在上一小节中关于在链表中头部添加元素与在其他位置添加元素在逻辑上有所差别，这是由于我们在给链表添加元素时需要找到待添加元素位置的前一个元素所在的位置，但对于链表头来说，没有前置节点，因此在逻辑上就特殊一些...相应的逻辑代码，感兴趣的可以看看我上一篇相关介绍，点击传送地址 为了能把关于头结点的操作与其他操作统一起来，我们来分析一下情况： 问题：头结点没有前置节点， 解决办法：为头结点造一个前置节点（不存储任何东西...size = 0; } （3）改进之前的add（int index,E e）方法，之前对在头结点添加元素单独做了处理（if-else判断），如下： 1 //在链表的index(0--based...//在链表的index(0--based)的位置添加新的元素e (实际不常用，练习用) public void add(int index, E e) { if (index...e 80 public void addFirst(E e) { 81 add(0, e); 82 } 83 84 //在链表末尾添加新的元素 85 public
添加如下图的4.0.0版本的bootstrap时 没有报错，但是在树状目录中不显示对应的jar包，并且手动通过File --> Project Structure --> Libraries 添加jar...包也不显示 >>>则可以通过下面这个方法尝试添加： ① 全选pom文件中的代码 --> Ctrl+Alt+L 格式化代码 ② 全选pom中的代码，Ctrl + X 剪切，在Word中 Ctrl + V粘贴...③ 将粘贴过来的代码再 剪切 粘贴回 pom中 保存，会发现project标签报错消失而且bootstrap也成功引入 其他方法： https://blog.csdn.net/b1250372262
在 VMware虚拟机软件 中安装的 Ubuntu虚拟机 的窗口不能自动调整大小的解决办法： 配置虚拟机时，发现屏幕大小太小，一般解决思路是：需要安装vmware tools ，屏幕就会自适应 。...1）首先是打开虚拟机，在菜单栏找到“VM”选项，并在其子菜单中选择 “Guest” --> "Install/Upgrade VMware Tools" (注意：是要在虚拟机启动的状态下进行操作)。 ...(中文版是：虚拟机 --> 安装VMware Tools(T)...) 2）执行完前一步后，进入虚拟机的 CD-Room 找到 VMwareTools-x.x.x-xxxxxxx.tar.gz 这个文件...3）在主文件夹里面或者子目录里创建或指定一个文件夹，将 VMwareTools-x.x.x-xxxxxxx.tar.gz 复制到该文件夹里面并解压到当前目录。 ...7) 重启虚拟机。 8）重启之后在VMware界面的菜单栏找到 “View” --> “Autosize” --> “Autofit Window” 选定它。
与该虚拟硬件对应的“安全移除硬件”选项显示在 Windows 系统任务栏中。 如果正在使用 VMware View，您会注意到具有持久磁盘的 View 桌面正在断开连接。...关闭虚拟机电源。 右键单击虚拟机，然后单击编辑设置。 单击选项选项卡。 单击常规 > 配置参数 > 添加行。 插入名为 devices.hotplug 且值为 false 的新行。...导航到要修改的虚拟机。 关闭虚拟机。 右键单击虚拟机，然后选择编辑设置。 单击虚拟机选项选项卡。 单击高级 > 编辑配置 > 添加行。...在文本编辑器中打开虚拟机配置文件 (.vmx)。...注意： 如果正在使用 VMware View，请先对父虚拟机执行上述过程之一，然后再执行以下步骤： 创建父虚拟机的新快照： 在 vSphere Client 中，右键单击父虚拟机，然后单击快照
本文将分享：当我们为BigQuery数据管道使用MongoDB变更流构建一个MongoDB时面临的挑战和学到的东西。 在讲技术细节之前，我们最好思考一下为什么要建立这个管道。...构建管道 我们的第一个方法是在Big Query中为每个集合创建一个变更流，该集合是我们想要复制的，并从那个集合的所有变更流事件中获取方案。这种办法很巧妙。...如果在一个记录中添加一个新的字段，管道应该足够智能，以便在插入记录时修改Big Query表。 由于想要尽可能的在Big Query中获取数据，我们用了另外一个方法。...把所有的变更流事件以JSON块的形式放在BigQuery中。我们可以使用dbt这样的把原始的JSON数据工具解析、存储和转换到一个合适的SQL表中。...这个表中包含了每一行自上一次运行以来的所有状态。这是一个dbt SQL在生产环境下如何操作的例子。 通过这两个步骤，我们实时拥有了从MongoDB到Big Query的数据流。
