数仓设计规范

大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系雨中徜徉的思绪漫溢大数据 hadoop hive
大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。Hadoop：Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
大数据面试之路 (一) 数据倾斜愿与狸花过一生大数据面试职场和发展
记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位，数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长，其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段（如reduce阶段），日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡（如CPU、内存集中在某些节点）。常见场景Key分布不均：如某些Key对应的数据量极大（如用户ID为空的记录、热点事件）。数据分区
一文理清概念：数据中台(DMP)-数据仓库(DW)-数据湖(DL)-湖仓一体-数据治理(DG) Debug_Snail Hadoop Big Data Data Science 数据仓库大数据数据中台数据湖数据治理
数据仓库、数据中台、数据湖、湖仓一体是数据管理和分析领域的重要概念，它们在功能、架构和应用场景上各有特点，同时也在演进中相互关联和补充。以下是对它们的定义和关系的详细解析：1.核心概念（1）数据仓库（DataWarehouse,DW）定义：一种面向主题的、集成的、稳定的数据存储系统，用于支持企业决策分析（如BI、报表）。数据通常经过ETL（抽取、转换、加载）处理，以结构化形式存储，采用Schema
scala针对复杂数据源导入与分隔符乱码处理 Tometor scala javascript 后端 java 数据结构
复杂的数据源，和奇怪的数据格式是生产中经常遇到的难题，本文将探讨如何解析分隔符混乱的数据，和如何导入各种数据源文件一、非标准分隔符处理当数据源的分隔符混乱或不统一时（如,、|、\t混合使用），可采用以下方法：1.1动态检测分隔符//示例：自动检测前100行的常用分隔符valsampleLines=spark.read.text("data.csv").limit(100).collect()val
doris：阿里云 MaxCompute 向阳1218 大数据 doris
MaxCompute是阿里云上的企业级SaaS（SoftwareasaService）模式云数据仓库。什么是MaxCompute连接MaxCompute示例--1.创建Catalog。CREATECATALOGmcPROPERTIES("type"="max_compute","mc.default.project"="xxx","mc.access_key"="xxxx","mc.secret_
使用Activeloop Deep Lake构建深度学习数据仓库与向量存储 dgay_hua 深度学习人工智能 python
技术背景介绍随着深度学习技术的发展，数据的存储与管理成为了一个重要的问题。尤其是对于需要处理大量数据的应用，例如自然语言处理和图像识别，传统的数据存储方式已经无法满足需求。ActiveloopDeepLake是专为深度学习设计的数据仓库，可以作为向量存储使用，支持多模态数据的存储和处理，并且可以直接用于细调大型语言模型（LLMs）。此外，它还提供自动版本控制，无需依赖其他服务，兼容主要云服务提供商
Spark-TTS：基于大模型的文本语音合成工具 CITY_OF_MO_GY 魅力语音语音识别深度学习人工智能
GitHub：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTSSpark-TTS是一个先进的文本到语音系统，它利用大型语言模型（LLM）的强大功能进行高度准确和自然的语音合成；旨在高效、灵活、强大地用于研究和生产用途。一、介绍SparkTTS完全基于Qwen2.5构建，无需额外的生成模型，它不依赖于单独的模型来生成声学特征，而是直接从LLM预测的代码中重建音频。这种方
数据湖架构与实时数仓实践：Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark 晴天彩虹雨架构 kafka flink 数据仓库
1.引言：数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代，传统的数据仓库（DataWarehouse,DW）因其强一致性和高效查询能力，一直是企业数据分析的核心。然而，随着数据量和数据类型的爆炸式增长，传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题，数据湖（DataLake）概念应运而生。数据湖能够存储原始数据，支持半结构化和非结构化数据，提供更灵活的计算框架，但其缺乏事务管理和数据一致性
大数据实战：Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏 WuJiWeb3 区块链链上数据分析从0到1搭建区块链大数据平台 spark hive 大数据 web3 区块链 hadoop
简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算，所以我们的数据源是Hive表数据，Sink表也是Hive表，即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到：如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
分布式计算入门（PySpark处理NASA服务器日志）闲人编程 Python数据分析实战精要服务器运维统计分析日志 NASA服务器分布式计算 PySpark
目录分布式计算入门（PySpark处理NASA服务器日志）1.引言2.分布式计算概述2.1分布式计算的基本概念2.2ApacheSpark与PySpark3.NASA服务器日志数据集介绍3.1数据背景3.2数据格式与挑战4.PySpark基础与分布式日志处理4.1PySpark基本架构4.2日志数据加载与解析4.3数据清洗与内存优化4.4GPU加速与SparkRAPIDS5.实验环境与依赖库6.数
