Kettle工具下的ETL优化思路

面试经验分享-回忆版某小公司兔子宇航员0301 数据开发面经分享面试经验分享职场和发展
说说你项目中数据仓库是怎么分层的，为什么要分层？首先是ODS层，连接数据源和数据仓库，数据会进行简单的ETL操作，数据来源通常是业务数据库，用户日志文件或者来自消息队列的数据等中间是核心的数据仓库层，可以细分为DWD，DIM，DWS层。首先是DWD层主要负责对数据进行进一步测清洗规范化的操作，但是应该尽可能保持和ODS层相同的数据粒度，可以通过维度退化等方式，将维度表退化为事实表例如下单表，减少关
一文读懂数据仓库构建流程（超详细）嗨皮一会吧数仓构建数据仓库
相信大家都知道数仓分层架构（ods、dwd、dim、dws等）。但是面对一个从0开始的数仓，我们难免会有一个疑问，应该如何去构建各层，以及数仓规划中要有哪些事实表和维度表，这个理论依据从何而来呢，相信大家看完本篇文章，可以在搭建数仓的时候有一个理论依据。1、数仓构建整体流程数仓构建核心图：我们可以发现其实数据开发占比整个数仓构建流程只是很小的部分，只要我们将前期的数据调研，各种数仓模型设计好，剩下
【学习总结|DAY026】MySQL基础 123yhy传奇学习 mysql 数据库
在Web后端开发中，数据库扮演着至关重要的角色，它是存储和管理数据的核心组件。近期学习了数据库相关知识，在此分享学习过程中的重点内容，涵盖数据库基础概念、MySQL操作以及SQL语句的详细使用等方面。一、数据库基础概念数据库（DataBase-DB）：形象地说，它就像是一个大型的数据仓库，专门用于高效地存储和管理海量数据。例如，在金融领域，同花顺的数据中心需要存储海量的股票、基金等金融数据，包括股
全面解读 Databricks：从架构、引擎到优化策略克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗架构 spark 大数据
导语：Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司，同时也是一个统一分析平台，帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化（Lakehouse）的架构。在Databricks平台上，数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
数仓建模（五）选择数仓技术栈：Hive & ClickHouse & 其它昊昊该干饭了数仓建模大数据 hive clickhouse hadoop
在大数据技术的飞速发展下，数据仓库（DataWarehouse，简称数仓）成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富，如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等，对于初学者而言，选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术，帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
Hive 数据类型全解析：大数据开发者的实用指南大鳥 sql hive 数据仓库
在大数据处理领域，Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具，被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础，本文将深入探讨Hive的数据类型，帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型，主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
Apache Hive--排序函数解析大鳥 apache hive hadoop
在大数据处理与分析中，ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利，排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数，我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值，这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数，通过具体的HQL代码和数据实例进行说明，并阐述它们之间的区别。0.排序函数：ORDER、SORT
