Kettle简介：Kettle是一款国外开源的ETL工具，纯java编写，可以在Window、Linux、Unix上运行，数据抽取高效稳定。Kettle 中文名称叫水壶，该项目的主程序员MATT 希望把各种数据放到一个壶里，然后以一种指定的格式流出。Kettle这个ETL工具集，它允许你管理来自不同数据库的数据，通过提供一个图形化的用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两种脚本文件，transformation和job，transformation完成针对数据的基础转换，job则完成整个工作流的控制。（引用百度百科）
网上有很多类似的文章，也是各种百度出来的，但是对于多数刚开始接触MYSQL主从的小白来说，网上文章的代码里面很多技术点都没有理解，有跌打误撞碰上的，但多数都是这篇文章卡主了，换篇文章接着卡。- -。
Kettle的建立数据库连接、使用kettle进行简单的全量对比插入更新：kettle会自动对比用户设置的对比字段，若目标表不存在该字段，则新插入该条记录。若存在，则更新。
本文要点：Kettle的建立数据库连接、使用kettle进行简单的全量对比插入更新：kettle会自动对比用户设置的对比字段，若目标表不存在该字段，则新插入该条记录。若存在，则更新。
Web项目聚集地的小伙伴反应在Oracle的安装与配置有很多错误与疑点，便有了这篇文章，现在是晚上2点哈哈，加油加油，日后还会有更多技术栈的专栏。Oracle的安装时一个挺麻烦的事情，注意的点比较多，有的小伙伴装一个Oracle花费了很长时间，Windows还好，Linux更加复杂，今天我们这篇教程是基于Windows平台的，本文章使用XP系统。
我之所以注意到它，主要是他们做了芯片加上测序再结合qPCR，非常的保险。胞外囊泡的芯片分析共发现了85种差异circRNA分子，癌与癌旁组织的高通量测序分析发现了140种显著差异的circRNA分子。两种分析的结果中发现了3个circRNA变化趋势一致，最后又使用QPCR分析，如下所示：
昨天装好了oracle，今天尝试一下自动备份，我这两天装linux和oracle的目的就是这个。
apt 命令的引入就是为了解决命令过于分散的问题，它包括了 apt-get 命令出现以来使用最广泛的功能选项，以及 apt-cache 和 apt-config 命令中很少用到的功能。
本文将介绍我曾经做过的一个项目的服务器架构和服务器编程的一些重要细节。 一、程序运行环境 操作系统：centos 7.0 编译器：gcc/g++ 4.8.3 cmake 2.8.11 mysql数据库：5.5.47 项目代码管理工具：VS2013 一、程序结构 该程序总共有17个线程，其中分为9个数据库工作线程D和一个日志线程L，6个普通工作线程W，一个主线程M。（以下会用这些字母来代指这些线程） （一）、数据库工作线程的用途 9个数据库工作线程在线程启动之初，与mysql建立连接，也就是说每个线程都与my
有意思的事情每天都有，最近一个客户的公司的PG数据库在运行中，出现了一个问题，客户在对数据进行排序的过程中，发现数据虽然一致，但两个存储同样数据的数据库，在进行语句查询的时候，给出的结果不同，基于他们只取结果集的前两条，导致同样的数据库表，同样的数据，最终在界面上给客户展示的数据不同。
零拷贝（Zero-copy）是指计算机执行操作时，CPU不需要先将数据从某处内存复制到另一个特定区域。这种技术通常用于通过网络传输文件时节省CPU周期和内存带宽。
想着搭建一个 wiki，将自己本地的 md 都上传到服务器上，来实现远程办公，一切工作平板化，那自然是说干就干；
本身是计算机专业的，07年，大四那年学的Java，当时喜欢用J2EE来称呼，接触了一点ruby，之后就一直没做IT这行，去年公司环境，逼得重操旧业，自已学了学Ruby，写了个网站，几乎是从0开始学的，接下来的经验分享一下，多少也能少走些弯路。 基本功 首先底子要厚，像数据结构，数据库，尤其是数据库一定要明白，懂些算法，看看软件工程和操作系统（这两个也可以不用看，不影响学习编程语言，软件工程在管理的时候会多少有些用） 资料 两本书，搞头书和铁道书，基本两本搞定了。 这两本书比较出名，当然也还有别的资料
这篇图文算是腾讯云的入门升级篇吧，如果不是腾讯云也没关系，阿里云或其它云服务商应该也有这一服务。说是搭网盘，其实只是重装个系统，不过装的好以后搭博客，论坛，企业门户网站等真的方便了许多。因为很多环境（也就是软件）都提前帮你装好了。 入正题，按顺序看图就行，点击处和文字我都红色标出来了。
本文将介绍我曾经做过的一个项目的服务器架构和服务器编程的一些重要细节。 一、程序运行环境 操作系统：centos 7.0 编译器：gcc/g++ 4.8.3 cmake 2.8.11 mysql数据库：5.5.47 项目代码管理工具：VS2013 二、程序结构 该程序总共有17个线程，其中分为9个数据库工作线程D和一个日志线程L，6个普通工作线程W，一个主线程M。（以下会用这些字母来代指这些线程） （一）、数据库工作线程的用途 9个数据库工作线程在线程启动之初，与mysql建立连接，也就是说每个线程都与my
