- 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
- centos7安装配置 Anaconda3
Anaconda是一个用于科学计算的Python发行版,Anaconda于Python,相当于centos于linux。下载[root@testsrc]#mwgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.shBegintodownload:Anaconda3-5.2.0-L
- Spark SQL架构及高级用法
Aurora_NeAr
sparksql架构
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
- Ubuntu安装LAMP
L_h1
测试ubuntulinux
在安装vim时遇到了一个问题:E:无法获得锁/var/lib/dpkg/lock-frontend-open(11:资源暂时不可用)E:无法获取dpkg前端锁(/var/lib/dpkg/lock-frontend),是否有其他进程正占用它?解决办法:强制解锁sudorm/var/lib/dpkg/lock-frontendsudorm/var/cache/apt/archives/locksud
- Python 网络科学(三)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/3df7c5feb0bf40d7b9d88197a04b0b37译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第八章:自我中心网络分析前一章内容非常丰富,我们学习了如何可视化和分析整个网络。相比之下,本章应该会感觉更简单,内容也会少得多。在之前的章节中,我们学习了如何获取和创建网络数据,如何从网络数据构建图形,如何清理图形数据,以及如何做一些有趣的事情
- 精通 Tableau 2023(四)
绝不原创的飞龙
默认分类默认分类
原文:annas-archive.org/md5/dd6efaef313fee7252226d3af4a0b9fd译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第十三章:提升性能一旦人们熟悉了Tableau的功能,他们很快就会遇到另一种类型的问题:性能。你们可能都曾经在屏幕上盯着加载数据或执行查询的字样发呆。但别担心,我们有办法!如果设计得当,Tableau仪表盘即使处理大量数据也能表现得非常好。本章
- Hive使用必知必会系列
王知无(import_bigdata)
Hive系统性学习专栏hivebigdatahdfs
一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息)分区表(PartitionTable将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->目录)桶表(BucketTable本质上也是一种分区表,类似hash分区桶---->
- Consul 与 Hive:云原生数据仓库集成
AI云原生与云计算技术学院
AI云原生与云计算数据仓库consulhiveai
Consul与Hive:云原生数据仓库集成关键词:Consul、Hive、云原生、数据仓库集成、服务发现摘要:本文深入探讨了Consul与Hive在云原生环境下的数据仓库集成。首先介绍了集成的背景和相关概念,包括Consul的服务发现机制和Hive作为数据仓库的特点。接着详细阐述了核心概念及联系,通过文本示意图和Mermaid流程图展示其架构。对集成所涉及的核心算法原理进行了讲解,并给出Pytho
- Hive详解
一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案
AI大数据智能洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用hivehadoop数据仓库ai
Hive与Hudi集成:增量大数据处理方案关键词:Hive、Hudi、增量大数据处理、数据集成、数据湖摘要:本文主要探讨了Hive与Hudi集成的增量大数据处理方案。我们将深入了解Hive和Hudi的核心概念,剖析它们之间的关系,详细阐述集成的算法原理与操作步骤,通过实际项目案例展示如何进行开发环境搭建、代码实现与解读。同时,会介绍该集成方案的实际应用场景、相关工具和资源,探讨未来发展趋势与挑战。
- 全面对比,深度解析 Ignite 与 Spark
xaio7biancheng
经常有人拿Ignite和Spark进行比较,然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark,如果笼统归类,都可以归于内存计算平台,然而两者功能上虽然有交集,并且Ignite也会对Spark进行支持,但是不管是从定位上,还是从功能上来说,它们差别巨大,适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析,供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目,遵循A