Dask vs. Apache Spark: 大数据处理的利器对比与应用实例步入烟尘 Python超入门指南全册 apache spark 大数据
本文已收录于《Python超入门指南全册》本专栏专门针对零基础和需要进阶提升的同学所准备的一套完整教学，从基础到精通不断进阶深入，后续还有实战项目，轻松应对面试，专栏订阅地址：https://blog.csdn.net/mrdeam/category_12647587.html优点：订阅限时19.9付费专栏，私信博主还可进入全栈VIP答疑群，作者优先解答机会（代码指导、远程服务），群里大佬众多可以
spark yum配置 Amu_Yalo spark
yum配置Yum是一个linux工具，用来从网络上下载安装软件到CentOS操作系统中。先要确保虚拟机的网络是通畅的。（1）查看源yum中的源是指它从哪里去下载软件。把yum想象成你自己开的一家商场，那么yum的源就是你的供货商。通过yumrepolist命令可以去查看当前的供货商信息。（如果显示源信息是mirrorlist.centos.org（默认源），那就不能使用了。这个源已经失效了，就是你
Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比逆袭的小学生 hadoop spark flink
一、Hadoop的shuffle前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小/分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点，在Map任务执行期间，通过Partitioner（分区器）确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
Scala_Spark_RDD_parttwo Gadaite Spark基础 scala spark big data
只做记录不展示结果(部分结果放在了代码的注释中)：packagespark_rddimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectrdd_fiveextendsApp{overridedefmain(args:Array[String]):Unit={/***key-valueRDD*pairRDD*2021-10-31*/valp="-----"*20v
Spark scala api（一）RDD编程 weixin_42521881 spark学习
基础初始化sparkvalconf=newSparkConf().setAppName("wordcount")valsc=newSparkContext(conf)转化操作和行动操作的区别在于spark计算rdd的方式不同，只有在第一次在一个行动操作中用到转化操作中的rdd时，才会真正计算这些rdd。创建rdd//驱动器程序对一个集合进行并行化vallines=sc.parallelize(Li
Scala 中生成一个RDD的方法闯闯桑 scala 开发语言大数据
在Scala中，生成RDD（弹性分布式数据集）的主要方法是通过SparkContext（或SparkSession）提供的API。以下是生成RDD的常见方法：1.从本地集合创建RDD使用parallelize方法将本地集合（如Seq、List、Array等）转换为RDD。valspark=SparkSession.builder.appName("RDDExample").getOrCreate(
大数据Flink（六十四）：Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件 2401_84181942 程序员大数据 flink 架构
于是人们提出了“不共享任何东西”（share-nothing）的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）架构，到Hadoop、Spark为代表的批处理架构，再到Storm、Flink为代表的流处理架构，都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道，Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说，它会由多个进
大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇） emmm形成中大数据运维
大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）系列文章目录第一篇：大数据运维概述与核心技能体系第二篇：Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇：分布式存储系统运维与优化第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇：实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇：大数据监控体系与自动化运维第七篇：云原生时代的大数据运维实践第八篇：数据安全与合规性管理第九篇：性能调优与故障排查案例集第
什么是数据库中的宽表？見贤思齊数据分析数据库
数据库中的宽表（WideTable）是指一种包含大量列的表结构设计，通常通过将多个业务相关的数据字段（甚至来自不同表的字段）合并到一张表中，以减少多表关联查询的需求。宽表常见于数据仓库、OLAP（联机分析处理）系统或大数据场景，其核心目标是优化查询性能，尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。一、宽表的核心特点1.列数多宽表可能包含数十甚至数百列，涵盖多个维度和指标（例如订单信息、客户信息
【数据仓库与数据挖掘基础】第一章概论/基础知识精神病不行计算机不上班数据仓库与数据挖掘基础数据挖掘数据仓库
知识点复习：事务（关于事务的一些知识点可以点这里）一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义：事务处理是指对数据库中数据的操作，这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义：事务是数据库操作的基本单位，包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功，要么全部失败。ACID特性：原子性（Atomicity）：