大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计的优化原则（2 - 16 - 4）青云交大数据新视界 #Hive 之道 Hive 数据仓库优化原则数据分区存储格式查询优化 B 树索引查询性能大数据
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
【MySQL】深入解析“Data too long”错误：原因、解决方案与优化策略 master_chenchengg sql数据库 mysql 数据库
【MySQL】深入解析“Datatoolong”错误：原因、解决方案与优化策略一、引言二、技术概述错误定义核心特性与优势三、技术细节原理分析难点四、实战应用应用场景问题与解决方案五、优化与改进潜在问题改进建议六、常见问题问题列举解决方案七、总结与展望一、引言MySQL作为世界上最受欢迎的开源关系型数据库管理系统之一，其稳定性和灵活性使其在Web应用、数据仓库和其他需要高性能数据存储的场景中占据主导
【数仓】数据质量监控和风与影数据仓库大数据数据库数据挖掘数据仓库
今天来填2个月前的坑。之前提到了数据质量：【数仓】数据质量我在面试中也碰到了数据质量的问题，没回答出来。今天学习一下数据质量监控原则。欢迎点击此处关注公众号。1.数据质量概述数据质量的高低代表了该数据满足数据消费者期望的程度，这种程度基于他们对数据的使用预期，只有达到数据的使用预期才能给予管理层正确的决策参考。数据质量管理作为数据仓库的一个重要模块，主要可以分为数据的健康标准量化、监控和保障。
数据仓库数据质量监控：实现准确决策的关键百度_开发者中心程序人生
随着企业数据量的不断增加，数据仓库已成为企业运营的重要支柱。为了保证数据仓库中的数据能够准确、及时地支持决策，数据仓库数据质量监控变得至关重要。本文将重点介绍数据仓库数据质量监控的相关概念和实践方法。一、数据仓库数据质量监控的概念数据质量数据质量是指数据的准确性、完整性、一致性、及时性和可利用性。在数据仓库中，数据质量问题是不可避免的，因为数据来源广泛、格式多样、转换复杂，容易引入错误。数据质量监
数据仓库的复用性：流程层面 PersistDZ 大数据与AI 数据仓库
在数据仓库建设中，流程层面的复用性是提高开发效率和数据质量的关键。通过标准化ETL流程、模块化设计，以及实时与离线共用的架构，可以最大化数据处理流程的复用性，降低复杂度。以下是详细的介绍和落地方案。1.标准化ETL流程1.1标准化ETL的意义提高流程一致性，减少人为失误。降低维护成本，方便团队协作。支持多项目间共享和复用。1.2标准化ETL设计方法1.2.1标准化流程定义将ETL过程拆分为抽取（E
数据仓库复用性：业务需求复用性设计 PersistDZ 大数据与AI 数据仓库
数据仓库的业务需求复用性设计是提升数据架构灵活性和扩展性的关键部分。以下是几个关键点，可以帮助实现业务需求复用性的设计：1.通用报表的复用标准化数据模型：设计通用的数据模型，例如通用的事实表和维度表，使得报表可以通过这些模型灵活生成，而不需要为每个报表单独设计数据结构。通过定义通用的维度，如时间维度、客户维度等，可以在不同业务场景下复用。报表模板化：将常见的报表需求抽象为模板，例如销售报表、财务报
传统数据湖和数据仓库的“中心化瓶颈” PersistDZ 数据架构数据仓库数据湖中心化
传统数据湖和数据仓库的**“中心化瓶颈”**，主要是由于其架构设计和治理模式的局限性，无法有效应对现代企业中数据规模的快速增长和组织复杂性。以下是具体表现：1.单点瓶颈（SinglePointBottleneck）传统数据湖/仓库通常由中心化的数据平台团队负责，所有的数据集成、清洗、建模和治理工作都集中在这一个团队中，导致：工作负载过重：数据平台团队需要处理所有领域的数据需求，响应速度慢。扩展性差
什么是数据仓库？狮歌~资深攻城狮数据仓库
什么是数据仓库？数据仓库（DataWarehouse，简称DW）是一种面向分析和决策的数据存储系统，它将企业中分散的、异构的数据按照一定的主题和模型进行集成和存储，为数据分析、报表生成以及商业智能（BI）提供支持。数据仓库是大数据体系的重要组成部分，主要用于对大量历史数据的存储、处理和分析。简单来说，数据仓库是一个为数据分析和业务决策服务的系统，通过整合来自不同来源的数据，形成面向主题的、可查询的
