大师网-带你快速走向大师之路 解决你在学习过程中的疑惑,带你快速进入大师之门。节省时间,提升效率

数据源

数据源是指数据库应用程序所使用的数据库或者数据库服务器。数据源(Data Source)顾名思义,数据的来源,是提供某种所需要数据的器件或原始媒体。在数据源中存储了所有建立数据库连接的信息。就像通过指定文件名称可以在文件系统中找到文件一样,通过提供正确的数据源名称,你可以找到相应的数据库连接。

菜鸟笔记(三) - Java Excel报表导入导出

菜鸟笔记(三) - Java Excel报表导入导出 本文将介绍Java Poi包的使用,并实现Excel报表的导入导出。 前提摘要:在系统的管理后台当中中,Excel报表的导入导出已经是不不可避免的场景。值得一提的是支付宝和微信支付的批量转账也需要相应格式的Excel文档 //类别 private String comment = "现金提现"; public interface IExcelExport { /** * 获取Excel的Header * * @return */ String[] getHeader(); } if (recordPois !

spring 动态切换、添加数据源实现以及源码浅析

xml file, * the {@code 'mybatis.type-aliases-package'} and {@code 'mybatis.mapper-locations'} should be set in * {@code 'application.properties'} file, or there will appear invalid bond statement exception * * @return the sql session factory bean */ @Bean @ConfigurationProperties(prefix = "mybatis") public SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean() { SqlSessionFactoryBean sqlSessionFactoryBean = new SqlSessionFactoryBean(); targetMap.put(database, druidDataSource);

学Python想要达到月薪2W的高度,你得这么学!

” 如何统计这里面所有字母出现的次数!(普通变量肯定无法完成。) 思路:需要使用字典这类复杂的数据结构处理,字母当key,出现的次数当value,每个key出现,对应的value+1 3.给你一个字符串“come baby,python rocks!” 如何统计这里面字母出现次数的前三名! 思路:排序,取出前三 后续扩展练习: 1.给你一个字符串“come baby,python rocks!

写给大数据开发初学者的话

2中的SQL语句。 在Hadoop WEB界面中找到刚才运行的SQL任务。 看SQL查询结果是否和1.4中MapReduce中的结果一致。 2.6 Hive是怎么工作的 明明写的是SQL,为什么Hadoop WEB界面中看到的是MapReduce任务? 2.7 学会Hive的基本命令 创建、删除表; 加载数据到表; 下载Hive表的数据; 请参考1.3. 使用Sqoop完成将HDFS上的文件同步到MySQL; 使用Sqoop完成将Hive表中的数据同步到MySQL; 4.4 DataX 同3.

Grafana 动态级联菜单 (自定义template)

Grafana 动态级联菜单 (自定义template) template并不是我们通常理解的一个模板,而是一个参数功能,相当于设置的宏变量。 我们可以在dashboard中设置template,这样在这个dashboard中,就可以使用这个变量灵活设置图形。 template其实就是一个查询语句,使得数据源内容发生变化,制作级联菜单。 最终效果如下,数据会根据你的选择动态的展示: 设置方法: 1、新建dashboard,点击sett

SpringBoot Mybatis 读写分离配置

DataSource slave = slave(); } } 一共有3个数据源,一个master,一个slave,一个是动态数据源,保存在master和slave,为了防止spring注入异常,所以master和slave都是主动实例化的,并不是交给spring管理 dataSource.setDefaultTargetDataSource(master); } @Bean(name = "sqlSessionTemplate") @Autowired public SqlSessionTemplate sqlSessionTemplate(SqlSessionFactory sqlSessionFactory) { return new SqlSessionTemplate(sqlSessionFactory);

Flume 日志收集

Flume 日志收集 作为大数据,我们需要获取大数据来源,今天把日志收集这块整理下,采用 Apache 的 开源技术 Flume 作为日志收集的工具。接下来根据官方文档按照自己的理解进行梳理。 1、理论理解 Flume 是一个日志采集模块,需要根据源、通道、目的地三个组件来完成把源的日志或者信息通过这个管道运输到另外一个地方,如下图 官方数据流模型-单个代理 当然管道的目的地

看完这个,Java IO从此不在难

c = (char) bufferedReader.read(); byte[] bs = new byte[1024]; } 关于序列化和反序列化的内容,这里给出我之前写的博客,传送门。 总结:Java IO 类很多,但是把握住整个体系,掌握关键的方法,学习起来就会轻松很多,看完这篇文章,你是否觉得 Java IO 并没有你想的那么难呢?欢迎你在下方留言,和我们讨论。 欢迎关注下方的微信公众号哦,另外还有各种学习资料免费分享! 编程心路

流式计算storm核心组件、特性、案例

//告诉组件发出数据流包含sentence字段 } } 2.写第一个bolt,将Spout传过来的Tuple拆成一个个的单次,循环发给下一个bolt /** * 订阅sentence spout发射的tuple流,实现分割单词 * @author soul * */ public class SplitSentenceBolt extends BaseRichBolt { //BaseRichBolt是IComponent和IBolt接口的实现 //继承这个类,就不用去实现本例不关心的方法 private OutputCollector collector; WordCountBolt countBolt = new WordCountBolt();

