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lucenejava庖丁解牛
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一、ELK简介ELK是Elasticsearch、Logstash、Kibana三大开源工具的首字母缩写,现扩展为ElasticStack,新增轻量级数据采集器Beats。其核心价值在于提供一套完整的日志管理、搜索分析和可视化解决方案,广泛应用于实时数据处理、业务监控、安全分析等领域。二、核心组件详解Elasticsearch定位:分布式搜索与分析引擎,基于ApacheLucene构建。特性:实时
- ElasticSearch+Kibana通过Docker部署到Linux服务器中
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elasticsearch搜索引擎linux全文检索中文分词
1、ElasticSearch概念Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源搜索引擎,它提供了一个分布式、RESTful风格的搜索和数据分析引擎。Elasticsearch能够对大量数据进行快速全文搜索,并且具有非常好的水平扩展能力,这意味着当你需要处理更多数据时,可以通过增加更多的服务器来提升性能。文档和字段:elasticsearch是面向文档(Document)存储的,可以是
- Lucene总体架构
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java
Lucene总的来说是:•一个高效的,可扩展的,全文检索库。•全部用Java实现,无须配置。•仅支持纯文本文件的索引(Indexing)和搜索(Search)。•不负责由其他格式的文件抽取纯文本文件,或从网络中抓取文件的过程。在Luceneinaction中,Lucene的构架和过程如下图说明Lucene是有索引和搜索的两个过程,包含索引创建,索引,搜索三个要点。让我们更细一些看Lucene的各组
- Lucene 架构
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Lucenelucene文档search语言query磁盘
索引过程如下:创建一个IndexWriter用来写索引文件,它有几个参数,INDEX_DIR就是索引文件所存放的位置,Analyzer便是用来对文档进行词法分析和语言处理的。创建一个Document代表我们要索引的文档。将不同的Field加入到文档中。我们知道,一篇文档有多种信息,如题目,作者,修改时间,内容等。不同类型的信息用不同的Field来表示,在本例子中,一共有两类信息进行了索引,一个是文
- Elasticsearch详解
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Elasticsearch是什么Elasticsearch是使用Lucene为基础建立的开源可用全文搜索引擎,它可以快速地储存、搜索和分析海量数据Elasticsearch的特点和传统的关系数据库对比关系型数据库查询性能,数据量超过百万级千万级之后下降厉害,本质是索引的算法效率不行,B+树算法不如倒排索引算法高效。关系型数据库索引最左原则限制,查询条件字段不能任意组合,否则索引失效,相反Elast
- 在linux环境下启动es,linux上Elasticsearch 安装配置、网页访问
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在linux环境下启动es
一、ElasticSearch简述ElasticSearch是一个基于Lucene的搜索服务器。它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基于RESTfulweb接口。Elasticsearch是用Java开发的,并作为Apache许可条款下的开放源码发布,是当前流行的企业级搜索引擎。设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便。我们建立一个网站或应用程序,并要添加搜索功能
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ELK知识点一、Elasticsearch(一)基本概念分布式搜索引擎基于Lucene的分布式、RESTful风格的搜索和分析引擎,能快速存储、搜索和分析海量数据。索引(Index)类似于传统数据库中的数据库,是文档的集合。一个Elasticsearch集群可包含多个索引。类型(Type)在Elasticsearch6.x之前,一个索引可包含多个类型,类似数据库中的表。从7.x开始,类型被废弃,一
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全文搜索属于最常见的需求,开源的Elasticsearch(以下简称Elastic)是目前全文搜索引擎的首选。它可以快速地储存、搜索和分析海量数据。维基百科、StackOverflow、Github都采用它。Elastic的底层是开源库Lucene。但是,你没法直接用Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic是Lucene的封装,提供了RESTAPI的操作接口,开箱即用。本文从零开
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Lucene搜索引擎原理与代码实例讲解关键词:搜索引擎,全文检索,倒排索引,查询优化,索引构建,分词,评分器1.背景介绍1.1问题由来在信息爆炸的互联网时代,如何高效地管理和搜索信息成为了一个严峻的挑战。传统的数据库系统尽管可以处理结构化数据,但在处理非结构化的文本信息时,效率和效果均不尽人意。搜索引擎作为帮助用户快速获取所需信息的重要工具,成为了当下解决信息管理问题的重要手段。Lucene是一个
- ElasticSearch优化
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内存设置1.不要超过物理内存的50%Elasticsearch和Lucene依赖于操作系统的文件系统缓存来加速数据读取。因此,留出足够的内存用于操作系统的文件系统缓存是非常重要的。2.堆内存大小不要超过32GBJVM的指针压缩机制在堆内存不超过32GB时有效,可以节省内存和提高性能。3.Xms和Xmx设置相同设置初始堆内存(Xms)和最大堆内存(Xmx)为相同的值,确保堆内存大小固定,这样可以减少
