- 数据湖:Apache Iceberg在腾讯的探索和实践
学而知之@
数据库腾讯大数据java编程语言
摘要:今天分享的是ApacheIceberg在腾讯内部的探索和实践。本文结合腾讯大数据技术分享内容和2020全球软件开发大会分享内容进行整理,主要内容包括:1、数据湖技术概述2、ApacheIceberg的简介3、腾讯为什么选择ApacheIceberg4、腾讯看点万亿数据下的业务痛点5、ApacheIceberg在看点实践6、ApacheIceberg读写和删除ApacheIceberg新一代数
- AI 时代,学习 Java 应如何入手?
琢磨先生David
人工智能java
一、Java的现状:生态繁荣与AI融合的双重机遇在2025年的技术版图中,Java依然稳坐企业级开发的“头把交椅”。根据行业统计,Java在全球企业级应用中的市场份额仍超过65%,尤其在微服务架构、大数据平台和物联网(IoT)领域占据核心地位。随着云原生技术的普及,Java生态正经历新一轮进化:轻量化框架通过无服务器架构优化,启动速度提升300%,内存占用降低50%,使得Java在容器化部署中更具
- Apache Doris整合Iceberg + Flink CDC构建实时湖仓体的联邦查询分析架构
MfvShell
apacheflink架构Flink
随着大数据技术的迅猛发展,构建实时湖仓体并进行联邦查询分析成为了许多企业的迫切需求。在这篇文章中,我们将探讨如何利用ApacheDoris整合Iceberg和FlinkCDC来构建这样一个架构,并提供相应的源代码示例。简介实时湖仓体是一种灵活、可扩展的数据架构,结合了数据湖和数据仓库的优势。ApacheDoris是一款开源的分布式SQL引擎,专注于实时分析和查询。Iceberg是一种开放式表格格式
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏hdfskafkaflink
硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- Java 大视界 -- Java 大数据在智能体育赛事直播数据分析与观众互动优化中的应用(142)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据体育赛事直播数据分析观众互动数据采集个性化推荐
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
- Apache storm
赵世炎
stormhadoop
Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有很高的摄取率,无状态。通过zk管理分布式环境和集群状态,并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作,并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补,在某些方面有所不同。ApacheStorm执行除持久性之外的所有
- 探索电商大数据的艺术:TBBKAnalysis深度解读与应用推荐
洪显彦Lawyer
探索电商大数据的艺术:TBBKAnalysis深度解读与应用推荐TBBKAnalysis关于淘宝“爆款”数据爬取与分析。具体分析见—项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/tb/TBBKAnalysis在数字化时代的数据洪流中,每一个细微的数据点都蕴含着洞察未来的机遇。今天,我们要探讨的是一个独特且极具启发性的开源项目——TBBKAnalysis。该项目源自知乎上一
- 什么是Apache Avro?
maozexijr
apache
什么是ApacheAvro?ApacheAvro是一个开源的数据序列化框架,主要用于高效的数据交换和存储。它由ApacheHadoop项目开发,广泛应用于大数据生态系统中(如Hadoop、Kafka等)。Avro提供了一种紧凑、快速的二进制数据格式,同时支持丰富的数据结构和模式演化。核心特性跨语言支持Avro支持多种编程语言(如Java、Python、C++、Go等),使得不同语言之间的数据交换变
- 计算机毕业设计之基于Hadoop的热点新闻分析系统的设计与实现
微信bishe69
课程设计pythondjangomysql
近些年来,随着科技的飞速发展,互联网的普及逐渐延伸到各行各业中,给人们生活带来了十分的便利,热点新闻分析系统利用计算机网络实现信息化管理,使整个热点新闻分析的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用PyCharm开发工具,django框架、Python语言、Hadoop大数据处理技术进行开发,后台使用MySQL数据库进行信息管理,设计开发的热点新闻分析系统。通过调研和分析,系统拥有管理员和用户两个模块
- python爬虫项目
范哥来了
python爬虫开发语言
项目名称:国家自然科学基金大数据知识管理服务门户爬取项目爬取内容:爬取内容:资助项目爬取链接:HTTP://KD.NSFC.GOV.CN/BASEQUERY/SUPPORTQUERY为了完成“国家自然科学基金大数据知识管理服务门户”的资助项目信息爬取任务,我们需要设计一个网络爬虫。考虑到目标网站的具体情况,我们将采用Python语言结合requests库来处理HTTP请求,以及使用Beautifu
- Java 大视界 -- 基于 Java 的大数据实时流处理中的窗口操作与时间语义详解(135)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据大数据实时流处理窗口操作时间语义滚动窗口滑动窗口