2024年最新Python：Page Object设计模式_python page object，BTAJ大厂最新面试题汇集 m0_60707708 程序员 python 设计模式开发语言
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案例分享｜快速了解实时湖仓集一体技术如何助力企业降本增效 mysql
1.替代TD仓、Hadoop湖，助力农商行构建一体化数据平台某农商行最初构建了Teradata数据仓库、Oracle小数据平台以及Hadoop数据湖。多平台混合架构开发运维高，存在冗余存储、数据搬迁一致性、跨平台流转数据实时性低等问题。该农商行基于星环科技实时湖仓集一体平台，替代了Teradata数仓、Oracle数据平台和Hadoop数据湖三个平台，一体化架构同时满足数据湖海量汇集、复杂数仓模型
数仓数据分层(ODS DWD DWS ADS)换个角度看闻香识代码大数据数仓数据仓库大数据 ods dw
数仓数据分层简介1.背景数仓是什么,其实就是存储数据,体现历史变化的一个数据仓库.因为互联网时代到来,基于数据量的大小,分为了传统数仓和现代数仓.传统数仓,使用传统的关系型数据库进行数据存储,因为关系型数据库本身可以使用SQL以及函数等做数据分析.所以把数据存储和数据分析功能集合为一体,加上一个可视化界面,就能从数据存储,数据分析,数据展示完整方案.到了互联网时代,由于上网用户剧增,特别是移动互联
大数据分层存储架构：ODS、DWD、DWM与DWS详解从零开始学习人工智能大数据 spark 分布式
在大数据领域中，ODS、DWD、DWM和DWS代表了数据仓库的不同层次，它们共同构成了大数据的分层存储结构。这种结构的设计有助于提高数据查询效率，降低成本，并满足不同的业务需求。ODS（OperationalDataStore）：操作数据存储层，主要存放原始的业务数据，是数据仓库的源头。它负责收集、存储和管理从各种业务系统中抽取的原始数据，为后续的数据处理和分析提供基础。DWD（DataWareh
数仓分层ODS、DWD、DWM、DWS、DIM、DM、ADS 青秋. 数据仓库大数据数据仓库
往期推荐数仓入门：数据分析模型、数仓建模、离线实时数仓、Lambda、Kappa、湖仓一体-CSDN博客数仓常见名词解析和名词之间的关系-CSDN博客数据仓库及数仓架构概述-CSDN博客大数据HBase图文简介-CSDN博客目录1.数仓分层1.1数据源层：ODS（OperationalDataStore）1.2数据仓库层：DW（DataWarehouse）1.2.1数据明细层：DWD（DataWa
数据仓库的复用性：模型层面通用指标体系、参数化模型、版本化管理 PersistDZ 大数据与AI 数据仓库 spark 大数据
在数据仓库设计中，复用性是一个关键原则，它不仅能提升数据资产的使用效率，还能降低开发成本、优化系统运维。下面将从模型层面的复用性、通用指标体系、参数化模型、版本化管理四个方面进行详细介绍，并提供可落地的设计方案。1.模型层面的复用性1.1复用性设计目标减少重复建模：通过统一的模型设计满足多个业务场景。灵活扩展性：模型设计具有适应不同业务需求的能力。标准化：统一命名、标准化维度和指标字段。1.2模型
数据仓库的复用性：深入的主题域设计方案 PersistDZ 数据仓库大数据
以下是深入的主题域设计方案，涵盖从基础理论、业务分析到技术实现的各个层面，力求全面、实用，适用于复杂业务场景（例如：企业级多租户SaaS系统或跨领域的大型数据仓库建设）。深入的主题域设计方案1.核心理念与原则1.1核心理念主题域设计是数据仓库的逻辑分层方法之一，其核心理念是：业务驱动：主题域应源于业务需求，并映射业务逻辑。高内聚、低耦合：一个主题域只关注一个业务主题，减少跨域依赖。面向复用：通过合
Hive 窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度自节码大数据 hive 数据分析 hadoop
Hive窗口函数与分析函数深度解析：开启大数据分析的新维度在当今大数据蓬勃发展的时代，Hive作为一款强大的数据仓库工具，其窗口函数和分析函数犹如一把把精巧的手术刀，助力数据分析师们精准地剖析海量数据，挖掘出深藏其中的价值宝藏。本文将带领大家深入探索HiveQL中这些神奇函数的奥秘，从版本演进、功能特性到丰富多样的实际应用示例，全方位地呈现它们在大数据处理领域的卓越魅力。一、版本回溯与知识宝库指引
