- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- 最新阿里四面面试真题46道:面试技巧+核心问题+面试心得
风平浪静如码
前言做技术的有一种资历,叫做通过了阿里的面试。这些阿里Java相关问题,都是之前通过不断优秀人才的铺垫总结的,先自己弄懂了再去阿里面试,不然就是去丢脸,被虐。希望对大家帮助,祝面试成功,有个更好的职业规划。一,阿里常见技术面1、微信红包怎么实现。2、海量数据分析。3、测试职位问的线程安全和非线程安全。4、HTTP2.0、thrift。5、面试电话沟通可能先让自我介绍。6、分布式事务一致性。7、ni
- md5加密
落地成佛
using(MD5md5=MD5.Create()){byte[]byteHash=md5.ComputeHash(System.Text.Encoding.Default.GetBytes(s));stringstrRes=BitConverter.ToString(byteHash).Replace("-","");returnstrRes.ToUpper();}
- Deepseek技术深化:驱动大数据时代颠覆性变革的未来引擎
荣华富贵8
springboot搜索引擎后端缓存redis
在大数据时代,信息爆炸和数据驱动的决策逐渐重塑各行各业。作为一项前沿技术,Deepseek正在引领新一轮技术革新,颠覆传统数据处理与分析方式。本文将从理论原理、应用场景和前沿代码实践三个层面,深入剖析Deepseek技术如何为大数据时代提供颠覆性变革的解决方案。一、技术背景与核心思想1.1大数据挑战与机遇在数据量呈指数级增长的背景下,传统数据处理方法面临数据存储、计算效率和信息提取精度的诸多挑战。
- Anaconda 和 Miniconda:功能详解与选择建议
古月฿
python入门pythonconda
Anaconda和Miniconda详细介绍一、Anaconda的详细介绍1.什么是Anaconda?Anaconda是一个开源的包管理和环境管理工具,在数据科学、机器学习以及科学计算领域发挥着关键作用。它以Python和R语言为基础,为用户精心准备了大量预装库和工具,极大地缩短了搭建数据科学环境的时间。对于那些想要快速开展数据分析、模型训练等工作的人员来说,Anaconda就像是一个一站式的“数
- Pandas:数据科学的超级瑞士军刀
科技林总
DeepSeek学AI人工智能
**——从零基础到高效分析的进化指南**###**一、Pandas诞生:数据革命的救世主****2010年前的数据分析噩梦**:```python#传统Python处理表格数据data=[]forrowincsv_file:ifrow[3]>100androw[2]=="China":data.append(float(row[5])#代码冗长易错!```**核心痛点**:-Excel处理百万行崩
- 大数据之路:阿里巴巴大数据实践——大数据领域建模综述
为什么需要数据建模核心痛点数据冗余:不同业务重复存储相同数据(如用户基础信息),导致存储成本激增。计算资源浪费:未经聚合的明细数据直接参与计算(如全表扫描),消耗大量CPU/内存资源。数据一致性缺失:同一指标在不同业务线的口径差异(如“活跃用户”定义不同),引发决策冲突。开发效率低下:每次分析需重新编写复杂逻辑,无法复用已有模型。数据建模核心价值性能提升:分层设计(ODS→DWD→DWS→ADS)
- 面试必考题:Android Binder 机制详解
大模型大数据攻城狮
androidbinder面试reactnativekotlindalvikretrofit
目录第一章:Binder的基本概念什么是Binder?多角度解读Binder第二章:Binder的工作机制Binder的整体流程服务注册:从零到有的第一步服务查询:找到目标的“地图”服务调用:请求与响应的旅程Binder驱动的幕后功劳为什么Binder这么快?第三章:Binder在系统架构中的角色Activity:界面背后的通信枢纽Binder的角色实例分析Service:后台任务的跨进程支柱Bi
- 张长玲碎嘴惹闲气,郭德旺无心泄天机【三】
南山顽石
玲玲便紧紧靠在他身边不情不愿地继续朝前走,一边走一双手却一边不太安分的在他身上摩挲起来。突然,她的一只手伸进了他的衣袋里,紧接着又出来,却已捏着个东西,口中欢叫起来:“啊!你有这,咋不早说?”瑞年朝她手上一看说:“气球嘛,有啥稀奇?”“你瓜呀!”玲玲笑道,“这是biyuntao,我在我大嫂子屋里见过的,想偷偷拿几个呢,又没好意思。”瑞年停下脚步问道:“啥是biyuntao?”李玲玲看他半日,把脸微
- 从振动信号到精准预警:AI 如何重塑工业设备健康管理?