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
- Lisp语言的云存储
俞嫦曦
包罗万象golang开发语言后端
Lisp语言的云存储:构建智能化数据管理新时代引言随着信息技术的飞速发展,数据的生产和存储呈现出爆炸式增长。云存储作为一种新兴的数据管理方式,逐渐成为各行业必不可少的基础设施。尤其是在大数据、人工智能等领域,对数据的快速访问和高效存储要求尤为迫切。与此同时,Lisp语言作为一种历史悠久且具有强大表达能力的编程语言,通过其特有的特性,可以在云存储的架构设计与实现方面发挥独特的优势。本文将深入探讨Li
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- Flink实践:通过Flink SQL进行SFTP文件的读写操作
kkk1622245
flinksql大数据
在大数据处理领域,ApacheFlink出类拔萃,它是一个高性能、易扩展、用于处理有界和无界数据流的分布式处理引擎。FlinkSQL是ApacheFlink提供的一种声明式API,允许开发者以SQL的形式,轻松实现复杂的数据流和批处理分析。本文将重点探讨如何通过FlinkSQL来实现对SFTP文件的读写操作,这是在实际应用中经常遇到的一种场景。Flink与SFTP文件的读写在很多实际应用场景中,数
- 题解 | 牛客周赛 Round 49 DEF Java题解
han_xue_feng
java
面试又黄了反正不是什么喜欢的工作[牛泪]面试又黄了反正不是什么喜欢的工作2024秋招数据开发第一波面试题露出#字节##滴滴##大数据##面经##秋招#引流字节阿里巴巴腾讯百度美团美团后端暑期实习体验——实习的一天早上:8点半出门坐地铁,9点下地铁到惠新西街南口地铁站,出地铁站坐班车(这一点还是不错的),9点30深圳阿里实习day1领工牌mac,认工位mentor,配环境看文档,七点就润了。看各个文
- Search after解决ES深度分页问题
Elastic开源社区
elasticsearch大数据searchafter深度分页ES
文章目录1、search_after的作用和意义2、search_after的工作原理3、search_after的使用方法4、注意事项5、与传统分页的对比6、总结search_after是Elasticsearch中用于实现深度分页的一种机制。相比于传统的from和size分页方式,search_after更适合处理大数据集的分页查询,因为它避免了深度分页带来的性能问题。1、search_aft
- 第七章Solr:企业级搜索应用
AGI大模型与大数据研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
第七章Solr:企业级搜索应用1.背景介绍1.1搜索引擎的重要性在当今信息时代,数据量呈指数级增长,海量数据中蕴含着极其宝贵的信息和知识。然而,如何快速、准确地从大数据中检索出所需的信息,一直是企业和组织面临的巨大挑战。传统的数据库查询方式已经无法满足现代搜索需求,因此高效的搜索引擎应运而生。1.2什么是SolrApacheSolr是一个高性能、可扩展、云就绪的企业级搜索平台,由Apache软件基
- 金融租赁系统的创新发展与市场竞争力提升探讨
红点租赁系统开发
其他
内容概要随着经济的快速发展,金融租赁系统逐渐成为金融市场中不可或缺的一环。它不仅提供了灵活的资金解决方案,还促进了企业的资本结构优化与资源配置效率。因此,了解该系统的市场背景与发展现状至关重要。在现今环境下,新兴技术如人工智能、大数据和区块链等正加速推动金融租赁的创新。通过这些技术,不仅可以优化业务流程,提升运营效率,还可以增强风险管理能力。例如,利用数据分析可以实时监测租赁资产的风险,从而采取相
- 分块查找算法
1haooo
算法java算法开发语言数据结构
分块的原则前一块的最大数据,小于后一窥啊中所有的数据(块内无序,块间有序)块数数量一般等于数字的个数开根号。比如:16个数字一般分为4块左右。publicclassblockSearch{publicstaticvoidmain(String[]args){int[]arr={16,5,9,12,21,18,32,23,37,26,45,34,50,48,61,52,73,66};//共18个元素
- MongoDB数据库使用及常见问题
微笑的曙光(StevenLi)
数据库数据库mongodb
MongoDB数据库之所以备受青睐,关键在于其独特的优势满足了现代应用的需求。它采用文档型存储,数据结构灵活,无需事先定义表结构,非常适合处理复杂且多变的数据。MongoDB具备高性能和可扩展性,能够轻松应对大数据量和高并发的访问,通过分片技术实现水平扩展,确保系统稳定运行。同时,它提供了强大的数据一致性和可靠性保障,支持多种复制和故障转移机制,确保数据的高可用性和持久性。此外,MongoDB拥有
- 智慧社区2.0
陈陈爱java
java
项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合(MySQL+Redis+HDFS+OSS)核心亮点:不仅仅是单一数据库,而是根据数据特性使用MySQL(结构化数据)+Redis(缓存)+HDFS(大数据存储)+OSS(对象存储),提高了系统的数据存储效率和查询速度。面试时可以强调:Redis作为缓存,加速社区热点数据访问,减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据,支持后续分析。OSS解决图片
- Pandas与PySpark混合计算实战:突破单机极限的智能数据处理方案
