- 利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率
大数据洞察
大数据网络ai
利用大数据领域Doris提升企业数据决策效率关键词:大数据、Doris、企业数据决策、数据处理、效率提升摘要:本文围绕利用大数据领域的Doris来提升企业数据决策效率展开。首先介绍了背景,包括目的、预期读者、文档结构和相关术语。接着阐述了Doris的核心概念、架构以及与其他系统的联系。详细讲解了Doris的核心算法原理和具体操作步骤,并给出Python代码示例。同时介绍了相关的数学模型和公式。通过
- 实时数仓工具-SelectDB
清平乐的技术博客
实时数仓数据仓库
一、SelectDB简介官网:https://www.selectdb.com/1、ApacheDorisApacheDoris是一款采用MPP架构的实时分布式OLAP数据仓库,专注于高效的实时数据分析。Doris项目于2013年内部开发,2017年正式开源,目前在GitHub上获得了接近13,000星,全球已有超过5,000家企业采用,社区活跃度极高,累计贡献者超过650人,且曾连续数月在大数据
- Apache Doris 3.0.6 版本正式发布
数据库apache
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris3.0.6版本已于2025年06月16日正式发布。该版本进一步提升了系统的性能及稳定性,欢迎大家下载体验。GitHub下载官网下载行为变更禁止Unique表使用时序Compaction#49905存算分离场景下AutoBucket单分桶容量调整为10GB#50566新特性Lakehouse支持访问AWSS3TableBuckets中的Iceberg表格式详
- doris通过raft协议实现高可用
jiedaodezhuti
数据库服务器网络
在Doris中,Raft协议主要通过管理和同步FE(Frontend)节点的元数据来实现集群的高可用性,确保即使部分节点故障,系统仍能持续提供服务并保障数据一致性。其核心实现机制如下:一、Raft在FE元数据管理中的应用1.1元数据高可用保障FE节点分为Leader、Follower和Observer三种角色。Leader节点:负责处理所有元数据变更请求(如建表、数据导入等
- 信创 CDC 实战|国产数据库的数据高速通道:OceanBase 实时入仓 StarRocks
数据库
国产数据库加速进入核心系统,传统同步工具却频频“掉链子”。本系列文章聚焦OceanBase、GaussDB、TDSQL、达梦等主流信创数据库,逐一拆解其日志机制与同步难点,结合TapData的实践经验,系统讲解从CDC捕获到实时入仓(Doris、StarRocks、ClickHouse等)的完整链路构建方案,为工程师提供切实可行的替代路径与最佳实践。本篇任务:OceanBase→StarRocks
- Apache Doris 2.0.12 版本正式发布
SelectDB技术团队
数据库大数据数据仓库Doris实时数仓
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris2.0.12版本已于2024年6月27日正式与大家见面,该版本提交了99个改进项以及问题修复,欢迎大家下载体验。官网下载:https://doris.apache.org/download/GitHub下载:https://github.com/apache/doris/releases行为变更不再将建表的默认注释设置为表的类型,而是改成默认为空,比如CO
- Apache Doris 3.0.6 版本正式发布
SelectDB技术团队
apache大数据极速分析实时分析数据分析
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris3.0.6版本已于2025年06月16日正式发布。该版本进一步提升了系统的性能及稳定性,欢迎大家下载体验。GitHub下载官网下载行为变更禁止Unique表使用时序Compaction存算分离场景下AutoBucket单分桶容量调整为10GB新特性Lakehouse支持访问AWSS3TableBuckets中的Iceberg表格式详情请参考文档:Icebe
- Doris 数据集成 Apache Paimon
猫猫姐
Dorisdoris
Doris数据集成ApachePaimon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。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。为便于用户快速入门,我们将通过系列文章介绍ApacheDoris与各类主流数据湖格式及存储系统的湖仓一体架构搭
