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在这篇文章中,我们将探讨如何在RedHatEnterpriseLinux(RHEL)上安装和配置Hadoop服务器。Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架,用于处理大规模数据集。以下是在RHEL上安装Hadoop的详细步骤。步骤1:安装Java在安装Hadoop之前,我们需要确保系统上安装了JavaDevelopmentKit(JDK)。执行以下命令安装JDK:sudoyuminstallja
- 如何安装Hadoop
薇晶晶
hadoop大数据分布式
Hadoop入门(一)——CentOS7下载+VM上安装(手动分区)Hadoop入门(二)——VMware虚拟网络设置+Windows10的IP地址配置+CentOS静态IP设置Hadoop入门(三)——XSHELL7远程访问工具+XFTP7文件传输Hadoop入门(四)——模板虚拟机环境准备Hadoop入门(五)——Hadoop集群搭建-克隆三台虚拟机Hadoop入门(六)——JDK安装Hado
- 安装配置MAVEN
ByteVoyager
mavenjava
安装配置MAVEN1.获取安装包下载apache-maven-3.8.1-bin.zip,下载地址:https://archive.apache.org/dist/maven/maven-3/3.8.1/binaries/apache-maven-3.8.1-bin.zip。2.解压maven压缩包3.配置maven环境变量新建环境变量MAVEN_HOME:右击【此电脑】->【属性】->【高级系统
- MapReduce 读取 Hive ORC ArrayIndexOutOfBoundsException: 1024 异常解决
一张假钞
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个人博客地址:MapReduce读取HiveORCArrayIndexOutOfBoundsException:1024异常解决|一张假钞的真实世界在MR处理ORC的时候遇到如下异常:Exceptioninthread"main"java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException:1024atorg.apache.orc.impl.RunLengthIntegerRe
- Anaconda 配置镜像源
猿代码_xiao
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Anaconda镜像使用帮助Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,支持Linux,Mac,Windows,包含了众多流行的科学计算、数据分析的Python包。Anaconda安装包可以到https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下载。TUNA还提供了Anaconda仓库与第三方源(conda-forge、msys2
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燃冰结晶
linuxpythonlinuxinstallpythonjupyterpythonweb开发环境
安装Anaconda下载Anacondawgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh安装AnacondabashAnaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.sh会选择安装路径会选择是否需要安装vscode,国内安装不上,所以不要安装了刷新环境配置source~/.bashrc验证是否安装成功
- Hadoop01-入门&集群环境搭建--非原创(test)
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Hadoop01-入门&集群环境搭建今日内容Hadoop的介绍集群环境搭建准备工作Linux命令和Shell脚本增强集群环境搭建来来来大数据概述大数据:就是对海量数据进行分析处理,得到一些有价值的信息,然后帮助企业做出判断和决策.处理流程:1:获取数据2:处理数据3:展示结果1:Hadoop介绍Hadoop是一个分布式系基础框架,它允许使用简单的编程模型跨大型计算机的大型数据集进行分布式处理.它主
- Hadoop管理工具dfsadmin和fsck的使用
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Hadoop提供了多个管理工具,其中dfsadmin和fsck是用于管理HDFS(Hadoop分布式文件系统)的重要工具。以下是它们的使用方法和常见命令。1.dfsadmin工具dfsadmin是用于管理HDFS集群的命令行工具,主要用于监控和管理HDFS的状态。常用命令查看HDFS状态hdfsdfsadmin-report显示HDFS集群的总体状态,包括数据节点(DataNode)的状态、存储容
- (一)大数据---Hadoop整体介绍(架构层)----(组件(3)
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复杂性:体现在数据的管理和操作上。如何抽取,转换,加载,连接,关联以把握数据内蕴的有用信息已经变得越来越有挑战性二、大数据技术有哪些(重点)===================================================================================基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计
- 实现MySQL数据全量迁移至Hive的简单脚本
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1、主要思路:编写脚本执行建表语句、sqoop命令1.1、编写建表语句脚本思路:在虚拟机下执行hive-f/脚本路径即可执行hql脚本1.2、编写shell脚本脚本内容为分为两部分执行hql建表语句脚本sqoop迁移命令2、示范案例:2.1、hive建表脚本:--示范案例dropdatabaseifexistsods_myshopscascade;createdatabaseods_myshops
