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viperrrrrrr
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- DolphinScheduler × Jiron:打造高效智能的数据调度新生态
jiron开源
平台开发flink大数据hadoophivesqoopspringcloudsentinel
JironGitHub地址https://github.com/642933588/jiron-cloudhttps://gitee.com/642933588/jiron-cloudDolphinScheduler×Jiron:打造高效智能的数据调度新生态DolphinScheduler是一个开源的分布式任务调度平台,专为大数据场景下的工作流调度和数据治理而设计。将DolphinSchedule
- 一种时序数据模式演化的跟踪与查询方法
米朵儿技术屋
智能科学与技术专栏分类学习数据挖掘
摘要在物联网与大数据应用蓬勃发展的背景下,各类感知设备产生海量的时序数据,设备管理软件版本的快速迭代导致时序数据的模式演化问题日益凸显.模式演化要求对数据模式进行版本管理,使数据进行模式变更时不产生信息损失,且支持对数据跨模式版本进行读写操作.结合流行的时序数据库管理系统,调研总结了各类数据库管理系统对模式演化的支持情况,对时序数据及其模式进行了形式化表述,对其模式演化的过程进行了分析,设计了一种
- FPGA在高速数据采集系统中的应用!!!
FPGA资料库
fpga开发fpgaverilog物联网stm32
FPGA(现场可编程门阵列)在高速数据采集系统中的应用非常广泛,主要得益于其并行处理能力、可编程性和高速接口特性。以下是FPGA在高速数据采集系统中的详细应用,以及一些具体例子:1.应用背景高速数据采集系统通常用于需要高采样率和大数据量处理的场合,如雷达信号处理、医疗成像、高速通信等。FPGA因其独特的硬件架构,能够有效处理高速数据流,因此在这些系统中扮演着关键角色。2.应用内容2.1数据采集接口
- Mysql数据库和Sql语句
Jessica小戴
数据库mysqlsql
数据库管理:sql语句:数据库用来增删改查的语句(重要)备份:数据库的数据进行备份主从复制、读写分离、高可用(重要)Mysql数据库和Sql语句一、Mysql数据库1、数据库:组织、存储、管理数据的仓库2、数据库的管理系统(DBMS):实现对数据有效组织、管理和存取的系统软件3、数据库软件:mysql、oracle(大数据系统一般使用、大企业使用)、sql-server、MariaDB也是mysq
- 洞见数据未来,StarRocks Summit Asia 2024 即将启幕!
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在AI时代,我们需要怎样的数据基础软件?数据量和数据类型的需求飞速上涨,我们不仅需要将历史上各种基础设施中的数据进行分析使用,还要关注性能、灵活性、性价比,以及确保单一可信数据源。这一切构成了当前大数据领域的核心难题。今年12月,StarRocksSummitAsia重磅启动!作为年度数据盛会,我们将从用户、平台方、业务领袖和技术极客等不同视角展开交流,携手共建未来的数据解决方案。本届峰会,我们将
- 国产海光CPU平台兼容性指南-基础软件分册-20231013(附各系统下载链接)
技术瘾君子1573
服务器&存储服务器兼容列表海光CPU云计算大数据操作系统
目录声明一、操作系统二、虚拟化和云2.1虚拟化和云2.2虚拟机上的操作系统2.2.1VMwarevSphere上的虚拟机操作系统2.2.2KVM上的虚拟机操作系统2.2.3WindowsHyper-V上的虚拟机操作系统2.2.4VirtualBox上的虚拟机操作系统三、分布式存储四、数据库五、中间件六、大数据七、平台组件7.1云平台7.2大数据平台7.3人工智能平台7.4科学与工程计算平台八、其它
- 数据驱动销售预测的未来:ScriptEcho赋能高效决策
前端
在瞬息万变的商业环境中,准确的销售预测是企业制定有效销售策略、实现业绩增长的基石。传统的销售预测方法往往依赖于人工分析和复杂的电子表格,效率低下,难以应对市场变化的快速冲击。然而,随着大数据的兴起和人工智能技术的飞速发展,数据驱动决策正成为现代企业提升竞争力的关键。本文将探讨销售预测面临的挑战与机遇,并重点介绍ScriptEcho如何通过AI赋能,提升销售预测的准确性和效率,助力企业实现数据驱动增
- minio免费文件管理器(windows版本),若依RuoYi-Vue-Plus框架使用,有需要的可以下载,因为官网下载特别慢
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工具windowsvue.js容器