- Apache Doris 高频问题排查指南:从报错到性能优化
智慧源点
大数据apache
一、部署与配置问题1.FE启动失败:AddressalreadyinuseERROR:fe.journal.Catalogconstructorexception.port=9010isalreadyused.原因:端口被占用或残留进程未释放解决:#查找占用进程lsof-i:9010#终止残留进程kill-9#清理元数据(谨慎操作)rm-rfdoris-meta/image/*2.BE节点无法加入
- Doris数据集成 Apache Iceberg
猫猫姐
Dorisdorisiceberg
Doris数据集成ApacheIcebergApacheIceberg是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持ApacheDoris在内的多种主流查询引擎,兼容HDFS以及各种对象云存储,具备ACID、Schema演进、高级过滤、隐藏分区和分区布局演进等特性,可确保高性能查询以及数据的可靠性及一致性,其时间旅行和版本回滚功能也为数据管理带来较高的灵活性。Ap
- Apache Doris 2.1.10 版本正式发布
SelectDB技术团队
apache数据仓库doris
亲爱的社区小伙伴们,ApacheDoris2.1.10版本已正式发布。2.1.10版本对湖仓一体、半结构化数据类型、查询优化器、执行引擎、存储管理进行了若干改进优化。欢迎大家下载使用。官网下载:https://doris.apache.org/downloadGitHub下载:https://github.com/apache/doris/releases行为变更AuditLog中的SQLHash
- Doris 数据库深度解析:架构、原理与实战应用
从零开始学习人工智能
数据库架构
一、Doris的架构与原理1.架构组成Doris是一个分布式MPP(大规模并行处理)数据库,它的架构主要由以下几部分组成:FE(Frontend):负责管理元数据、解析SQL查询、优化查询计划,并将任务分配给BE。BE(Backend)):负责实际存储数据和执行查询任务。Broker:用于读取外部存储(如HDFS、S3等)的数据。MySQL客户端:用户通过MySQL客户端连接Doris,提交SQL
- 【Doris基础】Doris中的Replica详解:Replica原理、架构
IT成长日记
ApacheDoris学习之旅apacheDorisReplica
目录1Replica基础概念1.1什么是Replica1.2Doris中的副本类型2Doris副本架构设计2.1副本分布机制2.2副本一致性模型3副本生命周期管理3.1副本创建流程3.2副本恢复机制4副本读写流程详解4.1写入流程与副本同步4.2查询流程与副本选择5副本均衡与调度5.1副本均衡策略5.2调度器工作原理6高级副本管理6.1副本放置策略(PlacementPolicy)6.2动态调整副
- Doris实践——叮咚买菜基于OLAP引擎的应用实践
吵吵叭火
大数据大数据数据仓库
目录前言一、业务需求二、选型与对比三、架构体系四、应用实践4.1实时数据分析4.2B端业务查询取数4.3标签系统4.4BI看板4.5OLAP多维分析五、优化经验六、总结原文大佬介绍的这篇Doris数仓建设实践有借鉴意义的,这些摘抄下来用作沉淀学习。如有侵权请告知~前言随着叮咚买菜业务的发展,不同的业务场景对数据分析提出了不同的需求,希望引入一款实时OLAP数据库,构建一个灵活的多维实时查询和分析的
- Apache Doris实时分析数据仓库的快速入门
AWsggdrg
apache数据仓库知识图谱python
ApacheDoris是一个现代化的数据仓库,专为实时分析设计。它能够在大规模数据上快速进行分析,非常适合需要快速响应的业务场景。Doris通常被分类为OLAP数据库,并且在ClickBench(一个面向分析型数据库系统的基准测试)中表现出色。得益于其高效的向量化执行引擎,Doris也可以用作快速的向量数据库。1.技术背景介绍ApacheDoris旨在解决传统数据仓库在实时分析中的性能瓶颈问题。传
- 开源夜莺V8.Beta11发版,支持CK告警、事件Pipeline等
运维监控开源开源监控软件
这个版本来得迟了一些,主要是新功能加的多,下面简单介绍一下新功能,下下周也计划做一次直播讲解。支持ClickHouse告警夜莺最重要的定位是告警引擎,所以会持续增加各类数据源的告警支持,ClickHouse之后还有Doris、MySQL、Postgres等。开源版主要是支持告警,不会支持看图可视化,实在是做不过来,答疑也答疑不过来。引入事件Pipeline告警引擎根据告警规则产生告警事件之后,会有