导读 面试中有没有经常被问起会使用linux命令么？会搭建测试环境么？熟悉linux系统么？ 01 会搭建测试环境真的有那么重要么？ 经常在面试过程中，面试官总要问一句，熟悉linux命令么？ 在很多
最近遇到Skype for Business Server 故障案例，就涉及到数据库及文件共享的存储位置，转载此篇文章，全面了解一下数据库架构及文件存储构成。
目标任务：kong: v0.14.x， postgresql: v10.5(注意：psql版本必须与kong版本对应)
前一段时间 ，我们完成了 Java 集合与数据结构的学习 ， 之后我们将进入 Mysql 数据库的课程中。
在项目中经常会遇到一个项目操作几个数据库的情况，若是同种类型的数据库也还好说，可以直接链接两个数据库，也可以用数据库的同步功能。若我们的项目使用SQLServer2005进行开发，而且项目中要用到Oracle数据库中的数据，那么又该怎么实现拉？一般来说方案有以下几种。 1.分别建立链接对数据库进行操作，SQLServer可以用ADO.NET,操作Oracle可以用OLEDB或者用System.Data.OracleClient（需要添加引用才能用） 这种方案的优点就是简单，各自写各自的数据库操作代码，缺点就是不能将两个数据库中的表直接进行联合查询，链接Oracle的每台机器必须安装OracleClient才可以使用。 2.使用同义词操作Oracle数据库。 这种方法的具体操作我在以前的文章中已经写清楚了，这样做一来可以进行表的联合查询二来不需要每台机器都安装OracleClient，但是还是有一个缺点：效率低，比如对同义词使用like去查找需要的数据，如果是直接连Oracle数据库也许只要0.1秒就可以找到答案，但是用同义词可能就要等10秒20秒或更久。原来SQLServer并不是直接把查询语句传递给Oracle，让Oracle执行操作，而是将所有数据都取到SQLServer服务器上，边取数据边分析，直到满足查询条件为止。其实这种数据放在两个服务器上还有一个缺点就是一旦Oracle服务器宕机，即使我们这边的所有服务器都是好的，那么我们的程序中用到Oracle数据的地方就无法使用。 3.直接链接Oracle数据库+同义词+作业+异常跳转 方式。 这种方法具体讲就是我们的程序直接用OLEDB（OracleClient）链接Oracle数据库，同时SQLServer服务器也建立了同义词指向Oracle，在SQLServer上建立作业，将同义词中的数据拷贝到SQLServer服务器的表中。一旦Oracle宕机，程序中就会捕捉到异常，于是就使用SQLServer中的数据。这样做比较复杂，需要一定的编程，效率也不是特别高，但是优点也是明细的，平时链接Oralce服务器，异常情况下链接SQLServer中的备份数据，保证了程序的正常运行。 4.直接编写一个程序，以服务或自启动方式一直运行，每隔一段时间将Oracle数据库中的数据写到SQLServer数据库中。 这种方法就是编程复杂，具有很大难度。 5.利用SQLServer2005的复制功能将Oracle数据库中的数据同步到SQLServer服务器中，程序只操作SQLServer，不链接Oracle数据库。 这种方法不需要编写任何代码，由于只对SQLServer进行查询，所以查询效率高可以做多表链接，开发人员也不需要再装OracleClient，也不用害怕Oracle服务器宕机导致我们的相关程序无法使用。优点倒是很多，那么有没有缺点拉？缺点还是有的，主要是取得的数据不是实时的数据，Oracle那边的数据更新了，我们这边还有可能是老数据。 前面的四种方法我就不用多讲了，这次主要是讲第五种方法的具体实现：
Mycat可不是我的猫，他是基于Java语言编写的一款开源数据库中间件，是一个实现了MySQL协议的服务器。能够实现对主从数据库的读写分离、主从复制、水平或垂直切分表等功能。
写数据库的crud的时候，能批量就批量了，别写什么一个id查一个数据，批量获取就包含了它了，只要再写一个类处理一下，就省下很多sql语句了。
前几天在公司电脑上装了几台服务器，好多想尝试的东西，今天，参照崔庆才老师的爬虫实战课程，实践了一下分布式爬虫，并没有之前想象的那么神秘，其实非常的简单，相信你看过这篇文章后，不出一小时，便可以动手完成
上面提示你已经安装过了，不需要重复安装。记住检查安装是否成功的唯一标准就是library，library一下看看
多年以后，当施东峰回忆起身在大连的那个早晨，他一定会想起那件粉色的Polo衫，和那条耀眼的白色时装腰带。