spark集群，kafka集群和zookeeper的docker集群快速搭建醉与浮 tools docker spark kafka
准备操作安装docker(宿主机)yuminstalldocker(宿主机时centos用yum管理包)systemctldaemon-reload(重加载deamon服务，是docker的核心)systemctlrestartdocker.service(重启docker服务)docker常用命令dockerps-a查看所有容器dockersearchUbuntu寻找Ubuntu的镜像docke
大数据计算框架深入：Spark SQL、DataFrame、RDD 性能优化晴天彩虹雨大数据 spark big data
1.引言ApacheSpark是当前最流行的大数据计算框架之一，其中SparkSQL、DataFrame和RDD（ResilientDistributedDataset）是数据处理的三大核心API。如何优化Spark作业的性能，是大数据开发者必须掌握的关键技能。本文将深入探讨SparkSQL、DataFrame和RDD的性能优化方法，并结合实际案例进行分析。2.SparkSQL性能优化(1)使用P
云数据库是什么数据库？云服务器数据库
云数据库，简单来说，是一种部署在云计算环境中的数据库服务。它借助云计算的强大资源，将数据库管理系统以服务的形式提供给用户，用户无需在本地自行搭建复杂的硬件和软件环境，通过互联网就能便捷地使用数据库功能。这就像是把原本需要在自家搭建、维护的“数据仓库”搬到了云端的“大型仓储中心”，由专业团队负责管理和维护。与传统数据库相比，云数据库有着诸多明显差异。传统数据库往往需要用户自行购置服务器、存储设备等硬
Kimball维度模型之数据仓库灵魂总线架构 ByteCodeLabs 维度数据仓库设计数据仓库架构
目录一总线架构(BusArchitecture)1总线矩阵(BusMatrix)2Mapping文档二一致性维度(ConformedDimension)三一致性事实(ConformedFact)在数据仓库领域，深刻理解基本概念是确立强大数据管理体系的关键。数据仓库作为一个庞大而复杂的系统，其核心概念涉及多维体系结构、总线架构等关键要素。首要的是理解数据仓库的架构，例如Multidimensiona
湖仓一体化及冷、热、实时三级存储麦当当MDD 数据仓库 Spark 大数据数据库数据仓库数据库架构
一、湖仓一体化（Lakehouse）湖仓一体化（Lakehouse）是数据湖（DataLake）与数据仓库（DataWarehouse）的结合，旨在解决传统数据架构中数据孤岛、存储冗余、计算性能不足等问题。其核心思想是兼顾数据湖的存储灵活性和数据仓库的管理与计算能力，使得结构化、半结构化、非结构化数据能够在同一存储系统中高效管理和分析。二、为什么需要湖仓一体？数据湖的缺陷：缺乏强Schema，查询
深入理解Kettle：ETL工具的学习与实践未知方程无解
本文还有配套的精品资源，点击获取简介：Kettle（Spoon）是Pentaho公司开发的开源ETL工具，用于数据整合和数据仓库建设。本学习笔记着重于Kettle的核心——转换引擎，详细探讨其数据处理的各个步骤，包括数据的输入、转换、输出以及工作原理，提供了一系列的学习资源和实践操作指南，旨在帮助学习者深入理解并掌握Kettle的转换引擎，从而提升数据处理能力。1.Kettle（Spoon）简介与
探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践 Echo_Wish 大数据高阶实战秘籍数据仓库自动化 etl
探索数据仓库自动化：ETL流程设计与实践在大数据时代，数据仓库已成为企业数据管理和决策支持的核心工具。如何高效地提取、转换和加载数据（ETL），是数据仓库建设中的重要环节。本文将围绕数据仓库自动化的ETL流程设计展开，结合实际代码示例，探讨如何构建高效、稳定和可扩展的ETL解决方案。什么是ETL？ETL（Extract,Transform,Load）是指数据抽取、转换和加载，是数据仓库建设的重要步
Spark单机伪分布式环境搭建、完全分布式环境搭建、Spark-on-yarn模式搭建遇安.YuAn Spark 大数据平台组件搭建 hadoop 大数据 Spark scala 环境搭建
搭建Spark需要先配置好scala环境。三种Spark环境搭建互不关联，都是从零开始搭建。如果将文章中的配置文件修改内容复制粘贴的话，所有配置文件添加的内容后面的注释记得删除，可能会报错。保险一点删除最好。Scala环境搭建上传安装包解压并重命名rz上传如果没有安装rz可以使用命令安装：yuminstall-ylrzsz这里我将scala解压到/opt/module目录下：tar-zxvf/op
基于hive的电信离线用户的行为分析系统赵谨言论文经验分享毕业设计
标题:基于hive的电信离线用户的行为分析系统内容:1.摘要随着电信行业的快速发展，用户行为数据呈现出海量、复杂的特点。为了深入了解用户行为模式，提升电信服务质量和精准营销能力，本研究旨在构建基于Hive的电信离线用户行为分析系统。通过收集电信用户的通话记录、上网行为、短信使用等多源数据，利用Hive数据仓库工具进行数据存储和处理，采用数据挖掘和机器学习算法对用户行为进行分析。实验结果表明，该系统
阿里云MaxCompute面试题汇总及参考答案大模型大数据攻城狮阿里云 odps 云计算机器学习大数据面试大数据面经增量数据
目录简述MaxCompute的核心功能及适用场景，与传统数据仓库的区别解释MaxCompute分层架构设计原则，与传统数仓分层有何异同MaxCompute的存储架构如何实现高可用与扩展性解析伏羲（Fuxi）分布式调度系统工作原理盘古（Pangu）分布式存储系统数据分片策略计算与存储分离架构的资源弹性扩展方案解释MaxCompute多租户资源隔离实现机制容错机制设计：Worker节点故障时的数据恢复
html页面js获取参数值 0624chenhong html
1.js获取参数值js function GetQueryString(name) { var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)"); var r = windo
