- 第八章 外部数据和数据仓库
晨磊的微博
[TOC]第八章外部数据和数据仓库8.0概述外部数据:产生于企业外部系统的数据(非企业内部系统)外部数据典型来源:商报、新闻、研究报告、分析报告等外部数据不能自由导入,需要统一进入仓库原因1:自由导入容易丢失源信息原因2:自由导入数据难以再次使用8.1数据仓库中的外部数据外部数据:出现没有固定频率,不便永久监控完全没有规则,必须格式化不可预测,任何时候可能来自于任何数据源8.2元数据和外部数据元数
- 数据仓库系列篇之基本概述
小学僧来啦
数据仓库数据仓库数据库大数据
@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录前言什么是数据仓库数据仓库与数据库的区别为什么要建立数据仓库及数仓平台的优势为什么要建立数据仓库大数据数仓平台的特点或优势数据仓库和数据集市的关系前言通过收集资料、个人经验总结整理了【数据仓库系列篇】,有不足之处多多包涵,可参考如下:《数据仓库系列篇之基本概述》《数据仓库系列篇之分
- 数据域VS主题域
陈吉俊
spark大数据分布式
数据域和主题域是数据仓库中两个重要的概念,他们在数据仓库建设和数据分析中扮演着不同的角色,两者有着明显的区别。数据域:以业务系统的角度,对业务过程进行归纳,抽象出来的数据域。它是自下而上的,通常在完成业务系统数据调研后就可以进行数据域的划分。数据域更侧重于从业务数据的角度进行划分,确保数据的完整性和准确性。主题域:从数据分析应用的角度进行划分的,通常是联系较为紧密的数据主题的集合。主题域是自上而下
- MySQL数据库运维:深度解析与实践指南
野老杂谈
数据库mysql运维
欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:+V:LAF20151116进行更多交流学习⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️全流程数据技术实战指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台和数据仓库的核心技术和方法。⭐
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
蓦然_
大数据面试题hive大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- hive序列生成_Hive实现自增列的两种方法
weixin_39559804
hive序列生成
多维数据仓库中的维度表和事实表一般都需要有一个代理键,作为这些表的主键,代理键一般由单列的自增数字序列构成。Hive没有关系数据库中的自增列,但它也有一些对自增序列的支持,通常有两种方法生成代理键:使用row_number()窗口函数或者使用一个名为UDFRowSequence的用户自定义函数(UDF)。用row_number()函数生成代理键INSERTOVERWRITETABLEmy_hive
- 数据仓库之【商品订单数据数仓】10:数据可视化工具:Zeppelin安装部署、Zeppelin使用
做一个有趣的人Zz
hadoophive数据仓库hivebigdata
一、数据可视化数据可视化这块不是项目的重点,不过为了让大家能有一个更加直观的感受,我们可以选择一些现成的数据可视化工具实现。咱们前面分析过,想要查询hive中的数据可以使用hue,不过hue无法自动生成图表。所以我们可以考虑使用Zeppelin针对一些复杂的图表,可以选择定制开发,使用echarts、finebi组件实现。二、Zeppelin安装部署注意:不要使用Zeppelin0.8.2版本,这
- 关于Apache Hive 和 Apache Iceberg
[听得时光枕水眠]
apachehivehadoop
ApacheHive和ApacheIceberg都是大数据生态系统中的重要工具,但它们解决的问题和扮演的角色有所不同。我们可以用大白话来比喻它们之间的关系:ApacheHive可以想象成一个“数据仓库超市”,它的货架上摆满了各种商品(数据),并且提供了一个购物车(HiveQL,一种类SQL语言),让你可以方便地从这些商品中挑选你想要的,进行购买(查询)。Hive主要负责将Hadoop的数据组织成表
- 【GaussDB(DWS)】数仓部署架构与物理结构分析
若兰幽竹
GaussDBDWSgaussdb
数仓架构与物理结构分析一、部署架构二、物理结构三、测试验证一、部署架构华为数据仓库服务DWS,集群版本8.1.3.x集群拓扑结构:上述拓扑结构为DWS单AZ高可靠部署架构,为减少硬件故障对系统可用性的影响,建议集群部署方案遵循如下原则:对于每组实例,其主、备部署在不同的节点上。例如:GTM的主、备分别部署在不同的节点上。DN的主、备、从备部署在不同的节点上。建议节点内存大于等于512G,每个节点部
- hive学习记录
2302_80695227
hive学习hadoop
一、Hive的基本概念定义: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,并提供类SQL查询功能。Hive将HQL(HiveQueryLanguage)转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎(如Tez、Spark)的任务进行计算。数据存储:Hive处理的数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上。执行引擎:Hive的
- 06 | 学数据分析要掌握哪些基本概念?
