取出所需的数据,经过数据清洗,最终按照预先定义好的数据仓库模型,将
- ETL、ELT区别以及如何正确运用
etl数据处理
一、浅谈ETL、ELTETL与ELT的概念ETL(Extract,Transform,Load)是一种数据集成过程,通常用于将数据从一个或多个源系统抽取出来,经过清洗、转换等处理后,加载到目标数据存储中。这种方法适用于需要对数据进行加工和整合后再加载到目标系统的场景,如数据仓库构建、商业智能报表制作等。相比之下,ELT(Extract,Load,Transform)则是先将数据从源系统抽取出来,直
- BI 数据分析,数据库,Office,可视化,数据仓库
阿里数据专家
数据分析数据库数据仓库excelAIGCpowerpoint数据挖掘
AIGCChatGPT职场案例AI绘画与短视频制作PowerBI商业智能68集Mysql8.054集Oracle21C142集Office2021实战应用Python数据分析实战,ETLInformatica数据仓库案例实战51集Excel2021实操100集,Excel2021函数大全80集Excel2021高级图表应用89集,Excel2021大屏可视化制作56集Excel2021实用技巧30
- 怎么用ETL工具实现MQ消息同步
RestCloud
ETL数据集成MQ
怎么用ETL工具实现MQ消息同步随着企业业务的不断扩张和数据量的不断增加,消息队列(MQ)已经成为了很多企业进行异步消息传递和数据同步的首选方案。而在一些特定场景下,需要将MQ中的消息同步到数据仓库或其他存储系统中,以便进行更深入的数据分析和挖掘。这时候,ETL工具可以成为实现MQ消息同步的利器。ETL工具是一种数据抽取、转换和加载工具,其主要用于数据集成、数据转换和数据加载等操作。ETL工具可以
- ETL数据集成工具DataX、Kettle、ETLCloud特点对比
RestCloud
ETL数据集成dataxkettle
ETL数据集成工具对于数据仓库,大数据集成类应用,通常会采用ETL工具辅助完成。ETL,是英文Extract-Transform-Load的缩写,用来描述将数据从来源端经过抽取(extract)、交互转换(transform)、加载(load)至的端的过程当前的很多应用也存在大量的ELT应用模式。常见的ETL工具或类ETL的数据集成同步工具很多,以下对开源的datax、Kettle、ETLClou
- 数据仓库、大数据平台、数据中台的区别
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数据中台
问题导读:1、如何理解数据中台?2、数据仓库、大数据平台、数据中台都是什么?3、大数据平台硬件架构如何设计?4、数据仓库、大数据平台、数据中台架构如何理解?一、层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱;技术层面的有数
- 我该建数仓、大数据平台还是数据中台?看完脑子终于清醒了
zl1zl2zl3
大数据中台大数据中台
一、层出不穷的新名词现在各种新名词层出不穷:顶层的有数字城市、智慧地球、智慧城市、城市大脑;企业层面的有数字化转型、互联网经济,数字经济、数字平台;平台层面的有物联网,云计算,大数据,5G,人工智能,机器智能,深度学习,知识图谱;技术层面的有数据仓库、数据集市、大数据平台、数据湖、数据中台、业务中台、技术中台等等。总之是你方唱罢他登场,各种概念满天飞…在比拼新经济的过程中,其实比拼的是流量也就是用
- 大数据架构体系(数据仓库)
Shaw_Bigdata
技术学习分享数据仓库大数据
1、传统大数据架构优点缺点使用场景简单,易懂,对于BI系统来说,基本思想没有发生变化,变化的仅仅是技术选型,用大数据架构替换掉BI的组件1、没有BI下如此完备的Cube架构,虽然目前有kylin,但是kylin的局限性非常明显,远远没有BI下的Cube的灵活度和稳定度,因此对业务支撑的灵活度不够,2、存在大量报表,或者复杂的钻取的场景,需要太多的手工定制化3、同时该架构依旧以批处理为主,缺乏实时的
- 企业如何选择一款高效的ETL工具
etl
企业如何选择一款高效的ETL工具?在企业发展至一定规模后,构建数据仓库(DataWarehouse)和商业智能(BI)系统成为重要举措。在这个过程中,选择一款易于使用且功能强大的ETL平台至关重要,因为数据的采集和清洗是数据分析的基础。目前ETLCloud作为一款国产免费的ETL工具,凭借其强大功能和活跃社区成为最令人瞩目的选择。其超过5000家企业用户的使用和广泛应用,同时国内大量数据集成工程师
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- 解读 EventBridge Transform,数据转换和处理的灵活能力
阿里云EventBridge提供了强大而灵活的事件总线服务,它可以连接应用程序、阿里云云服务和阿里云Serverless服务来快速构建EDA(Event-drivenArchitectures)事件驱动架构,驱动应用与应用,应用与云的连接。除此之外,它还可以作为流式的数据管道,在不同的数据仓库和数据处理或分析程序之间快速构建ETL系统。本文将从以下几个方面展开对阿里云EventBridgeTran
- 数据系统架构-10.数仓开发平台
大数据系统架构数据仓库
数仓开发平台1.背景数据仓库是存储各种数据的仓库,形同于现实当中存储货物的仓库,不可避免的存在“乱放”、“不方便存取”、“浪费空间”等情况。在数仓开发的过程当中,发现只有规范的存在是不能完全的避免数仓混乱、质量不高等问题。有些情况可能是因为数仓开发人员规范不统一、认知不统一、需求效率与质量平衡等因素影响。那么当前的数据仓库都存在哪些问题呢,大致如下:代码不规范命名不统一代码版本迭代管理混乱重复开发
- StarRocks 介绍
dorisdb
1.起源在使用StarRocks之前,短暂的先学习了解过ClickHouse。ClickHouse的起源和StarRocks有很多相似性。1.1.ClickHouse起源ClickHouse全称是ClickStream,DataWareHouse。根据名字可以分析为:在采集数据过程中,一次页面点击(click)会产生一个事件(event)。其逻辑就是,基于页面的点击事件流,面向数据仓库进行OLAP
- 怎么用ETL工具实现MQ消息同步
etl数据同步mq
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- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数