- 数据仓库——维度表一致性
墨染丶eye
背诵数据仓库
数据仓库基础笔记思维导图已经整理完毕,完整连接为:数据仓库基础知识笔记思维导图维度一致性问题从逻辑层面来看,当一系列星型模型共享一组公共维度时,所涉及的维度称为一致性维度。当维度表存在不一致时,短期的成功难以弥补长期的错误。维度时确保不同过程中信息集成起来实现横向钻取货活动的关键。造成横向钻取失败的原因维度结构的差别,因为维度的差别,分析工作涉及的领域从简单到复杂,但是都是通过复杂的报表来弥补设计
- 大模型训练数据库Common Crawl
WindyChanChan
数据集语言模型数据库
CommonCrawl介绍CommonCrawl是一个非营利组织,致力于通过大规模分布式爬虫系统定期抓取整个Web并将其存储在一个可公开访问的数据库中。CommonCrawl的数据收集和处理过程包括使用Python开源爬虫工具收集全球范围内的网站数据,并将其上传到CommonCrawl基金会的数据仓库中。该项目从2008年开始,至今已经积累了大量的原始网页数据、元数据和文本提取数据。这些数据
- 数据仓库介绍
阿龙的代码在报错
数据分析数据仓库数据库
数据仓库数据仓库的概念数据仓库的主要特征数据仓库的主流开发语言-sql结构化数据sql语句数据仓库的概念数据仓库(英语:DataWarehouse,简称数仓、DW),是一个用于存储、分析、报告的数据系统。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化数据环境,分析结果为企业提供决策支持(DecisionSupport)。就是数据仓库只分析数据并不产生数据数据仓库的主要特征1、面向主题主题是一个抽象的概念,是
- 大数据之flink与hive
星辰_mya
大数据flinkhive
其实吧我不太想写flink,因为线上经验确实不多,这也是我需要补的地方,没有条件创造条件,先来一篇吧flink:高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理,高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器,集成多种数据存储格式和源,比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制,故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展,据业务灵活增加
- hive血缘关系之输入表与目标表的解析
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
前端陈萨龙
程序员python学习面试
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
james二次元
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
数据仓库
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
数据库数据仓库spark
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
weixin_39559804
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]
apachehivehadoop
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
2302_80695227
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
- Algorithm
香水浓
javaAlgorithm
冒泡排序
public static void sort(Integer[] param) {
for (int i = param.length - 1; i > 0; i--) {
for (int j = 0; j < i; j++) {
int current = param[j];
int next = param[j + 1];
- mongoDB 复杂查询表达式
开窍的石头
mongodb
1:count
Pg: db.user.find().count();
统计多少条数据
2:不等于$ne
Pg: db.user.find({_id:{$ne:3}},{name:1,sex:1,_id:0});
查询id不等于3的数据。
3:大于$gt $gte(大于等于)
&n
- Jboss Java heap space异常解决方法, jboss OutOfMemoryError : PermGen space
0624chenhong
jvmjboss
转自
http://blog.csdn.net/zou274/article/details/5552630
解决办法:
window->preferences->java->installed jres->edit jre
把default vm arguments 的参数设为-Xms64m -Xmx512m
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- 文件上传 下载 解析 相对路径
不懂事的小屁孩
文件上传
有点坑吧,弄这么一个简单的东西弄了一天多,身边还有大神指导着,网上各种百度着。
下面总结一下遇到的问题:
文件上传,在页面上传的时候,不要想着去操作绝对路径,浏览器会对客户端的信息进行保护,避免用户信息收到攻击。
在上传图片,或者文件时,使用form表单来操作。
前台通过form表单传输一个流到后台,而不是ajax传递参数到后台,代码如下:
<form action=&
- 怎么实现qq空间批量点赞
换个号韩国红果果
qq
纯粹为了好玩!!
逻辑很简单
1 打开浏览器console;输入以下代码。
先上添加赞的代码
var tools={};
//添加所有赞
function init(){
document.body.scrollTop=10000;
setTimeout(function(){document.body.scrollTop=0;},2000);//加
- 判断是否为中文
灵静志远
中文
方法一:
public class Zhidao {
public static void main(String args[]) {
String s = "sdf灭礌 kjl d{';\fdsjlk是";
int n=0;
for(int i=0; i<s.length(); i++) {
n = (int)s.charAt(i);
if((
- 一个电话面试后总结
a-john
面试
今天,接了一个电话面试,对于还是初学者的我来说,紧张了半天。
面试的问题分了层次,对于一类问题,由简到难。自己觉得回答不好的地方作了一下总结:
在谈到集合类的时候,举几个常用的集合类,想都没想,直接说了list,map。
然后对list和map分别举几个类型:
list方面:ArrayList,LinkedList。在谈到他们的区别时,愣住了
- MSSQL中Escape转义的使用
aijuans
MSSQL
IF OBJECT_ID('tempdb..#ABC') is not null
drop table tempdb..#ABC
create table #ABC
(
PATHNAME NVARCHAR(50)
)
insert into #ABC
SELECT N'/ABCDEFGHI'
UNION ALL SELECT N'/ABCDGAFGASASSDFA'
UNION ALL
- 一个简单的存储过程
asialee
mysql存储过程构造数据批量插入
今天要批量的生成一批测试数据,其中中间有部分数据是变化的,本来想写个程序来生成的,后来想到存储过程就可以搞定,所以随手写了一个,记录在此:
DELIMITER $$
DROP PROCEDURE IF EXISTS inse
- annot convert from HomeFragment_1 to Fragment
百合不是茶
android导包错误
创建了几个类继承Fragment, 需要将创建的类存储在ArrayList<Fragment>中; 出现不能将new 出来的对象放到队列中,原因很简单;
创建类时引入包是:import android.app.Fragment;
创建队列和对象时使用的包是:import android.support.v4.ap
- Weblogic10两种修改端口的方法
bijian1013
weblogic端口号配置管理config.xml
一.进入控制台进行修改 1.进入控制台: http://127.0.0.1:7001/console 2.展开左边树菜单 域结构->环境->服务器-->点击AdminServer(管理) &