聊Java中的任务调度的实现方法及比较

} /** * 计算从当前时间currentDate开始,满足条件dayOfWeek, hourOfDay, * minuteOfHour, secondOfMinite的最近时间 * @return */ public Calendar getEarliestDate(Calendar currentDate, int dayOfWeek, int hourOfDay, int minuteOfHour, int secondOfMinite) { //计算当前时间的WEEK_OF_YEAR,DAY_OF_WEEK, HOUR_OF_DAY, MINUTE,SECOND等各个字段值 int currentWeekOfYear = currentDate.get(Calendar.WEEK_OF_YEAR); //计算执行周期为一星期 long period = 7 * 24 * 60 * 60 * 1000;

大数据架构师必读:常见的七种Hadoop和Spark项目案例

大数据架构师必读:常见的七种Hadoop和Spark项目案例 如果您的Hadoop项目将有新的突破,那么它必定与下边介绍的七种常见项目很相像。有一句古老的格言是这样说的,如果你向某人提供你的全部支持和金融支持去做一些不同的和创新的事情,他们最终却会做别人正在做的事情。如比较火爆的Hadoop、Spark和Storm,每个人都认为他们正在做一些与这些新的大数据技术相关的事情,

GPUImage图片处理的使用

出现EXC_BAD_ACCESS。 需要修改Product- Scheme- Edit Scheme- Options- GPU Frame Capture 选择 Disabled。 最后 如果你最近的工作很闲,注意了,这可能是危机的先兆! 大家如果想看更多干货可以帮忙点个关注跟喜欢,其实作为一个开发者,有一个氛围良好的学习交流圈子很重要,大家可以加入我的一个iOS交流群656315826,大家一起交流成长!

UIBezierPath绘制柱状图、折线图和饼状图

layer.strokeEnd = strokeEnd;中参数如下:center是弧线中心点的坐标; radius是弧线所在圆的半径; startAngle是弧线开始的角度值; endAngle是弧线结束的角度值; clockwise表示是否顺时针画弧线。 用UIBezierPath绘制各个扇形的路径,和背景圆路径一样: //绘制各个扇形的路径 UIBezierPath * subPath = [UIBezierPath bezierPathWithArcCenter:centerPoint radius:radius startAngle:-M_PI_2 endAngle:M_PI_2*3 clockwise:YES];

数据仓库之分层模型

数据仓库之分层模型 一、各行业使用的分层模型 不同的行业使用的分层也有所不同,但思想都差不多 1.电信通讯 stage层 - bdl层 - analysis层 2.传统金融/保险 ods层 - pdm层 - dm层 3.互联网金融/电商 odl层 - bdl层 - idl层 - adl层 二、专业术语 ODL层 (Operational Data Layer):操作数据层 保存原始数据。外部数据什么样,该层数据就是什么样(关系型数据库、JSON格式等)。 BDL层 (Base Data Layer

13.spark streaming之快速入门

updateStateByKey(new UpdateRunningSum()); DStream 行动操作 DStream行动操作同RDD的行动操作。比如,将DStream保存为SequenceFile文件。 scala val writableIpAddressRequestCount = ipAddressRequestCount.map{ (ip, count) = writableDStream = ipDStream.mapToPair( new PairFunction , Text, LongWritable () { public Tuple2 call(Tuple2 e) { return new Tuple2(new Text(e._1()), new LongWritable(e._2()));

《F1 Query: Declarative Querying at Scale》读后感

其实本质上就是创建一个临时表,只在当前的 session 有效,为什么不用 CREATE TEMP TABLE 这种更容易理解的语法呢?这是我始终不大明白的地方。 我们 Data Lake Analytics 也有类似的直接查询裸数据的语法,可以说英雄所见略同啊: SELECT count(*) FROM TABLE temp_1 ( col1 int, col2 string ) LOCATION 'oss://test-oss-bucket/tbl1_part/kv1.txt';

「商业智能软件对比」DataFocus与Qlik Sense

「商业智能软件对比」DataFocus与Qlik Sense DataFocus是刚发布不久的搜索式自助分析的商业智能软件,致力于开发让每个人都能使用的分析工具,面向普通的业务人员,数据分析过程采用了中英文类自然语言搜索分析和一键自动分析数据,更简单易用,并为企业提供了全面的数据管理和组织管理策略。而Qlik 作为一款多年经营的BI产品,以其独有的数据关联引擎技术支撑下的全局关

presto简介

presto简介 背景 MapReduce不能满足大数据快速实时adhoc查询计算的性能要求,Facebook2012年开发,2013年开源 是什么 基于内存的并行计算,Facebook推出的分布式SQL交互式查询引擎 多个节点管道式执行 支持任意数据源 数据规模GB~PB 是一种Massively parallel processing(mpp)(大规模并行处理)模型 数据规模PB 不是把PB数据放到内存,只是在计算中拿出一部分放在内存、计算、抛出、再拿 为什

【干货收藏】不要担心没数据!史上最全数据集网站汇总

【干货收藏】不要担心没数据!史上最全数据集网站汇总 前 言 如果用一个句子总结学习数据科学的本质,那就是: 学习数据科学的最佳方法就是应用数据科学。 如果你是一个初学者,你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高,如果你是一个有经验的数据科学专家,你已经知道这里所蕴含的价值。 本文将为您提供一个网站/资源列表,从中你可以使用数据来完成你

智能运维(AIOps)中几处问题的解决方案与思路

智能运维(AIOps)中几处问题的解决方案与思路 上一篇文章中我们介绍了智能运维的定义和发展现状,但是智能运维需要解决的问题还有很多:海量数据存储、分析、处理,多维度,多数据源,信息过载,复杂业务模型下的故障定位。本文针对每一类问题给出了经过实践证明的解决方案和思路,同时说明为什么要这么做,以及在工程和算法上会遇到的问题。 1 海量数据的存储