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HDFS全方位实战分布式分类数据库
随着数据的激增,我们已经进入到了一个数据时代,无论是云计算,大数据还是互联网公司的各种应用,其后台存储平台的目标都是要构建低成本、高性能、可扩展、易用的分布式存储系统。相比传统的分布式存储系统,互联网公司的分布式存储系统具有两个特点:规模大和成本低。本文主要介绍一下什么是大规模分布式存储系统,以及分布式存储系统有哪些类别。一、分布式存储的概念1.1大规模分布式存储系统的定义大规模分布式存储系统的定
- 爬虫实践--爬取学科排名数据
青柠小卖部
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简介在当今这个信息爆炸的时代,数据的获取和分析变得越来越重要。作为一名数据分析师,我经常需要从各种网站抓取数据来进行研究。最近,我接手了一个项目,需要抓取上海软科排名的数据。上海软科排名是一个权威的大学排名,包含了全球大学的学术排名信息。本文将详细介绍我如何使用Python编写爬虫程序来自动化抓取这些数据。环境准备在开始编码之前,我们需要准备以下环境和库:Python3.xrequests:用于发
- SAP GR/IR在系统AP中收货和校验对会计业务的影响(详细)
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SAP-FISAPGRIR采购
转自:http://www.studa.net/kuaiji/100405/14523268.html【摘要】正确理解和掌握SAP系统采购收货和发票校验的集成性对会计业务的影响,可以为物料数据分析和成本数据分析提供有力工具,保证数据真实、完整、实时和丰富,为企业管理者提供决策支持。【关键词】SAP;采购收货;发票校验;集成;影响mySAPERP系统是一种可以实现跨地区、跨部门、甚至跨公司整合实时信
- 如何寻找好用的GPTs模型?
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要有效地寻找和使用好用的GPT模型,可以按照以下步骤来选择和应用最合适的模型,尤其是在科研或工作中需要完成特定任务时:1.明确需求和任务在寻找适合的GPT模型之前,首先需要明确你要解决的任务或需求。不同的GPT模型在处理各种任务时表现不一样。常见的任务包括:文本生成:创作文章、生成报告、写作论文等。问答系统:快速解答科研问题、技术问题等。翻译和润色:翻译论文、改进文章语言质量等。数据分析和图表生成
- 大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建抑郁非抑郁推文识别模型
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大数据分析案例合集机器学习人工智能python数据挖掘回归
♂️个人主页:@艾派森的个人主页✍作者简介:Python学习者希望大家多多支持,我们一起进步!如果文章对你有帮助的话,欢迎评论点赞收藏加关注+喜欢大数据分析项目的小伙伴,希望可以多多支持该系列的其他文章大数据分析案例合集
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move移动语义移动语义是C++11引入的一种机制,用于提高程序的性能和资源管理效率,特别是在涉及大数据对象的场景下。移动语义通过转移资源所有权,而不是复制资源,减少了不必要的拷贝操作。一、为什么需要移动语义?当对象需要被复制时(如函数返回值或传参),通常会调用复制构造函数(copyconstructor)。复制操作往往意味着需要分配新资源并将原资源的数据拷贝到新资源中;而如果不需要保留原对象的内
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系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
- 企业数字化运营系统总体规划蓝图、企业信息化建设总体规划方案
公众号:优享智库
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一、企业数字化运营系统总体规划蓝图1.数字化建设目标与愿景我们的数字化建设目标是实现企业的全面数字化转型,通过科技的力量提升运营效率、优化客户体验、强化数据分析能力,从而增强企业的核心竞争力。我们的愿景是打造一个高效、智能、安全的数字化运营体系,推动企业向更高层次的发展。2.基础设施升级与改造为实现数字化建设目标,我们将进行基础设施的全面升级与改造。这包括升级现有的硬件设备、构建云计算平台、完善网
- 企业数字化规划蓝图、企业数字化运营分析管理大数据平台建设方案
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**企业数字化规划蓝图及运营分析管理大数据平台建设方案****一、企业数字化规划蓝图**1.**数字化目标设定**企业在规划数字化进程时,首先需要明确数字化目标。这些目标应当与企业的整体战略和发展规划相一致,包括但不限于提高运营效率、优化客户体验、创新业务模式等。同时,目标应具体、可衡量,以便于后续的实施和评估。2.**技术平台规划**技术平台是支撑企业数字化的基础。在规划阶段,需要确定所需的技术
- Python 爬虫实战:从喜马拉雅爬取有声书播放量,挖掘热门音频内容
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目录引言一、项目背景与需求分析1.1喜马拉雅平台的特点1.2数据爬取目标二、技术选型与工具准备2.1技术选型2.2工具准备三、爬取有声书播放量数据3.1获取音频列表3.2获取音频详情四、数据存储五、数据处理与分析5.1数据清洗5.2数据分析六、可视化展示七、总结与展望引言喜马拉雅作为国内知名的音频分享平台,拥有海量的有声书、广播剧、音乐等内容。通过爬取喜马拉雅上的有声书播放量数据,我们可以分析哪些