MDX语言的数据库交互 Linux520小飞鱼包罗万象 golang 开发语言后端
使用MDX语言进行数据库交互的深入探讨引言在当今数据驱动的时代，数据分析和数据挖掘的需求不断增加。多维数据分析工具和语言应运而生，其中MDX（多维表达式，MultidimensionalExpressions）便是一种非常重要的工具。MDX主要用于查询多维数据集（如OLAP数据立方体），在商业智能和数据仓库领域得到了广泛应用。本文将深入探讨MDX的基本概念、语法、应用场景以及与其他数据库交互的方式
大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计模式：星型与雪花型架构（2 - 16 - 3）青云交大数据新视界 #Hive 之道 Hive 数据仓库星型架构雪花型架构对比分析大数据应用 Hive 大数据
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
【MySQL】入门篇—MySQL简介：MySQL的历史与发展 AI人H哥会Java MySQL sql mysql 数据库
关系数据库管理系统（RDBMS）是最常用的数据库类型之一，其中MySQL是最流行的开源关系数据库之一。MySQL因其高性能、可靠性和灵活性而被广泛应用于各种场景，包括Web应用、企业级应用和数据仓库等。了解MySQL的历史与发展，不仅可以帮助我们更好地理解其功能和架构，还能为我们在实际应用中选择合适的数据库解决方案提供参考。MySQL的历史1.起源（1979年）MySQL的历史可以追溯到1979年
【职业发展】从ETL到大数据：如何规划你的数据职业生涯？
首先：ETL工程师其实是一个特别简单的岗位。为什么简单？ETL就是数据仓库项目建设和日常维护中的一种工作，ETL，就是抽取、转换、装载的英文缩写。但是这个现实中都是使用相应工具软件的。至于怎么抽取，怎么转换、怎么装载，都是与具体业务相结合的。比如：每天晚8点抽取，a+b转换成c，从A设备读出a和b，计算成c之后存到W设备上。这就是ETL要干的事。特别简单。没有技术含量。但是工作量却比较大。但是工作
数据仓库——维度表一致性墨染丶eye 背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕，完整连接为：数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看，当一系列星型模型共享一组公共维度时，所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时，短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别，因为维度的差别，分析工作涉及的领域从简单到复杂，但是都是通过复杂的报表来弥补设计
大模型训练数据库Common Crawl WindyChanChan 数据集语言模型数据库
CommonCrawl介绍‌‌CommonCrawl是一个非营利组织，致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据，并将其上传到‌CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始，至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
数据仓库介绍阿龙的代码在报错数据分析数据仓库数据库
数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的主流开发语言-sql结构化数据sql语句数据仓库的概念数据仓库（英语：DataWarehouse，简称数仓、DW）,是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境，分析结果为企业提供决策支持（DecisionSupport）。就是数据仓库只分析数据并不产生数据数据仓库的主要特征1、面向主题主题是一个抽象的概念，是
ASM系列五利用TreeApi 解析生成Class lijingyao8206 ASM 字节码动态生成 ClassNode TreeAPI
前面CoreApi的介绍部分基本涵盖了ASMCore包下面的主要API及功能，其中还有一部分关于MetaData的解析和生成就不再赘述。这篇开始介绍ASM另一部分主要的Api。TreeApi。这一部分源码是关联的asm-tree-5.0.4的版本。在介绍前，先要知道一点， Tree工程的接口基本可以完
