- 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
开源数据分析
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
- 鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
flink大数据实时计算
摘要:本文整理自鹰角大数据开发工程师,ApacheHudiContributor朱正军老师在FlinkForwardAsia2024生产实践(二)专场中的分享。主要分为以下四个部分:一、鹰角数据平台架构二、数据湖选型三、湖仓一体建设四、未来展望一、鹰角数据平台架构首先给大家介绍一下鹰角目前的数据平台架构。在介绍之前,关于鹰角我先给大家做简单的介绍。1.1关于鹰角鹰角网络,也称为HYPERGRYPH
- 【AI大数据】数据中台的数据分析与挖掘:从数据到业务的决策
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
文章目录1.前言2.基本概念术语说明2.1数据模型及其实体关系实体(Entity)属性(Attribute)实体关系(EntityRelationships)2.2数据仓库2.3分析引擎2.4噪声数据2.5数据湖2.6数据总线2.7数据仓库模型3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解3.1数据挖掘技术概览(1)数据预处理(2)数据探查(3)数据清洗(4)数据转换(5)数据挖掘(6)知识发现(
- 数据统一高效管理 HashData支撑“数智石油”高质量发展
数据库
4月23日-25日,以“数字化转型推进石油石化新型工业化”为主题的2024中国石油石化企业信息技术交流大会在北京举行。酷克数据(HashData)作为赋能石油石化企业数字化转型的先进代表,受邀参加此次行业盛会,展示了与昆仑数智携手打造的油气行业数据湖联合解决方案和创新成果。在会上,酷克数据资深解决方案架构师李俊介绍了HashData技术团队对湖仓技术的思考与创新,分享酷克数据在油气行业的最佳应用实
- DeepSeek的训练与优化流程
程序猿000001号
DeepSeek训练优化
DeepSeek的训练与优化流程一、数据工程体系1.多模态数据融合处理动态数据湖架构:实时摄入互联网文本、科学论文、专利文献、传感器数据等20+数据源日均处理原始数据量达1.2PB,支持200+文件格式自动解析智能清洗流水线:基于大模型的语义去重算法,重复数据识别准确率99.6%创新应用对抗网络生成噪声数据,增强模型鲁棒性专利级数据质量评估体系(DQAS3.0)包含87个质量维度2.知识增强处理结
- 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
- 数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎
Echo_Wish
实战高阶大数据人工智能科技大数据
数据仓库与数据湖的协同工作:智慧数据管理的双引擎引言在数据驱动的今天,企业和组织收集和存储的数据量正以惊人的速度增长。如何高效管理和利用这些数据,成为了决策者和技术专家的共同难题。为了解决这一问题,数据仓库(DataWarehouse)和数据湖(DataLake)这两种技术应运而生,分别在不同的应用场景中发挥着重要作用。然而,随着数据管理需求的日益复杂,单一的数据仓库或数据湖并无法完全满足现代企业
- Apache Iceberg 与 Apache Hudi:数据湖领域的双雄对决
夜里慢慢行456
大数据大数据
在数据存储和处理不断发展的领域中,数据湖仓的概念已经崭露头角,成为了一种变革性的力量。数据湖仓结合了数据仓库和数据湖的最佳元素,提供了一个统一的平台,支持数据科学、商业智能、人工智能/机器学习以及临时报告等多种关键功能。这种创新的方法不仅促进了实时分析,还显著降低了平台成本,增强了数据治理,并加速了用例的实现。数据存储和处理的演变催生了被称为数据湖仓的现代分析平台。这些平台旨在解决传统架构的局限性
- Doris实战——工商信息查询平台的湖仓一体建设
吵吵叭火
大数据大数据数据仓库
目录前言一、架构1.0:传统Lambda架构二、OLAP引擎调研三、架构2.0:数据服务层AllinApacheDoris四、架构3.0:基于DorisMulti-Catalog的湖仓一体架构五、实践经验5.1引入Merge-on-Write,百亿级单表查询提速近三倍5.2部分列数据更新,数据开发效率提升100%5.3丰富Join的优化手段,整体查询速度最高提升近四倍5.4LightSchemaC
- Flink CDC 在阿里云 DataWorks 数据集成入湖场景的应用实践
大数据flink阿里云数据分析
摘要:本文整理自FlinkForwardAsia2024大会中阿里云DataWorks数据集成团队陈吉通的分享,主要分享FlinkCDC在阿里云DataWorks数据集成入湖场景的应用实践。内容分为以下四个部分:1.阿里云DataWorks数据集成介绍2.DataWorks数据集成入湖解决方案的架构和原理3.DataWorks数据集成入湖场景的产品化案例分享4.未来规划一、阿里云DataWorks
- 数据湖和数据仓库的区别?