- Hive的动态分区与静态分区(区别及详解)
东南枝上的大雄
Hadoophive大数据hadoop
静态分区与动态分区的区别:1、静态分区2、动态分区静态分区与动态分区的区别:静态分区是先把分区表创好,然后手动把数据导入到对应的分区里面去。静态分区实在编译期间指定分区名。静态分区支持load、insert两种插入方式。静态分区是用于分区少,分区名可以明确的数据。动态分区是有一份数据集(2015-2022年的),按照数据集的字段给动态的生成分区。动态分区实在SQL执行的时候确定的。动态分区前需打开
- hive—常用的函数整理
风子~
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1、size(split(...))函数用于计算分割后字符串数组的长度1)实例:由客户编号列表计算客户编号个数--数据准备withtmp_test01as(select'tag074445270'tag_id,'202501'busi_mon,'012399931003,012399931000'index_valunionallselect'tag074445271'tag_id,'202501
- Hive 分区详解
mm_ren
分区表hadoop大数据hivespark
在Hive中处理数据时,当处理的一张表的数据量过大的时候,每次查询都是遍历整张表,显然对于计算机来说,是负担比较重的。所以我们可不可以针对数据进行分类,查询时只遍历该分类中的数据,这样就能有效的解决问题。所以就会Hive在表的架构下,就会有分区的这个概念,就是为了满足此需求。分区表的一个分区对应hdfs上的一个目录分区表包括静态分区表和动态分区表,根据分区会不会自动创建来区分多级分区表,即创建的时
- 正式开源:使用Kafka FDW 加载数据到 Apache Cloudberry™
数据库开源软件
ApacheCloudberry™(Incubating)由GreenplumDatabase核心开发者创建,是一款领先且成熟的开源大规模并行处理(MassivelyParallelProcessing,MPP)数据库。它基于开源版的PivotalGreenplumDatabase®衍生而来,但采用了更新的PostgreSQL内核,并具备更先进的企业级功能。Cloudberry可以作为数据仓库使用
- Hive的动态分区的原理
肥猪猪爸
大数据hivehadoop数据仓库大数据sql面试
Hive动态分区原理详解1.什么是Hive动态分区?在Hive中,分区(Partition)是对表数据的一种划分方式,类似于关系型数据库中的分区表。例如,在电商数据中,可以按year、month、day进行分区存储,以便提高查询效率。静态分区(StaticPartition):用户在INSERT数据时手动指定分区字段的值。动态分区(DynamicPartition):分区字段的值从数据本身自动提取
- hive全量迁移脚本
我要用代码向我喜欢的女孩表白
数据迁移bigdata-大数据专栏hivehadoop数据仓库
#!/bin/bash#场景:数据在同一库下,并且hive是内部表(前缀的hdfs地址是相同的)#1.读取一个文件,获取表名#echo"时间$dt_jian_2-------------------------">>/home/hadoop/qianyi_zengliang/rs.txt#跟客户宽带有关,万兆(1.2g),然后咨询业务后,看监控高峰,大概可以用一般600mb/spinjie="ha
- 笔记:DataSphere Studio安装部署流程
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一、标准版部署标准版:有一定的安装难度,体现在Hadoop、Hive和Spark版本不同时,可能需要重新编译,可能会出现包冲突问题。适合于试用和生产使用,2~3小时即可部署起来。支持的功能有:数据开发IDE-Scriptis工作流实时执行信号功能和邮件功能数据可视化-Visualis数据质量-Qualitis(单机版)工作流定时调度-Azkaban(单机版)Linkis管理台二、基础环境准备2.1
- HIVE- SPARK
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20210706hdfshivespark
日常记录备忘Hive修改字段类型之后(varchar->string)Hive可以查到数据,Presto查询报错;分区字段数据类型和表结构字段类型不一样;spark-sql分区表和非分区表兼容问题,不能关联可以建临时表把分区数据导入,用完数据将表删除;count有数据,select没数据可能是压缩格式所导致;优化合全量任务,之前是row_number()函数先插入当天增量,取出最新的数据插入全量表
- Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin
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Hive面试Interviewhivehadoop
Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示。参考链接:LanguageManualJoins-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundation1.Reduce/Common/ShuffleJoinReduceJoin在Hive中也叫CommonJoin或ShuffleJoin它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join
- hive-site.xml 配置总结
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在Hive安装后,hive主要的配置文件为conf中hive-site.xml那该文件中那么多的配置选项都是什么含义呢。下面这篇文章带你解密这些配置请跟随以下这些问题来看以下配置:1.hive输出格式的配置项是哪个?2.hive被各种语言调用如何配置?3.hive提交作业是在hive中还是hadoop中?4.一个查询的最后一个map/reduce任务输出是否被压缩的标志,通过哪个配置项?5.当用户
- 数仓_数据口径
TTXS123456789ABC