链表树——复合数据结构应用实例 bardo 数据结构树型结构表结构设计链表菜单排序
我们清楚：数据库设计中，表结构设计的好坏，直接影响程序的复杂度。所以，本文就无限级分类（目录）树与链表的复合在表设计中的应用进行探讨。当然，什么是树，什么是链表，这里不作介绍。有兴趣可以去看相关的教材。需求简介：经常遇到这样的需求，我们希望能将保存在数据库中的树结构能够按确定的顺序读出来。比如，多级菜单、组织结构、商品分类。更具体的，我们希望某个二级菜单在这一级别中就是第一个。虽然它是最后
为啥要用位运算代替取模呢 chenchao051 位运算哈希汇编
在hash中查找key的时候，经常会发现用&取代%，先看两段代码吧， JDK6中的HashMap中的indexFor方法： /** * Returns index for hash code h. */ static int indexFor(int h, int length) {
最近的情况麦田的设计者生活感悟计划软考想
今天是2015年4月27号整理一下最近的思绪以及要完成的任务 1、最近在驾校科目二练车，每周四天，练三周。其实做什么都要用心，追求合理的途径解决。为
PHP去掉字符串中最后一个字符的方法 IT独行者 PHP 字符串
今天在PHP项目开发中遇到一个需求，去掉字符串中的最后一个字符原字符串1,2,3,4,5,6, 去掉最后一个字符","，最终结果为1,2,3,4,5,6 代码如下： $str = "1,2,3,4,5,6,"; $newstr = substr($str,0,strlen($str)-1); echo $newstr;
hadoop在linux上单机安装过程 _wy_ linux hadoop
1、安装JDK jdk版本最好是1.6以上，可以使用执行命令java -version查看当前JAVA版本号，如果报命令不存在或版本比较低，则需要安装一个高版本的JDK，并在/etc/profile的文件末尾，根据本机JDK实际的安装位置加上以下几行： export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_25
JAVA进阶----分布式事务的一种简单处理方法无量多系统交互分布式事务
每个方法都是原子操作：提供第三方服务的系统，要同时提供执行方法和对应的回滚方法 A系统调用B,C,D系统完成分布式事务 =========执行开始======== A.aa(); try { B.bb(); } catch(Exception e) { A.rollbackAa(); } try { C.cc(); } catch(Excep
安墨移动广告：移动DSP厚积薄发引领未来广告业发展命脉矮蛋蛋 hadoop 互联网
　　“谁掌握了强大的DSP技术，谁将引领未来的广告行业发展命脉。”2014年，移动广告行业的热点非移动DSP莫属。各个圈子都在纷纷谈论，认为移动DSP是行业突破点，一时间许多移动广告联盟风起云涌，竞相推出专属移动DSP产品。　　到底什么是移动DSP呢? 　　DSP(Demand-SidePlatform)，就是需求方平台，为解决广告主投放的各种需求，真正实现人群定位的精准广
myelipse设置 alafqq IP
在一个项目的完整的生命周期中，其维护费用，往往是其开发费用的数倍。因此项目的可维护性、可复用性是衡量一个项目好坏的关键。而注释则是可维护性中必不可少的一环。注释模板导入步骤安装方法：打开eclipse/myeclipse 选择 window-->Preferences-->JAVA-->Code-->Code
java数组百合不是茶 java数组
java数组的声明创建初始化； java支持C语言数组中的每个数都有唯一的一个下标一维数组的定义声明： int[] a = new int[3];声明数组中有三个数int[3] int[] a 中有三个数，下标从0开始，可以同过for来遍历数组中的数
javascript读取表单数据 bijian1013 JavaScript
利用javascript读取表单数据，可以利用以下三种方法获取： 1、通过表单ID属性：var a = document.getElementByIdx_x_x("id"); 2、通过表单名称属性：var b = document.getElementsByName("name"); 3、直接通过表单名字获取：var c = form.content.
