- Linux(centos7)部署hive
灯下夜无眠
Linuxlinuxhive运维dbeaverhive客户端
前提环境:已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- linux安装单机版spark3.5.0
爱上雪茄
大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
- 03hive数仓安装与基础使用
daydayup9527
hadoop_hive运维hadoop
hiveHive概述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,并提供完整的sql查询功能,本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低,不用开发复杂的mapreduce应用,十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
- HDFS
weixin_51987187
笔记大数据
(一)HDFS简介及其基本概念 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件
- 基于MapReduce的汽车数据清洗与统计案例
醉里挑灯代码
MapReduce学习mapreduce汽车大数据
数据简介ecar168.csv(汽车销售数据表):字段数据类型字段说明rankingString排名manufacturerString厂商vehicle_typeString车型monthly_sales_volumeString月销量accumulated_this_yearString本年累计last_monthString上月chain_ratioString环比corresponding
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷二)
Key-Key
大数据hadoop面试
大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
- hbase、hive、clickhouse对比
freshrookie
hbasehivehadoop
概念架构hbasemaster存储元数据、regionServer实际控制表数据,存储单位是Region,底层数据存储使用HDFShive通过driver将sql分解成mapreduce任务元数据需要单独存储到一个关系型数据库,一般是mysql实际数据存储可以是外表,也可以是内表clickhouse单体架构分层类似mysql,集群状态下是多主,通过zookeeper通信数据存储看引擎,最重要的引擎
- EMR StarRocks实战——Mysql数据实时同步到SR
爱吃辣条byte
#StarRocks数仓建设大数据数据仓库
文章摘抄阿里云EMR上的StarRocks实践:《基于实时计算Flink使用CTAS&CDAS功能同步MySQL数据至StarRocks》前言CTAS可以实现单表的结构和数据同步,CDAS可以实现整库同步或者同一库中的多表结构和数据同步。下文主要介绍如何使用Flink平台和E-MapReduceStarRocks,通过CTAS&CDAS功能实现实时数仓中TP(TransactionProcessi
- JAVA基础之Fork/Join框架
冰河winner
1、核心思想Fork/Join框架是Java7提供的一个用于并行执行任务的框架,核心思想就是把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果,其实现思想与MapReduce有异曲同工之妙。Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行,Join就是合并这些子任务的执行结果,最后得到这个大任务的结果。比如计算1+2+…+10000,可以分割成10个子任务,每个子任务分别对100
- HIVE中MAP和REDUCE数量
这孩子谁懂哈
HIVEhivehadoopmapreduce
一、总览MR执行过程一般的MapReduce程序会经过以下几个过程:输入(Input)、输入分片(Splitting)、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出(Finalresult)。1、输入就不用说了,数据一般放在HDFS上面就可以了,而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系,在输入分片中说明。2、输入分片:在进行Map阶段之前,MapReduce框架会根据输入文件计算输
- 粉丝:什么情况下,hive 只会产生一个reduce任务,而没有maptask
浪尖聊大数据-浪尖
mapreducehive大数据sparkjava
今天下午,在微信群里看到粉丝聊天,提到了一个某公司的面试题:什么情况下,hive只会产生一个reduce任务,而没有maptask这个问题是不是很神奇?我们常规使用的mapreducer任务执行过程大致如下图:appmaster通过某种策略计算数据源可以做多少分片(getSplits方法),对应的生成固定数量的maptask,假如存在shuffle的话,就根据默认或者指定的reducer数,将数据
- Hive 基于MapReduce引擎 map和reduce数的参数控制原理与调优经验
abcdggggggg
大数据Hive大数据hadoophivemapreducemap
1.概述主要对基于MR的map数和reduce数测试与调优2.数据准备(1)表信息本次测试的表和sql都是使用的TPC-DS,表文件存储格式为text表名是否压缩总数占用空间文件数date_dim否730499.8M1item否4800012.9M1store否11830.5K1store_sales否230396418723109G8000store_sales_compress是2303964
- hive中控制map和reduce数量的简单实现方法
数仓大山哥
hiveHadoop系列map数reduce数
0、先说结论:由于mapreduce中没有办法直接控制map数量,所以只能曲线救国,通过设置每个map中处理的数据量进行设置;reduce是可以直接设置的。控制map和reduce的参数setmapred.max.split.size=256000000; --决定每个map处理的最大的文件大小,单位为Bsetmapred.min.split.size.per.node=1; --节点
- Hadoop生态圈
陈超Terry的技术屋
生态圈1.HBase的数据存储在HDFS里2.MapReduce可以计算HBase里的数据,也可以计算HDFS里的数据3.Hive是数据分析数据引擎,也是MapReduce模型,支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎,不支持SQL,有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具,针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop的HA通过Zookeeper来实现8.HU
- 基于腾讯云基础,如何最大限度的提升出海效率?