- 使用Flink进行流式图处理
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大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
- python与excel整合全教程
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Python与Excel的整合非常强大,尤其适合处理大数据、自动化表格操作以及进行高级数据分析。以下是一个全教程,涵盖常用的Python库及其应用:1.准备工作安装必要的库:使用以下命令安装常用库:pipinstallopenpyxlpandasxlrdxlsxwriterpywin32openpyxl:用于操作Excel的.xlsx文件(推荐)。pandas:强大的数据分析工具,支持读取和写入E
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Python数据分析-初识Pandas简介SeriesDataFrame创建基本操作添加删除简介Pandas基于NumPy开发,它提供了快速、灵活、明确的数据结构,旨在简单、直观地处理数据。Pandas适用于处理以下类型的数据:有序和无序的时间序列数据带行列标签的矩阵数据,包括同构或异构型数据与SQL或Excel表类似的,含异构列的表格数据任意其它形式的观测、统计数据集,数据转入Pandas数据结
- 如何写一份合格的大数据简历(附简历模板)教程
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Python语言的安全开发引言在信息技术迅速发展的今天,网络安全问题愈发凸显。随着Python语言的广泛应用,尤其是在数据分析、人工智能、Web开发等领域,其安全问题越来越受到重视。Python作为一门高效且易于学习的编程语言,虽然在开发过程中为我们提供了很多便利,但如果忽视了安全性,将可能导致严重的安全漏洞和数据泄露等问题。因此,本文将围绕Python语言的安全开发展开讨论,重点分析常见的安全问
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开头还是介绍一下群,如果感兴趣PolarDB,MongoDB,MySQL,PostgreSQL,Redis,OceanBase,SqlServer等有问题,有需求都可以加群群内有各大数据库行业大咖,可以解决你的问题。加群请联系liuaustin3,(共2710人左右1+2+3+4+5+6+7+8+9)(123456群均已爆满,7群400+,开8群9群)这是MongoDB宣传周的第五篇,这周真漫长,
- 大数据技术在数据安全治理中的应用
罗思付之技术屋
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摘要面对新形势下的数据安全治理挑战,顺应数据安全领域的技术发展趋势,针对大型国企在数据安全治理实际应用中突出的关键权限人员识别问题,提出了一种基于图算法的关键权限人员识别技术。该技术可以发现系统中潜在的权限影响因素,并可从多个角度衡量不同含义的权重影响力,识别结果可解释性强。针对数据安全治理中的用户与实体行为异常检测问题,提出一种基于生成对抗网络的用户与实体行为异常检测方法,实验结果表明,所提方法
- 为什么LabVIEW适合软硬件结合的项目?
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LabVIEW是一种基于图形化编程的开发平台,广泛应用于软硬件结合的项目中。其强大的硬件接口支持、实时数据采集能力、并行处理能力和直观的用户界面,使得它成为工业控制、仪器仪表、自动化测试等领域中软硬件系统集成的理想选择。LabVIEW的设计哲学强调模块化、可视化和易于操作,使开发者能够快速实现复杂的软硬件交互系统,同时提供了强大的数据分析与可视化功能。通过与多种硬件平台的兼容,LabVIEW能够为
- APL语言的正则表达式
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APL语言中的正则表达式引言APL(AProgrammingLanguage)是一种高层次的编程语言,以其简洁的符号和强大的数组处理能力著称。虽然其主要用途通常集中在数值计算和数据处理,但APL也提供了对字符串操作的支持。在这方面,正则表达式作为一种强大的字符串处理工具,能够帮助程序员更高效地进行模式匹配和文本处理。因此,了解APL语言中的正则表达式的使用方法,对于从事数据分析、文本处理等工作的程
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数据应用层:这是最顶层,面向不同的用户群体提供服务,包括对内(公司内部使用)、对平台(平台用户)、对商家(商家使用)、对公众(普通消费者)。数据服务与基础工具层:这一层提供了一些基础服务和工具,例如:OneService:可能是一种服务或工具,用于统一数据服务。TDDL+MySQL:TDDL是淘宝分布式数据层的缩写,与MySQL结合使用,提供数据库服务。HBase:一个分布式列存储系统,适合于存储
- 对比DeepSeek、ChatGPT和Kimi的学术写作摘要能力
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DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能chatgptllama数据分析论文阅读
摘要摘要是文章的精华,通常在200-250词左右。要包括研究的目的、方法、结果和结论。让AI工具作为某领域内资深的研究专家,编写摘要需要言简意赅,直接概括论文的核心,为读者提供快速了解的窗口。下面我们使用DeepSeek、ChatGPT4以及Kimi辅助编写摘要。提示词:你现在是一名[计算机理论专家],研究方向集中在[人工智能、大模型、数据挖掘等计算机相关方向]。我现在需要撰写一篇围绕[人工智能在