MinIO是一款开源的对象存储系统,它提供类似AmazonS3的云存储服务,适用于各种规模的企业。MinIO设计为高性能、安全且易于使用,适合存储大量的非结构化数据,如图片、文档、视频以及大数据分析中的日志文件等。在本案例中,我们关注的是Windows版本的MinIO,它被集成到了若依RuoYi-Vue-Plus框架中,以实现文件管理功能。若依RuoYi-Vue-Plus是一个基于Vue.js的现
- 分布式系统理论基础二-CAP
王知无(import_bigdata)
GitHub:https://github.com/wangzhiwubigdata/God-Of-BigData关注公众号,内推,面试,资源下载,关注更多大数据技术~大数据成神之路~预计更新500+篇文章,已经更新50+篇~引言CAP是分布式系统、特别是分布式存储领域中被讨论最多的理论,“什么是CAP定理?”在Quora分布式系统分类下排名FAQ的No.1。CAP在程序员中也有较广的普及,它不仅
- 大数据湖仓一体架构未来思考
王知无(import_bigdata)
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湖仓一体架构是最近1-2年时间开始频繁出现在数据开发领域的新名词。也是各大公司竞相投入的对象。网络上关于湖仓一体架构的实践文章很多,看得也很眼花缭乱。我们今天站在一个「接地气」的角度,来说一说湖仓一体架构中未来需要关注的核心框架有哪些。文章内容也没有经过仔细的斟酌,完全是一点不成熟的想法,而且站的角度不是高屋建瓴的而是从下往上的。一个基本判断是湖仓一体架构在形式上不止一种大家可以从网上看到很多关于
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Echo_Wish
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大数据是什么?用浅显的语言揭开神秘面纱在我们生活的时代,“大数据”已经从一个技术术语,成为了街头巷尾时常听到的词汇。然而,究竟什么是大数据?它离我们有多远?我们该如何理解这个复杂又常用的概念?作为一名深耕大数据领域的创作者,我希望用通俗易懂的语言,结合生活实例和代码,为大家揭开大数据的神秘面纱。一、大数据的定义:比“大”更重要的是“复杂性”从广义上讲,大数据指的是无法通过传统手段高效处理的数据集合
- 在 Python 中使用 Ollama API
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在Python中使用OllamaAPI在本文中,我们将简单介绍如何在Python中使用OllamaAPI。无论你是想进行简单的聊天对话、使用流式响应处理大数据、还是希望在本地进行模型的创建、复制、删除等操作,本文都可以为你提供指导。此外,我们还展示了如何使用自定义客户端和异步编程来优化你的应用程序性能,环境准备在开始使用Python与OllamaAPI交互之前,请确保您的开发环境满足以下条件:Py
- AI与API的融合:构建智能互联技术世界的基石
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在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)与应用程序接口(API)的融合正在开启智能应用的新纪元。AI以其强大的数据处理和分析能力,正在改变各行各业的工作方式,而API则作为连接技术与应用的桥梁,为AI技术的普及和应用提供了无限可能。本文将深入探讨AI与API的融合如何推动智能应用的创新和发展,以及其在各个领域的应用和前景。一、AI与API融合的背景随着大数据、云计算、物联网等技术的快速发展,人工
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欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
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包罗万象golang开发语言后端
PL/SQL语言的文件操作引言PL/SQL(ProceduralLanguage/SQL)是Oracle数据库提供的一种过程化编程语言,它结合了SQL的强大数据处理能力和过程性编程的灵活性。PL/SQL不仅可以用于数据库的操作和处理用户输入的数据,还可以进行丰富的文件操作。随着数据量的增加和信息处理需求的提高,掌握PL/SQL中的文件操作技术,对于数据库管理员和开发人员而言,显得尤为重要。本文将对
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
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Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- Spark Livy 指南及livy部署访问实践