#XM1离线数仓_金融零售大数据
数仓_数据口径数据口径含义数据口径包含口径收敛数据口径含义在数据仓库(数仓)中,数据口径是指在数据统计和分析过程中,对数据的定义、计算方法、范围和标准等方面的详细规定。它确保了数据的一致性和准确性,避免因统计标准不一致导致的数据误解和混淆。数据口径包含具体来说,数据口径包括以下几个方面:数据定义:明确指标的具体含义。例如,“用户注册数”指的是在某一定时间内通过平台注册的新用户数量。计算方法:规定如
- 小白也能安装:Ubuntu20.04 安装 RabbitMQ
Valishment
RabbitMQubunturabbitmqlinux阿里云java
开始我使用的是阿里云的轻量级服务器Ubuntu20.04系统镜像作为平台因为要使用RabbitMQ,想着步骤有点繁琐,写篇记一记安装基本依赖项更新源sudoapt-getupdate-y下载签名密钥和软件包所需的先决条件sudoapt-getinstallcurlgnupgdebian-keyringdebian-archive-keyring-y添加存储库签名密钥(指示易于信任由该密钥签名的软件
- 最新Apache Hudi 1.0.1源码编译详细教程以及常见问题处理
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大数据组件安装部署教程hudi1.0.1源码编译教程最新
1.最新ApacheHudi1.0.1源码编译2.Flink、Spark、Hive集成Hudi1.0.13.flinkstreaming写入hudi目录1.版本介绍2.安装maven2.1.下载maven2.2.设置环境变量2.3.添加Maven镜像3.编译hudi3.1.下载hudi源码3.2.修改hudi源码3.3.修改hudi-1.0.1/pom.xml,注释或去掉410行内容3.4.安装c
- Python 算法交易秘籍(五)
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原文:zh.annas-archive.org/md5/010eca9c9f84c67fe4f8eb1d9bd1d316译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十一章:算法交易-实际交易现在我们已经建立了各种算法交易策略,并成功地进行了令人满意的回测,并在实时市场中进行了纸上交易,现在终于到了进行实际交易的时候了。实际交易是指我们在真实市场小时内用真钱执行交易策略。如果您的策略在回测和纸上交易
- 常见Linux命令
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后端工程化linux服务器运维
第八章常见Linux命令学习目标1熟练文件目录类命令2熟悉用户管理命令3熟悉组管理命令4熟练文件权限命令5熟悉搜索查找类命令6熟练压缩和解压缩命令7熟练进程线程类命令8了解磁盘分区类命令第一节文件目录类命令(1)pwd打印当前目录的绝对路径(printworkingdirectory)基本语法pwd(功能描述:显示当前工作目录的绝对路径)案例实操显示当前工作目录的绝对路径[root@hadoop1
- 数据仓库和数据湖 数据仓库和数据库
qq_25467441
数据仓库数据库
数据仓库和数据湖是两种不同的数据存储解决方案,它们在设计、用途和数据管理方式上有着显著的区别。以下是数据仓库和数据湖的主要区别:1.数据结构:•数据仓库:通常存储结构化数据,这些数据经过清洗、转换和加载(ETL)过程,以确保数据的一致性和准确性。数据仓库中的数据通常是预定义模式的,便于进行快速查询和分析。•数据湖:可以存储结构化、半结构化和非结构化数据。数据湖不需要预定义的模式,数据可以以其原始格
- 数据仓库、数据湖和数据湖仓
阿湯哥
数据仓库spark大数据
数据仓库、数据湖和数据湖仓是三种常见的数据存储和管理技术,各自有不同的特点和适用场景。以下是它们的详细比较:1.数据仓库(DataWarehouse)定义:用于存储结构化数据,经过清洗、转换和建模,支持复杂的查询和分析。特点:结构化数据:主要处理关系型数据。预定义模式:数据在加载前需要定义模式(Schema-on-Write)。高性能查询:优化用于复杂查询和报表生成。数据治理:提供强大的数据治理和
- Hive中文乱码解决方法
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Hive中文乱码解决方法一、Hive中文乱码原因二、Hive中文乱码解决方法三、修改hive配置文件四、再次查看表信息,中文注释正常一、Hive中文乱码原因hive的元数据是由mysql管理的,mysql默认编码是latin1,中文存储进去容易乱码,所以最好把mysql的编码改成utf-8二、Hive中文乱码解决方法需要把相应注释的地方的字符集由latin1改成utf-8,用到注释的就三个地方,表
- Fink与Hadoop的简介以及联系
Bugkillers
hadoop大数据分布式
Fink和Hadoop是两个常用于大数据处理的开源工具,它们可以搭配使用以构建高效的数据处理系统。一、Fink和Hadoop的关系Fink:1、Fink是一个分布式流处理框架,专注于实时数据处理。它支持高吞吐、低延迟的流处理,适用于实时分析、事件驱动应用等场景。2、Fink提供精确一次(exactly-once)语义,确保数据处理的准确性。Hadoop:1、Hadoop是一个分布式存储和批处理框架
- Hbase深入浅出
天才之上
数据存储Hbase大数据存储
目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce,可以理解为一种计算框架。而HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
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BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/pwd@192.168.0.5:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
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/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理