缘华工业智维
人工智能计算机视觉边缘计算信息与通信
在智能制造浪潮席卷全球的当下,工业生产正经历着从传统模式向智能化、数字化转型的深刻变革。在这场变革中,AI驱动的振动分析技术犹如一颗璀璨新星,成为工业设备可靠运行的“健康卫士”。它通过在设备关键部位部署振动传感器,如同医生为患者听诊般实时采集设备运行时的振动信号,再借助强大的人工智能算法对这些“工业脉搏”进行深度解析,从而实现对工业设备从故障预警到寿命预测的全周期精准守护。一、AI振动分析:设备状
- 【Jupyter】个人开发常见命令
TIM老师
#Pycharm&VSCodepythonJupyter
1.查看python版本importsysprint(sys.version)2.ipynb/py文件转换jupyternbconvert--topythonmy_file.ipynbipynb转换为mdjupyternbconvert--tomdmy_file.ipynbipynb转为htmljupyternbconvert--tohtmlmy_file.ipynbipython转换为pdfju
- 数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望
AI大模型应用工坊
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数据分析领域中AI人工智能的发展前景展望关键词:数据分析、人工智能、机器学习、深度学习、数据挖掘、预测分析、自动化摘要:本文深入探讨了人工智能在数据分析领域的发展现状和未来趋势。我们将从核心技术原理出发,分析AI如何改变传统数据分析范式,详细讲解机器学习算法在数据分析中的应用,并通过实际案例展示AI驱动的数据分析解决方案。文章还将探讨行业应用场景、工具生态以及未来发展面临的挑战和机遇,为数据分析师
- AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力
AI人工智能中的数据挖掘:提升智能决策能力关键词:数据挖掘、人工智能、机器学习、智能决策、数据分析、特征工程、模型优化摘要:本文深入探讨了数据挖掘在人工智能领域中的核心作用,重点分析了如何通过数据挖掘技术提升智能决策能力。文章从基础概念出发,详细介绍了数据挖掘的关键算法、数学模型和实际应用场景,并通过Python代码示例展示了数据挖掘的全流程。最后,文章展望了数据挖掘技术的未来发展趋势和面临的挑战
- Spark SQL架构及高级用法
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SparkSQL架构概述架构核心组件API层(用户接口)输入方式:SQL查询;DataFrame/DatasetAPI。统一性:所有接口最终转换为逻辑计划树(LogicalPlan),进入优化流程。编译器层(Catalyst优化器)核心引擎:基于规则的优化器(Rule-BasedOptimizer,RBO)与成本优化器(Cost-BasedOptimizer,CBO)。处理流程:阶段输入输出关键动
- 大数据技术笔记—spring入门
卿卿老祖
篇一spring介绍spring.io官网快速开始Aop面向切面编程,可以任何位置,并且可以细致到方法上连接框架与框架Spring就是IOCAOP思想有效的组织中间层对象一般都是切入service层spring组成前后端分离已学方式,前后台未分离:Spring的远程通信:明日更新创建第一个spring项目来源:科多大数据
- GDP经济社会人文民生栅格数据下载网站汇总
疯狂学习GIS