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背景:ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中,它提供了两种方式进行数据处理,一是交互式处理:比如用户使用spark-shell,编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行;二是批处理,通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息,并打通集群网
- 大数据学习(四):Livy的安装配置及pyspark的会话执行
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一个基于Spark的开源REST服务,它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能:提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行;提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行;提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar
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分布式爬虫在现代大数据采集中是不可或缺的一部分。随着互联网信息量的爆炸性增长,单机爬虫在性能、效率和稳定性上都面临巨大的挑战。分布式爬虫通过任务分发、多节点协作以及结果整合,成为解决大规模数据抓取任务的核心手段。本节将从Scrapy框架的基本使用、Scrapy-Redis的分布式实现、分布式爬虫的优化策略等多个方面展开,结合实际案例,帮助开发者掌握分布式爬虫的设计与实现。1.Scrapy框架的核心
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一、说明当下时代的社会生产发展,人们都开始习惯于用数据来说明某个观点和反映事物的内在规律或享用自动化和人工智能带来的便利。但这些轻松快捷的方便背后,都是相关工作者的专业流程作为源源不断的支撑。二、大数据思维自从几年前大数据开始兴起,大数据思维已经逐渐被更动的人接受,随着其进一步发展,产生了巨大的生产效果。三、数据驱动的生产力作为一个数据工程师,仅仅知道跑数据是不够的,还需要通过数据发现生产环节出现
- 火星数据电竞数据,世界杯数据接口api,足球数据资料库
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电竞数据包含的内容有很多,比如说基础数据(实时比分,关键事件,赛后数据等等),统计数据(阵容分析,选手分析,地图分析等),还有资料库数据(赛事战队,赛程赛果,赛况榜单等等),众多的数据组合而成形成如今的电竞大数据。在当今电竞世界中,电子竞技的大数据可以用在多个方面,从自身来说:可以用来分析自己的强势点,可以分析对手的弱点,从而运用更好的策略来战胜对手。通过电竞大数据也可以更好地了解游戏,了解当下游
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引言随着深度学习、高性能计算和大数据分析等领域的快速发展,GPU(图形处理器)因其强大的并行计算能力和浮点运算速度而成为首选的计算平台。然而,随着模型规模的增长和技术的进步,构建高效稳定的GPU算力平台面临着新的挑战。本文旨在探讨这些挑战、应对策略以及对未来发展的展望。当前挑战算力分配与资源优化在多用户共享GPU集群的环境下,合理分配计算资源并确保每个任务能够高效运行是一项挑战。这不仅涉及到硬件资
- Databricks:打造数据国度的“金砖四国”
weixin_33832340
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Databricks,一个并不算熟悉的名字,是大数据国度的后起之星。成立不够一年,但却阵容强大,创始人都是开源圈子里面的重要级人物,值得关注。从公司名Databricks似乎就能看出一些深意——data(数据)+bricks(金砖四国)。不知道,在数据国度里Databricks是否具有“金砖四国”的发展前景呢?可以先从公司的创始背景谈起,打开Databricks官网,“We'reworkingto
- 一文详解大厂数据中台架构
isNotNullX
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在大数据发展的黄金期,几乎所有的高科技企业都在思考一个问题:海量数据作为大多数企业发展不可避免的一个趋势之后,企业该怎么去应用这部分数据资产,会对其商业产生什么影响,如何使数据对企业产生正面的推动而不是成为企业的负担。作为国内的主要大数据玩家,阿里在2015年提出了“大中台、小前台”的战略,奠定了其内部发展数据中台的基础。2018年因为“腾讯数据中台论”,中台再度成为了人们谈论的焦点。至此,关于“
- 大数据公司 Databricks 详解
Bj陈默