九河云
服务器运维腾讯云
随着出海业务的需求量逐步增大,国内企业也逐步开始向海外扩展。在出海过程中,大部分企业都会为接收国内外的庞大数据以及资源如何安全管理而苦恼,这其中的成本控制、数据管理与运维、如何达成高效率、安全稳定等一直都是出海企业的痛点之一。九河云作为多云的合作伙伴并且基于自身多年从云经验,针对这些痛点为出海企业选择腾讯云的弹性MapReduce(EMR)助力企业出海顺利。弹性MapRduce(EMR)是什么?该
- spark为什么比mapreduce快?
后端
spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比mapreduce快的原
- 大数据Map Reduce (Hadoop) 和 MPP数据库 的区别
山哥Samuel
原理的角度出发,mapreduce其实就是二分查找的一个逆过程,不过因为计算节点有限,所以map和reduce前都预先有一个分区的步骤.二分查找要求数据是排序好的,所以MapReduce之间会有一个shuffle的过程对Map的结果排序.Reduce的输入是排好序的.MR分而治之的策略和数据库行业中另一种数据库MassivelyParallelProcessor即大规模并行处理数据库(典型代表AW
- Vue技术栈
Shansec~
vuevuejavascript前端
Vue的声明周期声明周期的函数Vue中的指令计算属性计算属性复杂操作对象字面量增强写法条件判断v-if的原理:案例小问题:v-show和v-if的区别数组中响应式方法JavaScript中的高阶函数filtermapreducev-model双向绑定v-model原理v-model的修饰符组件化开发父组件和子组件注册组件的语法糖格式父子组件间的通信父子组件的访问方式slot插槽插槽的基本使用具名插
- Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)
落空空。
hivemrspark
Hive切换引擎(MR、Tez、Spark)1.MapReduce计算引擎(默认)sethive.execution.engine=mr;2.Tez引擎sethive.execution.engine=tez;1.Spark计算引擎sethive.execution.engine=spark;
- 测试环境搭建整套大数据系统(三:搭建集群zookeeper,hdfs,mapreduce,yarn,hive)
宇智波云
大数据项目zookeeperhdfsmapreducehive
一:搭建zkhttps://blog.csdn.net/weixin_43446246/article/details/123327143二:搭建hadoop,yarn,mapreduce。1.安装hadoop。sudotar-zxvfhadoop-3.2.4.tar.gz-C/opt2.修改java配置路径。cd/opt/hadoop-3.2.4/etc/hadoopvimhadoop-env.