张九日zx
商业智能BI、数据仓库DW、数据挖掘DM开头中的百货商店利用数据预测用户购物行为属于商业智能,他们积累的顾客的消费行为习惯会存储在数据仓库中,通过对个体进行消费行为分析总结出来的规律属于数据挖掘。元数据(MetaData):描述其它数据的数据,也称为“中介数据”。通过元数据,可以很方便地帮助我们管理数据仓库。数据元(DataElement):就是最小数据单元。数据挖掘:分类、聚类、预测和关联分析K
- 数仓分层架构:DWS
大连赵哥
大数据大数据
在数据仓库的分层架构中,"DWS"通常指的是数据仓库的"服务层"或"汇总层",但这个缩写可能根据不同的上下文有不同的含义。以下是几种可能的解释:1.**数据仓库服务层(DataWarehouseServices)**:-在一些云服务提供商的数据平台中,DWS可能指的是提供数据仓库功能的一组服务,这些服务可能包括数据存储、管理和分析工具。2.**数据仓库星型模式(DataWarehouseStarS
- 阿里云日志服务sls的典型应用场景
阿里云天池
体验场景云计算
日志服务的典型应用场景包括:数据采集与消费、数据清洗与流计算(ETL/StreamProcessing)、数据仓库对接(DataWarehouse)、日志实时查询与分析。云起实验室日志服务体验(活动期完成有机会参与100%中奖):https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/sls-1数据采集与消费通过日志服务LogHub功能,可以大规模低成本接
- 大数据分析与大数据开发两者的区别是怎样的?
泰迪智能科技01
就业班大数据
大数据主要分为两个就业方向:①大数据开发②大数据分析大数据分析:主要负责现有数据价值提炼与挖掘,包括业务增长点挖掘,产品改进点挖掘,业务分析指标体系构建,业务分析报告出具等大数据开发:主要负责大数据平台与应用开发,包括数据仓库构建,离线计算、实时计算应用开发,大数据应用后端开发,企业数据标准制定等就业岗位薪资(平均月薪如下)大数据的培训目标是什么呢?大数据分析方向:从企业实际数据分析需求出发,满足
- 数据仓库数据集成开源工具
james二次元
数据仓库数据仓库开源
数据集成是数据仓库建设的重要环节,开源工具在这一领域提供了许多强大的解决方案。以下是一些常见的开源数据集成工具,它们各自有独特的功能和特点:1.TalendOpenStudioforDataIntegration概述:TalendOpenStudio是一款流行的开源ETL工具,提供全面的数据集成功能。特点:拖放式图形界面,易于使用。支持多种数据源和目标,包括数据库、文件、云服务等。提供丰富的数据转
- 【大数据】数据仓库的定义、数据模型及其建设与设计
牧心.
数据治理大数据数据仓库
1.数据仓库1.1定义数据仓库不是数据的简单堆积,而是从大量的事务型数据库中抽取数据,并将其清理、转换为新的存储格式,即为决策目标把数据聚合在一种特殊的格式中。公认的数据仓库之父W.H.Inmon将其定义为:“数据仓库是支持管理决策过程的、面向主题的、集成的、随时间而变的、持久的数据集合”。1.2体系结构数据仓库的体系结构如下图:数据源:是数据仓库系统的基础,是整个系统的数据源泉。通常包括企业内部
- 第三章 可视化ETL平台——Kettle
okbin1991
etl数据仓库数据库
第三章可视化ETL平台——Kettle课程目标能够理解Kettle的主要用途能够搭建Kettle开发环境能够掌握Kettle输入组件的使用能够掌握Kettle输出组件的使用能够掌握Kettle转换组件的使用1.Kettle介绍1.1数据仓库数据仓库是一个很大的数据存储集合,出于企业的分析性报告和决策支持目的而创建的,对多样的业务数据进行筛选与整合。它为企业提供一定的BI能力,指导业务流程
- 数据仓库系列总结
大数据00
数据仓库数据仓库
一、数据仓库架构1、数据仓库的概念数据仓库(DataWarehouse)是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合,用于支持管理决策。数据仓库通常包含多个来源的数据,这些数据按照主题进行组织和存储,以便于分析和报告。数据仓库中的数据一般不再进行更新或删除操作,而是存储历史数据,以便进行历史趋势分析或进行数据挖掘。数据仓库的设计和实施需要考虑数据的安全性、完整性和准确性,以及如何
- 数据仓库中的表设计模式:全量表、增量表与拉链表
isNotNullX
数据仓库设计模式spark
在现代数据仓库中,管理和分析海量数据需要高效且灵活的数据存储策略。全量表、增量表和拉链表是三种常见的数据存储模式,各自针对不同的数据管理需求提供了解决方案。全量表通过保存完整的数据快照确保数据的一致性,增量表则通过记录数据的变化部分优化性能和存储效率,而拉链表则通过维护数据的历史版本满足复杂的分析和审计需求。了解这三种表的特点和应用有助于设计更为高效和可靠的数据仓库系统。全量表(FullLoadT