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Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司,以下是关于它的详细技术解析:1.起源与背景:Databricks成立于2013年,由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立,包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
做生活的创作者
hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- Hive 数据类型全解析:大数据开发者的实用指南
大鳥
sqlhive数据仓库
在大数据处理领域,Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具,被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础,本文将深入探讨Hive的数据类型,帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型,主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
- SQL的各种连接查询
xieke90
UNION ALLUNION外连接内连接JOIN
一、内连接
概念:内连接就是使用比较运算符根据每个表共有的列的值匹配两个表中的行。
内连接(join 或者inner join )
SQL语法:
select * fron
- java编程思想--复用类
百合不是茶
java继承代理组合final类
复用类看着标题都不知道是什么,再加上java编程思想翻译的比价难懂,所以知道现在才看这本软件界的奇书
一:组合语法:就是将对象的引用放到新类中即可
代码:
package com.wj.reuse;
/**
*
* @author Administrator 组
- [开源与生态系统]国产CPU的生态系统
comsci
cpu
计算机要从娃娃抓起...而孩子最喜欢玩游戏....
要让国产CPU在国内市场形成自己的生态系统和产业链,国家和企业就不能够忘记游戏这个非常关键的环节....
投入一些资金和资源,人力和政策,让游
- JVM内存区域划分Eden Space、Survivor Space、Tenured Gen,Perm Gen解释
商人shang
jvm内存
jvm区域总体分两类,heap区和非heap区。heap区又分:Eden Space(伊甸园)、Survivor Space(幸存者区)、Tenured Gen(老年代-养老区)。 非heap区又分:Code Cache(代码缓存区)、Perm Gen(永久代)、Jvm Stack(java虚拟机栈)、Local Method Statck(本地方法栈)。
HotSpot虚拟机GC算法采用分代收
- 页面上调用 QQ
oloz
qq
<A href="tencent://message/?uin=707321921&Site=有事Q我&Menu=yes">
<img style="border:0px;" src=http://wpa.qq.com/pa?p=1:707321921:1></a>
- 一些问题
文强chu
问题
1.eclipse 导出 doc 出现“The Javadoc command does not exist.” javadoc command 选择 jdk/bin/javadoc.exe 2.tomcate 配置 web 项目 .....
SQL:3.mysql * 必须得放前面 否则 select&nbs
- 生活没有安全感
小桔子
生活孤独安全感
圈子好小,身边朋友没几个,交心的更是少之又少。在深圳,除了男朋友,没几个亲密的人。不知不觉男朋友成了唯一的依靠,毫不夸张的说,业余生活的全部。现在感情好,也很幸福的。但是说不准难免人心会变嘛,不发生什么大家都乐融融,发生什么很难处理。我想说如果不幸被分手(无论原因如何),生活难免变化很大,在深圳,我没交心的朋友。明
- php 基础语法
aichenglong
php 基本语法
1 .1 php变量必须以$开头
<?php
$a=” b”;
echo
?>
1 .2 php基本数据库类型 Integer float/double Boolean string
1 .3 复合数据类型 数组array和对象 object
1 .4 特殊数据类型 null 资源类型(resource) $co
- mybatis tools 配置详解
AILIKES
mybatis
MyBatis Generator中文文档
MyBatis Generator中文文档地址:
http://generator.sturgeon.mopaas.com/
该中文文档由于尽可能和原文内容一致,所以有些地方如果不熟悉,看中文版的文档的也会有一定的障碍,所以本章根据该中文文档以及实际应用,使用通俗的语言来讲解详细的配置。
本文使用Markdown进行编辑,但是博客显示效