- python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境
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python分布式集群
前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
- 【Python数据分析】Pandas_Series如何转变为DataFrame
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【Python数据分析】python数据分析pandas
1.使用pd.DataFrame()构造函数可以使用pd.DataFrame()构造函数将Series转换为DataFrame。在构造函数中,将Series作为一个列传递给DataFrame,并且可以通过指定列名来为DataFrame的列命名。代码示例:importpandasaspddata=[10,20,30,40,50]index=['A','B','C','D','E']series=pd
- 初始Pandas数据结构(DataFrame和Series)
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认识PandasPandas是Python语言的一个扩展程序库,用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能。pandas(paneldata&dataanalysis),是基于numpy(提供高性能的矩阵运算)专门用于数据分析的工具,是一个强大的分析结构化数据(表格数据)的工具集;Pandas的操作是基于两种结构:DataFrame结构和Series结构DataFrame每一列都为Series
- Selenium 结合 Requests 爬取网易云音乐“我喜欢的”及评论数API分析
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前言基于selenium和requests,在网易云音乐网页上爬取前1000首“我喜欢的音乐”以供后续数据分析。重点讲解了__init__.py文件的重要性、Cookie的添加和检查方式、Selenium选择器的使用技巧,特别是的处理方法。同时,也分享了我对网易云评论数API接口的探索。提供完整的脚本。项目地址:Github链接文件相对路径:NeteaseCloudMusicGaze/src/AP
- Python编程入门指南:从基础到高级
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如果你正在学习Python,那么你需要的话可以,点击这里Python重磅福利:入门&进阶全套学习资料、电子书、软件包、项目源码等等免费分享!一、引言1.1Python编程语言简介Python是一种高级编程语言,它具有简单易学、代码简洁、易维护等特点,因此被广泛应用于科学计算、数据分析、人工智能等领域。Python的语法简洁,代码易于阅读和编写,因此它被广大开发者所喜爱。同时,Python还拥有庞大
- 【硬刚大数据】2021年从零到大数据专家之Hbase八股文
王知无(import_bigdata)
欢迎关注博客主页:https://blog.csdn.net/u013411339欢迎点赞、收藏、留言,欢迎留言交流!本文由【王知无】原创,首发于CSDN博客!本文首发CSDN论坛,未经过官方和本人允许,严禁转载!本文是对《【硬刚大数据之学习路线篇】2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)》的面试部分补充。硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)
- 史上最强!Spring Boot 3.3 高效批量插入万级数据的多种方案
m0_74825074
面试学习路线阿里巴巴springboot后端java
SpringBoot3.3多种方式实现高效批量插入万级数据,史上最强!在大数据处理场景下,如何高效地将大量数据插入数据库是一个重要课题。本文基于SpringBoot3.3及MyBatis-Plus,介绍几种高效的批量插入数据的方法,包括:使用JDBC批处理使用自定义SQL批处理单条插入(for循环)拼接SQL语句插入MyBatis-Plus的saveBatch方法循环插入+开启批处理模式每种方式都
- 使用Python爬虫获取1688店铺所有商品信息的完整指南
不会玩技术的技术girl
PythonAPIpython爬虫开发语言
在当今的电商时代,获取电商平台的商品信息对于市场分析、竞争对手研究以及数据挖掘等任务至关重要。1688作为中国领先的B2B电商平台,拥有海量的商品和商家数据。通过Python爬虫技术结合1688的API接口,我们可以高效地获取店铺的所有商品信息。本文将详细介绍如何实现这一目标。一、1688API接口简介1688开放平台提供了丰富的API接口,允许开发者通过合法的方式获取商品信息、店铺信息等数据。其
- 【Python百日进阶-数据分析】Day160 - plotly的IO操作
岳涛@泰山医院
Dashpython数据分析plotly
文章目录一、plotly.io.to_image1.1语法1.2参数1.3返回值二、plotly.io.write_image2.1语法2.2参数2.3返回值三、plotly.io.to_json3.1语法3.2参数3.3返回值四、plotly.io.from_json4.1语法4.2参数4.3返回值五、plotly.io.read_json5.1语法5.2参数5.3返回值六、plotly.io.
- 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