- Hadoop Streaming原理
可乐加冰丶丶
Streaming简介•MapReduce和HDFS采用Java实现,默认提供Java编程接口•Streaming框架允许任何程序语言实现的程序在HadoopMapReduce中使用•Streaming方便已有程序向Hadoop平台移植Streaming原理Streaming优点•开发效率高–方便移植Hadoop平台,只需按照一定的格式从标准输入读取数据、向标准输出写数据就可以–原有的单机程序稍加
- 以内存为核心的开源分布式存储系统
这次靠你了
大数据Tachyonhdfs大数据
是一个以内存为核心的开源分布式存储系统,也是目前发展最迅速的开源大数据项目之一。Tachyon为不同的大数据计算框架(如ApacheSpark,HadoopMapReduce,ApacheFlink等)提供可靠的内存级的数据共享服务。此外,Tachyon还能够整合众多现有的存储系统(如AmazonS3,ApacheHDFS,RedHatGlusterFS,OpenStackSwift等),为用
- 马士兵 day4_Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解
PC_Repair
day4_Yarn和Map/Reduce配置启动和原理讲解云计算:分布式计算,分布在多台机器上同时运行的运算。分布式计算原则:移动计算,而不是移动数据hadoop默认包含了hdfs、yarn、mapReduce三个组件yarn(YetAnotherResourceNegotiater)是资源调度系统,yarn调配的是内存和cpu,不参入计算。map/reduce是计算引擎配置vim/usr/loc
- 学习篇-Hadoop-YARN-环境搭建
东东爱编码
hadoop大数据hadoop
文章目录一、Hadoop-YARN-环境搭建一、Hadoop-YARN-环境搭建官网参考:https://hadoop.apache.org/docs/stable/hadoop-project-dist/hadoop-common/SingleCluster.html配置:etc/hadoop/mapred-site.xmlmapreduce.framework.nameyarnmapreduc
- hadoop-yarn资源分配介绍-以及推荐常用优化参数
Winhole
hadoopLinux
根据网上的学习,结合工作进行的一个整理。如果有什么不正确的欢迎大家一起交流学习~Yarn前言作为Hadoop2.x的一部分,YARN采用MapReduce中的资源管理功能并对其进行打包,以便新引擎可以使用它们。这也简化了MapReduce,使其能够做到最好,处理数据。使用YARN,您现在可以在Hadoop中运行多个应用程序,所有应用程序都共享一个公共资源管理。那资源是有限的,YARN如何识别资源并
- (15)Hive调优——数据倾斜的解决指南
爱吃辣条byte
#Hive大数据hive
目录前言一、什么是数据倾斜二、发生数据倾斜的表现2.1MapReduce任务2.2Spark任务三、如何定位发生数据倾斜的代码四、发生数据倾斜的原因3.1key分布不均匀3.1.1某些key存在大量相同值3.1.2存在大量异常值或空值3.2业务数据本身的特性3.3SQL语句本身就有数据倾斜3.4建表时考虑不周四、触发数据倾斜的SQL操作五、数据倾斜的解决方案5.1Map长尾优化5.1.1Map读取
- MapReduce
诺冰1314
大数据haoopMapReducehadoopmapreduce大数据
MapReduce定义mapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发基于hadoop的数据分析应用的核心框架。mapreduce的核心功能是将用户编写的业务逻辑代码和自带默认组件整合成一个完整的分布式运算程序,并运行在一个hadoop集群上。MapReduce的优缺点优点:易于编程良好的扩展性高容错性适合tb/pb级以上海量数据的离线处理缺点:不擅长实时计算不擅长流式计算不擅长DAG
- EMS5730 MapReduce program
areyousure7
网络windows数据库
EMS5730Spring2024Homework#0Releasedate:Jan10,2024Duedate:Jan21,2024(Sunday)23:59pm(Note:Thecourseadd-dropperiodendsat5:30pmonJan22.)Nolatehomeworkwillbeaccepted!EveryStudentMUSTincludethefollowingstat
- 排序的区别
incover
orderby(全局排序)对输入的数据做排序,故此只有一个reduce(多个reduce无法保证全局有序);只有一个reduce,会导致当输入规模较大时,需要较长的计算时间。sortby(非全局排序)在数据进入reduce前完成排序;当mapreduce.task>1时,只能保证每个reduce的输出有序,不能保证全局有序。distributeby按照指定的字段对数据进行划分输出到不同的reduc
