1.Java介绍 任职于太阳微系统的詹姆斯·高斯林等人于1990年代初开发Java语言的雏形，最初被命名为Oak，目标设置在家用电器等小型系统的编程语言，应用在电视机、电话、闹钟、烤面包机等家用电器的控制和通信。由于这些智能化家电的市场需求没有预期的高，太阳计算机系统（Sun公司）放弃
最近工作中在处理线上几个数据表的清理工作，工作虽然简单，但操作起来注意的地方还是挺多的。现将整个过程进行简单的总结，以便作为日后的参考。 首先确定下我们清理数据的期望： 期望清理过程不能对线上业务产生影响，最多只能对线上产生微小、短暂的影响 期望清理过程最好可复用，整个过
create or replace function fiveyears_datadelete( V_TABLEname VARCHAR,--表名称 V_table_type NUMBER,--表类型 1 全量加载表；2.流水表加载 v_date VARCHAR, --数据日期 v_min_date varchar --表里最小数据日期 ) return number is v_now date ;--当前日期 v_tb
爬取数据 创建一个utils项目 创建连接数据库 在mysql中创建数据库var 创建details、history、hotsearch数据表 从浏览器中爬取热搜数据 将爬取到的热搜数据发放入数据库 获取历史数据 历史数据入库 获取details表中的数据 将details数据放入数据库中 运行 数据放入成功
绝大多数商家做谷歌搜索广告都希望能够获得更多的转化，第一眼看上去提高转化次数很吸引人。但这种竞价模式也需要一些条件。 一方面是账户最好积累了一定量的历史数据，给谷歌更多的数据来学习和智能投放， 一方面要转化追踪需要设置正确，不然谷歌学习的转化目标都是错的，结果可想而知
问题场景：A服务更新数据库然后发送mq， B服务消费做业务逻辑查询A服务的数据库是更新前的数据。 可能原因：1:A服务中数据库食物未提交，消息发出并且被消费，导致B服务查到历史数据。 解决办法：1消费端sleep几秒等A服务事务提交（最简单的
前言：最近在做量化程序设计的初步阶段，发现pyecharts的包已经更新了，网上的使用方法已经不能在最新版本使用了。经过不断查询和探索终于把K线图画出来 import requests from lxml import etree headers = { 'User-Agent':'Mozilla/5.0(Windows NT 6.1; WOW64) AppleWebkit
查看主库的已有数据库 show databases; 假设其中test数据库是我们想要主从同步的数据库，模拟生产环境，该数据库中已经有了很多数据 use test; select * from user; 锁定主数据库 锁定主数据库，只允许读取不允许写入，这样做的目的是防止备份过程中或备份完成之后有
1、编写JavaDelegate 还有最后一块难题还没有完成：我们还没有实现自动逻辑，当请求被批准时，这些自动逻辑就会被执行。在BPMN 2.0 XML中，这是一个服务任务，它看起来像： <serviceTask id="externalSystemCall" name="Enter holidays in external system" flowable:class="org.flowabl
作为开发人员，能学会简单地对历史数据迁移是日常基本功。在上篇文章中，我们初步地解释了历史数据迁移的基本概念，以及如何使用SQL SERVER存储过程实现对历史数据迁移。 一般来说直接在数据库中写SQL语句（insert into ... select from）的方式进行迁移，仅适用于“停服状态”下的数据迁移场
引用：https://www.phpmianshi.com/?id=182 1、SENTRY数据软清理 （清理完不会释放磁盘，如果很长时间没有运行，清理时间会很长） Bash 登录worker容器 docker exec -it sentry_onpremise_worker_1 /bin/bash 保留多少天的数据，cleanup使用delete命令删除postgresql数据，但对于delete,update
shell脚本内容如下： #!/bin/bash # # 脚本名：clean.sh # 功能：用于清理日志数据 # 作者：Varden CONFIG_FILE=/home/scripts/config.yml ACTION_FILE=/home/scripts/action_file.yml /usr/bin/curator --config $CONFIG_FILE $ACTION_FILE echo "---" echo "删除2个月之前的日志数据
阅文时长 | 0.6分钟 字数统计 | 963.2字符 主要内容 | 1、引言&背景 2、Delete删除法 3、提取回写删除法 4、声明与参考资料 『MSSQL·大数据量历史数据清理的思路』 编写人 | SCscHero 编写时间 | 2021/7/15 PM10:45 文章类型 | 系列 完成度 | 已完成 座右铭 每