春风不会绿大地
大数据数据仓库
简介数据湖这个概念和数据仓库这两个概念一直搞不清楚,之前感觉区别就是数据湖是数据仓库的父集。数据湖是个伪命题,平时生活中也用不到,然后今天听了我的一个师哥的讲解,然后简单总结下。常见的问题1数据湖和数据仓库的区别?相似点:都可以处理海量数据,都是为了得到有价值的数据。不同点:架构上,数仓基本要求符合DDL定义的结构,数据湖则湖纳百川。数据上,数仓为结构化数据设计,数据湖,湖纳百川。模块上,数仓一般
- 22_设计方案(第三章-技术路线)
珞圻-Health
信息化项目验收文档体系政务大数据人工智能
3.7技术路线3.7.1开发及设计工具(1)开发工具IntellijIDEA2020、visualstudiocode1.51、GIT,mvn、jekins、Jemeter、LoadRunner、Sonar。(2)设计工具数据库设计工具:Powerdesigner。接口设计工具:YAPI。原型设计工具:Axure、墨刀、蓝湖。3.7.2后台框架3.7.2.1基础框架系统采用以微服务的思想,拆分冗余
- paimon实战 --核心原理和Flink应用进阶
阿华田512
Paimon学习必读系列Flink学习必读系列flink大数据flink读写paimon数据湖
简介Flink社区希望能够将Flink的Streaming实时计算能力和Lakehouse新架构优势进一步结合,推出新一代的StreamingLakehouse技术,促进数据在数据湖上真正实时流动起来,并为用户提供实时离线一体化的开发体验。Flink社区内部孵化了FlinkTableStore(简称FTS)子项目,一个真正面向Streaming以及Realtime的数据湖存储项目。2023年3月1
- 新型大数据架构之湖仓一体(Lakehouse)架构特性说明——Lakehouse 架构(一)
m0_74825238
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
文章目录为什么需要新的数据架构?湖仓一体(Lakehouse)——新的大数据架构模式同时具备数仓与数据湖的优点湖仓一体架构存储层计算层湖仓一体特性单一存储拥有数据仓库的查询性能存算分离开放式架构支持各种数据源类型支持各种使用方式架构简单数据共享schema过滤和推演时间回溯为什么需要新的数据架构?数据仓库和数据湖一直是实现数据平台最流行的架构,然而,过去几年,社区一直在努力利用不同的数据架构方法来
- 关于阿里云DataWorks的20道面试题
编织幻境的妖
阿里云云计算
1.请简要介绍阿里云DataWorks的基本概念和主要功能。阿里云DataWorks是一个全链路的大数据开发治理平台,其主要功能包括数据集成、数据建模与开发、数据地图、数据质量和数据服务等。DataWorks的基本概念围绕其作为一个大数据开发和治理的平台,它整合了多种大数据引擎如MaxCompute、Hologres、EMR、AnalyticDB、CDP等,旨在为数据仓库、数据湖及湖仓一体化解决方
- 【Apache Paimon】-- 2 -- 核心特性 (0.9.0)
oo寻梦in记
ApachePaimon大数据Apachepaimon数据湖
目录1、实时更新1.1、实时大批量更新1.2、支持定义合并引擎1.3、支持定义更新日志生成器2、海量数据追加处理2.1、appendtable2.2、快速查询3、数据湖功能(类比:hudi、iceberg、delta)3.1、支持ACID事务3.2、支持Timetravel(时间旅行)3.3、支持SchemaEvolution(元数据变更)3.4、可扩展元数据:存储PB级大规模数据集和存储大量分区
- 【计算机网络】【湖科大MOOC】传输层概述 端口号用法 复用与分用 UDP与TCP的对比
liangjingxin1210
计算机网络udp网络传输端口扫描tcpip
目录运输层1.概述1.2传输层的任务1.3工作过程1.4运输协议2.运输层端口号、复用与分用的概念2.1端口号2.1.1为什么要用端口号?2.1.2运输层使用端口号来区分应用层的不同应用进程2.1.3端口号举例2.2发送方的复用和接收方的分用2.2.1TCP/IP体系的常用的应用层协议所使用的运输层端口号3.UDP和TCP的对比3.1无连接&面向连接3.2单播、多播、广播3.3对应用报文的处理3.