- 戴尔笔记本win8系统改装win7系统
sophia天雪
win7戴尔改装系统win8
戴尔win8 系统改装win7 系统详述
第一步:使用U盘制作虚拟光驱:
1)下载安装UltraISO:注册码可以在网上搜索。
2)启动UltraISO,点击“文件”—》“打开”按钮,打开已经准备好的ISO镜像文
- BeanUtils.copyProperties使用笔记
bylijinnan
java
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
两者最大的区别是:
BeanUtils.copyProperties会进行类型转换,而PropertyUtils.copyProperties不会。
既然进行了类型转换,那BeanUtils.copyProperties的速度比不上PropertyUtils.copyProp
- MyEclipse中文乱码问题
0624chenhong
MyEclipse
一、设置新建常见文件的默认编码格式,也就是文件保存的格式。
在不对MyEclipse进行设置的时候,默认保存文件的编码,一般跟简体中文操作系统(如windows2000,windowsXP)的编码一致,即GBK。
在简体中文系统下,ANSI 编码代表 GBK编码;在日文操作系统下,ANSI 编码代表 JIS 编码。
Window-->Preferences-->General -
- 发送邮件
不懂事的小屁孩
send email
import org.apache.commons.mail.EmailAttachment;
import org.apache.commons.mail.EmailException;
import org.apache.commons.mail.HtmlEmail;
import org.apache.commons.mail.MultiPartEmail;
- 动画合集
换个号韩国红果果
htmlcss
动画 指一种样式变为另一种样式 keyframes应当始终定义0 100 过程
1 transition 制作鼠标滑过图片时的放大效果
css
.wrap{
width: 340px;height: 340px;
position: absolute;
top: 30%;
left: 20%;
overflow: hidden;
bor
- 网络最常见的攻击方式竟然是SQL注入
蓝儿唯美
sql注入
NTT研究表明,尽管SQL注入(SQLi)型攻击记录详尽且为人熟知,但目前网络应用程序仍然是SQLi攻击的重灾区。
信息安全和风险管理公司NTTCom Security发布的《2015全球智能威胁风险报告》表明,目前黑客攻击网络应用程序方式中最流行的,要数SQLi攻击。报告对去年发生的60亿攻击 行为进行分析,指出SQLi攻击是最常见的网络应用程序攻击方式。全球网络应用程序攻击中,SQLi攻击占
- java笔记2
a-john
java
类的封装:
1,java中,对象就是一个封装体。封装是把对象的属性和服务结合成一个独立的的单位。并尽可能隐藏对象的内部细节(尤其是私有数据)
2,目的:使对象以外的部分不能随意存取对象的内部数据(如属性),从而使软件错误能够局部化,减少差错和排错的难度。
3,简单来说,“隐藏属性、方法或实现细节的过程”称为——封装。
4,封装的特性:
4.1设置
- [Andengine]Error:can't creat bitmap form path “gfx/xxx.xxx”
aijuans
学习Android遇到的错误
最开始遇到这个错误是很早以前了,以前也没注意,只当是一个不理解的bug,因为所有的texture,textureregion都没有问题,但是就是提示错误。
昨天和美工要图片,本来是要背景透明的png格式,可是她却给了我一个jpg的。说明了之后她说没法改,因为没有png这个保存选项。
我就看了一下,和她要了psd的文件,还好我有一点
- 自己写的一个繁体到简体的转换程序
asialee
java转换繁体filter简体
今天调研一个任务,基于java的filter实现繁体到简体的转换,于是写了一个demo,给各位博友奉上,欢迎批评指正。
实现的思路是重载request的调取参数的几个方法,然后做下转换。
- android意图和意图监听器技术
百合不是茶
android显示意图隐式意图意图监听器
Intent是在activity之间传递数据;Intent的传递分为显示传递和隐式传递
显式意图:调用Intent.setComponent() 或 Intent.setClassName() 或 Intent.setClass()方法明确指定了组件名的Intent为显式意图,显式意图明确指定了Intent应该传递给哪个组件。
隐式意图;不指明调用的名称,根据设
- spring3中新增的@value注解
bijian1013
javaspring@Value
在spring 3.0中,可以通过使用@value,对一些如xxx.properties文件中的文件,进行键值对的注入,例子如下:
1.首先在applicationContext.xml中加入:
<beans xmlns="http://www.springframework.