- ignite redis_全面对比,深度解析 Ignite 与 Spark
weixin_39997696
igniteredis
经常有人拿Ignite和Spark进行比较,然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark,如果笼统归类,都可以归于内存计算平台,然而两者功能上虽然有交集,并且Ignite也会对Spark进行支持,但是不管是从定位上,还是从功能上来说,它们差别巨大,适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析,供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目,遵循A
- 【自动化运维神器Ansible】Ansible常用模块之archive模块详解
IT成长日记
Ansible自动化运维指南自动化运维技术探索运维自动化ansiblearchive常用模块
目录1Ansiblearchive模块概述1.1archive模块的核心功能1.2为什么需要archive模块2archive模块工作原理3archive模块参数详解3.1必需参数:path3.2常用可选参数3.2.1dest3.2.2format3.2.3exclude3.3高级参数3.3.1remove3.3.2owner/group/mode4archive模块使用场景与示例4.1基础使用场
- Hive建表时开启事务机制导致insert失败: This command is not allowed on an ACID table.. with a non-ACID transaction
智海观潮
大数据Hivehive大数据
建表语句:createtableA(table_codestring,data_dtstring,update_dtstring)clusteredby(table_code)into1bucketsrowformatdelimitedfieldsterminatedby'\033'storedasorc--orc格式tablproperties('transactional'='true');执
- 面向现代数据湖仓的开放表格式对比分析:Iceberg、Hudi、Delta Lake与Paimon
piekill
大数据平台大数据sparkflinkbigdata数据仓库
文章目录第一章数据湖的演进:从存储到事务型平台1.1前湖仓时代:ApacheHive的局限性1.2湖仓一体的范式转移第二章架构深度剖析2.1ApacheIceberg:以元数据为中心的设计2.2ApacheHudi:流式优先、时间轴驱动的架构2.3DeltaLake:以事务日志为唯一真相源2.4ApachePaimon:面向实时湖仓的LSM树架构第三章核心能力对比分析3.1事务性与并发控制3.2数
- 【自动化运维神器Ansible】Ansible常用模块之unarchive模块详解
目录1unarchive模块概述1.1unarchive模块的核心价值2unarchive模块工作原理3unarchive模块参数详解3.1源文件相关参数3.1.1src3.1.2remote_src3.2目标路径参数3.2.1dest3.2.2extra_opts3.3高级控制参数3.3.1keep_newer3.3.2validate_certs4unarchive模块使用场景与示例4.1基础
- RK3568笔记九十一:QT环境搭建
殷忆枫
RK3568学习笔记笔记
若该文为原创文章,转载请注明原文出处。记录按照正点原子给的手册搭建QT环境参考《09【正点原子】ATK-DLRK3568_Qt开发环境搭建V1.2.pdf》一、安装1、下载https://mirrors.sau.edu.cn/qt/archive/online_installers/4.6/qt-unified-linux-x64-4.6.0-online.run2、赋予可执行权限chmod+xq
- 在python中安装geohash库
pip安装使用镜像网站安装pipinstall-iGeohashhttp://mirrors.aliyun.com/pypi/simple报错:CannotdeterminearchiveformatofC:\Users\Zz\AppData\Local\Temp\pip-req-build-t35bzb_f解决办法:重新安装,添加信任pipinstall-ihttps://pypi.tuna.t
- 交换两个数组使两个数组和的差最小
橙姜
https://www.cnblogs.com/nanduo/archive/2009/06/29/1513035.html
- Hive-3.1.2安装部署
ggnff
Hive-3.1.2安装部署一Hive-3.1.2网盘下载:链接:https://pan.baidu.com/s/1c8L3ygVae2kSN-ue8RZNtQ提取码:chjs1.下载完成后,上传到Linux的/opt/module下2.解压并重命名为hivecd/opt/moduletar-zxvfapache-hive-3.1.2-bin.tar.gzmvapache-hive-3.1.2-b
