一、ORC文件格式 ORC的全称是(Optimized Record Columnar)，使用ORC文件格式可以提高hive读、写和处理数据的能力。ORC在RCFile的基础上进行了一定的改进，所以与RCFile相比，具有以下一些优势： - 1、ORC中的特定的序列化与反序列化操作可以使ORC file writer根据数据类型进行写出
转载（原文链接）：https://blog.csdn.net/laoyang360/article/details/103379651 0、引言 现在几乎网上所有资料都说数据存储在传统数据库，再在 es 中同步一份数据作为检索使用，但是也都没有很详细的说明为什么要这么做，而且在 es 本身可以存储数据的情况下，存储两份数据是不是没有必
简介 按键触摸类模拟点击软件最早开始于PC时代，指的是可以通过设置、脚本控制等方式去实现模拟点击，解放双手，达到自动化操作的目的。在Android中，模拟点击对应的就是触发屏幕点击事件，多用于游戏中完成自动化操作、应用中抢红包等操作，随着现在的技术更新，一些模拟点击实现的方式也开
import torch import numpy as np import torch.nn.functional as F import math from functools import reduce exp = math.exp log = math.log #设置实验数据 input = torch.tensor([[2.5, -0.5, 0.1], [-1.1, 2.5, 0.0],
JavaScript代码的执行过程分为两个阶段： 代码编译阶段，由编译器完成，将代码翻译成可执行代码 代码执行阶段，由引擎完成，主要任务是执行可执行代码 可执行代码分为三种： 全局代码 函数代码 eval代码 一、执行上下文(EC) 当代码运行到一个环境时，就会进行“准备工作”，这里的“准备工作
1、简介 Apache Druid是针对时间序列数据提供的低延时数据写入以及快速交互式查询的分布式OLAP数据库。其两大关键点是：首先，Druid主要针对时间序列数据提供低延时数据写入和快速聚合查询;其次，Druid是一款分布式OLAP引擎。 2、主要特性 Druid是一个用于大数据实时查询和分析的
1、 核心思想 Apache Kylin的核心思想是利用空间换时间，它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中（目前还仅支持hbase）， 同时由于Apache Kylin在查询方面制定了多种灵活的策略，进一步提高空间的利用率，使得这样的平衡策略在应用中值得采用。 kylin主要是对hive中的
Object.prototype Object.prototype表示Object的原型对象，其[[Prototype]]属性是null，访问器属性__proto__指向对象内部的[[Prototype]]。即Object.__proto__ === Object.prototype。 function Foo(){ } let foo = new Foo(); f.__proto__ === Foo.prototype; 实例对象的__prot
点击关注公众号VirtualMan，查看更多技术故障解决方案！ 在vSAN的诊断参考手册中，对VSAN.ClomMaxComponentSizeGB做出如下描述： **VSAN.ClomMaxComponentSizeGB默认最大设置为255GB。**vSAN存储虚拟机对象时创建的组件大小默认不超过255GB。如果你使用的物理磁盘小于255GB，在创建虚
一.委托类别 1)delegate delegate至少0个参数，至多32个参数，可以无返回值，也可以指定返回值类型 例：public delegate int MethodtDelegate(int x, int y);表示有两个参数，并返回int型 上述委托绑定的方法也必须是返回类型为int,参数为int，且为2个 2)Action Action是无返回值的泛
最近刚开始研究IL，起源是看到Odin内部源码创建一个Type使用了这种做法，当时好奇为什么要这么做。 先丢出代码例子： 1 class TestClass 2 { 3 public TestClass() 4 { 5 mylist = new List<int>(); 6 f
【0】您能否仅使用Performance Monitor计数器来判断数据库是否变慢？ 这是性能监视器信息： Processor %Processor Time = 65%System Processor Queue Length = 5 Context Switches/sec = 27000Logical Disk Average Disk Queue Length = 13Memory %Committed Bytes I