- Jboss启用CXF日志
sunjing
logjbossCXF
1. 在standalone.xml配置文件中添加system-properties:
<system-properties> <property name="org.apache.cxf.logging.enabled" value=&
- 【Hadoop三】Centos7_x86_64部署Hadoop集群之编译Hadoop源代码
bit1129
centos
编译必需的软件
Firebugs3.0.0
Maven3.2.3
Ant
JDK1.7.0_67
protobuf-2.5.0
Hadoop 2.5.2源码包
Firebugs3.0.0
http://sourceforge.jp/projects/sfnet_findbug
- struts2验证框架的使用和扩展
白糖_
框架xmlbeanstruts正则表达式
struts2能够对前台提交的表单数据进行输入有效性校验,通常有两种方式:
1、在Action类中通过validatexx方法验证,这种方式很简单,在此不再赘述;
2、通过编写xx-validation.xml文件执行表单验证,当用户提交表单请求后,struts会优先执行xml文件,如果校验不通过是不会让请求访问指定action的。
本文介绍一下struts2通过xml文件进行校验的方法并说
- 记录-感悟
braveCS
感悟
再翻翻以前写的感悟,有时会发现自己很幼稚,也会让自己找回初心。
2015-1-11 1. 能在工作之余学习感兴趣的东西已经很幸福了;
2. 要改变自己,不能这样一直在原来区域,要突破安全区舒适区,才能提高自己,往好的方面发展;
3. 多反省多思考;要会用工具,而不是变成工具的奴隶;
4. 一天内集中一个定长时间段看最新资讯和偏流式博
- 编程之美-数组中最长递增子序列
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class LongestAccendingSubSequence {
/**
* 编程之美 数组中最长递增子序列
* 书上的解法容易理解
* 另一方法书上没有提到的是,可以将数组排序(由小到大)得到新的数组,
* 然后求排序后的数组与原数
- 读书笔记5
chengxuyuancsdn
重复提交struts2的token验证
1、重复提交
2、struts2的token验证
3、用response返回xml时的注意
1、重复提交
(1)应用场景
(1-1)点击提交按钮两次。
(1-2)使用浏览器后退按钮重复之前的操作,导致重复提交表单。
(1-3)刷新页面
(1-4)使用浏览器历史记录重复提交表单。
(1-5)浏览器重复的 HTTP 请求。
(2)解决方法
(2-1)禁掉提交按钮
(2-2)
- [时空与探索]全球联合进行第二次费城实验的可能性
comsci
二次世界大战前后,由爱因斯坦参加的一次在海军舰艇上进行的物理学实验 -费城实验
至今给我们大家留下很多迷团.....
