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化学键信息

二面角是两个相平面之间的夹角。在化学中, 我们将四原子的二面角定义为含有前三个原子的平面和含有后三原子的平面之间的夹角。希望这里我能像你们用其他化学专业软件一样地来求二面角。 您可以键长、键角和二面角。还可以看三维布洛芬模型中的角。 ? 或者比较巴克敏斯特富勒烯的五元环和六元环。 ? 下面是生成上述图形的代码。 ] ] },PassEventsDown->True ] ]]; 温馨小提示:您可以在浏览器中阅读本文并复制代码或点击“阅读原文”看英文原文

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趣谈的历史之 Impala

接着上篇文章继续聊聊崛起的原因是人类的懒惰本质,自从谷歌发表了 Dremel 论文后,相似的计算引擎不断地出现,在这篇文章里,针对几种典型的计算引擎简单聊聊。 因为我们团队的的底层引擎使用的是 Apache Impala ,对此也比较熟悉。Impala 与传统的大数据框架不同,它是由 C++ 写的,而不是常见的 JVM 上的语言。 不过与一般的 MPP 数据库不同的是,Impala 本身是没有存储系统的,而是通过接口的方对接外部存储系统,例如 HDFS 、Kudu 和 Hbase。 当然支持最好的是 HDFS 的 Parquet 文件格和 Kudu 。 Impala 是一个典型的引擎,可以理解为数据库和MapReduce 的一个中间产品。

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    使用Spark SQL构建引擎

    StreamingPro目前已经涵盖流/批处理,以及三个领域,实现配置和SQL化 前言 StreamingPro 原来仅仅是用来作为Spark Streaming的一个配置化+SQL封装 ,然而不经意间,已经涵盖了批处理,等多个方面。 今天就讲讲如何使用StreamingPro构建一个引擎。 Snip20160709_5.png 目前支持elasticsearch 索引,HDFS Parquet 等的,并且支持多表。 除了界面以外,也支持接口: http://127.0.0.1:9004/runtime/spark/sql 参数支持: 参数名 示例 说明 tableName.abc hdfs://cluster

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    Hive 基础(2):库、表、字段、的基本操作

    带有注释的文件只能通过这种方执行: hive -f script_name (3)-e后跟带引号的hive指令或者,-S去掉多余的输出: hive -S -e "select * FROM (statDate='20140529'); (2)看格化的完整表结构 desc formatted ext_trackflow; DESCRIBE EXTENDED ext_trackflow (4)REGEX Column Specification SELECT 语句可以使用正则表达做列选择,下面的语句除了 ds 和 hr 之外的所有列: SELECT `(ds|hr)? 才会启用分区剪枝 (2)导出结果到本地的两种方 INSERT OVERWRITE LOCAL DIRECTORY '/home/jun06/tmp/110.112.113.115' select =0 limit 10; (4)下面的语句销售记录最大的 5 个销售代表。

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    Django:models和前后端

    django-model语句: 基本操作: 获取所有数据: User.objects.all() 对应SQL语句:select * from User 匹配数据: User.objects.filter (条件 = '条件' ) 条件可以有N个,以逗号分隔 对应SQL语句:select * from User where 条件 = "条件" 不匹配语句: User.objects.exclude : 多.一.一的字段 多对多 两边都是 多.多_set.all() 表结构: 正向: 反向: 另一种反向的方法: ManyToManyField: 常用操作: 进阶操作: 前后端方法: 后端 通过locals或者{“key”:“value”}写到response传递到前端 前端使用标签进行调用 {% for %} {% if %} { 思路:把你想要的值(无论是数组、整形、字符串、字典还是别的什么混合结构),用 {{ 名称}} 的格返回给JS代码中的某个变量,然后就可以自由自在的运用它了。

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    Excel与Sqlserver插件-数据

    使用插件来关系数据库里的表或视图的数据,充分发挥Excel访问数据库的能力,省去开发导出Excel的功能。

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    Access叉表

    大家好前面分别介绍了汇总和参数的知识点,本节将介绍叉表。 ? 叉 表 叉表可以将同一个表中的一个或多个字段作为行标签,另一个字段作为列标签,然后对表中的某个字段进行某种统计计算(例如计数,求和、平均值等)。 最后点击运行叉表,行标签为班级,列标签为性别。值为计数。保存即可。 ? 叉表在统计数据时候是很常用的,注意选择好行标签和列标签后,重要的是选择好值所使用的字段,以及值的统计方。 (根据问题可以选择合计、平均、计数等统计方) 同时也可以通过向导来新建叉表。根据向导的提示来新建叉表也可以,这里就不做演示。 ---- ? 本节主要介绍了叉表,注意选择行标签和列标签的字段,更重要的是选择好值所使用的字段,以及值的统计方。类似于简单版的Excel数据透视表,祝大家学习快乐。 ---- ?