探索JUnit4扩展：使用Theory bijian1013 java JUnit Theory
理论机制（Theory）一.为什么要引用理论机制（Theory）当今软件开发中，测试驱动开发（TDD — Test-driven development）越发流行。为什么 TDD 会如此流行呢？因为它确实拥有很多优点，它允许开发人员通过简单的例子来指定和表明他们代码的行为意图。 TDD 的优点： &nb
[Spring Data Mongo一]Spring Mongo Template操作MongoDB bit1129 template
什么是Spring Data Mongo Spring Data MongoDB项目对访问MongoDB的Java客户端API进行了封装，这种封装类似于Spring封装Hibernate和JDBC而提供的HibernateTemplate和JDBCTemplate，主要能力包括 1. 封装客户端跟MongoDB的链接管理 2. 文档-对象映射，通过注解:@Document(collectio
【Kafka八】Zookeeper上关于Kafka的配置信息 bit1129 zookeeper
问题： 1. Kafka的哪些信息记录在Zookeeper中 2. Consumer Group消费的每个Partition的Offset信息存放在什么位置 3. Topic的每个Partition存放在哪个Broker上的信息存放在哪里 4. Producer跟Zookeeper究竟有没有关系？没有关系！！！ //consumers、config、brokers、cont
java OOM内存异常的四种类型及异常与解决方案 ronin47 java OOM 内存异常
　OOM异常的四种类型：　　　　　一：　StackOverflowError ：通常因为递归函数引起（死递归，递归太深）。-Xss 128k 一般够用。　二：　out Of memory: PermGen Space：通常是动态类大多，比如web 服务器自动更新部署时引起。-Xmx
java-实现链表反转-递归和非递归实现 bylijinnan java
20120422更新：对链表中部分节点进行反转操作，这些节点相隔k个： 0->1->2->3->4->5->6->7->8->9 k=2 8->1->6->3->4->5->2->7->0->9 注意1 3 5 7 9 位置是不变的。解法：将链表拆成两部分： a.0-&
Netty源码学习-DelimiterBasedFrameDecoder bylijinnan java netty
看DelimiterBasedFrameDecoder的API，有举例：接收到的ChannelBuffer如下： +--------------+ | ABC\nDEF\r\n | +--------------+ 经过DelimiterBasedFrameDecoder(Delimiters.lineDelimiter())之后，得到： +-----+----
linux的一些命令 -查看cc攻击-网口ip统计等 hotsunshine linux
Linux判断CC攻击命令详解 2011年12月23日 ⁄ 安全 ⁄ 暂无评论查看所有80端口的连接数 netstat -nat|grep -i '80'|wc -l 对连接的IP按连接数量进行排序 netstat -ntu | awk '{print $5}' | cut -d: -f1 | sort | uniq -c | sort -n 查看TCP连接状态 n
Spring获取SessionFactory ctrain sessionFactory
String sql = "select sysdate from dual"; WebApplicationContext wac = ContextLoader.getCurrentWebApplicationContext(); String[] names = wac.getBeanDefinitionNames(); for(int i=0; i&
Hive几种导出数据方式 daizj hive 数据导出
Hive几种导出数据方式 1.拷贝文件如果数据文件恰好是用户需要的格式，那么只需要拷贝文件或文件夹就可以。 hadoop fs –cp source_path target_path 2.导出到本地文件系统 --不能使用insert into local directory来导出数据，会报错 --只能使用
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我个人的 PHP 编程经验中，递归调用常常与静态变量使用。静态变量的含义可以参考 PHP 手册。希望下面的代码，会更有利于对递归以及静态变量的理解 header("Content-type: text/plain"); function static_function () { static $i = 0; if ($i++ < 1
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Oracle 复习笔记之同义词 eksliang Oracle 同义词 Oracle synonym
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Ajax案例 gongmeitao Ajax jsp
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SVG 实例在线实例下面的例子是把SVG代码直接嵌入到HTML代码中。谷歌Chrome，火狐，Internet Explorer9，和Safari都支持。注意：下面的例子将不会在Opera运行，即使Opera支持SVG - 它也不支持SVG在HTML代码中直接使用。 SVG 实例 SVG基本形状一个圆矩形不透明矩形一个矩形不透明2 一个带圆角矩
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事物管理 spring事物的好处为不同的事物API提供了一致的编程模型支持声明式事务管理提供比大多数事务API更简单更易于使用的编程式事务管理API 整合spring的各种数据访问抽象 TransactionDefinition 定义了事务策略 int getIsolationLevel()得到当前事务的隔离级别 READ_COMMITTED
基础数据结构和算法十一：Red-black binary search tree sunwinner Algorithm Red-black
The insertion algorithm for 2-3 trees just described is not difficult to understand; now, we will see that it is also not difficult to implement. We will consider a simple representation known
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做了集群，时间的同步就显得非常必要了。以下是查到的如何做时间同步。在CentOS 5不再区分客户端和服务器，只要配置了NTP，它就会提供NTP服务。 1)确认已经ntp程序包： # yum install ntp 2)配置时间源（默认就行，不需要修改） # vi /etc/ntp.conf server pool.ntp.o
ITeye 9月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 ITeye
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