- 继承与多态的探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 继承 对象
继承 extends 多态
继承是面向对象最经常使用的特征之一:继承语法是通过继承发、基类的域和方法 //继承就是从现有的类中生成一个新的类,这个新类拥有现有类的所有extends是使用继承的关键字:
在A类中定义属性和方法;
class A{
//定义属性
int age;
//定义方法
public void go
- JS的undefined与null的实例
bijian1013
JavaScriptJavaScript
<form name="theform" id="theform">
</form>
<script language="javascript">
var a
alert(typeof(b)); //这里提示undefined
if(theform.datas
- TDD实践(一)
bijian1013
java敏捷TDD
一.TDD概述
TDD:测试驱动开发,它的基本思想就是在开发功能代码之前,先编写测试代码。也就是说在明确要开发某个功能后,首先思考如何对这个功能进行测试,并完成测试代码的编写,然后编写相关的代码满足这些测试用例。然后循环进行添加其他功能,直到完全部功能的开发。
- [Maven学习笔记十]Maven Profile与资源文件过滤器
bit1129
maven
什么是Maven Profile
Maven Profile的含义是针对编译打包环境和编译打包目的配置定制,可以在不同的环境上选择相应的配置,例如DB信息,可以根据是为开发环境编译打包,还是为生产环境编译打包,动态的选择正确的DB配置信息
Profile的激活机制
1.Profile可以手工激活,比如在Intellij Idea的Maven Project视图中可以选择一个P
- 【Hive八】Hive用户自定义生成表函数(UDTF)
bit1129
hive
1. 什么是UDTF
UDTF,是User Defined Table-Generating Functions,一眼看上去,貌似是用户自定义生成表函数,这个生成表不应该理解为生成了一个HQL Table, 貌似更应该理解为生成了类似关系表的二维行数据集
2. 如何实现UDTF
继承org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic
- tfs restful api 加auth 2.0认计
ronin47
目前思考如何给tfs的ngx-tfs api增加安全性。有如下两点:
一是基于客户端的ip设置。这个比较容易实现。
二是基于OAuth2.0认证,这个需要lua,实现起来相对于一来说,有些难度。
现在重点介绍第二种方法实现思路。
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGe
- jdk环境变量配置
byalias
javajdk
进行java开发,首先要安装jdk,安装了jdk后还要进行环境变量配置:
1、下载jdk(http://java.sun.com/javase/downloads/index.jsp),我下载的版本是:jdk-7u79-windows-x64.exe
2、安装jdk-7u79-windows-x64.exe
3、配置环境变量:右击"计算机"-->&quo
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-2
bylijinnan
java
package com.ljn.base;
import java.io.BufferedReader;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStreamReader;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.uti
- SQL 数值四舍五入 小数点后保留2位
chicony
四舍五入
1.round() 函数是四舍五入用,第一个参数是我们要被操作的数据,第二个参数是设置我们四舍五入之后小数点后显示几位。
2.numeric 函数的2个参数,第一个表示数据长度,第二个参数表示小数点后位数。
例如:
select cast(round(12.5,2) as numeric(5,2))  
- c++运算符重载
CrazyMizzz
C++
一、加+,减-,乘*,除/ 的运算符重载
Rational operator*(const Rational &x) const{
return Rational(x.a * this->a);
}
在这里只写乘法的,加减除的写法类似
二、<<输出,>>输入的运算符重载
&nb
- hive DDL语法汇总
daizj
hive修改列DDL修改表
hive DDL语法汇总
1、对表重命名
hive> ALTER TABLE table_name RENAME TO new_table_name;
