大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...mysql> create table ts01 like ti_o_sms; #创建表结构.这样的建表方式,不仅仅是表的结构,连带着索引也会同时创建....Query OK, 0 rows affected (0.02 sec) mysql> alter table ts01 rename to ts01_new; #修改表名的语法:alter table
在博文“ 设置 IntelliJ IDEA 主题和字体的方法 ”中，咱们进一步了解了 IntelliJ IDEA 的个性化设置功能，包括主题和字体的常用设置等，修改后，具体的效果，如下图所示： 观察上图...接下来，博主将演示两种修改模板注释中 user 内容的方法。...在Settings中进行修改 如上图所示，咱们定位到“ Editor > File and Code Templates ”界面，然后选择Includes中的File Header，将其中的${USER...在bin目录下修改idea.exe配置文件 如上图所示，咱们打开了 IntelliJ IDEA 安装目录中bin目录下的idea.exe配置文件，并且添加了一行内容-Duser.name=charies...不过在这里，有两点需要注意，那就是： ① 在idea.exe配置文件中修改模板注释中 user 内容的时候，咱们不能将其设置为中文，否则会出现中文乱码的情况。
♣ 题目部分 在Oracle中，如何列举某个用户下所有表的注释及列的注释？...♣ 答案部分 可以使用DBA_TAB_COMMENTS视图来查询表的注释，使用DBA_COL_COMMENTS视图来查询列的注释。...它们的示例分别如下所示： 某个用户下所有表的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_TAB_COMMENTS D WHERE D.OWNER...某个用户下某个表的所有列的注释： SELECT D.OWNER, D.TABLE_NAME,D.COLUMN_NAME, D.COMMENTS FROM DBA_COL_COMMENTS D WHERE...& 说明： 有关Oracle数据字典的更多内容可以参考我的BLOG：http://blog.itpub.net/26736162/viewspace-2153324/ 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典
在每次迭代中，对页面p，向其每个相邻页面（有直接链接的页面）发送一个值为rank(p)/numNeighbors(p)的贡献值。...最后两个步骤会重复几个循环，在此过程中，算法会逐渐收敛于每个页面的实际PageRank值。在实际操作中，收敛通常需要大约10轮迭代。 三、模拟数据 假设一个由4个页面组成的小团体：A，B，C和D。...算法从将ranksRDD的每个元素的值初始化为1.0开始，然后在每次迭代中不断更新ranks变量。...在Spark中编写PageRank的主体相当简单：首先对当前的ranksRDD和静态的linkRDD进行一次join()操作，来获取每个页面ID对应的相邻页面列表和当前的排序值，然后使用flatMap创建出...（4）在循环体中，我们在reduceByKey()后使用mapValues()；因为reduceByKey()的结果已经是哈希分区的了，这样一来，下一次循环中将映射操作的结果再次与links进行连接操作时就会更加高效
阅读目录 目的 表结构修改的基础语法 进阶操作 注意事项 目的 在日常的测试工作中，无论测试项目准备阶段还是测试执行阶段，团队成员经常会需要使用SQL语句进行测试数据的制作和准备，比较常用的就是增删查改等一些基础操作...，但偶尔也会涉及到修改表结构的极端情况。...表结构修改的基础语法 如有一张表"tb_user_info"结构为： +--------+----------+------+-----+---------+-------+ | Field | Type...30) | YES | | NULL | | +--------+----------+------+-----+---------+-------+ 下面就先做一些基础的表结构修改操作...，一律为null； 注意当表中只剩有一个字段的时候无法使用drop进行字段删除； 使用change关键字后，需要指定你要修改的字段名以及字段的类型； first和 after关键字可用于add与modify
