- 六月份阶段性大总结之Doris/Clickhouse/Hudi一网打尽
王知无(import_bigdata)
大数据编程语言人工智能java数据分析
点击上方蓝色字体,选择“设为星标”回复"面试"获取更多惊喜全网最全大数据面试提升手册!这是个阶段性小总结,后面会持续更新。ClickHouse「Clickhouse系列」分布式表&本地表详解「ClickHouse系列」ClickHouse之MergeTree原理「ClickHouse系列」Replication机制详解「ClickHouse系列」ClickHouseSQL基本语法和导入导出实战「C
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- AI大模型时代,2025大龄程序员如何轻松转型赢未来?
AI大模型学习不迷路
人工智能自然语言处理大模型大语言模型语言模型程序员转行
当前大龄程序员的处境在科技行业的高速发展中,大龄程序员这一群体正面临着前所未有的挑战。随着新兴技术的不断涌现,如云计算、大数据、人工智能等,传统的编程技能逐渐显得“过时”。同时,年轻一代的程序员以更加低廉的薪酬和旺盛的精力涌入市场,加剧了职场的竞争。对于大龄程序员而言,他们不仅需要应对技能更新的压力,还常常受到年龄歧视的影响,尤其是在追求创新和速度的科技公司中。许多大龄程序员发现自己处于尴尬境地,
- 数字孪生对于新基建的价值浅析,算是抛砖引玉。
大牛工控设计师
人工智能信息可视化前端
数字孪生(DigitalTwin)作为一项融合物理世界与数字世界的关键技术,在新基建中扮演着虚实协同、智能决策、全生命周期管理的核心角色,其价值贯穿于基础设施的设计、建设、运维到优化全流程。一、核心价值:虚实映射与智能决策实时动态映射通过传感器、IoT设备实时采集物理实体(如工厂、城市、电网)的运行数据,构建高精度虚拟模型,实现**“所见即所控”**的透明化管理。模拟预测与优化利用AI和大数据分析
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
大数据学习flumekafkasqoopdatax
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- 大数据技术【7】
星绘搜题
bigdata数据挖掘大数据
1.目前所获取的总数据量的80%以上都是()数据。。A.结构化B.非结构化C.文本D.半结构化2.Kmeans算法包括如下步骤:①在第j次迭代中,对于每个样本点,选取最近的中心点,归为该类;②更新中心点为每类的均值;③随机选取k个中心点;④j选择一项:a.③①②④b.①②③④c.①④③②d.④③②①A.③①②④B.①②③④C.①④③②D.④③②①3.利用先验原理可以帮助减少频繁项集产生时需要探查的
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- 海量数据查询加速:Presto、Trino、Apache Arrow
晴天彩虹雨
apache大数据hive数据仓库
1.引言在大数据分析场景下,查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长,传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求,因此,基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具,剖析其核心机制,并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto:分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
- 向量库集成指南
三月七꧁ ꧂
langchain+llm集成学习自然语言处理语言模型机器学习人工智能gptllama
文章目录向量库集成指南Chroma集成Pinecone集成MiLvus集成向量库集成指南 向量库是一种索引和存储向量嵌入以实现高效管理和快速检索的数据库。与单独的向量索引不同,像Pinecone这样的向量数据库提供了额外的功能,例如,索引管理、数据管理、元数据存储和过滤,以及水平扩展。特别是在处理大数据和复杂查询时,向量库在多种应用场景中发挥着关键作用。其中,语义文本搜索是一个典型的应用,用
- 25年大数据开发省赛样题第一套,离线数据处理答案
Tometor
大数据sparkscala
省赛样题一,数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算,在题目中要求进行全量抽取,并新增etl-date字段进行分区,日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark
- 2025年2月中国数据库排行榜:OceanBase迎来开门红,金仓、GBASE排名节节高
2025年2月,中国数据库流行度排行榜正式发布。在春节之际,DeepSeek凭借突破性的技术成功出圈,而在此前,各大数据库厂商便已开始探索AI与数据库的深度融合,并陆续推出了相关产品和功能。相信在这股技术革新的浪潮下,将涌现越来越多的新产品和解决方案。接下来,我们将逐一盘点各大数据库的最新动态,探索未来的潜力与挑战。一、金仓、GBASE排名再攀升,TDSQL升第九与上月相比,榜单前十的位次出现了细
- 出海行动派 | 全球服务新征程!Bonree ONE海外版正式发布
运维