S3中分散出来并分配到虚拟数据节点。...紧接着，在完成MapReduce / HDFS实例后，又必须拆解所有内容，以避免为长时间运行的虚拟机支付大笔资金。...更不用说虚拟化和Hadoop在目前虚拟化和公共云硬件和软件技术的状态下不太适合 - 这是一个单独的讨论。...将BigQuery看作您的数据仓库之一，您可以在BigQuery的云存储表中存储数据仓库的快速和慢速变化维度。...在NoSQL或columnar数据存储中对DW进行建模需要采用不同的方法。在BigQuery的数据表中为DW建模时，这种关系模型是需要的。
我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。为什么在那里?...最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet_words项，将其存储在w中，然后在第10行和第11行处理w。...因此，在第16行和第17行中，我们初始化了两个值，每个值表示一条Twitter中好词和坏词的数量。在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。...此外，如果我们可以将所有模块安装在代码所在的同一目录中，则只需复制该目录并在不同的机器上运行。 因此，我们从创建一个虚拟环境开始。 首先，确保与代码所在的文件夹相同。然后在终端中输入以下内容： ?...在第11行，我们告诉Python要使用函数word_tokenize，在第12行中，我们说要使用nltk.stem.porter模块中的所有内容。
这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。 ?...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。 ?...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。
这两种解决方案都是很好的选择，但在我们的案例中，我们没有办法使用它们。MySQL 服务器版本太老了，Debezium 不支持，升级 MySQL 升级也不是办法。...我们也不能使用 Kafka Connect，因为表中缺少自增列，Kafka Connect 就没办法保证在传输数据时不丢失数据。...在我们的案例中，我们需要开发一个简单的 Kafka 生产者，它负责查询数据，并保证不丢失数据，然后将数据流到 Kafka，以及另一个消费者，它负责将数据发送到 BigQuery，如下图所示。...不过，在我们的案例中，我们在迁移过程中不断地备份和删除旧分区，确保有足够的空间来存储新数据。...将数据流到分区表中 通过整理数据来回收存储空间 在将数据流到 BigQuery 之后，我们就可以轻松地对整个数据集进行分析，并验证一些新的想法，比如减少数据库中表所占用的空间。
我们可以使用len函数计算列表中的项数。在第4行和第5行中，我们打印前面步骤的结果。注意第5行中的str函数。...为什么在那里最后，在第9行中，我们循环遍历tweet_words：也就是说，我们逐个遍历tweet_words项，将其存储在w中，然后在第10行和第11行处理w。...在第19行和第20行中，我们创建了好单词和坏单词的列表。当然，这些都是非常主观的列表，所以请根据你自己的个人意见随意更改这些列表。 在第21行，我们逐个检查了Twitter中的每个单词。...在第11行，我们告诉Python要使用函数word_tokenize，在第12行中，我们说要使用nltk.stem.porter模块中的所有内容。...在第14行中，我们使用PorterStemmer创建了一个stemmer对象，在第18行中，我们使用word_tokenize而不是split来以更智能的方式将Twitter分解为单词。