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    表达

    数组作为条件 $User = M("User"); // 实例化User对象 $condition['name'] = 'thinkphp'; $condition['status'] = 1; / / 把条件传入方法 $User->where($condition)->select(); 如果进行多字段,那么字段之间的默认逻辑关系是 逻辑与 AND,但是用下面的规则可以更改默认的逻辑判断 ,通过使用 _logic 定义逻辑: $User = M("User"); // 实例化User对象 $condition['name'] = 'thinkphp'; $condition['account '] = 'thinkphp'; $condition['_logic'] = 'OR'; // 把条件传入方法 $User->where($condition)->select(); 表达

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    Hibernate

    1.OID 2.HQL 3.QBC 01 OID 什么是OID? 通过domain类中(映射文件设置的)OID属性进行 有两种方法? 一个是get,一个是load get是立马生成sql语句到数据库去并封装成指定对象然后返回 load它不会去立刻而是生成一个代理对象由于没有去它只包含你给的OID,直到你用到其他属性才会去给你 02 HQL方 什么是HQL? HQL:Hibernate Query Language,Hibernate的语言 是一种面向对象的方语言,语法类似SQL。 通过session.createQuery(),用于接收一个HQL进行。 Query By Criteria,条件。是一种更加面向对象化的的方因此比起HQL更加的方便。

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    MongoDB

    两种: 1、JPA 2、MongoTemplate 一、JPA 首先是JPA的 简单 dao层 public interface DogRepository extends MongoRepository pageSize,sort); //创建匹配器 ExampleMatcher example = ExampleMatcher.matching()//构建对象 //属性参数,contains(包含有的类似模糊类似于 这个参数的所有数据 trackLog.setUserName(userName); //创建实例;精确不要匹配器,直接传入实体 Example<TrackLog> e = Example.of( 这个和JPA的有些相似,同样用到了Sort和Pageable,但是最终的不一样,mongodb的分页是query。 这里又有两种: 下面的复杂语句,包含了可能用到的所有语句,可适当增减 1、第一种 这里的toDate是我自定义的方法 //排序 Sort sort = new Sort(Sort.Direction.DESC

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    python(input)

    #输出 #!/usr/bin/env   python # -*- coding:utf-8 -*- name = input("what is your name?") admin@1234 xcn admin@1234 #输出 #!

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    无效

    题目 如果出现下述两种情况,易 可能无效: 易金额超过 ¥1000 或者,它和另一个城市中同名的另一笔易相隔不超过 60 分钟(包含 60 分钟整) 每个易字符串 transactions[i] 给你一份易清单 transactions,返回可能无效的易列表。你可以按任何顺序返回答案。 transactions[i] 按 "{name},{time},{amount},{city}" 的格进行记录 每个易名称 {name} 和城市 {city} 都由小写英文字母组成,长度在 1 解题 把4个变量分别取出,放入数组 两重循环检即可 class Solution { public: vector<string> invalidTransactions(vector<string 1000)//金额超标 valid[i] = false; for(j = 0; j < i; ++j) { //两两检

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    Hibernate的四种(主键,HQL,Criteria,本地sql)和修改和添加

    Hibernate的添加,修改,(三种)的方法: 案例演示: 1:第一步,导包,老生常谈了都是,省略; 2:第二步,创建数据库和数据表,表结构如下所示: ? com.bie.po.User; 10 11 /** 12 * @author BieHongLi 13 * @version 创建时间:2017年3月9日 下午8:47:46 14 * Hibernate的几种方 com.bie.po.User; 15 16 /** 17 * @author BieHongLi 18 * @version 创建时间:2017年3月9日 下午8:47:46 19 * Hibernate的几种方 com.bie.po.User; 16 17 /** 18 * @author BieHongLi 19 * @version 创建时间:2017年3月9日 下午8:47:46 20 * Hibernate的几种方 com.bie.po.User; 15 16 /** 17 * @author BieHongLi 18 * @version 创建时间:2017年3月9日 下午8:47:46 19 * Hibernate的几种方