- 大数据开发系列(六)----Hive3.0.0安装配置以及Mysql5.7安装配置
Xiaoyeforever
hivemysqlhivehadoop数据库
一、Hive3.0.0安装配置:(Hive3.1.2有BUG)hadoop3.1.2Hive各个版本下载地址:http://archive.apache.org/dist/hive/,这里我们下载hive3.0.01、解压:tar-xzvfapache-hive-3.0.0-bin.tar.gz-C/usr/lib/JDK_2021cd/usr/lib/JDK_20212.改名称.将解压以后的文件
- 数据写入因为汉字引发的异常
qq_40841339
sparkhadoophivehivehadoop数据仓库
spark数据写hive表,发生查询分区异常问题异常:251071241926.49ERRORHive:MelaException(message.Exceptionthrownwhenexeculingquey.SELECTDISTINCT‘orgapache.hadop.hivemelastore.modelMpartionAs"NUCLEUSTYPE,AONCREATETIME,AO.LAS
- 语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记
tutgxuzyj
spark学习笔记
语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记语言合成是通过计算机技术将文字信息转换为自然流畅的语音输出,模拟人类语音。一、下载Spark-TTS-0.5B项目下载链接:https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git注:需要科学网络。进入Spark-TTS文件夹,启动命令行窗口。创建Conda环境:condacreate-nsparktts-ypython
- Spark-TTS 使用
时间自由
AI人工智能
1.开发背景上一章节使用了MegaTTS3实现文本转语音,但是后面才发现只能使用官方的语言包,没看到克隆功能,所以重新找了一个可以克隆语音的开源模型。2.开发需求在Ubuntu下实现Spark-TTS的部署,实现官方语音克隆,根据自定义文本输出语音。3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Spark-TTS+RTX5060TI4.实现步骤4.1安装环境#创建环境python版本建议3.10
- Quazip库:一站式C++压缩文件处理方案
Mr.Poker
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Quazip是一个开源的C++库,能够方便地处理ZIP和7Z格式的压缩文件,提供了易于使用的API。它集成了zlib和libarchive库,支持多平台运行,如Linux、Windows和macOS。预编译的源码和库文件允许开发者无需自行编译即可直接集成到项目中。该库的特性包括简洁的API设计、丰富的功能支持、健壮的错误处理机制、性能优化、以及源码的可用性和可
- 阿里云MaxCompute SQL与Apache Hive区别面面观
大模型大数据攻城狮
阿里云odpssql物化maxcomputeudf开发sql语法
目录1.引爆开场:MaxCompute和Hive,谁才是大数据SQL的王者?2.架构大比拼:从Hadoop到Serverless的进化之路Hive的架构:老派但经典MaxCompute的架构:云原生新贵3.SQL语法的微妙差异:90%相似,10%决定胜负建表语句分区与分桶函数与UDF4.执行引擎的较量:MapReducevs飞天引擎Hive的MapReduce执行流程MaxCompute的飞天引擎
- 一文说清楚Hive
Hive作为ApacheHadoop生态的核心数据仓库工具,其设计初衷是为熟悉SQL的用户提供大规模数据离线处理能力。以下从底层计算框架、优点、场景、注意事项及实践案例五个维度展开说明。一、Hive底层分布式计算框架对比Hive本身不直接执行计算,而是将HQL转换为底层计算引擎的任务。目前支持的主流引擎及其特点如下:计算引擎核心原理优点缺点适用场景MapReduce基于“Map→Shuffle→R
- Spark 的监控和性能调优高度依赖其内置的工具:【 Spark Web UI 和 Spark History Server】
csdn_tom_168
大数据spark大数据核心监控性能调优工具
Spark的监控和性能调优高度依赖其内置的SparkWebUI和SparkHistoryServer。它们是诊断作业性能瓶颈、资源利用率、错误原因和优化机会的最重要工具。一、SparkWebUI(DriverWebUI)当一个Spark应用程序(SparkContext)运行时,Driver进程会启动一个Web服务器,默认端口是4040(如果4040被占用,则尝试4041,4042等)。这是实时监