关于费城实验的详细过程,大家可以在网络上搜索一下,我这里就不详细描述了
在这里,我的意思是,现在
- easy connect 之 ORA-12154: TNS: 无法解析指定的连接标识符
daizj
oracleORA-12154
用easy connect连接出现“tns无法解析指定的连接标示符”的错误,如下:
C:\Users\Administrator>sqlplus username/
[email protected]:1521/orcl
SQL*Plus: Release 10.2.0.1.0 – Production on 星期一 5月 21 18:16:20 2012
Copyright (c) 198
- 简单排序:归并排序
dieslrae
归并排序
public void mergeSort(int[] array){
int temp = array.length/2;
if(temp == 0){
return;
}
int[] a = new int[temp];
int
- C语言中字符串的\0和空格
dcj3sjt126com
c
\0 为字符串结束符,比如说:
abcd (空格)cdefg;
存入数组时,空格作为一个字符占有一个字节的空间,我们
- 解决Composer国内速度慢的办法
dcj3sjt126com
Composer
用法:
有两种方式启用本镜像服务:
1 将以下配置信息添加到 Composer 的配置文件 config.json 中(系统全局配置)。见“例1”
2 将以下配置信息添加到你的项目的 composer.json 文件中(针对单个项目配置)。见“例2”
为了避免安装包的时候都要执行两次查询,切记要添加禁用 packagist 的设置,如下 1 2 3 4 5
- 高效可伸缩的结果缓存
shuizhaosi888
高效可伸缩的结果缓存
/**
* 要执行的算法,返回结果v
*/
public interface Computable<A, V> {
public V comput(final A arg);
}
/**
* 用于缓存数据
*/
public class Memoizer<A, V> implements Computable<A,
- 三点定位的算法
haoningabc
c算法
三点定位,
已知a,b,c三个顶点的x,y坐标
和三个点都z坐标的距离,la,lb,lc
求z点的坐标
原理就是围绕a,b,c 三个点画圆,三个圆焦点的部分就是所求
但是,由于三个点的距离可能不准,不一定会有结果,
所以是三个圆环的焦点,环的宽度开始为0,没有取到则加1
运行
gcc -lm test.c
test.c代码如下
#include "stdi
- epoll使用详解
jimmee
clinux服务端编程epoll
epoll - I/O event notification facility在linux的网络编程中,很长的时间都在使用select来做事件触发。在linux新的内核中,有了一种替换它的机制,就是epoll。相比于select,epoll最大的好处在于它不会随着监听fd数目的增长而降低效率。因为在内核中的select实现中,它是采用轮询来处理的,轮询的fd数目越多,自然耗时越多。并且,在linu
- Hibernate对Enum的映射的基本使用方法
linzx0212
enumHibernate
枚举
/**
* 性别枚举
*/
public enum Gender {
MALE(0), FEMALE(1), OTHER(2);
private Gender(int i) {
this.i = i;
}
private int i;
public int getI
- 第10章 高级事件(下)
onestopweb
事件
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- 孙子兵法
roadrunners
孙子兵法
始计第一
孙子曰:
兵者,国之大事,死生之地,存亡之道,不可不察也。
故经之以五事,校之以计,而索其情:一曰道,二曰天,三曰地,四曰将,五
曰法。道者,令民于上同意,可与之死,可与之生,而不危也;天者,阴阳、寒暑
、时制也;地者,远近、险易、广狭、死生也;将者,智、信、仁、勇、严也;法
者,曲制、官道、主用也。凡此五者,将莫不闻,知之者胜,不知之者不胜。故校
之以计,而索其情,曰
- MySQL双向复制
tomcat_oracle
mysql
本文包括:
主机配置
从机配置
建立主-从复制
建立双向复制
背景
按照以下简单的步骤:
参考一下:
在机器A配置主机(192.168.1.30)
在机器B配置从机(192.168.1.29)
我们可以使用下面的步骤来实现这一点
步骤1:机器A设置主机
在主机中打开配置文件 ,
- zoj 3822 Domination(dp)
阿尔萨斯
Mina
题目链接:zoj 3822 Domination
题目大意:给定一个N∗M的棋盘,每次任选一个位置放置一枚棋子,直到每行每列上都至少有一枚棋子,问放置棋子个数的期望。
解题思路:大白书上概率那一张有一道类似的题目,但是因为时间比较久了,还是稍微想了一下。dp[i][j][k]表示i行j列上均有至少一枚棋子,并且消耗k步的概率(k≤i∗j),因为放置在i+1~n上等价与放在i+1行上,同理