官方文档有一句话：Windows users: while it should be possible to run Redash on a Windows machine, we don’t know anyone who did this and lived to tell. We recommend using some sort of a virtual machine or Docker in such case. 当时没有注意，后面掉在坑里了，若对 Redash 进行二开，务必不要使用 Windows：第一点 Redash 依赖的 Python 包在Windows安装，本地编译的时候各种报错，不过还算都能解决。最要命的是第二点，某些包依赖的标准库模块，Windows 上没有，比如 group pwd 等。经过一下午和包安装的战斗，总算解决了，最后信心满满的想跑起来的时候，各种模块找不到。
我在企业进行开发的时候，发现我们既使用MySQL，又使用Oracle，我肯定最少要装两个数据库管理软件，公司电脑性能一般，真的不想装很多软件，一般这些软件都得破解，占内存很多，还需要破解，所以接下来给大家介绍一下如何使用 idea 管理我们的数库。
大数据不是某个专业或一门编程语言，实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长，需要学习的东西很多，但付出和汇报是成正比的，至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多，那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
大数据只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Struct、Spring、Hibernate，Mybaits都是JavaEE方向的技术在大数据技术里用到的并不多，只需要了解就可以了，当然Java怎么连接数据库还是要知道的，像JDBC一定要掌握一下，有同学说Hibernate或Mybaits也能连接数据库啊，为什么不学习一下，我这里不是说学这些不好，而是说学这些可能会用你很多时间，到最后工作中也不常用，我还没看到谁做大数据处理用到这两个东西的，当然你的精力很充足的话，可以学学Hibernate或Mybaits的原理，不要只学API，这样可以增加你对Java操作数据库的理解，因为这两个技术的核心就是Java的反射加上JDBC的各种使用。
首先是简单地了解下你之前的工作经历和项目经验，然后就是算法和数据结构题目，具体涉及到以下内容：
在目前，当零基础学习大数据视频教程前，首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。
·大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java：大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME
最近Medium上出现了一个面试题：如何向你奶奶解释SQL和NoSQL的区别。我看作者是用自己的结构化的家族谱来比喻sql和nosql的区别的，写的挺好就是有点啰嗦，面试官可没时间听你在那滔滔不绝。我个人觉得，sql和nosql的区别海了去了，一两句话可概括不完，更何况是讲给你奶奶听，所以如果真被问到这个问题，可以挑选其中一个最主要的区别来类比就好，比如sql是通用的，nosql是专用的。所以我的答案是这样的：
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MySQL企业版由MySQL AB公司内部专门的人员负责开发及维护，但同时也会吸纳社区人员编写的优秀代码及算法，并且由他们严格按照软件测试流程对这些采纳的代码进行测试，确定没有问题之后才会进行发布。简单地说，MySQL企业版是由MySQL公司内部发布的，它参考了社区版的先进代码功能和算法，是MySQL公司的赢利产品，需要付费才能使用及提供服务支持，稳定性和可靠性无疑都是最好的，当然了，企业腰包得够鼓才能买得起。某知名分类门户网站2008年就购买过MySQL企业版，价格不比那些闭源的商业数据库便宜，也是大几十万。
本平台主要是家装网站。管理员发布装修案例，看工地，装修设计师，装修攻略，装修知识文章等，嵌入3d全景图。普通用户注册，填写装修房型报价等。
之前使用的是阿里云的php虚拟空间，可以只需要把wordpress包上传后就可以了，但感觉这样不灵活，虚拟空间也只能用来搭博客，不能干其他事。 所以我买了阿里云的ecs，其实就是一个远程linux虚机主机。 为了搭建博客，我必须安装配置php环境、ftp、apache、mysql等东西，踩了一部分坑，为了让大家少踩坑，特意在此记录我在ubuntu搭建workpess的过程，作为大家参考手册。
最近想给学弟学妹赞助点主机，正好我的VPS资源尚有不少。在提供之前，先检查一下自己的vps安全性，检查以后吓自己一跳。