本文为“GIS数据获取整理”专栏(https://blog.csdn.net/zhebushibiaoshifu/category_10857546.html)中第八篇独立博客,因此本文全部标题均由“8”开头。本文对目前主要的GDP、社会与经济数据获取网站加以整理与介绍,若需其它GIS领域数据(如遥感影像数据、气象数据、土地土壤数据、农业数据等),大家可以点击上方专栏查看,也可以看这一篇汇总文
- 全局修改GitLab14默认语言为中文
GitLab安装成功后默认语言是英语,只有登录后才能手动指定为中文,且这个配置只对自己生效,经查阅资料后,总结全局修改GitLab14默认语言为中文方法如下:0.进入容器如果你用Docker部署的GitLab,那么需要使用命令sudodockerexec-itgitlab/bin/bash进入容器1.修改rails配置文件打开/opt/gitlab/embedded/service/gitlab-
- 数据可视化:数据世界的直观呈现
卢政权1
信息可视化数据分析数据挖掘
在当今数字化浪潮中,数据呈爆炸式增长。数据可视化作为一种强大的技术手段,能够将复杂的数据转化为直观的图形、图表等形式,让数据背后的信息一目了然。无论是在商业决策、科学研究还是日常数据分析中,数据可视化都发挥着极为重要的作用。它帮助我们快速理解数据的分布、趋势、关联等特征,从而为进一步的分析和行动提供有力支持。接下来,我们将深入探讨数据可视化的奥秘,并通过代码示例展示其实际应用。一、Python数据
- 【STM32编码器接口测速】实现测速功能
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嵌入式分享stm32单片机嵌入式硬件
演示视频:STM32编码接口测速_哔哩哔哩_bilibili一、前言在电机控制与运动系统开发中,速度检测是一个核心环节。本次我们使用STM32F103的TIM3编码器接口模式配合定时器中断,实现对增量型编码器的转速测量,并通过OLED实时显示当前速度。本文适合具有基础STM32外设编程能力的同学阅读,使用环境如下:主控芯片:STM32F103C8T6(或相同系列)开发环境:KeilMDK显示模块:
- 在Windows11上安装Linux操作系统的几种技术方案
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linux运维服务器
在Windows11上安装Linux主要有以下几种技术方案,每种方案适用于不同的需求场景:1.WindowsSubsystemforLinux(WSL)适用场景:开发、命令行工具、轻量级Linux环境支持发行版:Ubuntu、Debian、KaliLinux、Fedora等优点:轻量级:无需虚拟机,直接在Windows上运行Linux命令行环境。无缝集成:可访问Windows文件系统,支持VSCo
- Gray Code 格雷码
YouQian772
数学递归训练赛算法
题目描述AGraycodeisalistofall2^nbitstringsoflengthn,whereanytwosuccessivestringsdifferinexactlyonebit(i.e.,theirHammingdistanceisone).YourtaskistocreateaGraycodeforagivenlengthn.输入Theonlyinputlinehasanint
- 写完作业的感觉很爽
乡村算卦师
今天终于一口气把一个数据分析课的作业写完了。明天还要继续写一个,写完,就可以暂时轻松一下了。想想还是很开心的,哈哈哈。刚出去跑了一圈,结果下雨了,虽然不是很大,可是没办法跑,怕下大。现在在小区门口,吹吹风,也是极好的。希望一些都变的越来越好,加油!