- Apache Doris + Iceberg 快速搭建指南|Lakehouse 使用手册(三)
SelectDB技术团队
icebergdorislakehouse湖仓一体数据库
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,能够更加便捷地满足各种数据处理分析的需求。ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。我们将通过一系列文章介绍ApacheDoris与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭建指南,包括Hudi、Paimon、Iceberg、OSS、DeltaLake、K
- 【数据库和数据仓库】
W Y
数据库数据仓库大数据
数据仓库和数据库主要有以下区别:一、用途不同数据库:就像一个日常的储物间,主要用于存储和管理日常业务操作中的各种数据,比如电商网站中用户的下单信息、银行系统中客户的交易记录等。它的目的是支持业务的实时交易处理,确保数据的准确性和一致性,以满足业务流程的顺利进行。例如,当你在网上购物下单时,数据库会立即记录你的订单信息,并确保库存数量、支付状态等数据的正确更新。数据仓库:更像是一个大型的档案室,是为
- 什么是湖仓一体
修破立生
湖仓数据仓库bigdata数据库大数据
数据湖回顾在之前的文章《什么是数据湖》中提到数据湖遇到的几个挑战:不支持事务,缺乏对数据质量和治理的约束,缺乏性能优化的手段。缺乏对数据质量和治理的约束,数据存在可靠性的问题元数据存储的扩展性差,随着数据湖的数据越来越多,查询性能变得越来越慢湖仓是如何解决这些挑战的如何解决数据湖面临的挑战?在数据湖的基础之上引入事务层,把数据湖和数据仓库的优点有机结合在一起,形成了一个可以同时支持数据分析、数据科
- 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
- Java序列化进阶篇
g21121
java序列化
1.transient
类一旦实现了Serializable 接口即被声明为可序列化,然而某些情况下并不是所有的属性都需要序列化,想要人为的去阻止这些属性被序列化,就需要用到transient 关键字。
- escape()、encodeURI()、encodeURIComponent()区别详解
aigo
JavaScriptWeb
原文:http://blog.sina.com.cn/s/blog_4586764e0101khi0.html
JavaScript中有三个可以对字符串编码的函数,分别是: escape,encodeURI,encodeURIComponent,相应3个解码函数:,decodeURI,decodeURIComponent 。
下面简单介绍一下它们的区别
1 escape()函
- ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移
Cb123456
添加矢量数据对地图的放大、缩小和平移Engine
ArcgisEngine实现对地图的放大、缩小和平移:
个人觉得是平移,不过网上的都是漫游,通俗的说就是把一个地图对象从一边拉到另一边而已。就看人说话吧.
具体实现:
一、引入命名空间
using ESRI.ArcGIS.Geometry;
using ESRI.ArcGIS.Controls;
二、代码实现.
- Java集合框架概述
天子之骄
Java集合框架概述
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- 旗正4.0页面跳转传值问题
何必如此
javajsp
跳转和成功提示
a) 成功字段非空forward
成功字段非空forward,不会弹出成功字段,为jsp转发,页面能超链接传值,传输变量时需要拼接。接拼接方式list.jsp?test="+strweightUnit+"或list.jsp?test="+weightUnit+&qu
- 全网唯一:移动互联网服务器端开发课程
cocos2d-x小菜
web开发移动开发移动端开发移动互联程序员
移动互联网时代来了! App市场爆发式增长为Web开发程序员带来新一轮机遇,近两年新增创业者,几乎全部选择了移动互联网项目!传统互联网企业中超过98%的门户网站已经或者正在从单一的网站入口转向PC、手机、Pad、智能电视等多端全平台兼容体系。据统计,AppStore中超过85%的App项目都选择了PHP作为后端程
- Log4J通用配置|注意问题 笔记
7454103
DAOapachetomcatlog4jWeb
关于日志的等级 那些去 百度就知道了!
这几天 要搭个新框架 配置了 日志 记下来 !做个备忘!