目录 1，反射的使用概述 2，获取 Type 在上一章中，我们探究了 C# 引入程序集的各种方法，这一章节笔者将探究 C# 中使用反射的各种操作和代码实践。 1，反射的使用概述 1.1 什么是反射 《C# 7.0 本质论》中： 反射是指对程序集中的元数据进行检查的过程。 《C# 7.0 核心技术指南》中： 在
源码结构和调用层次 源码结构 从 Github 上拉取最新的源码，目录结构大致如下： H:\MPV ├─.github ├─audio │ ├─decode │ ├─filter │ └─out ├─ci ├─co
背景及准备工作 一点历史 古有魏蜀吴三分天下，今有 Mplayer、MPC、VLC 三分天下。这个世界观太庞大，忍不住先讲一点多媒体播放器的历史。实际上目前市面上的开源播放器主要基于三种技术栈： Mplayer/MPV 发家于 Linux 平台的播放器，基于 FFmpeg 进行解码。我们的研究对象 Mpv 实际上是
引子 记一次在工作当中，有这样一个业务场景： 在通过接口返回前，需要为一个set中的所有元素赋值，然后剔除掉一些不符合条件的元素，最后返回。代码结构大概如下： 代码 Set<Item> sets = Sets.newHashSet(); sets.addAll(items); ... setValue(sets) ; //剔除sets中不符合条件的元素 **
java synchronized关键字是并发编程最常用的工具，也是最重要的工具之一。今天来探究下其含义 写两个类，两段不同的临界区代码进行测试。 有以下4种测试方案，每种方案对应4种不同的锁类型：对象锁: synchronized(this)，本类锁: synchronized(Me.class)，父类锁: synchronized(Parent.
2001年，江南大学以无锡轻工大学为基础，合并江南学院、无锡教育学院组建新的江南大学，并恢复江南大学传统校名。无锡轻工大学前身为无锡轻工业学院，无锡轻工业学院为南京工学院食品工业系整建制迁建。南京工学院食品工业系是1952年院系调整以私立江南大学食品工业系为基础整合其他高校相
1. 垃圾收集算法 1.1 标记清除（Mark-Sweep）算法 标记—清除算法是第一种使用和比较完善的垃圾回收算法，后续的收集算法都是基于其设计思路并对其不足进行改进而得到的。 该算法分为“标记”和“清除”两个阶段： 首先标记出所有需要回收的对象，其标记的过程就是判断对象有效性，执行可达
参考的神仙An_Account的blog，膜一下。 其实就是一类反演问题可以用\(\mu\)函数的性质直接爆算出来。 然后其实性质就是一个代换： \[\sum_{d|n}\mu(d)=[n=1]\] 问题一：求 \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m[i \perp j]\] ……然而其实就是 \[\sum_{i=1}^n\sum_{j=1}^m\sum_{d|\gcd(i,j)}\mu(
自认为这道题是一道比较简单的扩展题……？此处采用了和别的题解思路不同的，纯概率意义上的解法。 首先考虑一个简化版问题： 每次随机一个\([1,n]\)的整数，问期望几次能凑出所有数 这东西我写过一个blog，现在copy过来： 考虑期望的线性性，就是\(E=\sum E(i)\)，其中\(E\)为所求，\(E(i)\)为
1. @Async源码探究 1.1. 上代码 @SpringBootApplication @EnableAsync public class SpringbootLearnApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(SpringbootLearnApplication.class, args); } } @Service public class Cre
原文链接：https://my.oschina.net/GinkGo/blog/1834620 你真的明白RPC 吗？一起来探究 RPC 的实质 不论你是科班出身还是半路转行，这么优秀的你一定上过小学语文，那么对扩句和缩句你一定不陌生。缩句就是去除各种修饰提炼出一句话的核心，而不失基本
文章目录Block是什么Block的语法Block的语法格式Block类型的声明与赋值的使用Block与一般的C语言变量相似的使用Block在OC中的使用作为 typedef 声明类型Block截取变量Blocks 变量的循环引用以及如何避免ARC 下，通过 __weak 修饰符来消除循环引用MRC 下，通过 __block 修饰符
当前的公司是专业从事气象软件开发，从气象大数据对大数据有一些自己的认识。2008年 《自然》杂志提出“大数据”概念 ，而2013为公认的大数据元年。 大数据不仅包含数据，还包括处理数据的工具和技术。一般会经过采集->存储->处理->分析四个阶段，其实处理和分析是挖