[w356ahsfu2.png] 上个月，在Apache Spark和SPARQL中; RDF Graphs和GraphX(这篇文章中)，我描述了Apache Spark如何作为一个更有效地进行MapReduce...我还描述了Spark的GraphX库如何让您在图形数据结构上进行这种计算，以及我如何获得一些使用RDF数据的想法。我的目标是在GraphX数据上使用RDF技术，或者，以演示(他们彼此)如何互相帮助。...在将美国国会图书馆标题表的RDF(文件)读入GraphX图表并在skos上运行连接组件(Connected Components)算法之后，下面是我在输出开头发现的一些分组： "Hiding places...，但尽管我也使用Scala，但我的主要关注点是在Spark GraphX数据结构中存储RDF，特别是在Scala中。...在GraphX图中存储RDF的第一步显然是将谓词存储在边RDD，并将顶点RDD中的主体和资源对象以及文字属性作为这些RDD中的额外信息，如（名称，角色)对和Spark网站的Example Property
本文链接：https://blog.csdn.net/luo4105/article/details/50804148 建数据库的时候，已经选择了编码格式为UTF-8 但是用PDM生成的脚本导进去的时候却奇怪的发现表和表的字段的编码格式却是...GBK，一个一个却又觉得麻烦，在网上找了一下办法 一个是修改表的编码格式的 ALTER TABLE `table` DEFAULT CHARACTER SET utf8; 但是虽然修改了表的编码格式，...但是字段的编码格式并没有修改过来，没有什么卵用 又发现一条语句，作用是修改字段的编码格式 ALTER TABLE `tablename` CHANGE `字段名1` `字段名2` VARCHAR(36...) CHARACTER SET utf8 NOT NULL; 但是一次只能修改一个字段，还是很麻烦，不方便。...最后找到这么一条语句 alter table `tablename` convert to character set utf8; 它可以修改一张表的所有字段的编码格式，顿时方便多了
【容错篇】WAL在Spark Streaming中的应用 WAL 即 write ahead log（预写日志），是在 1.2 版本中就添加的特性。...作用就是，将数据通过日志的方式写到可靠的存储，比如 HDFS、s3，在 driver 或 worker failure 时可以从在可靠存储上的日志文件恢复数据。...何时写BlockAdditionEvent 在揭开Spark Streaming神秘面纱② - ReceiverTracker 与数据导入 一文中，已经介绍过当 Receiver 接收到数据后会调用...比如MEMORY_ONLY只会在内存中存一份，MEMORY_AND_DISK会在内存和磁盘上各存一份等 启用 WAL：在StorageLevel指定的存储的基础上，写一份到 WAL 中。...存储一份在 WAL 上，更不容易丢数据但性能损失也比较大 关于什么时候以及如何清理存储在 WAL 中的过期的数据已在上图中说明 WAL 使用建议 关于是否要启用 WAL，要视具体的业务而定： 若可以接受一定的数据丢失
收到一张 excel 表，要求根据 “转账时间”一列的值批量修改数据库表中 "放款时间"一列的值。 ? 2....写出 sql 模板 : UPDATE 数据库名.表名 set 放款时间=' 'WHERE 订单号=' '; 3. 把 sql 模板带入 excel 中，使用字符串拼接公式：CONCATENATE ?...并填充好两个字段的值： ? 4.下拉得到其余每行的 sql： ? 5.把 sql 复制出来，复制到 txt 文件中可得到 sql 语句。（复制在QQ、微信中时是图片。） ?