Eqwaak00
Pandaspandas学习python科技开发语言
引言:大数据时代的混合计算革命当数据规模突破十亿级时,传统单机Pandas面临内存溢出、计算缓慢等瓶颈。PySpark虽能处理PB级数据,但在开发效率和局部计算灵活性上存在不足。本文将揭示如何构建Pandas+PySpark混合计算管道,在保留Pandas便捷性的同时,借助Spark分布式引擎实现百倍性能提升,并通过真实电商用户画像案例演示全流程实现。一、混合架构设计原理1.1技术栈优势分析维度P
- 智能汽车:驶向未来的革命
智能设备
一、引言汽车,作为现代文明的标志,正经历着一场前所未有的变革。人工智能、大数据、云计算等技术的飞速发展,正推动着汽车从单纯的交通工具向智能移动空间转变。智能汽车,作为这场变革的主角,正悄然改变着我们的出行方式和生活方式。二、智能汽车的定义与发展现状智能汽车,是指搭载先进传感器、控制器、执行器等装置,并融合现代通信与网络技术,实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享,具备复杂环境感知、智能
- 介绍 Apache Spark 的基本概念和在大数据分析中的应用
佛渡红尘
apache
ApacheSpark是一个开源的集群计算框架,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,用于大规模数据处理和分析。相比于传统的MapReduce框架,Spark具有更快的数据处理速度和更强大的计算能力。ApacheSpark的基本概念包括:弹性分布式数据集(RDD):是Spark中基本的数据抽象,是一个可并行操作的分区记录集合。RDD可以在集群中的节点间进行分布式计算。转换(Transform
- 从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
Echo_Wish
大数据大数据hadoopspark
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术,Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作,而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么,它们的演变过程到底有何深意?背后技术上的取舍和选择,又意味着什么?一、Hadoop:分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代,
- 最新计算机专业毕设论文选题大全基于BeautifulSoup的毕业设计详细题目100套优质毕设项目分享(源码+论文)✅
会写代码的羊
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文章目录前言最新毕设选题(建议收藏起来)基于BeautifulSoup的毕业设计选题毕设作品推荐前言2025全新毕业设计项目博主介绍:✌全网粉丝10W+,CSDN全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云等平台优质作者。技术范围:SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、大数据、机器学习等设计与开发。主要内容:免费
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
flume大数据分布式
1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- 智能租赁系统助力数字化转型提升管理效率与服务质量
红点租赁系统开发
其他
内容概要在当今快速发展的商业环境中,智能租赁系统正如一位得力助手,帮助企业以数字化的方式提升管理效率与服务质量。想象一下,传统的租赁管理就像是一场需要精确时间安排的舞蹈,而智能租赁系统则提供了高科技的音响设备,让整个表演流畅无比。通过先进的数字技术,比如云计算和大数据分析,这些系统能够优化资源配置,让企业的每一分钱都花得物有所值。更妙的是,智能租赁系统不仅高效处理日常事务,还能提供精确的数据分析,
- 金融租赁系统智慧风控实践探索
红点租赁系统开发
其他
内容概要当传统金融租赁还在和纸质合同较劲时,兴业金融租赁系统已经玩起了"变形金刚式"的智慧风控。这套系统就像给资产装上了GPS定位器+心电图监测仪,通过物联网传感器实时捕捉设备运行数据,配合卫星定位追踪车辆轨迹,再让大数据分析引擎消化海量场景信息——从工地的混凝土搅拌频率到物流车队的急刹车次数,全被转化成可量化的风险坐标。技术手段业务指标提升应用场景案例物联网传感器异常响应速度提升70%工程机械油
- 07-单链表-单链表基本操作
哆啦A梦阳
2025算法机试算法数据结构
题目来源826.单链表-AcWing题库思路详见代码,主要思想就是用数组来模拟链表的创建。数组其实跟静态链表等价,由于动态链表动态new对于大数据太过于耗时,因此采用数组的方式。那数组如何起到链表的效果?用下标来索引。代码#includeusingnamespacestd;constintN=100010;inthead,e[N],ne[N],idx;//初始化voidinit(){head=-1
- 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
----广告--------------------------------------------------------------
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