- 最全Doris实战——结合Flink构建极速易用的实时数仓_flink doris
2301_82241942
程序员flinklinq大数据
3.6.4执行层查询加速四、行业最佳实践4.1跨境电商4.2运营服务商4.3供应链企业原文大佬的这篇Doris+Flink构建实时数仓的实战文章整体写的很深入,这里直接摘抄下来用作学习和知识沉淀。本篇文章介绍如何基于Doris和Flink快速构建一个极速易用的实时数仓,包括数据同步、数据集成、数仓分层、数据更新、性能提升等方面的具体应用方案。一、实时数仓的需求与挑战先介绍一下传统的数据架构如何设计
- Apache Doris大厂高频面试题50道和参考答案
大模型大数据攻城狮
dorisdoris面试doris运维mpp架构数据仓库数据湖物化视图
目录什么是ApacheDoris?它的主要功能是什么?Doris与传统关系型数据库的主要区别是什么?Doris的架构是怎样的?请详细说各个组件的功能。请描述一下Doris的基本架构,并解释其主要组成部分的作用。Doris的主要特点是什么?Doris的分布式架构有什么优势?请解释Doris的列式存储的优缺点。优点缺点Doris中的向量化执行引擎及优势是什么?提高计算效率减少内存访问开销增强数据处理能
- doris如何实现自增id和uuid生成
斑鸠同学
doris大数据
doris没有uuid函数。可以通过可选就唯一字段群值加密即可。例如,结果表有维度和度量字段。已知一行结果组合一定为唯一值。利用concat和MD5函数生成uuid即可。selectmd5(concat("",hour,c_id,product,city))uuid,*fromads_t1;方法2,利用窗口函数生成自增id即可selectrow_number()over()uuid,*fromad
- 《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》目录
大模型大数据攻城狮
sparkflink大数据数据面试离线数仓实时数仓调度器
欢迎加入《Spark/Flink/Doris离线&实时数仓开发》付费专栏!本专栏专为大数据工程师、数据分析师及准备大数据面试的求职者量身打造,聚焦Spark、Flink、Doris等核心技术,覆盖离线与实时数仓开发的全流程。无论你是想快速上手项目、提升技术能力,还是在面试中脱颖而出,这里都能为你提供系统化、实战化、可落地的内容。为什么选择本专栏?全面覆盖,分类清晰:从数仓架构设计、ETL开发、实时
- Doris数据导入方式与Broker Load操作指南
晚夜微雨问海棠呀
大数据sql
Doris数据导入方式与BrokerLoad操作指南ApacheDoris作为新一代MPP分析型数据库,提供了六种高效的数据导入方式,每种方式针对不同的数据源、数据规模和实时性需求,形成了完整的数据集成解决方案。BrokerLoad作为其中最常用的异步批量导入方式,特别适合从HDFS、S3等远程存储系统导入TB级大数据量,具有高吞吐、易管理、支持多种文件格式等优势。本文将全面解析Doris支持的数
- 【架构】-- StarRocks 和 Doris 介绍与选型建议
oo寻梦in记
数据湖仓架构设计大数据starrocksdorisMPP
StarRocks和Doris的介绍随着大数据分析需求的不断增长,企业对高性能、低延迟的分析型数据库提出了更高的要求。StarRocks和ApacheDoris是当前主流的开源MPP(MassivelyParallelProcessing)数据库系统,广泛应用于实时分析、报表生成和数据仓库等场景。本文将从架构、性能、适用场景、优缺点等方面对这两款数据库进行深入分析,并提供选型建议。一、产品概述St
- 基于Redis bitmaps人群圈群
colodoo(纸伞)
大数据redis大数据javaclickhouse
由于基于bitmap技术的圈群场景在Clickhouse和Doris的压测表现不是很理想,查阅了资料发现很少有文章提到bitmap在高并发人群圈选的性能问题,难道钱能解决的问题就不是问题了?由于硬件资源有限只能通过工程去弥补这个问题,于是我做了一系列的尝试和测试,有了以下的一些测试和演进方案。测试方案方案1:基于SQL哈希,缓存结果这个方式能够解决同一SQL的多次查询,如果遇到真实的高并发场景,依
- 永久免费!专为 Apache Doris 打造的可视化数据管理工具 SelectDB Studio V1.1.0 重磅发布!