本文，我们将介绍 spark-alchemy这个开源库中的 HyperLogLog 这一个高级功能，并且探讨它是如何解决大数据中数据聚合的问题。首先，我们先讨论一下这其中面临的挑战。...Databricks 给出的 HLL 性能分析表明，只要最大偏差率大于等于 1%，Spark 的 distinct count 近似计算的运行速度比精确计算高2～8倍。...中 Finalize 计算 aggregate sketch 中的 distinct count 近似值 值得注意的是，HLL sketch 是可再聚合的：在 reduce 过程合并之后的结果就是一个...为了解决这个问题，在 spark-alchemy 项目里，使用了公开的 存储标准，内置支持 Postgres 兼容的数据库，以及 JavaScript。...这样的架构可以带来巨大的受益： 99+%的数据仅通过 Spark 进行管理，没有重复 在预聚合阶段，99+%的数据通过 Spark 处理 交互式查询响应时间大幅缩短，处理的数据量也大幅较少 总结 总结一下
Martin Martin在文中详细讨论了代码注释，我不会完全重复他的话。简而言之，他的意思就是，这些注释是注定会过时的。程序执行时会忽视注释，所以无法保证这些说明注释会准确的描述代码作用。...千万不要写那种注释，赶紧删掉这些多余的东西，它仅仅是在重复代码而已。当然，新版本的Bootstrap已经删除掉大部分多此一举的无用注释了。...我能想到为什么会写下这种注释：有时候我们的CSS会写得非常长，当在超过千行的文件内查找时，就需要这种带特殊标志的注释来帮助快速搜索。 但事实上，很长很长的CSS文件已经不再流行了。...我第一反应就是也许在文件中还有一个> li > a的选择器，而这行代码就是指那个选择器。也许文件中有一段注释会专门解释为何这样写，但我将文件重头到尾都看了一边，发现并没有这个选择器。...或者也许这段注释是指某行已经被删除的代码或引入其他文件中的代码？若想要彻底弄清楚这个注释的作用，唯一的方法就是翻遍整个git记录了吧。
1：spark shell仅在测试和验证我们的程序时使用的较多，在生产环境中，通常会在IDE中编制程序，然后打成jar包，然后提交到集群，最常用的是创建一个Maven项目，利用Maven来管理jar包的依赖...src/main/scala和src/test/scala，与pom.xml中的配置保持一致（）； ?...pom.xml中的mainClass，使其和自己的类路径对应起来： ?...等待编译完成，选择编译成功的jar包，并将该jar上传到Spark集群中的某个节点上： ?...记得，启动你的hdfs和Spark集群，然后使用spark-submit命令提交Spark应用（注意参数的顺序）： 可以看下简单的几行代码，但是打成的包就将近百兆，都是封装好的啊，感觉牛人太多了。
Databricks公司概况 人生基本上就是两件事，选题和解题。最好的人生是在每个关键点上，既选对题，又解好题。人生最大的痛苦在于解对了题，但选错了题，而且还不知道自己选错了题。...事实上，Databricks 最有价值的知识产权存在于它用来监控和管理云端软件的工具和技术中，它们不会像经典的开源模式那么容易被泄露。 2....随着团队或服务需求的变化，重新配置或重用资源。 具有自动升级的向后兼容性：选择要使用的Spark版本，以确保旧版作业可以继续在以前的版本上运行，同时免费获得最新版本的Spark麻烦。...统一的批处理和流源和接收器：Delta Lake中的表既是批处理表，又是流式源和接收器。流数据提取，批处理历史回填和交互式查询都可以直接使用。 模式演进：大数据在不断变化。...Koalas 可以让数据科学家在笔记本电脑上使用 Pandas 编程，然后调用几个 API 就可以将工作负载部署到大型的分布式 Spark 集群上。
genome browser中的track hub默认是用的GENCODE vM23（mouse）： ?...不过有时候我们需要用自己的注释文件，主要有两种方式可以实现：add custom track或者将GTF文件转为bigBed文件写到trackDb.txt中。...1. add custom track 在track hubs的页面的最下面选择add custom track： ? 在以下界面填写url或者直接上传文件： ?...然后在如下界面点击go就可以了： ? 这样方便快捷，但是有个很大的弊端，就是这样自己看可以，但是当我们把链接（http://genome-asia.ucsc.edu/cgi-bin/hgTracks?...所以我们在custom track中添加的GTF也就不会被别人看到。 我们可以将GTF 转为bigBed写在hub.txt中，这样就可以被别人看到了。 2.