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    MSSQL跨库表数据 (分布)

    因为我的业务数据库和文档数据库非常庞大,所以我分成了两个服务器,但有时需要进行跨库,我们就可以利用链接服务器的方法来搞定它。 .库名.dbo.表名 select * into 库名.dbo.新表名 from 别名.库名.dbo.表名 go 附:详解 sp_addlinkedserver 创建一个链接的服务器,使其允许对分布的 、针对 OLE DB 数据源的异类进行访问。 在使用 sp_addlinkedserver 创建链接的服务器之后,此服务器就可以执行分布。如果链接服务器定义为 Microsoft® SQL Server™,则可执行远程存储过程。 当链接的服务器针对于 SQL Server OLE DB 提供程序创建时,可以按照 servername /instancename 的形指定 data_source, 它可以用来连接到运行于特定计算机上的

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    车线路系统

    'c','g'); print_r(array_intersect($a, $b)); 数据库中保存每个线路经过的站名 检索出包含起点或终点的所有线路 则同时包含起点和终点的线路不需换乘 否则逐一检两线路的集 若还未找到,则沿经过起点的线路和经过终点的线路检线路相情况 一般城市都成承诺换乘次数小于等于3。 ---------------------------------------------- 简单的东西,我不考虑怎么弄个好算法了,只是解决一下问题,能够得出结果即可: 三个表(最简单化,不考虑模糊 首先根据两个站点名获取两个站点各自的id,这里定义为id1,id2 然后 select line_id from (select line_id from linestops where stop_id = id2) D where C.line_id = D.line_id 我们把=id1和=id2换成 in (select ....)A 和 in (select ...)B 这样最后我们的

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    LinQ 表达

    操作方使用了 LINQ,之前一直对 LINQ 的语法不太喜欢,这次使用之后,感觉比方法语法更容易接受,因此详细总结一下表达的语法。 数据历来都表示为简单的字符串,没有编译时类型检。 LINQ 最明显的”语言集成”部分就是表达。 使用相同的基本表达和转换 SQL 数据库、ADO .NET 数据集、XML 文档以及 .NET 集合中的数据。 表达是以语法表示的。 还可以使用 into 关键字,使 join 或 group 子句的结果可以充当相同表达中的其他子句的源。 变量 在 LINQ 中,变量是存储而不是结果的任何变量。 子句本身可能包含表达,这有时称为子

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    Linux 非SSH

    ssh是linux管理时常用的一个服务,ssh有个特点,属于操作,就是当你执行ssh时,他会要求你手动输入密码 这就给shell脚本带来了麻烦,如果想在脚本中使用ssh进行自动化远程操作,非常不方便 ssh支持双方配置后的免密码操作,但比较麻烦 还有一种常用的方:expect,把密码放入脚本,执行expect,他可以帮助我们自动完成输入密码的这个,expect实质是进行模拟操作,执行脚本时会感觉到这个动作 下面介绍下 sshpass,以非操作ssh,可以直接在命令行指定密码,方便了很多 使用示例 (1)命令行中指定密码 . ssh -o StrictHostKeyChecking=no root@15.28.16.3 -p 端口号 "ls" StrictHostKeyChecking=no 避免第一次登录时出现公钥检, 如果不指定这个参数,执行时会发现没有反应,实际上是背后执行了检操作,没有显示出来,所以感觉是没有响应 -p 端口号 是对方机器ssh的端口号,如果是默认端口,可以省略这个参数 上面是ssh命令的示例

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    利用思考时间增强数据帧性(CS DB)

    我们提出了机会性评估,这是一个加速与数据的框架。延迟对于支持探索性数据分析的迭代、人工循环数据负载至关重要。 机会评估可显着减少动延迟:1)优先考虑与直接相关的计算, 2)利用思考时间进行与可能与将来相关的非关键运算符的异步背景计算。 利用思考时间增强数据帧性.pdf

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