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非整数分频模块有两种实现方法,分别为分频比交错法和累加器分频法。下面分别进行介绍。 1.分频比交错法 分频比交错法,顾名思义就是在一定时间间隔T内,由不同的分频比电路交叉着对输入信号进行分频,从而在
流水码在实际打标签中常见,如流水号文字、流水一维码、流水二维码,而常用的流水方式是10进制,就是逢十进位;也有一些特殊场景的流水要求, 比如:手机MEID串码的16进制流水;车牌号管理中去除字母O、I的34进制流水等,下图为Label mx 条码软件中的文字、条码、二维码的流水设置图:
流水二维码是企业生产中进行溯源管理的常用方式,比如“A001,A002,A003...”,一个个输入打印效率太低,也不符合实际生产需要,那么如何实现批量快速打印流水二维码呢?
标签文件的批量打印,常以流水号(序列号)文字来区分标签,以实现标签的唯一性。最简单的“递增”流水号样式如:0001、0002、0003、0004... 下面来具体演示一下制作的过程:
流水条码也称流水一维码,是企业生产中进行批次管理的常用方式,比如:A00001,A00002,A00003...., 如果一个个输入效率太低,不符合实际生产需要,那么如何实现快速批量打印流水呢? 利用Label mx条码软件打印就简单了,制作步骤是:1.设置条码的起始号码;2.选择条码流水属性;3.设置流水数量。 举例如下:
前言 前段时间, 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我, 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失,
在数据分析中,窗口函数是我们经常用到的函数,今天的文章我们总结了常用的各类窗口函数并给出实例。
先简单介绍一下业务场景:公司新版本评审结束,需要按照一定规则拼接字符串(例如:20191215A001,...20191215A005);看着此需求,大家都想到了循环累加,但是后面如何拼接01,02这种字符而不是1,2...呢??答案肯定是数据格式化,于是乎注意力就集中在String类的格式化方法上了,所以下面正式进入本篇文章的主题。
MapReduce 是一个分布式运算程序的编程框架,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,并发地运行在 Hadoop 集群上。
马克·吐温曾经说过,所谓经典小说,就是指很多人希望读过,但很少人真正花时间去读的小说。这种说法同样适用于“经典”的计算机书籍。
setnx key value,当key不存在时,将 key 的值设为 value ,返回1
批处理用于文本/文件的操作确实非常简单有力!不用多么复杂的代码,仅一个记事本加上简洁的代码即可搞定大部分文本/文件的操作,下面记录下我用过的一些代码,基本都是我在百度回答知友的一些代码,既给涧客们参考,也让起到备忘的作用。。。。(本文是系列博文,将持续更新,敬请关注!) ---- 案例一、 知友问: 想把一个文件夹里的全部文件都命名成 001,002……这样按顺序,什么顺序无所谓,只要名字都变了就行,谁帮忙写个 我给出的代码: @echo off setlocal enabledelayedexp
from pyspark import SparkConf, SparkContext import re
题目链接 题目大意: 小明有a个1元硬币,b个2元硬币; 小明想要购买一个商品,并且不想找零; 现在小明想知道自己无法给到最低价格是多少;
上一个话题,我们简单了解了一下wms的库存表结构,重点说了库存表中数量、状态、位置在不同场景下的变化过程,在里面我们提到的数量是在库数量。
深度优先搜索(Depth First Search,DFS)是十分常见的图搜索方法之一。深度优先搜索会沿着一条路径一直搜索下去,在无法搜索时,回退到刚刚访问过的节点。深搜优先搜索的本质上就是持续搜索,遍历了所有可能的情况。DFS搜索的流程是一个树的形式,每次一条路走到低。
我们都知道Linux是一个支持多用户、多任务的系统,这也是它最优秀的特性,即可能同时有很多人都在系统上进行工作,所以千万不要强制关机,同时,为了保护每个人的隐私和工作环境,针对某一个文档(文件、目录),Linux系统定义了三种身份,分别是拥有者(owner)、群组(group)、其他人(others),每一种身份又对应三种权限,分别是可读(readable)、可写(writable)、可执行(excutable),通过这样的设计就可以保证每个使用者所拥有数据的隐密性。
样例输入:2014 3 4 样例输出:63 样例输入:2000 3 1 样例输出:61