这里分享些下载财经数据下载接口的一些经验，大家可以参考下 1、如何提升接口下载速度 实际上歪枣网后台查库速度是非常快的，查库时间是有监控的，如果是查库变慢了，歪哥会进行优化。但是很多时间接口数据下载的耗时是和你发起的请求条件是密切相关的，总体来说，你们使用接口下
这里分享些下载财经数据下载接口的一些经验，大家可以参考下 1、如何提升接口下载速度 实际上歪枣网后台查库速度是非常快的，查库时间是有监控的，如果是查库变慢了，歪哥会进行优化。但是很多时间接口数据下载的耗时是和你发起的请求条件是密切相关的，总体来说，你们使用接口下载数据
个人学习笔记，谢绝转载！！！ 原文：https://www.cnblogs.com/wshenjin/p/15023628.html zabbix5.0和elasticsearch7.6的安装忽略 创建ES mapping Elasticsearch 支持 Zabbix 的监控项类型：uint，dbl，str，log，text，对应如下： Zabbix 监控项数据类型 对应 Zabbix 表 对应 Elasticsearch 类型
空气质量指数月统计历史数据爬取 仅用不到20行代码爬取 空气质量指数月统计历史数据爬取 效果 图1 目标爬取数据 图2 最终实验效果 目录 空气质量指数月统计历史数据爬取 效果 前言 I Package 安装与使用 II Citys 获取网站内的城市名 2.1 Requset 获取内容 2.2 Re 抽取信息
空气质量指数日历史数据 简单易行的空气质量指数日历史数据爬取 效果 图1 目标爬取数据 图2 最终实验效果 目录 空气质量指数日历史数据 效果 前言 I Package 安装与使用 II Citys 获取网站内的城市名和对应链接 2.1 requsets 网页内容 2.2 re 正则提取 2.3 url 需爬取的城市
(更新中……) 谷歌地球 https://www.google.com/earth/ 谷歌地球（Google Earth，GE）是一款谷歌公司开发的虚拟地球软件，Google Earth来源于Keyhole（锁眼）公司自家原有的旗舰软件。在Google Earth Pro通过拖动时光机功能可以查看不同时期的历史数据。 Esri ArcGIS https://liv
学习笔记 学习渠道：https://www.bilibili.com/video/BV1qv411y7Wv?p=1 1.1 数据仓库诞生原因 历史数据积存 历史数据使用频率低，堆积在业务库中，导致性能下降 随着业务的进行，会源源不断的产生数据，这些业务数据都会存储在业务数据库中，如 MySQL、Oracle 当中，支持业务系统的运行
abbix运行一段时间之后，会留下大量的历史 数据，会发现zabbix的数据库一直在增大。运行3个月后笔者的数据库达到了5.7G，可能造成系统性能下降，查看历史数据时查询速度缓慢。zabbix里面最大的表就是历史记录的表了，网上很多人都是写全部清空这些表的数据，其实我们可以按时间来删除里面的历
1、股票基本信息接口描述：获取沪深股票、港股基本信息接口地址：http://api.waizaowang.com/doc/getStockInfo?stockType=0接口参数： 字段 类型 是否必填 描述 stockType int Yes 股票类型，取值范围[0，116]。0：沪深股票，116：港股，默认值：0 exportType Integer No
elasticsearch历史数据清理-手动方式清理 环境 es为docker单机启动，版本7.1.1 实施 1.查看是否支持通配符批量删除索引（false=支持，true=不支持） curl -X GET "172.168.1.116:9200/_cluster/settings?pretty" { "persistent" : { "action" : { "destructive_requires_na
代码如下: import tushare as ts import pandas as pd # 以巨轮智能为例 julun = ts.get_k_data(code='002031', start='2000-01-01') # 数据保存为csv文件 julun.to_csv('d:/test/julun.csv') # 将date列作为行标签，并将其转换为date(日期)类型 julun = pd.read_csv('d:/test
#!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Time : 2020/11/18 13:02 # @Author : huni # @File : 疫情数据分析.py # @Software: PyCharm import requests import sqlite3 def getData(url): headers = { 'Referer': 'https://ne