- mysql 操作指令
征客丶
mysql
一、连接mysql
进入 mysql 的安装目录;
$ bin/mysql -p [host IP 如果是登录本地的mysql 可以不写 -p 直接 -u] -u [userName] -p
输入密码,回车,接连;
二、权限操作[如果你很了解mysql数据库后,你可以直接去修改系统表,然后用 mysql> flush privileges; 指令让权限生效]
1、赋权
mys
- 【Hive一】Hive入门
bit1129
hive
Hive安装与配置
Hive的运行需要依赖于Hadoop,因此需要首先安装Hadoop2.5.2,并且Hive的启动前需要首先启动Hadoop。
Hive安装和配置的步骤
1. 从如下地址下载Hive0.14.0
http://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/
2.解压hive,在系统变
- ajax 三种提交请求的方法
BlueSkator
Ajaxjqery
1、ajax 提交请求
$.ajax({
type:"post",
url : "${ctx}/front/Hotel/getAllHotelByAjax.do",
dataType : "json",
success : function(result) {
try {
for(v
- mongodb开发环境下的搭建入门
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运维
linux下安装mongodb
1)官网下载mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz
2)linux 解压
gzip -d mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4.gz;
mv mongodb-linux-x86_64-rhel62-3.0.4 mongodb-linux-x86_64-rhel62-
- 编程之美-最短摘要的生成
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java数据结构算法编程之美
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
public class ShortestAbstract {
/**
* 编程之美 最短摘要的生成
* 扫描过程始终保持一个[pBegin,pEnd]的range,初始化确保[pBegin,pEnd]的ran
- json数据解析及typeof
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jstypeofjson解析
// json格式
var people='{"authors": [{"firstName": "AAA","lastName": "BBB"},'
+' {"firstName": "CCC&
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设计模式数据结构sql框架脚本
流程系统设计的层次和目标
 
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oraclelistreportrman
LIST 命令
使用RMAN LIST 命令显示有关资料档案库中记录的备份集、代理副本和映像副本的
信息。使用此命令可列出:
• RMAN 资料档案库中状态不是AVAILABLE 的备份和副本
• 可用的且可以用于还原操作的数据文件备份和副本
• 备份集和副本,其中包含指定数据文件列表或指定表空间的备份
• 包含指定名称或范围的所有归档日志备份的备份集和副本
• 由标记、完成时间、可
- 二叉树:红黑树
dieslrae
二叉树
红黑树是一种自平衡的二叉树,它的查找,插入,删除操作时间复杂度皆为O(logN),不会出现普通二叉搜索树在最差情况时时间复杂度会变为O(N)的问题.
红黑树必须遵循红黑规则,规则如下
1、每个节点不是红就是黑。 2、根总是黑的 &
- C语言homework3,7个小题目的代码
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c
1、打印100以内的所有奇数。
# include <stdio.h>
int main(void)
{
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for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2 != 0)
printf("%d ", i);
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}
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- 自定义按钮, 图片在上, 文字在下, 居中显示
dcj3sjt126com
自定义
#import <UIKit/UIKit.h>
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-(void)setFrame:(CGRect)frame ImageName:(NSString*)imageName Target:(id)target Action:(SEL)action Title:(NSString*)title Font:(CGFloa
- MySQL查询语句练习题,测试足够用了
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1.创建student和score表
CREATE TABLE student (
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- 让程序员少走弯路的14个忠告
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工作计划学习
无论是谁,在刚进入某个领域之时,有再大的雄心壮志也敌不过眼前的迷茫:不知道应该怎么做,不知道应该做什么。下面是一名软件开发人员所学到的经验,希望能对大家有所帮助
1.不要害怕在工作中学习。
只要有电脑,就可以通过电子阅读器阅读报纸和大多数书籍。如果你只是做好自己的本职工作以及分配的任务,那是学不到很多东西的。如果你盲目地要求更多的工作,也是不可能提升自己的。放
- nginx和NetScaler区别
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NetScaler是一个完整的包含操作系统和应用交付功能的产品,Nginx并不包含操作系统,在处理连接方面,需要依赖于操作系统,所以在并发连接数方面和防DoS攻击方面,Nginx不具备优势。
2.易用性方面差别也比较大。Nginx对管理员的水平要求比较高,参数比较多,不确定性给运营带来隐患。在NetScaler常见的配置如健康检查,HA等,在Nginx上的配置的实现相对复杂。
3.策略灵活度方
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动画
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- FAQ - SAP BW BO roadmap
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BOBW
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Besides, I care that how to integrate tightly.
By the way, for BW consultants, please just focus on Query Designer which i
- 关于java堆内存溢出的几种情况
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【情况一】:
java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space:这种是java堆内存不够,一个原因是真不够,另一个原因是程序中有死循环; 如果是java堆内存不够的话,可以通过调整JVM下面的配置来解决: <jvm-arg>-Xms3062m</jvm-arg> <jvm-arg>-Xmx
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