大数据测试,说来进入这块领域也快2年半了。每天工作的内容是验证数据表的逻辑正确性。
最近在做公司项目的时候,对于表的逻辑删除,和其他同事出现了不同意见,故查阅了一些blog,结合自己的实际情况,再次做了笔记,以备后查。 在实际的项目开发中,对于某些业务数据,一般都不会采用物理删除的方式,毕竟在数据是很宝贵了,所以也就有了逻辑删除的方式出现了。常见的逻辑删除方式有以下几种:1.为相关的表结构新增一个逻辑删除字段deleted 0表示未删除,1表示已删除(目前最常见的方式;2. 使用备份表的方式,将要删除的数据写入到备份表中,然后删除主表的数据。以下就对两种不同方式使用案例一一分析其中的优略之处。
函数的正常运行必然要利用堆栈,至少,函数的返回地址是保存在堆栈上的。函数一般要利用参数,而且内部也会用到局部变量,在对表达式进行求值时,编译器还会生成一些无名临时对象,这些对象都是存放在堆栈上的。
SVN或者git等代码版本控制工具不说了,如果是本地开发,也可以安装一个svn server端
有时候会看见synchronized(this) 这是什么锁 ? this嘛 就是指当前对象,也是对象锁,
我们再回头去看一下上面xml中,serviceB和serviceC两个bean的定义如下:
①、TCP/IP包头的消耗:HTTP请求是基于TCP/IP协议的,互联网中,每个包的大小最大是1500个字节,而这1500个字节中,包含了TCP和IP协议插进来的40个字节的包头,包头部分也会产生流量,但是这个加包头的动作是由内核层的协议栈完成的,无法被应用层统计到,日志里也就不会记这40个字节的流量了,这部分的流量会占到通过日志计算出流量的2.74%(40/1460)以上,正常情况下,会占到3%左右。
思路:首先找根节点(一般都是判断parentId 为null 或者 isEmpty()或者equals("xx")),找到根节点后循环根节点,遍历找出根节点对应的子节点一直找到最后一个节点。没有则遍历下一个根节点。
累加器:分布式共享只写变量。(Executor和Executor之间不能读数据) 累加器用来把Executor端变量信息聚合到Driver端。在Driver程序中定义的变量,在Executor端的每个task都会得到这个变量的一份新的副本,每个task更新这些副本的值后,传回Driver端进行merge。
接下来,我们把它封装成一个 tester_level函数,有了函数之后就可以在执行的过程中随时进行调用来实现功能封装和逻辑复用。
Accumulator 是 spark 提供的累加器,累加器可以用来实现计数器(如在 MapReduce 中)或者求和。Spark 本身支持数字类型的累加器,程序员可以添加对新类型的支持。
操作前需要准备: 1.虚拟机镜像:CentOS-6.5-x86_64-bin-DVD1.iso 链接:https://pan.baidu.com/s/1O9a-6Sn7riGWG3mVQssTGg 提取码:rud1 2.jdk:jdk-8u144-linux-x64.tar.gz 链接:https://pan.baidu.com/s/1TdaCDaT_qriDMjbYFyphPw 提取码:qulj 3.hadoop:hadoop-2.7.2.tar.gz 链接:https://pan.baidu.com/s/1Wt0mAUHKJDSYTUM5-u6CYw 提取码:oofe 或者官网: https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/hadoop-2.7.2/ 上述的如果百度云下载的慢的话,可以去各大开源论坛或者官网下载 博主使用的工具为Xshell,非常方便的一个软件,感兴趣的话可以动动自己的小手,去官网下载
待完善。 apache-tomcat-7.0.90/webapps/examples/servlets/index.html apache-tomcat-7.0.90/webapps/examples/servlets/reqheaders.html apache-tomcat-7.0.90/webapps/examples/servlets/reqinfo.html apache-tomcat-7.0.90/webapps/examples/servlets/reqparams.html apach
我在 hadoop001、hadoop002 和 hadoop003 节点上安装了 HBase 集群,其中 hadoop001 和 hadoop002 为 HMaster,hadoop002 和 hadoop003 为 HRegionServer,启动 HBase 后,发现 hadoop002 的 HMaster 和 HRegionServer 进程正常启动,hadoop003 上的 HRegionServer 正常启动,但 hadoop001 上的 HMaster 进程却没有启动,查看 hadoop001 节点上的 HBASE_HOME/logs/hbase-hadoop-master-hadoop001.log 日志文件发现如下报错:
首先,我们需要知道配置伪分布式集群要修改的配置文件 所有配置文件都在 /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/内
本地的 master 和远程分支 origin/master 是关联起来的,origin/master 就对应着远程仓库的 master分支
我们在写java程序的时候会进行各种方法调用,虚拟机在执行这些调用的时候会用到不同的字节码指令,共有如下五种: 1. invokespecial:调用私有实例方法; 2. invokestat
树状结构是我们在日常工作中经常需要返回的数据结构 一个小小的数状结构也能看出一个开发者的思维方式 我个人最开始写这种树状结构真的是代码老长了 别人一看就会知道我是一个菜鸟 慢慢的自己思考怎么去用最少的代码去搭建一个树状结构 也做一些整理 编码思路真的很重要 思路好代码才会简洁健壮
我们通过@Target元注解的属性值可以看出,这个@Inherited 是专门修饰注解的。
通常情况下,我们使用的bean都是单例的,如果一个bean需要依赖于另一个bean的时候,可以在当前bean中声明另外一个bean引用,然后注入依赖的bean,此时被依赖的bean在当前bean中自始至终都是同一个实例。
@ 目录 说在前面 运行原理 代码体现 解析 说在前面 scala是纯面向对象的语言,C是纯面向过程的语言,Java就是面向过程+面向对象的语言。 在说到伴生对象之前,要先说到java的static关键字,static关键字修饰的变量、方法可以使类对象共享,而非某个对象单独拥有,所以是通过类名.变量名/方法名去调用。而这违背了scala面向对象的初衷,因为这没有通过对象去调用。 运行原理 scala的编译与java大同小异: Java运行原理 先编译,再解释 .java源文件--->编译器(javac
选择 菜单栏/Build/Generate Signed Bundle / APK 选项 ,
ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,是Google的Chubby一个开源的实现,是Hadoop和Hbase的重要组件。它是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,提供的功能包括:配置维护、域名服务、分布式同步、组服务等。
我们可以以shell的方式来维护和管理HBase。例如:执行建表语句、执行增删改查操作等等。 4.1 需求 有以下订单数据,我们想要将这样的一些数据保存到HBase中。 订单ID 订单状态 支付金额 支付方式ID 用户ID 操作时间 商品分类 001 已付款 200.5 1 001 2020-5-2 18:08:53 手机; 接下来,我们将使用HBase shell来进行以下操作: 1.创建表 2.添加数据 3.更新数据 4.删除数据 5.查询数据 4.2 创建表 在HBase中,所有的数据也都是保存在表中的。要将订单数据保存到HBase中,首先需要将表创建出来。 4.2.1 启动HBase Shell HBase的shell其实JRuby的IRB(交互式的Ruby),但在其中添加了一些HBase的命令。 启动HBase shell: hbase shell 4.2.2 创建表
我们在写java程序的时候会进行各种方法调用,虚拟机在执行这些调用的时候会用到不同的字节码指令,共有如下五种:
更多 ProGuard 混淆配置参考 : https://www.guardsquare.com/en/products/proguard/manual/usage
''' http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/10min.html numpy的主要数据结构是ndarry pandas的主要数据结构是Series、DataFrame ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df1 = pd.DataFrame(np.array(range(101,125)).reshape(6,4),
上一篇博文我们讲了怎样安装MySql,这篇文章为上篇的后续,此篇文章讲的是如何将Hive元数据配置到MySql。
在 PyCharm 中 , 调用 PySpark 执行 计算任务 , 会报如下错误 :
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