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硬件选择Elasticsearch的基础是Lucene,所有的索引和文档数据是存储在本地的磁盘中,具体的路径可在ES的配置文件../config/elasticsearch.yml中配置。磁盘在现代服务器上通常都是瓶颈。Elasticsearch重度使用磁盘,你的磁盘能处理的吞吐量越大,你的节点就越稳定。1、使用SSD。就像其他地方提过的,他们比机械磁盘优秀多了。2、使用RAID0。条带化RAID
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Elasticsearch是一个基于Lucene的Java开发的分布式搜索和分析引擎,它能够处理海量数据,提供高性能和可伸缩性,并且能够快速地搜索和聚合数据。以下是对Elasticsearch的深度理解:一、Elasticsearch的核心概念索引(Index):Elasticsearch存储数据的地方,可以理解为MySQL数据库中的database的概念。索引是映射类型的容器,它是一个非常大的文
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在当今大数据和云计算的时代,高效、实时的数据检索能力成为了企业核心竞争力的重要组成部分。Elasticsearch,作为一款基于Lucene构建的开源搜索引擎,以其强大的全文搜索能力、灵活的扩展性和丰富的功能特性,成为了众多企业首选的数据搜索和分析平台。本文将深入探讨Elasticsearch集群的架构设计,帮助您更好地理解和构建高效、可扩展的搜索解决方案。一、Elasticsearch简介Ela
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面试solrelasticsearch
优点:1.Elasticsearch是分布式的。不需要其他组件,分发是实时的,被叫做”Pushreplication”。2.Elasticsearch完全支持ApacheLucene的接近实时的搜索。3.处理多租户(multitenancy)不需要特殊配置,而Solr则需要更多的高级设置。4.Elasticsearch采用Gateway的概念,使得完备份更加简单。5.各节点组成对等的网络结构,某些
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Booleanquery|ElasticsearchGuide[8.15]|ElasticBooleanquery布尔查询是用于匹配出和组合中的其他查询匹配的文档。bool查询映射到LuceneBooleanQuery。它由一个或更多的布尔子句组成,每个子句是一个类型化的事件。事件如下:must子句(查询)必须出现在匹配的文档中,并将有助于得分。filter子句(查询)必须出现在匹配的文档中。但和
- Hibenate错误汇总:java.lang.NoClassDefFoundError:
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有部分出自:http://www.reader8.cn/jiaocheng/20130911/2209649.html和http://blog.csdn.net/zmzsoftware/article/details/6835604。一、java.lang.NoClassDefFoundError:org.apache.lucene.index.CorruptIndexException因为缺少l
- lucene 查询是如何把倒排索引、BKD树 、fdt 的数据合并起来的
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在ApacheLucene中,查询过程涉及多个步骤和数据结构,包括倒排索引、BKD树(用于数值范围查询和地理空间查询)以及.fdt文件(存储文档的字段值)。下面是一个详细的解释,描述了Lucene如何在查询过程中将这些数据结构的结果合并起来。1.倒排索引倒排索引是Lucene的核心数据结构,用于快速查找包含特定词项(term)的文档。它的结构类似于一个词典,每个词项映射到一个包含该词项的文档列表。
- Lucene常用的字段类型&lucene检索打分原理
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全文检索lucene打分字段
在ApacheLucene中,Field类是文档中存储数据的基础。不同类型的Field用于存储不同类型的数据(如文本、数字、二进制数据等)。以下是一些常用的Field类型及其底层存储结构:TextField:用途:用于存储文本数据,并对其进行分词和索引。底层存储结构:文本数据会被分词器(Analyzer)处理,将文本分割成词项(terms)。每个词项会被存储在倒排索引(invertedindex)
- IndexSearcher
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搜索luceneIndexSearcher
一、关于lucene的IndexSearcher单市里,对于索引的实时搜索Lucene版本:3.0一般情况下,lucene的IndexSearcher都要写成单实例,因为每次创建IndexSearcher对象的时候,它都需要把索引文件加载进来,如果访问量比较大,而索引也比较大,那就很容易造成内存溢出!但是如果仅仅按照一般的单实例来写的话,如果更新了索引,那么在不重启服务的情况下,Searcher对
- 检索工具—IndexSearcher 类
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lucene2.4luceneApache应用服务器浏览器工作
IndexSearcher类继承自Searcher基类,是Lucene中最重要的一个检索用类。IndexSearcher类时最重要的就是要告诉它索引存放的路径,只有这样,检索工具才可以定位索引,从而完成查找的任务。以下是IndexSearcher的所有构造函数:publicIndexSearcher(Stringpath)throwsIOException{this(IndexReader.ope
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什么是ELK:Elasticsearch:基于lucene的开源分布式搜索服务器(类似于solr)特点:分布式,零配置,分片索引,restful风格,多数据源logStash收集日志,过滤分析,并存储Kibana用于展示日志和分析结果ELK原理多个服务器的情况下,各个服务器都会产生不同服务器下不同路径的log文件如果每一台服务器都有一个filebeat把路径下的日志传输给统一的logstash日志
- 网络爬虫相关软件以及论文检索与推荐网站调研