数据库运维
作为全球领先的开源实时数据仓库,ApacheDorisGithubStars已超过13.6k,并在5000余家中大型企业生产环境得到广泛应用,支撑业务核心场景,成为众多企业数据分析基础设施不可或缺的重要基座。过去,ApacheDoris用户常用DBeaver、Navicat等业界常见的数据库客户端工具连接ApacheDoris及其兼容数据库。这些客户端工具可完成基本的数据查询与数据管理操作,但存在
- Doris高性能读能力与实时性实现原理
jiedaodezhuti
大数据
一、读性能优异的核心原因MPP分布式架构:采用大规模并行处理架构,将查询请求拆解为多个子任务并行执行,BE节点之间通过数据分片并行计算实现负载均衡,线性扩展处理能力。单查询可同时利用多节点CPU资源,10PB级数据亚秒级响应(P95响应时间<1秒)。向量化执行引擎基于SIMD指令集的向量化处理,单次运算处理1024行数据块,相比传统行式引擎效率提升5-10倍。通过减少虚函数调用、提升C
- doris节点数量规划
jiedaodezhuti
doris大数据
1.FE节点数量FE节点主要负责用户请求的接入、查询解析规划、元数据管理及节点管理等工作。对于生产集群,一般建议部署至少3个节点的FE以实现高可用环境。FE节点分为以下两种角色:Follower节点:参与选举操作,当Master节点宕机时,会选择一个可用的Follower节点成为新的Master。Observer节点:仅从Leader节点同步元数据,不参与选举,可用于横向扩展以提升元数据的读服务能
- 为什么doris是实时的?
jiedaodezhuti
doris大数据
ApacheDoris作为实时分析型数据库的核心竞争力源于其技术架构与功能设计的深度融合,以下从关键特性解析其实时能力的技术实现:一、MPP架构驱动分布式并行计算基于大规模并行处理(MPP)架构,Doris能将查询任务动态拆解为子任务,在多个节点上并行执行,充分利用集群计算资源加速数据处理,实现复杂查询的秒级响应。例如,TB级数据量的聚合操作可通过节点间协同计算快速完成,显著降低端到端延迟
- 在文件检索方面doris和elasticsearch的区别
jiedaodezhuti
elasticsearchdoriselasticsearch大数据搜索引擎
apacheDoris与Elasticsearch在文件检索领域的差异源于技术架构与定位目标的本质区别,以下从核心维度对比分析二者的技术特性:一、架构设计与定位差异维度ApacheDorisElasticsearch核心架构分布式MPP列式分析引擎,面向OLAP优化分布式倒排索引检索引擎,面向全文搜索优化数据模型结构化/半结构化数据为主,支持动态Schema非结构化文本为主
- Doris使用(2)
xiuxiuhh
大数据doris
目录1数据导入1.1BrokerLoad1.2StreamLoad1.3RoutineLoad1.4InsertInto2数据导出3数据删除4Rollup表官网使用手册:https://doris.apache.org/zh-CN/docs/data-operate/import/stream-load-manual1数据导入1.1BrokerLoadBrokerload:一个导入的异步方式,不同
- Doris的日期时间函数使用教程
yqj234
数据库
日期时间处理教程序号名称网址1日期时间加减MySQL日期相关_mysql日期加减-CSDN博客1、CONVERT_TZ(DATETIMEdt,VARCHARfrom_tz,VARCHARto_tz)转换datetime值dt,从from_tz转到to_tz时区,并返回的结果值。如果参数无效该函数返回NULL。MySQL[test_db]>selectconvert_tz('2019-08-0113
- 多线程编程之卫生间
周凡杨
java并发卫生间线程厕所