- 大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法
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大数据精准获客数据分析数据挖掘大数据需求分析bigdata
大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法大数据精准获客并实现高转化的核心思路和实现方法在当今信息爆炸的时代,企业如何通过海量的数据精准获取潜在客户,并提高转化率,已经成为营销策略中的关键环节。大数据精准获客的核心思路在于数据驱动、多渠道触达以及优化转化路径,从而实现高效的市场推广和客户转化。数据驱动原理和机制数据驱动的核心在于通过分析用户行为数据,挖掘潜在客户的需求和喜好,从而制定更加精准的
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2021年8月31日,星期二,阴有小雨。早起5:30,跑步10公里。空气清新,烟雨朦胧,远山如黛,烟雾缭绕,宛若仙境。空气中湿气很大,朦胧细雨拍打在脸上,甚是舒服,跑步的人明显减少。早上开会,领导说起逐年大幅度下滑的工作业绩,越说越激动,说得脸红脖子粗。开完会又讨论了一下会议精神,心情也有波动,学习热情不高。心里还有一个大事,是今日大数据分析第1次考试,因自己前期没学,而且计算机编程方面没有任何基
- DeepBI助力亚马逊广告投放:精准获取竞品ASIN,抢占更多流量
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创业创新amazon亚马逊广告
想在亚马逊广告投放中抢占更多流量?关键就在于精准添加竞品ASIN!通过DeepBI,你可以轻松找到与你产品高度相关的竞品,自动添加到广告中,提升曝光率。系统不仅智能分析竞品,还根据最新的数据调整出价策略,让你以最低成本获取最大回报。想要在竞争激烈的市场中脱颖而出,提升广告效果,DeepBI帮你精准定位、优化投放,让每一笔广告投入都物超所值!一、精准获取与添加竞品ASIN的重要性在亚马逊广告投放中,
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在亚马逊广告投放领域,关键词的选择是影响广告效果的核心要素之一。一个精准的关键词策略不仅能够提升广告的曝光度,还能确保产品能够被真正的目标受众看到,从而实现更高的转化率。然而,关键词的筛选并不是一个简单的操作,它需要结合数据分析、市场趋势和消费者行为模式进行科学的规划。一、关键词筛选的必要性:为什么精准匹配如此重要?1.提升广告投放的精准度关键词的精准度决定了广告是否能够投放给真正有购买意愿的用户
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1.豺狼的日子“豺狼”(埃迪·雷德梅恩EddieRedmayne饰)是一个无与伦比、难以捉摸的独行杀手,他以执行高报酬的刺杀任务为生。处于“豺狼”私人生活中心的Nuria(乌苏拉·科尔维罗ÚrsulaCorberó饰)对他的身份却一无所知。在最近一次杀人后,“豺狼”遇到了自己的对手,顽强的英国情报探员Bianca(拉什纳·林奇LashanaLynch饰)。Bianca开始在欧洲各地追捕“豺狼”,一
- 构建高效的物流车辆定位管理系统
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:物流车辆定位管理系统利用信息技术提高物流效率和安全性。通过集成GPS技术进行实时车辆追踪和监控,它提供及时的货物运送和异常处理。系统的关键技术包括GPS车辆定位、C#编程语言、数据库管理、车辆管理、在途情况监控、预警与通知、数据分析与报告、用户界面设计、安全性与隐私保护以及系统集成。这些要素共同保障物流流程的高效、安全和智能化。1.物流车辆定位管理系统的应用与
- 国产测试用例管理工具横向评测:DevOps时代如何选择最适合的协作平台?
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国产测试用例管理工具横向评测:DevOps时代如何选择最适合的协作平台?在数字化转型浪潮下,软件研发效能已成为企业核心竞争力。作为DevOps流程中的关键环节,测试用例管理工具的选择直接影响着团队的协作效率和产品质量。面对市场上琳琅满目的国产解决方案,研发团队该如何做出明智选择?GiteeTest:为敏捷团队打造的工程化测试管理利器GiteeTest凭借其"工程化"的用例管理理念,在敏捷开发场景中
- 二分查找排序算法
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java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
dcj3sjt126com
云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
http://blog.csdn.net/xinzhu1990/articl
- MongoDB简介[一]
eksliang
mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2173288 1.1易于使用
MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
greemranqq
zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
ihuning
spring
Spring事务注解实现
1. 依赖包:
1.1 spring包:
spring-beans-4.0.0.RELEASE.jar
spring-context-4.0.0.
- iOS App Launch Option
啸笑天
option
iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
macroli
javajvmjdk
简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点众观千象git
$ git push joe prod-2295-1
To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
superlxw1234
hivehive元数据结构
关键字:Hive元数据、Hive元数据表结构
之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
wiselyman
Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。