MongoDB 在多线程高并发下的问题 BigCat2013 mongodb DB 高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理，并将分析结果插入Vertica数据库，所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢？笔者开始也是一筹莫展，重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现： com.mongodb.DB 这个类有
c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码) CrazyMizzz 数据结构 C++
#include<iostream> #include<cassert> using namespace std; template<class T> class Node { private: Node<T> * next; public: T data;
最近情况麦田的设计者感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里，一年两次的软考又要开始了。到目前为止，我已经考了多达三次的软考，最后的结果就是通过了初级考试（程序员）。人啊，就是不满足，考了初级就希望考中级，于是，这学期我就报考了中级，明天就要考试。感觉机会不大，期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车，写项目，反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周，希望能快点度过。
linux系统中用pkill踢出在线登录用户被触发 linux
由于linux服务器允许多用户登录，公司很多人知道密码，工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户 1/#who 查出当前有那些终端登录（用 w 命令更详细） # who root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
仿QQ聊天第二版肆无忌惮_ qq
在第一版之上的改进内容: 第一版链接: http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893 用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题. 增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑. 信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
java读取配置文件知了ing
1，java读取.properties配置文件 InputStream in; try { in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径 Properties p = new Properties()
__attribute__ 你知多少？矮蛋蛋 C++gcc
原文地址: http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ）。 __attribute__ 书写特征是：
jsoup使用笔记 alleni123 java 爬虫 JSoup
<dependency> <groupId>org.jsoup</groupId> <artifactId>jsoup</artifactId> <version>1.7.3</version> </dependency> 2014/08/28 今天遇到这种形式，
JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法百合不是茶 list map set
List ,set ,map的使用方法和区别 java容器类类库的用途是保存对象，并将其分为两个概念： Collection集合：一个独立的序列，这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素，set不能重复元素；Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序（通常与他们被插入的
杀LINUX的JOB进程 bijian1013 linux unix
今天发现数据库一个JOB一直在执行，都执行了好几个小时还在执行，所以想办法给删除掉系统环境： ORACLE 10G Linux操作系统操作步骤如下：第一步.查询出来那个job在运行，找个对应的SID字段 select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid &n
Spring AOP详解 bijian1013 java spring AOP
最近项目中遇到了以下几点需求，仔细思考之后，觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题，另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如，以下需求不用AOP肯定也能解决，至于是否牵强附会，仁者见仁智者见智。 1.对部分函数的调用进行日志记录，用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
[Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter) bit1129 Adapter
TypeAdapter的使用动机 Gson在序列化和反序列化时，默认情况下，是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配，然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值，反之亦然，在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。以Date为例，在序列化和反序列化时，Gson默认使用java.