该库是 TensorFlow 在 Spark 上的实现，旨在 Spark 上使用 TensorFlow 提供一个简单的、易于理解的接口。...借助 SparkFlow，开发者可以轻松地将深度学习模型与 ML Spark Pipeline 相集成。...为什么要使用 SparkFlow 虽然有很多的库都能在 Apache Spark 上实现 TensorFlow，但 SparkFlow 的目标是使用 ML Pipelines，为训练 Tensorflow...图提供一个简单的界面，并为快速开发提供基本抽象。...关于训练，SparkFlow 使用一个参数服务器，它位于驱动程序上并允许异步培训。此工具在训练大数据时提供更快的训练时间。
作为一只菜鸟，研究了一个上午+一个下午，才把属性表的更新修改搞了出来，记录一下： 我的需求是： 已经在文件地理数据库中存放了一个ITable类型的表（不是要素类FeatureClass），注意不是要素类...FeatureClass的属性表，而是单独的一个ITable类型的表格，现在要读取其中的某一列，并统一修改这一列的值。...表在ArcCatalog中打开目录如下图所示： ? ?...false); int fieldindex = pTable.FindField("JC_AD");//根据列名参数找到要修改的列 IRow row =...= null) { m++;//注意：定义一个索引的目的是遍历每一行进行修改。
单例模式是一种常用的设计模式，但是在集群模式下的 Spark 中使用单例模式会引发一些错误。我们用下面代码作例子，解读在 Spark 中使用单例模式遇到的问题。...在 Stackoverflow 上，有不少人也碰到这个错误，比如 问题1、问题2和问题3。 这是由什么原因导致的呢？...Spark 执行算子之前，会将算子需要东西准备好并打包（这就是闭包的概念），分发到不同的 executor，但这里不包括类。类存在 jar 包中，随着 jar 包分发到不同的 executors 中。...当不同的 executors 执行算子需要类时，直接从分发的 jar 包取得。这时候在 driver 上对类的静态变量进行改变，并不能影响 executors 中的类。...我们可以把 Example 的实例对象塞进算子的闭包，随着闭包分发到不同的 executors。修改之后的代码如下所示。
下面这段code用于在Spark Streaming job中读取Kafka的message： .........以上代码虽然可以正常运行，不过却出现了一个问题：当message size非常大（比如10MB/message）的时候，spark端的处理速度非常缓慢，在3brokers的Kafka + 32 nodes...的spark上运行时（本job的executorinstance # =16， 1 core/instance），基本上在的速度。...于是修改Kafka的server.properties文件中的num.partitions如下： ------------------ num.partitions=16 ---------------...这样修改过之后，果然新建的topic具有了16个partition。可是在向新生成的topic中publishmessage之后却发现，并不是所有partition中都有数据。
HDFS等文件系统里，因而有效减少了IO开销；或者在交互式查询场景下，预先将表缓存到该存储系统上，从而可以提高读写IO性能。...后续有需要时就可以直接读取；在交互式查询场景下，也可以把表提前缓存到这个存储系统上，提高读写IO性能； 4....Spark的部署模式 Spark支持的三种典型集群部署方式，即standalone、Spark on Mesos和Spark on YARN；然后，介绍在企业中是如何具体部署和应用Spark框架的，在企业实际应用环境中...另一方面，企业中已经有许多现有的应用，都是基于现有的Hadoop组件开发的，完全转移到Spark上需要一定的成本。...因此，在许多企业实际应用中，Hadoop和Spark的统一部署是一种比较现实合理的选择。
新建一个maven子项目 为了方便管理，我们可以在母项目的基础上新建一个子项目 ? ? 建立完成后 本身的src我们可以删掉 ? 5....粘贴依赖(内部porm.xml) 依赖 我们可以选择外部的porm.xml也可以选择在内部的porm.xml 两者的对比： 选择外部的porm.xml：优点：所有的项目都可使用。...创建com.buwenbuhuo.spark ? 2. 创建WordCount package com.buwenbuhuo.spark import org.apache.spark....这时候我们需要用到的是jar包打包的方式 1.打包前的准备 ? 2.选择所要打包的对象 ? 3.仅保留两项即可 ? 4.打包成功 ?...5.测试在此只给出测试语句 上传到Linux中，之后使用下列语句进行测试 bin/spark-submit --class spark.WordCount --master yarn input/spark_test
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