如大家所知,火车上车厢的卫生间很小,每次只能容纳一个人,一个车厢只有一个卫生间,这个卫生间会被多个人同时使用,在实际使用时,当一个人进入卫生间时则会把卫生间锁上,等出来时打开门,下一个人进去把门锁上,如果有一个人在卫生间内部则别人的人发现门是锁的则只能在外面等待。问题分析:首先问题中有两个实体,一个是人,一个是厕所,所以设计程序时就可以设计两个类。人是多数的,厕所只有一个(暂且模拟的是一个车厢)。
- How to Install GUI to Centos Minimal
sunjing
linuxInstallDesktopGUI
http://www.namhuy.net/475/how-to-install-gui-to-centos-minimal.html
I have centos 6.3 minimal running as web server. I’m looking to install gui to my server to vnc to my server. You can insta
- Shell 函数
daizj
shell函数
Shell 函数
linux shell 可以用户定义函数,然后在shell脚本中可以随便调用。
shell中函数的定义格式如下:
[function] funname [()]{
action;
[return int;]
}
说明:
1、可以带function fun() 定义,也可以直接fun() 定义,不带任何参数。
2、参数返回
- Linux服务器新手操作之一
周凡杨
Linux 简单 操作
1.whoami
当一个用户登录Linux系统之后,也许他想知道自己是发哪个用户登录的。
此时可以使用whoami命令。
[ecuser@HA5-DZ05 ~]$ whoami
e
- 浅谈Socket通信(一)
朱辉辉33
socket
在java中ServerSocket用于服务器端,用来监听端口。通过服务器监听,客户端发送请求,双方建立链接后才能通信。当服务器和客户端建立链接后,两边都会产生一个Socket实例,我们可以通过操作Socket来建立通信。
首先我建立一个ServerSocket对象。当然要导入java.net.ServerSocket包
ServerSock
- 关于框架的简单认识
西蜀石兰
框架
入职两个月多,依然是一个不会写代码的小白,每天的工作就是看代码,写wiki。
前端接触CSS、HTML、JS等语言,一直在用的CS模型,自然免不了数据库的链接及使用,真心涉及框架,项目中用到的BootStrap算一个吧,哦,JQuery只能算半个框架吧,我更觉得它是另外一种语言。
后台一直是纯Java代码,涉及的框架是Quzrtz和log4j。
都说学前端的要知道三大框架,目前node.
- You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your
林鹤霄
You have an error in your SQL syntax; check the manual that corresponds to your MySQL server version for the right syntax to use near 'option,changed_ids ) values('0ac91f167f754c8cbac00e9e3dc372
- MySQL5.6的my.ini配置
aigo
mysql
注意:以下配置的服务器硬件是:8核16G内存
[client]
port=3306
[mysql]
default-character-set=utf8
[mysqld]
port=3306
basedir=D:/mysql-5.6.21-win
- mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
alxw4616
mysql
mysql 全文模糊查找 便捷解决方案
2013/6/14 by 半仙
[email protected]
目的: 项目需求实现模糊查找.
原则: 查询不能超过 1秒.
问题: 目标表中有超过1千万条记录. 使用like '%str%' 进行模糊查询无法达到性能需求.
解决方案: 使用mysql全文索引.