【spark八十七】给定Driver Program，如何判断哪些代码在Driver运行，哪些代码在Worker上执行 bit1129 driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application，它包含两部分作为驱动： Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。计算逻辑本身，当计算任务在Worker执行时，执行计算逻辑完成application的计算任务
nginx 经验总结 ronin47 nginx 总结
　　　深感nginx的强大，只学了皮毛，把学下的记录。　　　获取Header 信息，一般是以$http_XX（ＸＸ是小写）获取body,通过接口，再展开，根据Ｋ取Ｖ　　　获取uri,以$arg_XX &n
轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点 bylijinnan 数组
import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; import java.util.List; public class ExoWeb { public static void main(String[] args) { ExoWeb ew=new ExoWeb(); System.out.pri
Netty源码学习-Java-NIO-Reactor bylijinnan java 多线程 netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern 了解这个模式对学习Netty非常有帮助参考以下两篇文章： http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
AOP通俗理解 cngolon spring AOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语，而且还有个拉风的名字，面向切面编程，都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措，心想着：怪不得很多人都和我说aop多难多难。当我看进去以后，我才发现：它就是一些java基础上的朴实无华的应用，包括ioc，包括许许多多这样的名词，都是万变不离其宗而已。 2.为什么用aop&nb
cursor variable 实例 ctrain variable
create or replace procedure proc_test01 as type emp_row is record( empno emp.empno%type, ename emp.ename%type, job emp.job%type, mgr emp.mgr%type, hiberdate emp.hiredate%type, sal emp.sal%t
shell报bash: service: command not found解决方法 daizj linux shell service jps
今天在执行一个脚本时，本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序，可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错，最终解决方法记录一下：脚本报错如下： ./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found ./olap_quick_intall.sh: line 59
40个迹象表明你还是PHP菜鸟 dcj3sjt126com 设计模式 PHP 正则表达式 oop
你是PHP菜鸟，如果你：1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统，如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准，以及通用约定，不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换（或）也不验证某些输入或SQL查询串（译注：参考PHP相关函
Android逐帧动画的实现 dcj3sjt126com android
一、代码实现： private ImageView iv; private AnimationDrawable ad; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); setContentView(R.layout
java远程调用linux的命令或者脚本 eksliang linux ganymed-ssh2
转载请出自出处： http://eksliang.iteye.com/blog/2105862 Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar) 使用步骤如下： 1.导包官网下载: http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/ ma
adb端口被占用问题 gqdy365 adb
最近重新安装的电脑，配置了新环境，老是出现： adb server is out of date. killing... ADB server didn't ACK * failed to start daemon * 百度了一下，说是端口被占用，我开个eclipse，然后打开cmd，就提示这个，很烦人。一个比较彻底的解决办法就是修改
ASP.NET使用FileUpload上传文件 hvt .net C#hovertree asp.net webform
前台代码： <asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" /> <asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上传" />
代码之谜（四）- 浮点数（从惊讶到思考） justjavac 浮点数精度代码之谜 IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中，很多次出现了浮点数。浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型，其实，浮点数比起那些复杂数据类型（比如字符串）来说，一点都不简单。单单是说明 IEEE浮点数就可以写一本书了，我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数，算是抛砖引玉吧。一次面试记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试，多年以后，他已经称为了一名很出色的
数据结构随记_1 lx.asymmetric 数据结构笔记
第一章 1.数据结构包括数据的逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示，它们分别是顺序存储、链式存储、索引存储和散列存储。 3.数据运算最常用的有五种，分别是查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性：输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
linux的会话和进程组网络接口 linux
会话：一个或多个进程组。起于用户登录，终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程：调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid，因为调用setsid后，调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证？先调用fork，然后终止父进程，此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID，而子进程的ID是重新分配的，所以保证子进程不会是进程组长，从而子进程可以调用se
二维数组元素的连续求解 1140566087 二维数组 ACM
import java.util.HashMap; public class Title { public static void main(String[] args){ f(); } // 二位数组的应用 //12、二维数组中，哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多，是几个0。注意，是“连续”。 public static void f(){
也谈什么时候Java比C++快 windshome java C++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”，觉得很好笑。你要比，就比同等水平的基础上的相比，笨蛋写得C代码和C++代码，去和高手写的Java代码比效率，有什么意义呢？我是写密码算法的，深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差，甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差，计算机是个死的东西，再怎么优化，Java也就是和C

数仓设计规范

数据模型设计

数据模型基本原则

分层规范

你可能感兴趣的:(spark,数仓,数据仓库)