- 关于wpf布局的理解
丹青城
Asp.netwpfwpfc#
之前很少做客户端的东西,最近使用wpf做一个监控界面,看着美工给的高大上的效果图,想要根据效果图实现布局效果,还是需要一些技巧和工具的。这里总结下如何根据美工小姐姐的效果图来一步步的在wpf的页面上来实现效果。前期准备推荐一个好用的工具Markman,这里可以获取各个区域的高度、坐标、颜色等信息,方便后面进行布局的如果效果图是蓝湖的,那就不需要再使用这样的工具了页面布局控件ViewboxViewB
- Hudi VS Doris 使用分析
sunxunyong
数据库
数据湖是一个集中式的存储库,允许你以任意规模存储多个来源、所有结构化和非结构化数据,可以按照原样存储数据,无需对数据进行结构化处理,并运行不同类型的分析对数据进行加工。Hudi(HadoopUpsertsDeletesandIncrementals)定位-面向数据湖的增量写入、更新与删除技术。Hudi通过表格式管理的能力,为数据湖提供ACID事务、时间旅行查询等特性。场景-近实时抽数(大规模数据更
- 2天的Flink Forward Asia 有什么值得关注的点
本文于12.8首发于公众号“狗哥琐话”。系是B站视频的文字稿。有兴趣的同学可以看B站的视频,搜索“抽象狗哥”。11月29号和30号,FlinkForwardAsia在上海举行。这篇文章给大家搞个省流版,聊聊有什么值得关注的点。Flink近2年的一个大动作就是把Flink的场景从流式计算到流式湖仓,主要是依托于ApachePaimon来建设的。流式湖仓和实时数仓是两回事啊。新鲜度上有很大的差别,前者
- (王道考研计算机网络)第四章网络层-第三节1:IP数据报格式及分片
快乐江湖
tcp/ip网络网络协议
指导获取:密码7281专栏目录首页:【专栏必读】王道考研408计算机网络+湖科大教书匠计算机网络+网络编程万字笔记、题目题型总结、注意事项、目录导航和思维导图王道考研408计算机组成原理万字笔记王道考研408数据结构+计算机算法设计与分析万字笔记王道考研408操作系统+Linux系统编程万字笔记文章目录一:IP数据报格式二:IP数据报分片一
- 【专栏必读】考研湖科大教书匠计算机网络笔记导航
快乐江湖
考研网络计算机网络
文章目录第一章:概述第一节:因特网概述第二节:三种交换方式第三节:计算机网络定义和分类第四节:计算机网络性能指标第五节:计算机网络体系结构第二章:物理层第一节:物理层基本概念第二节:传输媒体第三节:传输方式第四节:编码与调制第五节:信道的极限容量第三章:数据链路层第一节:数据链路层概述第二节:封装成帧第三节:差错控制第四节:可靠传输第五节:点对点协议PPP第六节:媒体接入控制第七节:MAC地址、I
- 实时洞察41TB数据,TrafficPeak提供卓越足球观赛体验
Akamai中国
云计算大数据人工智能网络分布式云计算云原生云平台
无论任何体育赛事,在重要比赛日当天,第一时间解决问题和潜在隐患,这样的能力对于确保赛事成功至关重要。由流式数据湖公司Hydrolix提供支持,Akamai运营的可观测性管理服务TrafficPeak,帮助媒体客户以实时的方式对重要数据进行可视化呈现,从而在各个地区平衡流量,为全球观众交付了流畅、可靠的观赛体验。业务挑战对于Akamai来说,大型体育赛事(尤其是一年一度的大型足球赛)往往是一年中最重
- 揭秘 Fluss 架构组件
大圣数据星球
大数据Flink设计模式
这是Fluss系列的第四篇文章了,我们先回顾一下前面三篇文章主要说了哪些内容。Fluss部署,带领大家部署Fluss环境,体验一下Fluss的功能Fluss整合数据湖的操作,体验Fluss与数据湖的结合讲解了Fluss、Kafka、Paimon之间的区别和联系前面三篇文章可以让大家上手玩起来Fluss这个框架,并说明了它与Kafka、Paimon数据湖的关系,接下来的文章就深入Fluss细节来说一
- Apache Iceberg数据湖技术在海量实时数据处理、实时特征工程和模型训练的应用技术方案和具体实施步骤及代码
weixin_30777913
音视频语言模型大数据人工智能
ApacheIceberg在处理海量实时数据、支持实时特征工程和模型训练方面的强大能力。Iceberg支持实时特征工程和模型训练,特别适用于需要处理海量实时数据的机器学习工作流。Iceberg作为数据湖,以支持其机器学习平台中的特征存储。Iceberg的分层结构、快照机制、并发读写能力以及模式演进等特性,使得它能够高效地处理海量数据,并且保证数据的一致性和可用性。特别是在特征工程和模型训练方面,I
- 我的创作纪念日
蓝皮怪
程序人生生活
机缘接触和鲸社区,并且通过和鲸社区写了许多简单的项目,然后考虑可以在更多的平台介绍自己,于是在CSDN进行创作。在这个数据分析领域接触了许多新朋友。被部分读者认可,为我提供了源源不断的动力。收获全网获得了2000+粉丝。在机器学习领域、统计方法上学到了许多东西。认识了来自五湖四海的朋友,有10年数分的大佬,还有许多在校学生。日常在准备考研、工作的情况下,争取保证周更。先把工作弄完,抽空学习考研的内
- 原神更新5.3版本,如何在M芯片的Mac上爽玩原神
Mac俱乐部
Mac电脑新手入门原神PlayCovermacos
原神5.3版本更新说明新增内容新角色玛薇卡、茜特菈莉、蓝砚、旅行者(火)「焚夜以炎·玛薇卡(火)」,纳塔的领袖,继承「基扬戈兹」之古名,使用双手剑的五星火元素角色;「白星黑曜·茜特菈莉(冰)」,米克特兰的大萨满,使用法器的五星冰元素角色;「翦玉编春·蓝砚(风)」,沉玉谷手工艺工会藤编大师,使用法器的四星风元素角色;「旅行者(火)」,与七天神像-火共鸣,掌握「火」的元素力后,可以使用全新的元素战技与
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒, 懒到事情都交给机器去做 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,