- Python -- cpython
ThirstyBlue
pythonpython
[转自]http://blog.donews.com/lemur/archive/category/http://blog.csdn.net/balabalamerobert/article/details/567580CPython源码剖析系列Python源码剖析[1]——编译PythonPython源码剖析[2]——对象机制Python源码剖析[3]——整数对象(1)Python源码剖析[4]
- 黑猴子的家:Spark RDD 编程进阶 之 广播变量
黑猴子的家
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个Spark操作使用。比如,如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表,甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量,广播变量用起来都很顺手。传统方式下,Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,事实上你可能
- java线程的无限循环和退出
3213213333332132
java
最近想写一个游戏,然后碰到有关线程的问题,网上查了好多资料都没满足。
突然想起了前段时间看的有关线程的视频,于是信手拈来写了一个线程的代码片段。
希望帮助刚学java线程的童鞋
package thread;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.util.Calendar;
import java.util.Date
- tomcat 容器
BlueSkator
tomcatWebservlet
Tomcat的组成部分 1、server
A Server element represents the entire Catalina servlet container. (Singleton) 2、service
service包括多个connector以及一个engine,其职责为处理由connector获得的客户请求。
3、connector
一个connector
- php递归,静态变量,匿名函数使用
dcj3sjt126com
PHP递归函数匿名函数静态变量引用传参
<!doctype html>
<html lang="en">
<head>
<meta charset="utf-8">
<title>Current To-Do List</title>
</head>
<body>
- 属性颜色字体变化
周华华
JavaScript
function changSize(className){
var diva=byId("fot")
diva.className=className;
}
</script>
<style type="text/css">
.max{
background: #900;
color:#039;
- 将properties内容放置到map中
g21121
properties
代码比较简单:
private static Map<Object, Object> map;
private static Properties p;
static {
//读取properties文件
InputStream is = XXX.class.getClassLoader().getResourceAsStream("xxx.properti
- [简单]拼接字符串
53873039oycg
字符串
工作中遇到需要从Map里面取值拼接字符串的情况,自己写了个,不是很好,欢迎提出更优雅的写法,代码如下:
import java.util.HashMap;
import java.uti
- Struts2学习
云端月影
最近开始关注struts2的新特性,从这个版本开始,Struts开始使用convention-plugin代替codebehind-plugin来实现struts的零配置。
配置文件精简了,的确是简便了开发过程,但是,我们熟悉的配置突然disappear了,真是一下很不适应。跟着潮流走吧,看看该怎样来搞定convention-plugin。
使用Convention插件,你需要将其JAR文件放
- Java新手入门的30个基本概念二
aijuans
java新手java 入门
基本概念: 1.OOP中唯一关系的是对象的接口是什么,就像计算机的销售商她不管电源内部结构是怎样的,他只关系能否给你提供电就行了,也就是只要知道can or not而不是how and why.所有的程序是由一定的属性和行为对象组成的,不同的对象的访问通过函数调用来完成,对象间所有的交流都是通过方法调用,通过对封装对象数据,很大限度上提高复用率。 2.OOP中最重要的思想是类,类是模板是蓝图,
- jedis 简单使用
antlove
javarediscachecommandjedis