在云计算、大数据与物联网深度融合的驱动下,全球IT运维行业正经历从被动响应到主动智能的深刻变革。Gartner最新数据显示,可观测性市场规模将从2021年的68亿美元跃升至2027年的111亿美元,复合年增长率达8.3%,标志着企业对应用稳定性与用户体验的极致追求已成为数字化转型的核心命题。与此同时,全球化进程中的文化差异与合规要求,对运维解决方案的本地化适配能力提出了更高挑战。BonreeONE
- .net 插件式开发——实现web框架中大数据算法嵌入(BP算法逼近)
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关于算法的引入:插件式架构设计,可移植性强,利于算法的升级。【插件式开发相关资料】https://www.cnblogs.com/lenic/p/4129096.html以BP算法为例:1、首先定义一个接口规范////////插件的统一入口///publicinterfaceIPluginPerfrom{//////统一算法插件入口//////输出参数的个数///输出参数///输入参数///str
- Visual Studio 2022和C++实现带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
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设计一个基于多个带标签SnowflakeSQL语句作为json配置文件的VisualStudio2022的C++代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库的数据导出为CSV文件到本地目录上,标签加扩展名.csv为导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能,程序需要异常处理和输出,输出出错
- Python Pandas带多组参数和标签的Snowflake数据库批量数据导出程序
weixin_30777913
pandaspython云计算数据仓库
设计一个基于多个带标签的SnowflakeSQL模板作为配置文件和多组参数的PythonPandas代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库中的数据导出为CSV文件到指定目录上,然后逐个文件压缩为zip文件,标签和多个参数(以“_”分割)为组成导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能
- C#带多组标签的Snowflake SQL查询批量数据导出程序
weixin_30777913
c#数据仓库云计算sql
设计一个基于多个带标签SnowflakeSQL语句作为json配置文件的C#代码程序,实现根据不同的输入参数自动批量地将Snowflake数据库的数据导出为CSV文件到本地目录上,标签加扩展名.csv为导出数据文件名,文件已经存在则覆盖原始文件。需要考虑SQL结果集是大数据量分批数据导出的情况,通过多线程和异步操作来提高程序性能,程序需要异常处理和输出,输出出错时的错误信息,每次每个查询导出数据的
- Python 爬虫实战:开放数据集抓取与大数据分析应用
西攻城狮北
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引言在数据驱动的时代,开放数据集成为了各领域研究和应用的宝贵资源。通过抓取和分析开放数据集,我们可以挖掘出有价值的信息,为决策提供支持。本文将详细介绍如何使用Python爬虫技术抓取开放数据集,并进行大数据分析应用。一、项目背景与目标1.项目背景随着信息技术的飞速发展,越来越多的机构和组织开始开放其数据集,以促进创新和研究。这些开放数据集涵盖了各个领域,如气象、交通、医疗、金融等。通过抓取和分析这
- 上万个Map运行时链接ApplicationMaster超时FAILED
500佰
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#MapReduce业务常见故障#大数据#生产环境真实案例#MapReduce#批计算#离线业务#整理#经验总结说明:此篇总结MapReduce业务常见故障案例处理方案结合自身经历总结不易+关注+收藏欢迎留言更多专题(详见):MapReduce计算引擎详解--项目优化(指导书)上万个Map运行时链接ApplicationMaster超时FAILED症状Mapreduce任务会并发起几万个map,会
- Java线程协作式中断机制
超人汪小建(seaboat)
线程协作式中断机制jvm
跟着作者的65节课彻底搞懂Java并发原理专栏,一步步彻底搞懂Java并发原理。作者简介:笔名seaboat,擅长工程算法、人工智能算法、自然语言处理、计算机视觉、架构、分布式、高并发、大数据和搜索引擎等方面的技术,大多数编程语言都会使用,但更擅长Java、Python和C++。平时喜欢看书写作、运动、画画。崇尚技术自由,崇尚思想自由。出版书籍:《Tomcat内核设计剖析》、《图解数据结构与算法》
- pandas常用数据格式IO性能对比
lining808
Pythonpandaspython数据分析
前言本文对pandas支持的一些数据格式进行IO(读写)的性能测试,大数据时代以数据为基础,经常会遇到操作大量数据的情景,数据的IO性能尤为重要,本文对常见的数据格式csv、feather、hdf5、jay、parquet、pickle性能进行对比。csvCSV(Comma-SeparatedValues)是一种用于存储表格数据的简单文件格式。在CSV文件中,每一行通常代表一条记录,字段(列)由逗
- 如何设计高效的数据湖架构?