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最近接到一个项目,需要做一个基于网络爬虫技术的论文检索与推荐的网站,所以打算先对市面上已有的基于此技术的软件进行一次统计和分析,以备后面查询使用。一.网络爬虫相关软件1.搜索引擎NutchNutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch的创始人是DougCutting,他同时也是Lucene、Hadoop和Avro开源项
- Elasticsearch的经典面试题及详细解答
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以下是一些Elasticsearch的经典面试题及详细解答:一、基础概念与原理什么是Elasticsearch?回答:Elasticsearch是一个基于Lucene的分布式搜索引擎,提供了RESTfulAPI,支持多租户能力。它能够快速、近实时地存储、搜索和分析海量数据,每个字段都被索引并可被搜索。Elasticsearch广泛用于全文搜索、日志分析、实时监控等领域。解释Elasticsearc
- ElasticSearch技术解析与实战读书笔记
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第一章Elasticsearch入门1.1Elasticsearch是什么1.2全文搜索Lucene倒排索引1.3基础知识1.3.1Elasticsearch术语及概念索引词term:能够被索引的精确值,索引词可以通过term查询进行准确搜索文本text:一段普通的非结构化文字,通常文本会被分析成一个个的索引词分析analysis:将文本转换为索引词的过程,依赖于分词器集群cluster:一个或多
- 数据采集与存储——Elasticsearch实战详解
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Python实战深度学习实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介Elasticsearch是一个基于Lucene构建的开源分布式搜索引擎,主要用于大规模数据的存储、检索、分析等功能。Elasticsearch非常适合处理结构化和非结构化的数据,并且提供完整的RESTfulAPI接口,可以与多种语言的客户端进行交互。本文将从以下几个方面对Elasticsearch进行详细介绍:⒈Elasticsearch的历史及特性介绍;⒉E
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ELK是由三个开源项目组成的日志管理解决方案,分别是Elasticsearch、Logstash和Kibana。这三个工具协同工作,提供强大的日志收集、处理、存储和可视化能力。通常,ELK被用于大规模的日志分析和数据监控,帮助开发人员和运维团队快速发现问题、进行故障排查和性能优化。1.Elasticsearch(E)Elasticsearch是一个基于Lucene的开源搜索引擎,提供实时的分布式搜
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一、ELKStack简介1、Elasticsearch一个实时的分布式搜索和分析引擎,它可以用于全文搜索,结构化搜索以及分析。它是一个建立在全文搜索引擎ApacheLucene(信息检索的工具jar包)基础上的搜索引擎,使用Java语言编写2、Logstash一个完全开源的工具,可以对日志进行收集、过滤,并将其存储供以后使用。是开源的服务器端数据处理管道,能够从多个来源收集数据、转换数据。并保存到
- 【Elasticsearch 实战应用】
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Elasticsearch实战应用在现代企业技术架构中,Elasticsearch因其出色的性能、可扩展性和易用性,成为了处理大规模数据和构建搜索引擎的首选工具。本文将通过一个实际案例,详细讲解如何在SpringBoot项目中集成Elasticsearch,进行数据索引、搜索、聚合分析等操作。1.Elasticsearch简介Elasticsearch是一个基于ApacheLucene构建的开源分
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<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
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1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
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JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
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//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
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泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
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}
}
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def main(args: Arr
- 素数与音乐
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素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
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- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
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1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
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Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
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<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>