- 老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常
一臻数据
大数据Doris大数据数据分析数据库
老板既要又要还要......我用Doris+Hudi把不可能变成了日常探索Doris与Hudi的完美融合智能查询优化华丽转身-不止于快的进化Doris+Hudi湖仓一体的"艺术之美"大数据江湖中流传着这样一个传说:有一位数据科学家,整日为查询性能发愁,夜夜加班优化SQL。直到有一天,他发现了Doris与Hudi的"天作之合",顿时开启了"飞毛腿"模式——查询速度快得连老板都不敢相信!如今,这个传说
- 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
- 如何设计高效的数据湖架构?
晴天彩虹雨
架构大数据数据仓库
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
- Activeloop Deep Lake: AI时代的数据湖解决方案
HGWAcsdgvs
人工智能python
技术背景介绍在当前AI技术蓬勃发展的背景下,数据的存储和检索显得尤为重要。ActiveloopDeepLake是一种多模态向量存储解决方案,支持嵌入和元数据(如文本、Json、图像、音频、视频等)的存储。它适用于本地、云端或Activeloop存储,通过嵌入以及其属性进行混合搜索。该解决方案是一个无服务器的数据湖,具备版本控制、查询引擎和深度学习框架的流媒体数据加载器。核心原理解析DeepLake
- Deep Lake:人工智能时代的数据湖
开源项目精选
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DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖,旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能,并与MLOps生态系统无缝集成,助你轻松驾驭海量数据,加速模型训练!Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持:支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储:以深度学习框架友好的张量格式存储数
- 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
HadoopBigDataDataScience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
- 欢乐力扣:汇总区间
武乐乐~
欢乐力扣leetcode算法职场和发展
文章目录1、题目描述2、思路代码1、题目描述 汇总区间。 给定一个无重复元素的有序整数数组nums。返回恰好覆盖数组中所有数字的最小有序区间范围列表。也就是说nums的每个元素都恰好被某个区间范围所覆盖,并且不存在属于某个范围但不属nums的数字x。列表中的每个区间范围[a,b]应该按如下格式输出:“a->b”,如果a!=b“a”,如果a==b2、思路 核心思想若有一个元素比前一个元素恰好>1,则
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink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
- 互联网晚报 | 10月6日 星期三 | 微软正式推送Windows 11;网易严选西南首店落地成都;2021年诺贝尔物理学奖揭晓...
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今日看点✦2021年诺贝尔物理学奖揭晓,授予3位“复杂物理系统”研究者✦淘宝直播发布“超级种草官计划”,千万奖金、亿级流量奖励招募短视频种草达人✦网易严选西南首店落地成都,为新中产打造高品质生活方式✦电影《长津湖》成影史国庆档票房冠军,超过《我和我的祖国》✦积极推行驾驶证电子化,全国已发放1300多万个电子驾驶证✦微软正式推送Windows11系统,符合条件的Win10用户可免费升级国内要闻1、微
- 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
- 活力四射陪玩系统源码:点燃游戏激情,共创欢乐陪玩新时代!
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活力四射陪玩系统源码:点燃游戏激情,共创欢乐陪玩新时代!1.项目概述项目名称:活力四射陪玩系统项目目标:打造一个充满活力、互动性强的陪玩平台,通过技术赋能,提升用户的游戏体验,创造欢乐的陪玩新时代。核心价值:通过高效的匹配系统、丰富的社交功能和技术创新,为用户提供个性化、趣味化的陪玩服务。2.系统核心功能智能匹配引擎:基于用户游戏数据、兴趣爱好、陪玩需求,实现精准匹配。支持多种匹配模式:快速匹配、
- 国产化替代 | 星环科技TDH替代IBM数仓,助力城商行构建湖仓一体平台