jedis.RedisOperationCollection.java
package jedis;
import org.apache.log4j.Logger;
import redis.clients.jedis.Jedis;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
pub
- PL/SQL的函数和包体的基础
百合不是茶
PL/SQL编程函数包体显示包的具体数据包
由于明天举要上课,所以刚刚将代码敲了一遍PL/SQL的函数和包体的实现(单例模式过几天好好的总结下再发出来);以便明天能更好的学习PL/SQL的循环,今天太累了,所以早点睡觉,明天继续PL/SQL总有一天我会将你永远的记载在心里,,,
函数;
函数:PL/SQL中的函数相当于java中的方法;函数有返回值
定义函数的
--输入姓名找到该姓名的年薪
create or re
- Mockito(二)--实例篇
bijian1013
持续集成mockito单元测试
学习了基本知识后,就可以实战了,Mockito的实际使用还是比较麻烦的。因为在实际使用中,最常遇到的就是需要模拟第三方类库的行为。
比如现在有一个类FTPFileTransfer,实现了向FTP传输文件的功能。这个类中使用了a
- 精通Oracle10编程SQL(7)编写控制结构
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*编写控制结构
*/
--条件分支语句
--简单条件判断
DECLARE
v_sal NUMBER(6,2);
BEGIN
select sal into v_sal from emp
where lower(ename)=lower('&name');
if v_sal<2000 then
update emp set
- 【Log4j二】Log4j属性文件配置详解
bit1129
log4j
如下是一个log4j.properties的配置
log4j.rootCategory=INFO, stdout , R
log4j.appender.stdout=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.stdout.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appe
- java集合排序笔记
白糖_
java
public class CollectionDemo implements Serializable,Comparable<CollectionDemo>{
private static final long serialVersionUID = -2958090810811192128L;
private int id;
private String nam
- java导致linux负载过高的定位方法
ronin47
定位java进程ID
可以使用top或ps -ef |grep java
![图片描述][1]
根据进程ID找到最消耗资源的java pid
比如第一步找到的进程ID为5431
执行
top -p 5431 -H
![图片描述][2]
打印java栈信息
$ jstack -l 5431 > 5431.log
在栈信息中定位具体问题
将消耗资源的Java PID转
- 给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数
bylijinnan
函数
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class RandNFromRand5 {
/**
题目:给定能随机生成整数1到5的函数,写出能随机生成整数1到7的函数。
解法1:
f(k) = (x0-1)*5^0+(x1-
- PL/SQL Developer保存布局
Kai_Ge
近日由于项目需要,数据库从DB2迁移到ORCAL,因此数据库连接客户端选择了PL/SQL Developer。由于软件运用不熟悉,造成了很多麻烦,最主要的就是进入后,左边列表有很多选项,自己删除了一些选项卡,布局很满意了,下次进入后又恢复了以前的布局,很是苦恼。在众多PL/SQL Developer使用技巧中找到如下这段:
&n
- [未来战士计划]超能查派[剧透,慎入]
comsci
计划
非常好看,超能查派,这部电影......为我们这些热爱人工智能的工程技术人员提供一些参考意见和思想........
虽然电影里面的人物形象不是非常的可爱....但是非常的贴近现实生活....
&nbs
- Google Map API V2
dai_lm
google map
以后如果要开发包含google map的程序就更麻烦咯
http://www.cnblogs.com/mengdd/archive/2013/01/01/2841390.html
找到篇不错的文章,大家可以参考一下
http://blog.sina.com.cn/s/blog_c2839d410101jahv.html
1. 创建Android工程
由于v2的key需要G
- java数据计算层的几种解决方法2