1.全文索引 : MySQL支持全文索引和搜索功能。MySQL中的全文索
- 自定义数据结构 链表(单项 ,双向,环形)
百合不是茶
单项链表双向链表
链表与动态数组的实现方式差不多, 数组适合快速删除某个元素 链表则可以快速的保存数组并且可以是不连续的
单项链表;数据从第一个指向最后一个
实现代码:
//定义动态链表
clas
- threadLocal实例
bijian1013
javathreadjava多线程threadLocal
实例1:
package com.bijian.thread;
public class MyThread extends Thread {
private static ThreadLocal tl = new ThreadLocal() {
protected synchronized Object initialValue() {
return new Inte
- activemq安全设置—设置admin的用户名和密码
bijian1013
javaactivemq
ActiveMQ使用的是jetty服务器, 打开conf/jetty.xml文件,找到
<bean id="adminSecurityConstraint" class="org.eclipse.jetty.util.security.Constraint">
<p
- 【Java范型一】Java范型详解之范型集合和自定义范型类
bit1129
java
本文详细介绍Java的范型,写一篇关于范型的博客原因有两个,前几天要写个范型方法(返回值根据传入的类型而定),竟然想了半天,最后还是从网上找了个范型方法的写法;再者,前一段时间在看Gson, Gson这个JSON包的精华就在于对范型的优雅简单的处理,看它的源代码就比较迷糊,只其然不知其所以然。所以,还是花点时间系统的整理总结下范型吧。
范型内容
范型集合类
范型类
- 【HBase十二】HFile存储的是一个列族的数据
bit1129
hbase
在HBase中,每个HFile存储的是一个表中一个列族的数据,也就是说,当一个表中有多个列簇时,针对每个列簇插入数据,最后产生的数据是多个HFile,每个对应一个列族,通过如下操作验证
1. 建立一个有两个列族的表
create 'members','colfam1','colfam2'
2. 在members表中的colfam1中插入50*5
- Nginx 官方一个配置实例
ronin47
nginx 配置实例
user www www;
worker_processes 5;
error_log logs/error.log;
pid logs/nginx.pid;
worker_rlimit_nofile 8192;
events {
worker_connections 4096;}
http {
include conf/mim
- java-15.输入一颗二元查找树,将该树转换为它的镜像, 即在转换后的二元查找树中,左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环
bylijinnan
java
//use recursion
public static void mirrorHelp1(Node node){
if(node==null)return;
swapChild(node);
mirrorHelp1(node.getLeft());
mirrorHelp1(node.getRight());
}
//use no recursion bu
- 返回null还是empty
bylijinnan
javaapachespring编程
第一个问题,函数是应当返回null还是长度为0的数组(或集合)?
第二个问题,函数输入参数不当时,是异常还是返回null?
先看第一个问题
有两个约定我觉得应当遵守:
1.返回零长度的数组或集合而不是null(详见《Effective Java》)
理由就是,如果返回empty,就可以少了很多not-null判断:
List<Person> list
- [科技与项目]工作流厂商的战略机遇期
comsci
工作流
在新的战略平衡形成之前,这里有一个短暂的战略机遇期,只有大概最短6年,最长14年的时间,这段时间就好像我们森林里面的小动物,在秋天中,必须抓紧一切时间存储坚果一样,否则无法熬过漫长的冬季。。。。
在微软,甲骨文,谷歌,IBM,SONY
- 过度设计-举例
cuityang
过度设计
过度设计,需要更多设计时间和测试成本,如无必要,还是尽量简洁一些好。
未来的事情,比如 访问量,比如数据库的容量,比如是否需要改成分布式 都是无法预料的
再举一个例子,对闰年的判断逻辑:
1、 if($Year%4==0) return True; else return Fasle;
2、if ( ($Year%4==0 &am
- java进阶,《Java性能优化权威指南》试读
darkblue086
java性能优化
记得当年随意读了微软出版社的.NET 2.0应用程序调试,才发现调试器如此强大,应用程序开发调试其实真的简单了很多,不仅仅是因为里面介绍了很多调试器工具的使用,更是因为里面寻找问题并重现问题的思想让我震撼,时隔多年,Java已经如日中天,成为许多大型企业应用的首选,而今天,这本《Java性能优化权威指南》让我再次找到了这种感觉,从不经意的开发过程让我刮目相看,原来性能调优不是简单地看看热点在哪里,