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城商行构建湖仓一体平台|TDH替代IBM数仓IBM的数仓NetezzaEOL是2023年,数仓Netezza生命周期结束了。数仓产品停止提供支持和更新,不再为该产品提供修复漏洞或功能改进的服务。某城市商业银行在此背景下,启动数据仓库系统升级项目,将数据仓库从IBMNetezza迁移到星环科技大数据基础平台TDH,不但成功实现了数据仓库的国产化替代,还建设了新一代的湖仓一体平台,为银行业务发展提供新
- doris: Hive
向阳1218
大数据hivehadoop数据仓库doris
自2.1.3版本开始,ApacheDoris支持对Hive的DDL和DML操作。用户可以直接通过ApacheDoris在Hive中创建库表,并将数据写入到Hive表中。通过该功能,用户可以通过ApacheDoris对Hive进行完整的数据查询和写入操作,进一步帮助用户简化湖仓一体架构。本文介绍在ApacheDoris中支持的Hive操作,语法和使用须知。提示这是一个实验功能。提示使用前,请先设置:
- 云原生存储架构:构建数据永续的新一代存储基础设施
桂月二二
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引言:重新定义数据基础设施边界蚂蚁集团基于Ceph构建的全闪存存储集群达到EB级规模,单集群IOPS突破1亿,延迟稳定在200μs内。Snowflake的存储计算分离架构使其数据湖查询速度提升14倍,存储成本降低82%。Gartner预测到2025年70%企业将采用云原生存储方案,数据自动分层技术可将冷数据存储成本压缩至0.001美元/GB/月。一、存储架构演进路线1.1数据存储范式对比技术维度D
- 文件系统、关系型数据库、NoSQL 和数据湖
晴天彩虹雨
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数据存储是信息技术中的基础组成部分,它对数据的管理、存储、处理和检索起着至关重要的作用。在现代数据系统中,根据数据的类型、规模、使用场景等因素,不同的存储方式可以提供不同的优点和解决方案。本文将介绍四种主要的数据存储方式:文件系统、关系型数据库(RDBMS)、NoSQL和数据湖。1.文件系统文件系统(FileSystem)是一种将数据按文件形式进行存储和管理的技术。在文件系统中,数据以文件的形式组
- Redis基础教程(六):redis 哈希(Hash)
菜鸟小码
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首先,欢迎各位来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!希望您在这里不仅可以有所收获,同时也能感受到一份轻松欢乐的氛围,祝你生活愉快!如有需要请大家订阅我的专栏【Redis系列】哟!我会定期更新相关系列的文章关注!关注!!请关注!!!请大家关注下博主,您的支持是我不断创作的最大动力!!!文章目录引言一、哈希数据类型概述命令详解二、实战案例场景:用户信息管理步骤1:初始化用户信息步骤2:获取用户信息步
- 华为鸿蒙2025,转载:华为鸿蒙,一个本属于2025年的产品
激光不是红外线
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华为鸿蒙,一个本属于2025年的产品原创老局长星海情报局昨天昨天,2020年9月16日,可能在很多人眼中是新中国科技史上“最为耻辱”的一天——美国针对华为的禁令正式生效,华为迎来了“断供时代”的第一个清晨。再往前几天,在东莞的松山湖,华为在“全球开发者大会”上高调地发布了“鸿蒙OS2.0”操作系统。在美国人收紧绞索的前一刻仍然能够淡然自若地发布新产品,明明是一个处在包围圈中的企业却表现得像是一个胜
- 数据整合平台Airbyte中的Shopify连接器使用指南
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技术背景介绍Airbyte是一种专门用于ELT数据集成的平台,支持从API、数据库和文件到数据仓库和数据湖的管道搭建。其拥有最大规模的ELT连接器目录,支持众多的数据仓库和数据库。本文将介绍如何使用Airbyte的Shopify连接器加载Shopify对象作为文档。核心原理解析Airbyte的Shopify连接器作为一个文档加载器,通过API将Shopify的订单、产品等对象加载为文档。用户可以通
- 图片生成Prompt编写技巧
赫萝的红苹果
prompt
1.图片情绪(场景氛围)一张图片一般都会有一个情绪基调,因为作画本质上也是在传达一些情绪,一般都会借助图片的氛围去转达。例如:比如家庭聚会一般是欢乐、喜乐融融。断壁残垣一般是悲凉。还有萧瑟、孤寂等。2.补充细节,多使用描述性的形容词描述图片中涉及到的所有元素。使用形容词补充元素的细节,和扩句差不多。例如一条狗,可以加上体型、颜色、种类,一条黄色的很可爱的小小个的中华田园犬。3.指定视角相同的景色,
- 四、数据湖应用平台架构
moton2017
大数据治理大数据数据湖数据管理数据架构数据安全大数据管理数据仓库
数据湖应用平台是一个用于存储、处理和分析大容量、用途数据的平台。它旨在以隐蔽、高效率的方式,为企业提供全面的数据管理和应用能力。核心概念数据湖:一个集中各种原始格式数据的存储库,包括格式化数据、半格式化数据和非格式化数据。数据应用:基于数据湖构建的各种数据分析、挖掘和应用服务,例如:数据图表线路商业智能预测分析1.要素组成一个典型的数据湖应用平台架构通常包括以下几个核心组件:数据采集层:从各种数据