#这里定义能显示到的最低级别,若定义到INFO级别,则看不到DEBUG级别的信息了~!
log4j.rootLogger=INFO,allLog
# DAO层 log记录到dao.log 控制台 和 总日志文件
log4j.logger.DAO=INFO,dao,C
- SQLServer TCP/IP 连接失败问题 ---SQL Server Configuration Manager
darkranger
sqlcwindowsSQL ServerXP
当你安装完之后,连接数据库的时候可能会发现你的TCP/IP 没有启动..
发现需要启动客户端协议 : TCP/IP
需要打开 SQL Server Configuration Manager...
却发现无法打开 SQL Server Configuration Manager..??
解决方法: C:\WINDOWS\system32目录搜索framedyn.
- [置顶] 做有中国特色的程序员
aijuans
程序员
从出版业说起 网络作品排到靠前的,都不会太难看,一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型,而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因,是因为网络作品都是让人先白看的,看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了,排行榜靠前的,有好作品,也有垃圾。 许多大牛都是写了博客,后来出了书。这些书也都不次,可能有人让为不好,是因为技术书不像小说,小说在读故事,技术书是在学知识或温习知识,有些技术书读得可
- document.domain 跨域问题
avords
document
document.domain用来得到当前网页的域名。比如在地址栏里输入:javascript:alert(document.domain); //www.315ta.com我们也可以给document.domain属性赋值,不过是有限制的,你只能赋成当前的域名或者基础域名。比如:javascript:alert(document.domain = "315ta.com");
- 关于管理软件的一些思考
houxinyou
管理
工作好多看年了,一直在做管理软件,不知道是我最开始做的时候产生了一些惯性的思维,还是现在接触的管理软件水平有所下降.换过好多年公司,越来越感觉现在的管理软件做的越来越乱.
在我看来,管理软件不论是以前的结构化编程,还是现在的面向对象编程,不管是CS模式,还是BS模式.模块的划分是很重要的.当然,模块的划分有很多种方式.我只是以我自己的划分方式来说一下.
做为管理软件,就像现在讲究MVC这
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(String类型和hash类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.Redis的数据类型
1.String类型及操作
String是最简单的类型,一个key对应一个value,string类型是二进制安全的。Redis的string可以包含任何数据,比如jpg图片或者序列化的对象。
Set方法:设置key对应的值为string类型的value
- Tomcat 一些技巧
征客丶
javatomcatdos
以下操作都是在windows 环境下
一、Tomcat 启动时配置 JAVA_HOME
在 tomcat 安装目录,bin 文件夹下的 catalina.bat 或 setclasspath.bat 中添加
set JAVA_HOME=JAVA 安装目录
set JRE_HOME=JAVA 安装目录/jre
即可;
二、查看Tomcat 版本
在 tomcat 安装目
- 【Spark七十二】Spark的日志配置
bit1129
spark
在测试Spark Streaming时,大量的日志显示到控制台,影响了Spark Streaming程序代码的输出结果的查看(代码中通过println将输出打印到控制台上),可以通过修改Spark的日志配置的方式,不让Spark Streaming把它的日志显示在console
在Spark的conf目录下,把log4j.properties.template修改为log4j.p
- Haskell版冒泡排序
bookjovi
冒泡排序haskell
面试的时候问的比较多的算法题要么是binary search,要么是冒泡排序,真的不想用写C写冒泡排序了,贴上个Haskell版的,思维简单,代码简单,下次谁要是再要我用C写冒泡排序,直接上个haskell版的,让他自己去理解吧。
sort [] = []
sort [x] = [x]
sort (x:x1:xs)
| x>x1 = x1:so
- java 路径 配置文件读取
bro_feng
java
这几天做一个项目,关于路径做如下笔记,有需要供参考。
取工程内的文件,一般都要用相对路径,这个自然不用多说。
在src统计目录建配置文件目录res,在res中放入配置文件。
读取文件使用方式:
1. MyTest.class.getResourceAsStream("/res/xx.properties")
2. properties.load(MyTest.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-简单工厂模式
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/
package design.pattern;
/*
* 个人理解:简单工厂模式就是IOC;
* 客户端要用到某一对象,本来是由客户创建的,现在改成由工厂创建,客户直接取就好了
*/
interface IProduct {
- SVN与JIRA的关联
chenyu19891124
SVN
SVN与JIRA的关联一直都没能装成功,今天凝聚心思花了一天时间整合好了。下面是自己整理的步骤:
一、搭建好SVN环境,尤其是要把SVN的服务注册成系统服务
二、装好JIRA,自己用是jira-4.3.4破解版
三、下载SVN与JIRA的插件并解压,然后拷贝插件包下lib包里的三个jar,放到Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB-INF\lib下,再
- JWFDv0.96 最新设计思路
comsci
数据结构算法工作企业应用公告
随着工作流技术的发展,工作流产品的应用范围也不断的在扩展,开始进入了像金融行业(我已经看到国有四大商业银行的工作流产品招标公告了),实时生产控制和其它比较重要的工程领域,而
- vi 保存复制内容格式粘贴
daizj
vi粘贴复制保存原格式不变形
vi是linux中非常好用的文本编辑工具,功能强大无比,但对于复制带有缩进格式的内容时,粘贴的时候内容错位很严重,不会按照复制时的格式排版,vi能不能在粘贴时,按复制进的格式进行粘贴呢? 答案是肯定的,vi有一个很强大的命令可以实现此功能 。
在命令模式输入:set paste,则进入paste模式,这样再进行粘贴时
- shell脚本运行时报错误:/bin/bash^M: bad interpreter 的解决办法
dongwei_6688
shell脚本
出现原因:windows上写的脚本,直接拷贝到linux系统上运行由于格式不兼容导致
解决办法:
1. 比如文件名为myshell.sh,vim myshell.sh
2. 执行vim中的命令 : set ff?查看文件格式,如果显示fileformat=dos,证明文件格式有问题
3. 执行vim中的命令 :set fileformat=unix 将文件格式改过来就可以了,然后:w
- 高一上学期难记忆单词
dcj3sjt126com
wordenglish
honest 诚实的;正直的
argue 争论
classical 古典的
hammer 锤子
share 分享;共有
sorrow 悲哀;悲痛
adventure 冒险
error 错误;差错
closet 壁橱;储藏室
pronounce 发音;宣告
repeat 重做;重复
majority 大多数;大半
native 本国的,本地的,本国
- hibernate查询返回DTO对象,DTO封装了多个pojo对象的属性
frankco
POJOhibernate查询DTO
DTO-数据传输对象;pojo-最纯粹的java对象与数据库中的表一一对应。
简单讲:DTO起到业务数据的传递作用,pojo则与持久层数据库打交道。
有时候我们需要查询返回DTO对象,因为DTO
- Partition List
hcx2013
partition
Given a linked list and a value x, partition it such that all nodes less than x come before nodes greater than or equal to x.
You should preserve the original relative order of th
- Spring MVC测试框架详解——客户端测试
jinnianshilongnian
上一篇《Spring MVC测试框架详解——服务端测试》已经介绍了服务端测试,接下来再看看如果测试Rest客户端,对于客户端测试以前经常使用的方法是启动一个内嵌的jetty/tomcat容器,然后发送真实的请求到相应的控制器;这种方式的缺点就是速度慢;自Spring 3.2开始提供了对RestTemplate的模拟服务器测试方式,也就是说使用RestTemplate测试时无须启动服务器,而是模拟一
- 关于推荐个人观点
liyonghui160com
推荐系统关于推荐个人观点
回想起来,我也做推荐了3年多了,最近公司做了调整招聘了很多算法工程师,以为需要多么高大上的算法才能搭建起来的,从实践中走过来,我只想说【不是这样的】
第一次接触推荐系统是在四年前入职的时候,那时候,机器学习和大数据都是没有的概念,什么大数据处理开源软件根本不存在,我们用多台计算机web程序记录用户行为,用.net的w
- 不间断旋转的动画
pangyulei
动画
CABasicAnimation* rotationAnimation;
rotationAnimation = [CABasicAnimation animationWithKeyPath:@"transform.rotation.z"];
rotationAnimation.toValue = [NSNumber numberWithFloat: M
- 自定义annotation
sha1064616837
javaenumannotationreflect
对象有的属性在页面上可编辑,有的属性在页面只可读,以前都是我们在页面上写死的,时间一久有时候会混乱,此处通过自定义annotation在类属性中定义。越来越发现Java的Annotation真心很强大,可以帮我们省去很多代码,让代码看上去简洁。
下面这个例子 主要用到了
1.自定义annotation:@interface,以及几个配合着自定义注解使用的几个注解
2.简单的反射
3.枚举
- Spring 源码
up2pu
spring
1.Spring源代码
https://github.com/SpringSource/spring-framework/branches/3.2.x
注:兼容svn检出
2.运行脚本
import-into-eclipse.bat
注:需要设置JAVA_HOME为jdk 1.7
build.gradle
compileJava {
sourceCompatibilit
- 利用word分词来计算文本相似度
yangshangchuan
wordword分词文本相似度余弦相似度简单共有词
word分词提供了多种文本相似度计算方式:
方式一:余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度
实现类:org.apdplat.word.analysis.CosineTextSimilarity
用法如下:
String text1 = "我爱购物";
String text2 = "我爱读书";
String text3 =