AWS Athena和Google BigQuery当然互相之间也存在一些侧重和差异，例如Athena主要只支持外部表（使用S3作为数据源），而BigQuery同时还支持自有的存储，更接近一个完整的数据仓库...因本文主要关注分析云存储中数据的场景，所以两者差异这里不作展开。 对于习惯了Athena/BigQuery相关功能的Azure新用户，自然也希望在微软云找到即席查询云存储数据这个常见需求的实现方式。...我们准备了一个约含一千行数据的小型csv文件，放置在s3存储中，然后使用Athena建立一个外部表指向此csv文件： ? ?...事实上更复杂的U-SQL脚本还可以添加上C#类库引用和函数调用等功能，这样结合两种语言的优势来撰写脚本可发挥各自优势，使得ADLA具有十分强大的分析能力。...综上所述，ADLA不失为一个可行的办法，但它也存在一些局限和问题，而且在中国区并未发布。那么在Azure上是否还有其他的选择呢？答案是肯定的。
在大多数情况下，AWS Redshift排在前列，但在某些类别中，Google BigQuery或Snowflake占了上风。...Panoply进行了性能基准测试，比较了Redshift和BigQuery。我们发现，与之前没有考虑到优化的结果相反，在合理优化的情况下，Redshift在11次使用案例中的9次胜出BigQuery。...在调查了Redshift，Snowflake和BigQuery之后，Periscope的数据也宣称Redshift在价格和性能方面都是明显的赢家。...例如，Snowflake通过不同的虚拟仓库支持同时用户的查询。...通过利用Panoply的修订历史记录表，用户可以跟踪他们数据仓库中任何数据库行的每一个变化，从而使分析师可以立即使用简单的SQL查询。
写个查询语句而已，动不动就上百行…… 不过谷歌新推出的这个逻辑编程语言，对于“SQL党”来说可谓是福音： 专治SQL语句的冗长和它不擅长的抽象机制 （abstraction mechanisms）。...也并非完美无缺： 没有将逻辑分成小块的设计 没有“模块”和“导入”的概念 更没有高级点的构造（例如函数间的传递） 这就导致SQL对抽象的支持非常有限，就更不用说还要去维护那动辄上百行的语句了...有没有好的解决方案呢？ 市面上开发了很多可供大家选择的数据库查询语言和相应的库。 其中，逻辑编程语言最能解决SQL的局限性。 逻辑编程语言Logica Logica就是这样一门逻辑编程语言。...Logica代码可以编译成SQL，可在谷歌BigQuery上运行（也支持PostgreSQL和SQLite）： 支持SQL所缺乏的简洁和可重用的抽象机制 支持模块和导入 甚至使测试查询变得不再困难...正如很多网友都有一些质疑： 有人认为Logica没有真的做到转SQL，只是用了作为虚拟机的解释器动态“翻译”的。 ? 还有人觉得这不是通常意义的逻辑编程，仅仅搞了搞数据库查询。 ?
它允许动态地重新转换数据，而不需要重新摄取存储在仓库中的数据。 在这篇文章中，我们将深入探讨在选择数据仓库时需要考虑的因素。...让我们看看一些与数据集大小相关的数学: 将tb级的数据从Postgres加载到BigQuery Postgres、MySQL、MSSQL和许多其他RDBMS的最佳点是在分析中涉及到高达1TB的数据。...这一方面在比较中起着重要的作用。 如果您有专门的资源用于支持和维护，那么在选择数据库时您就有了更多的选择。 您可以选择基于Hadoop或Greenplum之类的东西创建自己的大数据仓库选项。...在一次查询中同时处理大约100TB的数据之前，Redshift的规模非常大。Redshift集群的计算能力将始终依赖于集群中的节点数，这与其他一些数据仓库选项不同。...除此之外，Snowflake还提供了几乎任何规模和并发性的多个虚拟仓库，可以同时对相同的数据进行操作，同时完全强制执行全局系统范围的事务完整性，并保持其可伸缩性。
它的转译器让我们可以在 BigQuery 中创建 DDL，并使用该模式（schema）将 DML 和用户 SQL 从 Teradata 风味转为 BigQuery。...自动化框架不断轮询本地基础架构的更改，并在创建新工件时在 BigQuery 中创建等效项。...对于每天添加新行且没有更新或删除的较大表，我们可以跟踪增量更改并将其复制到目标。对于在源上更新行，或行被删除和重建的表，复制操作就有点困难了。...这包括行计数、分区计数、列聚合和抽样检查。 BigQuery 的细微差别：BigQuery 对单个查询可以触及的分区数量的限制，意味着我们需要根据分区拆分数据加载语句，并在我们接近限制时调整拆分。...在我们完成项目的过程中，我们发现了多个需要重新设计或重新架构的地方。我们没有添加轨道，而是专注于我们的主要目标，并在短期内解决了这些设计挑战。