2、修改表备注
hive> ALTER TABLE table_name SET TBLPROPERTIES ('comment' = new_comm
- jbox使用说明
dcj3sjt126com
Web
参考网址:http://www.kudystudio.com/jbox/jbox-demo.html jBox v2.3 beta [
点击下载]
技术交流QQGroup:172543951 100521167
[2011-11-11] jBox v2.3 正式版
- [调整&修复] IE6下有iframe或页面有active、applet控件
- UISegmentedControl 开发笔记
dcj3sjt126com
// typedef NS_ENUM(NSInteger, UISegmentedControlStyle) {
// UISegmentedControlStylePlain, // large plain
&
- Slick生成表映射文件
ekian
scala
Scala添加SLICK进行数据库操作,需在sbt文件上添加slick-codegen包
"com.typesafe.slick" %% "slick-codegen" % slickVersion
因为我是连接SQL Server数据库,还需添加slick-extensions,jtds包
"com.typesa
- ES-TEST
gengzg
test
package com.MarkNum;
import java.io.IOException;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import javax.servlet.ServletException;
import javax.servlet.annotation
- 为何外键不再推荐使用
hugh.wang
mysqlDB
表的关联,是一种逻辑关系,并不需要进行物理上的“硬关联”,而且你所期望的关联,其实只是其数据上存在一定的联系而已,而这种联系实际上是在设计之初就定义好的固有逻辑。
在业务代码中实现的时候,只要按照设计之初的这种固有关联逻辑来处理数据即可,并不需要在数据库层面进行“硬关联”,因为在数据库层面通过使用外键的方式进行“硬关联”,会带来很多额外的资源消耗来进行一致性和完整性校验,即使很多时候我们并不
- 领域驱动设计
julyflame
VODAO设计模式DTOpo
概念:
VO(View Object):视图对象,用于展示层,它的作用是把某个指定页面(或组件)的所有数据封装起来。
DTO(Data Transfer Object):数据传输对象,这个概念来源于J2EE的设计模式,原来的目的是为了EJB的分布式应用提供粗粒度的数据实体,以减少分布式调用的次数,从而提高分布式调用的性能和降低网络负载,但在这里,我泛指用于展示层与服务层之间的数据传输对
- 单例设计模式
hm4123660
javaSingleton单例设计模式懒汉式饿汉式
单例模式是一种常用的软件设计模式。在它的核心结构中只包含一个被称为单例类的特殊类。通过单例模式可以保证系统中一个类只有一个实例而且该实例易于外界访问,从而方便对实例个数的控制并节约系统源。如果希望在系统中某个类的对象只能存在一个,单例模式是最好的解决方案。
&nb
- logback
zhb8015
loglogback
一、logback的介绍
Logback是由log4j创始人设计的又一个开源日志组件。logback当前分成三个模块:logback-core,logback- classic和logback-access。logback-core是其它两个模块的基础模块。logback-classic是log4j的一个 改良版本。此外logback-class
- 整合Kafka到Spark Streaming——代码示例和挑战
Stark_Summer
sparkstormzookeeperPARALLELISMprocessing
作者Michael G. Noll是瑞士的一位工程师和研究员,效力于Verisign,是Verisign实验室的大规模数据分析基础设施(基础Hadoop)的技术主管。本文,Michael详细的演示了如何将Kafka整合到Spark Streaming中。 期间, Michael还提到了将Kafka整合到 Spark Streaming中的一些现状,非常值得阅读,虽然有一些信息在Spark 1.2版
- spring-master-slave-commondao
王新春
DAOspringdataSourceslavemaster
互联网的web项目,都有个特点:请求的并发量高,其中请求最耗时的db操作,又是系统优化的重中之重。
为此,往往搭建 db的 一主多从库的 数据库架构。作为web的DAO层,要保证针对主库进行写操作,对多个从库进行读操作。当然在一些请求中,为了避免主从复制的延迟导致的数据不一致性,部分的读操作也要到主库上。(这种需求一般通过业务垂直分开,比如下单业务的代码所部署的机器,读去应该也要从主库读取数