晴天彩虹雨
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1.引言在大数据时代,数据湖(DataLake)逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库,数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据,同时提供更灵活的存储与计算能力。然而,如何合理设计数据湖架构,优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理,是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法,结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
- 2024年上半年系统架构设计师论文真题
任铄
软考2024年上半年真题系统架构设计师架构设计软考2024论文范文真题
一、论大数据lambda架构大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个层面,旨在从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构,它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理系统架构,其核心思想是将批处理作业和实时流处理作业分离,各自独立运行,资源互相隔离,解决传统批处理架构的延迟问题和流
- 2024年5月份架构师考试论文真题完整版
Zoi Gil(学习)
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三、论文1.关于大数据的,Lambda架构文老师押中了原题,几乎描述一致撰写关于Lambda架构的软考论文时,一个清晰且结构化的大纲是成功的关键。以下是一个简单的论文大纲示例,旨在覆盖Lambda架构的核心概念、设计原则、优缺点、实际应用案例以及对比其他架构(如Kappa架构)的分析:大纲简要介绍Lambda架构的基本概念及其在大数据处理领域的地位。概述论文的主要研究内容、目的及预期贡献。背景介绍
- 2024架构设计师论文题目
数字化信息化智能化解决方案
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论文1大数据lamda架构1、简要说明你参开发的软件项目,吸你所承担的主要作2、lamada体系架构将数据流分为批处理层(对应的英文、加速层文、服务层。简要叙这三个层次的用途和特点3、详细阐述你参与开发的软件项目如何基于lamada体系架构进行大数据处理的架构论文2模型驱动架构设计方法及其用1、简要说明你参与分析和研发的软件项目,吸你所承担的要工作2、简要阐述采用模型驱动架构思想进行软件开发的全过
- 【系统架构设计师】2024年上半年真题论文: 论大数据lambda架构(包括解题思路和素材)
数据知道
系统架构架构系统架构设计师软考高级论文
更多内容请见:备考系统架构设计师-专栏介绍和目录文章目录真题题目(2024年上半年试题1)解题思路论文素材参考真题题目(2024年上半年试题1)大数据处理架构是专门用于处理和分析巨量复杂数据集的软件架构。它通常包括数据收集、存储、处理、分析和可视化等多个层面,旨在从海量、多样化的数据中提取有价值的信息。Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构,它是一种将批处理和流处理结合起来的大数据处理
- Java 大视界 -- Java 大数据中的数据可视化大屏设计与开发实战(127)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据信息可视化数据可视化大屏跨平台性类库设计流程
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- Python爬虫学习笔记_DAY_26_Python爬虫之requests库的安装与基本使用【Python爬虫】_requests库ip
苹果Android开发组
程序员python爬虫学习
最后Python崛起并且风靡,因为优点多、应用领域广、被大牛们认可。学习Python门槛很低,但它的晋级路线很多,通过它你能进入机器学习、数据挖掘、大数据,CS等更加高级的领域。Python可以做网络应用,可以做科学计算,数据分析,可以做网络爬虫,可以做机器学习、自然语言处理、可以写游戏、可以做桌面应用…Python可以做的很多,你需要学好基础,再选择明确的方向。这里给大家分享一份全套的Pytho
- 【C#】VS2019怎么能无论是Debug还是Release模式,生成路径都在Release文件夹下?
JosieBook
#C#语言vs
文章目录⭐问题⭐解决标题详情作者JosieBook头衔CSDN博客专家资格、阿里云社区专家博主、软件设计工程师博客内容开源、框架、软件工程、全栈(,NET/Java/Python/C++)、数据库、操作系统、大数据、人工智能、工控、网络、程序人生口号Tobeyourself,todowhatyouwant.联系方式q:1967473153欢迎三连点赞、✍评论、⭐收藏⭐问题正常情况下,是这样:怎么让
- 物联网-铁路局“管理工区一张图”实现方案
小赖同学啊
智能硬件物联网
铁路局“管理公区一张图”实现方案“管理公区一张图”是指通过地理信息系统(GIS)、物联网(IoT)、大数据和可视化技术,将铁路局管辖范围内的所有公共区域(如车站、线路、设备、设施等)集成到一张数字化地图上,实现统一管理、实时监控和智能决策。以下是实现方案和技术架构的详细说明。1.实现目标统一地图展示:将铁路局管辖范围内的所有公区(如车站、线路、设备、设施等)集成到一张数字化地图上。实时监控:实时监
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