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zxfBdd
hive大数据治理大数据
接了一个新需求:需要做数据仓库的血缘关系。正所谓兵来将挡水来土掩,那咱就动手吧。血缘关系是数据治理的一块,其实有专门的第三方数据治理框架,但考虑到目前的线上环境已经趋于稳定,引入新的框架无疑是劳民伤财,伤筋动骨,所以就想以最小的代价把这个事情给做了。目前我们考虑做的血缘关系呢只是做输入表和输出表,最后会形成一张表与表之间的链路图。这个东西的好处就是有助于仓库人员梳理业务,后面可能还会做字段之间的血
- 影响数据分析导致数据建模错误!你可能都没发觉的几个小细节
丨程序之道丨
如果你有一个目标,想获得所有这些数据的可操作的见解,并一直在收集。那么,你如何确定模型的数据,以便实际上可以获得这些见解,并回答你的业务问题?你的计划。当规划阶段不充分或不完全,其结果是可怕的。那么分析和性能、数据完整性和安全性的问题接踵而至,将会使日常的维护和发展的成本达到了不必要的水平。避免常见的建模错误1.开始实施时没有明确的行动计划当涉及到的分析,如数据仓库或Elasticube建模数据资
- 从零到一建设数据中台 - 架构概览
我码玄黄
从零到一建设数据中台架构数据中台中台架构
数据中台功能架构概览数据中台相关名词解释1.数据仓库:数据仓库是一个面向主题的、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。因此,其重点在于数据的集合。数据仓库可使用维度建模方法论从业务过程中抽象出通用维度与度量,组成数据模型,为决策分析提供通用的数据分析能力。数据仓库重在建数据,而数据中台则将建、治、管、服放到同样的高度,数据仓库只是数据中台的一个子集。用一个蔬菜储存的例子来简
- Python基础知识进阶之正则表达式_头歌python正则表达式进阶
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最后硬核资料:关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助:技术群大佬指点迷津,你的问题可能不是问题,求资源在群里喊一声。面试题库:由技术群里的小伙伴们共同投稿,热乎的大厂面试真题,持续更新中。知识体系:含编程语言、算法、大数据生态圈组件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是
- 离线数仓VS实时数仓
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数据仓库数据仓库大数据
离线数据仓库(OfflineDataWarehouse)和实时数据仓库(Real-timeDataWarehouse)的实施有一些相似之处,但也存在显著的差异。以下是两者在几个关键方面的对比:相同点:数据集成:都需要从多个数据源提取、转换和加载数据(ETL/ELT)。都需要处理数据清洗、去重和规范化,以保证数据的一致性和准确性。数据建模:都需要进行数据建模,设计数据仓库的星型或雪花模型,定义事实表
- 数仓建模之维度表&指标表
锵锵锵锵~蒋
数据研发数据仓库数据研发
在数据仓库中,维度和指标是两个重要的概念。维度(Dimension):维度是一种描述业务过程中各种属性的方法,用于对业务过程进行分析和归类。维度包括时间、地点、人员、产品、客户等各种业务属性,是数据分析的基础。指标(Measure):指标是衡量业务过程效果的标准,是数据分析的重要指标。指标包括数量、金额、时间、比率、百分比等,用于衡量业务过程的各种结果。在数据仓库中,通常会使用维度表和指标表来进行
- Hadoop常见面试题整理及解答
叶青舟
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Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇:1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势?答:(1)关系型数据库成本高,且存储空间有限。而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据,且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群,并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据,极大的提高了数据的存储及处理能力。(2)关系型数据库仅支持标准结构化数据格式,Hadoop不仅支持标准结构化数据格式
- 2024年最全使用Python求解方程_python解方程(1),字节面试官迟到
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- 一文说清什么是数据仓库
数据分析小兵
数据中台系列spark大数据分布式数据分析数据挖掘数据仓库
01数据仓库的概念数据仓库的概念可以追溯到20世纪80年代,当时IBM的研究人员开发出了“商业数据仓库”。本质上,数据仓库试图提供一种从操作型系统到决策支持环境的数据流架构模型。目前对数据仓库(DataWarehouse)的标准定义,业界普遍比较认可的是由数据仓库之父比尔·恩门(BillInmon)在1991年出版的“BuildingtheDataWarehouse”(《建立数据仓库》)一书中所提
- 美团点评酒旅数据仓库建设实践
大数据金猫
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美团点评酒旅数据仓库建设实践:https://tech.meituan.com/2017/05/26/hotel-dw-layer-topic.html
- 大数据平台--调度系统
小瓶盖的猪猪侠
调度系统是数据仓库的重要组成部分,也是每个银行或公司一个基础软件或服务,需要在全行或全公司层面进行规划,在全行层面统一调度工具和规范,由于数据类系统调度作业较多,交易类系统批量优先级高,调度系统的整体架构如下:调度中心对调度批次和作业进行创建、管理、监控,它负责所有批量作业的调度和编排;在整个作业过程中,作业之间关系分为触发,依赖和互斥。1、触发触发关系表示一个作业完毕后,生成另一个作业的控制文件
- 数据库,数据仓库,数据湖,湖仓一体到底是什么区别
大数据小尘
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昨天结束的一场面试,面试官问了下我对数据仓库和数据湖的理解,根据之前的理解我说了下数据湖是数据仓库某些时候的缓存,然后面试官反问说我确定这个用词对吗?没理解到位,所以去了解之后再整体输出下我自己的理解。先说下上面的答案,数据仓库和数据湖可以是互相独立存在的,不存在谁是谁的缓存一说,但是如果涉及到湖仓一体的时候,数仓是结构化的数据访问入口,而底层的数据湖是可以作为数仓的底层的存储支持。要了解各个概念
- 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
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@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
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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
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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
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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
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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]
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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
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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
- 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
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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
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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