- 数据湖构建
HaoHao_010
服务器云服务器云计算阿里云
阿里云的数据湖构建(DataLake)是一种用于存储和处理大量不同类型数据的解决方案,通常用于大数据分析和机器学习等应用场景。数据湖与传统的数据仓库不同,它能够存储结构化、半结构化和非结构化数据,支持大规模数据的整合、存储、查询和分析。阿里云提供了一整套工具和服务来帮助企业构建数据湖,以下是数据湖构建的主要步骤和关键服务:1.数据湖概述数据湖是一种统一的数据存储库,能承载来自多个来源的数据,包括:
- LakeSoul 国产湖仓框架新篇章:开源基金会孵化,国产信创认证,新版本重磅发布
元灵数智
开源人工智能语言模型gpt-3chatgpt大数据
LakeSoul作为国产自研开源湖仓框架,具备湖仓一体、流批一体、BI/AI一体等核心设计理念和实现,在并发读写和IO性能等方面有着显著的优势。近期,LakeSoul项目又有了多项重要的新进展:LakeSoul开源项目正式捐赠进入Linux基金会孵化,成功通过了国产信创认证,并发布了2.3.0全新版本。这也标志着LakeSoul项目的发展进入了一个新的阶段,本文将为您一一解读。LakeSoul项目
- 国产唯一开源湖仓框架LakeSoul 2.0 重磅升级:支持快照回滚、Flink和Hive对接
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首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。DMetaSoul团队于7月初发布了LakeSoul2.0版本,对1.0版本进行了多方面升级优化,提高了自身架构设计的灵活性,也更好地适应客户未来业务高速发展的需要。2.0版本
- 使用 LakeSoul 构建实时机器学习样本库
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bigdata大数据数据仓库数据库架构数据库开发
首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。在之前的公众号文章《重磅!开源湖仓平台LakeSoul设计理念详解》中,我们介绍了LakeSoul开源流批一体表存储框架的设计理念和部分实现原理。LakeSoul设计的初衷,是
- 【数据分析】4 商业数据分析技能模型总结
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优秀的商业分析师需要具备的能力数据分析能力逻辑思维能力赢得结果能力一、数据分析能力扩展:工具链生态与进阶场景1.数据获取技术升级企业级数据源管理:数据湖架构(AWSS3/阿里云OSS)与数据仓库(Snowflake/Redshift)权限管理API自动化采集(Postman+PythonRequests模块)反爬虫策略突破(IP代理池/Selenium模拟登录)新兴数据源拓展:社交舆情数据(Twi
- 使用 Airbyte 数据集成平台加载 Shopify 数据
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技术背景介绍Airbyte是一个用于API、数据库及文件到仓库和数据湖的ELT管道的数据集成平台。它拥有最全的ELT连接器目录,为各种数据源提供强大支持。本文将介绍如何通过Airbyte平台的Shopify连接器加载数据。核心原理解析Airbyte的Shopify连接器将Shopify数据的各种对象作为文档加载,并将其存储为元数据。通过这种方式,可以方便地将Shopify的订单等信息整合到数据仓库
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
pccai-vip
架构软考论文
软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- 如何通过高效的缓存策略无缝加速湖仓查询
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引言本文将探讨如何利用开源项目StarRocks的缓存策略来加速湖仓查询,为企业提供更快速、更灵活的数据分析能力。作为StarRocks社区的主要贡献者和商业化公司,镜舟科技深度参与StarRocks项目开发,也为企业着手构建湖仓架构提供更多参考。随着数据湖仓和查询引擎架构的发展,开放文件格式和表格格式为数据分析带来了更好的生态兼容性和灵活性。然而,在实际应用中,特别是面向用户的实时查询场景下,数
- Ai阅读各种需求文档需求文档
小赖同学啊
人工智能自动化测试(apppcAPI)testTechnologyPrecious人工智能c#开发语言
让AI阅读不同格式需求文档的方法在软件项目开发中,需求文档通常以多种格式存储,如Word、Figma、蓝湖和Axure。要让AI阅读这些文档,需针对不同格式采用特定的处理方式。一、Word文档格式转换:可利用Python的python-docx库将Word文档转换为纯文本。示例代码如下:importdocxdefdocx_to_text(file_path):doc=docx.Document(f
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo