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__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些:command:Linuxshell命令行任务gobblin:通用数据采集工具hadoopJava:运行hadoopMR任务java:原生java任务hive:支持执行hiveSQLpig:pig脚本任务spark:spark任务hdfsToTeradata:把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs:把数据从Te
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- Spark Q&A
耐心的农夫2020
Q:在读取文件的时候,如何忽略空gzip文件?A:从Spark2.1开始,你可以通过启用spark.sql.files.ignoreCorruptFiles选项来忽略损毁的文件。可以将下面的选项添加到你的spark-submit或者pyspark命令中。--confspark.sql.files.ignoreCorruptFiles=true另外spark支持的选项可以通过在spark-shell
- linux安装单机版spark3.5.0
爱上雪茄
大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
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springspringMVCjava开发语言
SpringMVC是一个基于MVC设计模式的Web框架,它提供了一种优雅的方式来构建Web应用程序,将应用程序的不同部分分离开来,以便更好地管理和维护。了解SpringMVC的运行流程对于理解它的工作原理以及在实际项目中的应用非常重要。1.请求的到达客户端(如浏览器)发送HTTP请求到服务器。请求到达服务器后,SpringMVC中的DispatcherServlet接收到请求。Dispatcher
- Spark的数据结构——RDD
bluedraam_pp
Sparkspark数据结构大数据
RDD的5个特征下面来说一下RDD这东西,它是ResilientDistributedDatasets的简写。咱们来看看RDD在源码的解释。Alistofpartitions:在大数据领域,大数据都是分割成若干个部分,放到多个服务器上,这样就能做到多线程的处理数据,这对处理大数据量是非常重要的。分区意味着,可以使用多个线程了处理。Afunctionforcomputingeachsplit:作用在
- 大数据开发(Spark面试真题-卷一)
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大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
- 基于HBase和Spark构建企业级数据处理平台
weixin_34071713
大数据数据库爬虫
摘要:在中国HBase技术社区第十届Meetup杭州站上,阿里云数据库技术专家李伟为大家分享了如何基于当下流行的HBase和Spark体系构建企业级数据处理平台,并且针对于一些具体落地场景进行了介绍。演讲嘉宾简介:李伟(花名:沐远),阿里云数据库技术专家。专注于大数据分布式计算和数据库领域,具有6年分布式开发经验,先后研发Spark及自主研发内存计算,目前为广大公有云用户提供专业的云HBase数据
- lightGBM专题4:pyspark平台下lightgbm模型保存
I_belong_to_jesus
大数据
之前的文章(pysparklightGBM1和pysparklightGBM2)介绍了pyspark下lightGBM算法的实现,本文将重点介绍下如何保存训练好的模型,直接上代码:frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer#配置spark,创建SparkSession对象spark=Spark
- 大数据开发(Spark面试真题-卷六)
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大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现?2、SparkDAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理?3、介绍下Sparkclient提交application后,接下来的流程?4、Spark的cache和persist的区别?它们是transformation算子还是ac
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷二)
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大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
- Spark从入门到精通29:Spark SQL:工作原理剖析以及性能优化
勇于自信
SparkSQL工作原理剖析1.编写SQL语句只要是在数据库类型的技术里面,例如MySQL、Oracle等,包括现在大数据领域的数据仓库,例如Hive。它的基本的SQL执行的模型,都是类似的,首先都是要生成一条SQL语句执行计划。执行计划即从哪里查询,在哪个文件,从文件中查询哪些数据,此外,复杂的SQL还包括查询时是否对表中的数据进行过滤和筛选等等。2.UnresolvedLogicalPlan未
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷九)
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、Hivecount(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理?4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的?5、SparkreduceByKe
- Spark Streaming(二):DStream数据源
雪飘千里
1、输入DStream和Receiver输入(Receiver)DStream代表了来自数据源的输入数据流,在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream),代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流。除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件,用来从数据源接收数
- Spark常见问题汇总
midNightParis
sparkspark
注意:如果Driver写好了代码,eclipse或者程序上传后,没有开始处理数据,或者快速结束任务,也没有在控制台中打印错误,那么请进入spark的web页面,查看一下你的任务,找到每个分区日志的stderr,查看是否有错误,一般情况下一旦驱动提交了,报错的情况只能在任务日志里面查看是否有错误情况了1、OperationcategoryREADisnotsupportedinstatestandb
- SparkShop开源可商用,匹配小程序H5和PC端带分销功能!
行动之上
源码免费下载小程序
SparkShop(星火商城)B2C商城是基于thinkphp6+elementui的开源免费可商用的高性能商城系统;包含小程序商城、H5商城、公众号商城、PC商城、App,支持页面diy、秒杀、优惠券、积分、分销、会员等级。营销功能采用插件化的方式方便扩展、二次开发源码下载地址你别走吖Σ(っ°Д°;)っ(chaobiji.cn)
- 【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据
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HadoopScalahadoopsparkclickhouse
读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="
- Spark-sql Adaptive Execution动态调整分区数量,调整输出文件数
不想起的昵称
hivesparkhive数据仓库
背景:在数仓任务中,经常要解决小文件的问题。有时间为了解决小文件问题,我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小,但是随着时间的推移,数据量越来越大,当初设置的参数就不合适了,那有没有一个可以自我伸缩的参数呢?看看这个参数如何运用:我们的spark-sql版本:[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__
- hive join中出现的数据暴增(数据重复)
不想起的昵称
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什么是join过程中导致的数据暴增?例如:给左表的每个用户打上是否是新用户的标签,左表的用户数为100,但是关联右表之后,得到的用户数为200甚至更多什么原因导致的数据暴增呢?我们来看一下案例:spark-sql>withtest1as>(select'10001'asuid,'xiaomi'asqid>unionall>select'10002'asuid,'huawei'asqid>union
- hive四种常见的join
不想起的昵称
hive大数据hadoophdfshive
1.左连接leftjoinspark-sql>withtest1as(>select1asuser_id,'xiaoming'asname>unionall>select2asuser_id,'xiaolan'asname>unionall>select3asuser_id,'xiaoxin'asname>),>>test2as(>select1asuser_id,19asage>unionall
- Spark整合hive(保姆级教程)
万家林
sparkhivesparkhadoop
准备工作:1、需要安装配置好hive,如果不会安装可以跳转到Linux下编写脚本自动安装hive2、需要安装配置好spark,如果不会安装可以跳转到Spark安装与配置(单机版)3、需要安装配置好Hadoop,如果不会安装可以跳转到Linux安装配置Hadoop2.6操作步骤:1、将hive的conf目录下的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录下(也可以建立软连接)cp/opt
- 在 Spark 数据导入中的一些实践细节
NebulaGraph
best-practices-import-data-spark-nebula-graph本文由合合信息大数据团队柳佳浩撰写1.前言图谱业务随着时间的推移愈发的复杂化,逐渐体现出了性能上的瓶颈:单机不足以支持更大的图谱。然而,从性能上来看,Neo4j的原生图存储有着不可替代的性能优势,这一点是之前调研的JanusGraph、Dgraph等都难以逾越的鸿沟。即使JanusGraph在OLAP上面非常
- Spark开发_简单DataFrame判空赋值逻辑
Matrix70
Spark开发_工作spark大数据分布式
valtable1="实时转存数据"valtable2="历史存hdf数据"valdfin1=inputRDD(table1).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFrame]valdfin=if(!dfin1.isEmpty)dfin1elseinputRDD(table2).asInstanceOf[org.apache.spark.sql.DataFr
- Spark SQL编程指南
<>=
spark
SparkSQL编程指南SparkSQL是用于结构化数据处理的一个模块。同SparkRDD不同地方在于SparkSQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地信息,例如:数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和SparkSQL进行交互,例如DatasetAPI和SQL等,这两种API可以混合使用。SparkSQL的一个用途是执行SQL查询。
- Pandas将单列XML格式数据转化为字典再拆分成多列 列表拆分成多列
aoyi1337
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单列XML扩展成多列遇到了个需求是需要把XML格式的数据拆分成多列的一个需求,本来需要使用spark进行处理的,但是没想到什么优雅的解决方案,所以打算先使用pandas找找感觉。样例数据如下所示。df=pd.DataFrame([{"uid":1,"detail":'家电无失败'},{"uid":2,"detail":'无失败'},{"uid":3,"detail":'1337点卡成功'}])然后
- 航班数据预测与分析
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流程:数据来源:数据集预览(原始数据500w行,使用excel打不开,因此使用notepad++打开):。。。数据清洗:数据存储到HDFS:使用pyspark对数据进行分析://数据导入frompysparkimportSparkContextfrompyspark.sqlimportSQLContextsc=SparkContext()sqlContext=SQLContext(sc)airpo
- 再聊阴影裁剪与高性能视锥剔除
unity
【USparkle专栏】如果你深怀绝技,爱“搞点研究”,乐于分享也博采众长,我们期待你的加入,让智慧的火花碰撞交织,让知识的传递生生不息!一、实际需求因为项目的树与草都采用ComputeShader剔除的GPUInstance绘制,所以需要自己实现阴影投递物的裁剪方法。也就是每一帧具体让哪些物体绘制ShadowMap。该计算的精确性会很影响树(有大量顶点又需要用AlphaTest镂空)的渲染性能。
- spark为什么比mapreduce快?
后端
spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
avords
1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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/
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- MySQL安装文档
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mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
▶
- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比