如果想避免设置云环境，可以在本地尝试不同的工具，只需将数据仓库（示例中的 BigQuery）替换为开源替代品（像 PostgreSQL 这样的 RDBMS 就可以了）。...摄取数据：Airbyte 在考虑现代数据栈中的数据集成产品时会发现少数公司（使用闭源产品）竞相在最短的时间内添加更多数量的连接器，这意味着创新速度变慢（因为为每种产品做出贡献的人更少）和定制现有解决方案的可能性更少...• Destination：这里只需要指定与数据仓库（在我们的例子中为“BigQuery”）交互所需的设置。...通过将其添加到架构中，数据发现和治理成为必然，因为它已经具备实现这些目标所需的所有功能。如果您想在将其添加到平台之前了解它的功能，可以先探索它的沙箱[35]。...部署完成后会注意到虚拟机上实际上运行了四个容器，用于以下目的： • 在 MySQL 上存储元数据目录 • 通过 Elasticsearch 维护元数据索引 • 通过 Airflow 编排元数据摄取 •
可喜的是，在区块链+大数据方向，继比特币数据集之后，Google再一次做了很好的尝试——在BigQuery上发布了以太坊数据集！...但实际上，V神使用EVM（以太坊虚拟机）对函数进行了扩展，在这个虚拟机上，可以执行存储在区块链上的任意代码，而这些代码就是智能合约。 在系统架构方面，与比特币颇为相似，以太坊主要用于记录不可变交易。...Google 利用 GitHub 上 Ethereum ETL 项目中的源代码提取以太坊区块链中的数据，并将其加载到 BigQuery 平台上，将所有以太坊历史数据都存储在一个名为 ethereum_blockchain...在BigQuery平台查询结果中，排在第5位的Token是 OmiseGO（$ OMG），其地址为： 0xd26114cd6ee289accf82350c8d8487fedb8a0c07。...假设我们想找一个与“迷恋猫”游戏的 GeneScience 智能合约机制相类似的游戏，就可以在 BigQuery 平台上通过使用 Jaccard 相似性系数中的 JavaScript UDF 进行实现。
其中，从多种来源提取数据、把数据转换成可用的格式并存储在仓库中，是理解数据的关键。 此外，通过存储在仓库中的有价值的数据，你可以超越传统的分析工具，通过 SQL 查询数据获得深层次的业务洞察力。...很多其他 知名客户，比如道琼斯、Twitter、家得宝和 UPS 等也在使用 BigQuery。...举例来说，加密有不同的处理方式：BigQuery 默认加密了传输中的数据和静态数据，而 Redshift 中需要显式地启用该特性。 计费提供商计算成本的方法不同。...Snowflake 使用信用额度，根据用户使用虚拟仓库的数量和时间的长短进行收费，存储则是按每个月的 TP 单独计费。 生态系统同样重要的是，考虑现有应用程序和数据所在的生态系统。...Redshift 要求用户手动添加更多的节点，以增加存储和计算能力资源。但是，Snowflake 提供了自动扩展特性，可以动态地添加或删除节点。
. # Native memory allocation 很明显，错误提示已经很清楚的告诉你内存不足，无法分配内存到虚拟机，导致java进程无法继续。这也就是服务崩的主要原因。...原来在我上一次执行 shutdown.sh 的时候，实际没有退出，原因是有非守护进程没有退出，导致 jvm 没有退出，所以 tomcat 启动的进程并没有结束。...但是此方法就是操作有点繁琐，那有没有其他办法呢？有！...第一步 编辑 catalina.sh 文件，找到 PRGDIR=`dirname "$PRG"` 这一行，在其下面添加： #判断 CATALINA_PID有没有配置，没有的话 #就使用当前目录(bin...then CATALINA_PID=$PRGDIR/CATALINA_PID cat $CATALINA_PID fi 如图所示： 图片 然后保存即可 第二步 编辑 shutdown.sh 文件 修改最后一行，
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