每天都会有很多小白在社交平台上问我：“青牛没有基础可以学习大数据吗？能不能学的懂啊？我不懂java可以学大数据吗？”，针对这些基础性的问题，我写了这篇文章，希望能够帮助到所有想学大数据技术的人们。 学习大数据首先我们要学习Java语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。 Java 大家都知道Java的方向有JavaSE、JavaEE、JavaME，学习大数据要学习那个方向呢？只需要学习Java的标准版JavaSE就可以了，像Servlet、JSP、Tomcat、Strut
一、GNS3简介 GNS3是一个专业的网络模拟器，可以用它来模拟交换机、路由器、防火墙等网络设备。它的功能非常强大，基于它能搭建一个近似于 “真实”的模拟环境。 Wireshark是一个跨平台的网络数据包分析工具，和tcpdump比较它提供了一个友好的GUI界面。GNS3中已经对它进行了集成（安装GNS3的时候自动安装），可以通过GNS3界面直接对网络拓扑中的某条链路抓包分析。 1.1 GNS3架构 GNS3由三部分组成，我们平时使用的是GNS3-GUI，这是一个用Python编写的GUI界面，通过这个界面
docker 如日中天，这不是单纯的炒概念，docker 确确实实解决了开发与运维的痛点，因此在企业开发中得到了非常广泛的使用，本文对于 docker 的这些基本知识点再做一些简单回顾。
Linux/Mac 用户可直接编译，Windows 用户自行搜索 wsl 教程配置后，剩余流程同 Linux 用户。
【官网地址：】 https://downloads.mysql.com/archives/community/ https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-community-libs-8.0.11-1.el7.x86_64.rpm https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-community-common-8.0.11-1.el7.x86_64.rpm https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-community-server-8.0.11-1.el7.x86_64.rpm https://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-community-client-8.0.11-1.el7.x86_64.rpm
Ubuntu 16.04 发布时，一个引人注目的新特性便是 apt 命令的引入。其实早在 2014 年，apt 命令就已经发布了第一个稳定版，只是直到 2016 年的 Ubuntu 16.04 系统发布时才开始引人关注。随着 apt install package 命令的使用频率和普遍性逐步超过 apt-get install package，越来越多的其它 Linux 发行版也开始遵循 Ubuntu 的脚步，开始鼓励用户使用 apt 而不是 apt-get。那么，apt-get 与 apt 命令之间到底有什么区别呢？如果它们有类似的命令结构，为什么还需要新的 apt 命令呢？是否 apt 真的比 apt-get 更好？普通用户应该使用新的 apt 命令还是坚持旧有习惯继续使用 apt-get 呢？
成都这边14年的软件开发笔试题延续了一贯的传统，还是考查数据结构、操作系统、计算机网络等方面的内容，只是槽点还是非常多的，首先就是笔试挨着坐，博主的左边就是同班同学（我没偷看啊！），考试的时候还有同学讨论题该怎么做（给跪了），然后题目据说照搬了往年的题，这个我不太清楚。从笔试的情况来看，笔试基本是不卡人的，所以大部分同学都收到了初面通知。
随着 apt install package 命令的使用频率和普遍性逐步超过 apt-get install package，越来越多的其它 Linux 发行版也开始遵循 Ubuntu 的脚步，开始鼓励用户使用 apt 而不是 apt-get。那么，apt-get 与 apt 命令之间到底有什么区别呢？如果它们有类似的命令结构，为什么还需要新的 apt 命令呢？是否 apt 真的比 apt-get 更好？普通用户应该使用新的 apt 命令还是坚持旧有习惯继续使用 apt-get 呢？
这一年人工智能火了，凡是带电的专业都往AI上靠，实在靠不上的还可以看AlphaGo下棋，探讨AI能否取代人类。这种全民跟风，比前两年的“云计算”、“大数据”热度还高。就算你不懂AI技术，还可以百度“神经网络”“深度学习”科普，心里YY一下机器人取代人类。云计算大数据就不行了——想搞hadoop、openstack、docker……起码也得有个Linux吧？连个系统命令都敲不明白，这些高级应用你往哪儿装？
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