datamachine
javasql集算器
2、SQL
SQL/SP/JDBC在这里属于一类,这是老牌的数据计算层,性能和灵活性是它的优势。但随着新情况的不断出现,单纯用SQL已经难以满足需求,比如: JAVA开发规模的扩大,数据量的剧增,复杂计算问题的涌现。虽然SQL得高分的指标不多,但都是权重最高的。
成熟度:5星。最成熟的。
- Linux下Telnet的安装与运行
dcj3sjt126com
linuxtelnet
Linux下Telnet的安装与运行 linux默认是使用SSH服务的 而不安装telnet服务 如果要使用telnet 就必须先安装相应的软件包 即使安装了软件包 默认的设置telnet 服务也是不运行的 需要手工进行设置 如果是redhat9,则在第三张光盘中找到 telnet-server-0.17-25.i386.rpm
- PHP中钩子函数的实现与认识
dcj3sjt126com
PHP
假如有这么一段程序:
function fun(){
fun1();
fun2();
}
首先程序执行完fun1()之后执行fun2()然后fun()结束。
但是,假如我们想对函数做一些变化。比如说,fun是一个解析函数,我们希望后期可以提供丰富的解析函数,而究竟用哪个函数解析,我们希望在配置文件中配置。这个时候就可以发挥钩子的力量了。
我们可以在fu
- EOS中的WorkSpace密码修改
蕃薯耀
修改WorkSpace密码
EOS中BPS的WorkSpace密码修改
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 201
- SpringMVC4零配置--SpringSecurity相关配置【SpringSecurityConfig】
hanqunfeng
SpringSecurity
SpringSecurity的配置相对来说有些复杂,如果是完整的bean配置,则需要配置大量的bean,所以xml配置时使用了命名空间来简化配置,同样,spring为我们提供了一个抽象类WebSecurityConfigurerAdapter和一个注解@EnableWebMvcSecurity,达到同样减少bean配置的目的,如下:
applicationContex
- ie 9 kendo ui中ajax跨域的问题
jackyrong
AJAX跨域
这两天遇到个问题,kendo ui的datagrid,根据json去读取数据,然后前端通过kendo ui的datagrid去渲染,但很奇怪的是,在ie 10,ie 11,chrome,firefox等浏览器中,同样的程序,
浏览起来是没问题的,但把应用放到公网上的一台服务器,
却发现如下情况:
1) ie 9下,不能出现任何数据,但用IE 9浏览器浏览本机的应用,却没任何问题
- 不要让别人笑你不能成为程序员
lampcy
编程程序员
在经历六个月的编程集训之后,我刚刚完成了我的第一次一对一的编码评估。但是事情并没有如我所想的那般顺利。
说实话,我感觉我的脑细胞像被轰炸过一样。
手慢慢地离开键盘,心里很压抑。不禁默默祈祷:一切都会进展顺利的,对吧?至少有些地方我的回答应该是没有遗漏的,是不是?
难道我选择编程真的是一个巨大的错误吗——我真的永远也成不了程序员吗?
我需要一点点安慰。在自我怀疑,不安全感和脆弱等等像龙卷风一
- 马皇后的贤德
nannan408
马皇后不怕朱元璋的坏脾气,并敢理直气壮地吹耳边风。众所周知,朱元璋不喜欢女人干政,他认为“后妃虽母仪天下,然不可使干政事”,因为“宠之太过,则骄恣犯分,上下失序”,因此还特地命人纂述《女诫》,以示警诫。但马皇后是个例外。
有一次,马皇后问朱元璋道:“如今天下老百姓安居乐业了吗?”朱元璋不高兴地回答:“这不是你应该问的。”马皇后振振有词地回敬道:“陛下是天下之父,
- 选择某个属性值最大的那条记录(不仅仅包含指定属性,而是想要什么属性都可以)
Rainbow702
sqlgroup by最大值max最大的那条记录
好久好久不写SQL了,技能退化严重啊!!!
直入主题:
比如我有一张表,file_info,
它有两个属性(但实际不只,我这里只是作说明用):
file_code, file_version
同一个code可能对应多个version
现在,我想针对每一个code,取得它相关的记录中,version 值 最大的那条记录,
SQL如下:
select
*
- VBScript脚本语言
tntxia
VBScript
VBScript 是基于VB的脚本语言。主要用于Asp和Excel的编程。
VB家族语言简介
Visual Basic 6.0
源于BASIC语言。
由微软公司开发的包含协助开发环境的事
- java中枚举类型的使用
xiao1zhao2
javaenum枚举1.5新特性
枚举类型是j2se在1.5引入的新的类型,通过关键字enum来定义,常用来存储一些常量.
1.定义一个简单的枚举类型
public enum Sex {
MAN,
WOMAN
}
枚举类型本质是类,编译此段代码会生成.class文件.通过Sex.MAN来访问Sex中的成员,其返回值是Sex类型.
2.常用方法
静态的values()方