- 网络学习笔记初识OSI七层模型与TCP协议
dcj3sjt126com
学习笔记
协议:在计算机网络中通信各方面所达成的、共同遵守和执行的一系列约定 计算机网络的体系结构:计算机网络的层次结构和各层协议的集合。 两类服务: 面向连接的服务通信双方在通信之前先建立某种状态,并在通信过程中维持这种状态的变化,同时为服务对象预先分配一定的资源。这种服务叫做面向连接的服务。 面向无连接的服务通信双方在通信前后不建立和维持状态,不为服务对象
- mac中用命令行运行mysql
dcj3sjt126com
mysqllinuxmac
参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/macro-cheng/archive/2011/10/25/mysql-001.html 感觉workbench不好用(有点先入为主了)。
1,安装mysql
在mysql的官方网站下载 mysql 5.5.23 http://www.mysql.com/downloads/mysql/,根据我的机器的配置情况选择了64
- MongDB查询(1)——基本查询[五]
eksliang
mongodbmongodb 查询mongodb find
MongDB查询
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174452 一、find简介
MongoDB中使用find来进行查询。
API:如下
function ( query , fields , limit , skip, batchSize, options ){.....}
参数含义:
query:查询参数
fie
- base64,加密解密 经融加密,对接
y806839048
经融加密对接
String data0 = new String(Base64.encode(bo.getPaymentResult().getBytes(("GBK"))));
String data1 = new String(Base64.decode(data0.toCharArray()),"GBK");
// 注意编码格式,注意用于加密,解密的要是同
- JavaWeb之JSP概述
ihuning
javaweb
什么是JSP?为什么使用JSP?
JSP表示Java Server Page,即嵌有Java代码的HTML页面。使用JSP是因为在HTML中嵌入Java代码比在Java代码中拼接字符串更容易、更方便和更高效。
JSP起源
在很多动态网页中,绝大部分内容都是固定不变的,只有局部内容需要动态产生和改变。
如果使用Servl
- apple watch 指南
啸笑天
apple
1. 文档
WatchKit Programming Guide(中译在线版 By @CocoaChina) 译文 译者 原文 概览 - 开始为 Apple Watch 进行开发 @星夜暮晨 Overview - Developing for Apple Watch 概览 - 配置 Xcode 项目 - Overview - Configuring Yo
- java经典的基础题目
macroli
java编程
1.列举出 10个JAVA语言的优势 a:免费,开源,跨平台(平台独立性),简单易用,功能完善,面向对象,健壮性,多线程,结构中立,企业应用的成熟平台, 无线应用 2.列举出JAVA中10个面向对象编程的术语 a:包,类,接口,对象,属性,方法,构造器,继承,封装,多态,抽象,范型 3.列举出JAVA中6个比较常用的包 Java.lang;java.util;java.io;java.sql;ja
- 你所不知道神奇的js replace正则表达式
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境纵观千象regex
var v = 'C9CFBAA3CAD0';
console.log(v);
var arr = v.split('');
for (var i = 0; i < arr.length; i ++) {
if (i % 2 == 0) arr[i] = '%' + arr[i];
}
console.log(arr.join(''));
console.log(v.r
- [一起学Hive]之十五-分析Hive表和分区的统计信息(Statistics)
superlxw1234
hivehive分析表hive统计信息hive Statistics
关键字:Hive统计信息、分析Hive表、Hive Statistics
类似于Oracle的分析表,Hive中也提供了分析表和分区的功能,通过自动和手动分析Hive表,将Hive表的一些统计信息存储到元数据中。
表和分区的统计信息主要包括:行数、文件数、原始数据大小、所占存储大小、最后一次操作时间等;
14.1 新表的统计信息
对于一个新创建
- Spring Boot 1.2.5 发布
wiselyman
spring boot
Spring Boot 1.2.5已在7月2日发布,现在可以从spring的maven库和maven中心库下载。
这个版本是一个维护的发布版,主要是一些修复以及将Spring的依赖提升至4.1.7(包含重要的安全修复)。
官方建议所有的Spring Boot用户升级这个版本。
项目首页 | 源