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RabbitMQ
...并处理磁盘空间不足的问题。 Grafana , Grafana是一个开源的数据可视化与分析平台,它可以整合多种数据源,包括Prometheus,以提供丰富的图表展示和警报功能。在RabbitMQ服务器磁盘空间监控场景下,Grafana可以与Prometheus配合,将监控数据图形化展示出来,方便运维人员直观地掌握磁盘空间使用趋势,进而采取相应措施避免磁盘空间不足问题的发生。
2024-03-17 10:39:10
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繁华落尽-t
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...内容。 项目中遇到的问题: 1.c开始学习中,创建一个二维数组都费劲,使用java的那种形式会出错。 多维数组:c中无论是几维数组只用一个中括号[]来表示。 //二维数组:int[,] array=new int[3,2];//初始化:int[,] arr = new int[2,3]{ {1,2,3},{4,5,6} }; 与java总类似的int[][]两个中括号的定义是交错数组,相当于一个一维数组的嵌入 //交错数组:后一个中括号中不能有值int[][] arr = new int[2][];//初始化int[][] arr = new int[2][]{new int{1,3,2},new int{4,5,6} }; 对于数组也可以使用循环赋值初始化。 2.项目中前端需要显示数据库中特定值考前的下拉菜单 使用sql语句: 将数据表中的的特定语句放在最前面:方式一:select from [dbo].[CTS_DUTIES] where [DUTIES_ID] ='特定值'union all select from [dbo].[CTS_DUTIES] where [DUTIES_ID] <>'特定值'方式二:select case when [DUTIES_ID] ='特定值' then 0 else 1 end flag, FROM [dbo].[CTS_DUTIES]ORDER BY flag asc 3.在一个下拉列表中选择的是一个树级菜单 使用的控件: 在ASPxDropDownEdit控件中嵌入一个TreeList控件。 <!--js程序--><script type="text/javascript">function ss() {var key = treeListUnit.GetFocusedNodeKey();Panel_call.PerformCallback(key);ASPxItem.HideDropDown();}</script><!--htmlbody中程序--><td><dx:ASPxCallbackPanel ID="ASPxCallbackPanel_call" ClientInstanceName="Panel_call" runat="server" Width="200px" OnCallback="ASPxCallbackPanel_call_Callback"><PanelCollection><dx:PanelContent><dx:ASPxDropDownEdit ID="dropdown_branch" Theme="Moderno" runat="server" Width="170px" EnableAnimation="False"ClientInstanceName="ASPxItem" OnPreRender="ASPxDropDownEdit2_PreRender"><DropDownWindowTemplate><div style="height: 300px; width: 270px; overflow: auto"><dx:ASPxTreeList ID="ASPxTreeList1" runat="server" AutoGenerateColumns="False" Theme="Aqua"ClientInstanceName="treeListUnit"KeyFieldName="MenuId" ParentFieldName="UpperMenuId"><SettingsText LoadingPanelText="正在加载..." /><Styles><AlternatingNode Enabled="True" CssClass="GridViewAlBgColor" /><Header HorizontalAlign="Center" /><%--d8d8d8--%><FocusedNode BackColor="d8d8d8" ForeColor="teal"></FocusedNode></Styles><Columns><dx:TreeListTextColumn Caption="组织架构名称" FieldName="MenuName" VisibleIndex="0"><CellStyle HorizontalAlign="Left"></CellStyle><EditFormSettings VisibleIndex="0" Visible="True" /></dx:TreeListTextColumn></Columns><SettingsLoadingPanel Text="正在加载..." /><Settings SuppressOuterGridLines="True" GridLines="Horizontal" /><SettingsBehavior AllowFocusedNode="True" AutoExpandAllNodes="true" ExpandCollapseAction="NodeDblClick" /><ClientSideEvents NodeDblClick="function(s, e) {ss();}" /><Border BorderStyle="Solid" /></dx:ASPxTreeList></div><div><dx:ASPxHiddenField ID="ASPxHiddenField_orgname" ClientInstanceName="hid_orgname" runat="server"></dx:ASPxHiddenField></div></DropDownWindowTemplate></dx:ASPxDropDownEdit></dx:PanelContent></PanelCollection></dx:ASPxCallbackPanel></td> HiddenField的作用是将数据库中的ID放置在隐藏域,在文本框中显示名称。 //treelist的获取与绑定DataTable dt = comm.SELECT_DATA(string.Format("select from POWER_CONSTRUC_TPERSON where SERIAL_ID='{0}'", edit.Split(',')[0])).Tables[0];ASPxTreeList treeList = (ASPxTreeList)dropdown_branch.FindControl("ASPxTreeList1");treeList.DataSource = org_manager.GetZT_ORGANIZATION();treeList.DataBind();//隐藏域获取以及绑定ASPxHiddenField hidden_org = (ASPxHiddenField)dropdown_branch.FindControl("ASPxHiddenField_orgname");//单位信息hidden_orgperson.UNIT_CODE = hidden_org.Get("hidden_org").ToString(); 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43357889/article/details/103888475。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-06-20 18:50:13
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...输入第一行给出一个正整数N(≤1000),随后N行,每行按下列格式给出一个人的房产: 编号 父 母 k 孩子1 ... 孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号;父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号(如果已经过世,则显示-1);k(0≤k≤5)是该人的子女的个数;孩子i是其子女的编号。 输出格式: 首先在第一行输出家庭个数(所有有亲属关系的人都属于同一个家庭)。随后按下列格式输出每个家庭的信息: 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出,若有并列,则按成员编号的升序输出。 输入样例: 106666 5551 5552 1 7777 1 1001234 5678 9012 1 0002 2 3008888 -1 -1 0 1 10002468 0001 0004 1 2222 1 5007777 6666 -1 0 2 3003721 -1 -1 1 2333 2 1509012 -1 -1 3 1236 1235 1234 1 1001235 5678 9012 0 1 502222 1236 2468 2 6661 6662 1 3002333 -1 3721 3 6661 6662 6663 1 100 输出样例: 38888 1 1.000 1000.0000001 15 0.600 100.0005551 4 0.750 100.000 include<bits/stdc++.h>using namespace std;struct node{int upset,squ,cnt;node(){cnt = 1;upset = 0;squ = 0;} }s[10005];struct GG{double cnt,upset,squ;int id;};int pre[10005];bool flag[10005]; //刚开始不都是false 如果有出现就true int find(int x){if( x == pre[x])return x;return pre[x] = find(pre[x]);}void merge(int x, int y){int fx = find(x);int fy = find(y);if(fx > fy)pre[fx] = fy;else if(fx < fy)pre[fy] = fx; return;}bool cmp(GG a, GG b){if(a.squ != b.squ)return a.squ > b.squ;else return a.id < b.id; }int main(){int n;scanf("%d", &n);for(int i = 1; i <= 10000; i ++)pre[i] = i;int me, fa, mo, cnt, child;for(int i = 1; i <= n; i ++){scanf("%d %d %d",&me,&fa,&mo);flag[me] = true; if(fa != -1){merge(me, fa);flag[fa] = true;} if(mo != -1){merge(me, mo);flag[mo] = true;} scanf("%d",&cnt);for(int j = 1; j <= cnt; j ++ ){scanf("%d",&child); merge(child, me);flag[child] = true;} scanf("%d %d",&s[me].upset, &s[me].squ);}set<int>st;for(int i = 10000; i >= 0; i--) //这边wa了第四个测试点因为0---10000 我写成1----10000{if(flag[i] == true){int x = find(i);//找到它的祖先st.insert(x);if(x != i){s[x].cnt += s[i].cnt;s[x].squ += s[i].squ;s[x].upset += s[i].upset; } }}set<int>::iterator it = st.begin();vector<GG>vec;while(it!=st.end()){GG gg;gg.id = it;gg.cnt = s[it].cnt;gg.squ =s[it].squ 1.0 / s[it].cnt 1.0;gg.upset = s[it].upset 1.0 / s[it].cnt 1.0;vec.push_back(gg);it++;}sort(vec.begin(),vec.end(),cmp);printf("%d\n",vec.size());for(int i = 0 ; i < vec.size(); i++)printf("%04d %.0lf %.3lf %.3lf\n",vec[i].id, vec[i].cnt,vec[i].upset, vec[i].squ);return 0;} 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/galesaur_wcy/article/details/88357455。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-01-09 17:56:42
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Python
...纳多种类型的数据(如整数、字符串、布尔值等),并提供了丰富的操作方法,如排序、统计计算、合并、重塑等,便于高效地处理和分析大规模结构化数据。 视图函数 , 在Web开发领域,视图函数是MVC(模型-视图-控制器)架构中的“视图”部分的实现,负责处理HTTP请求并将相应结果返回给客户端。在Django框架中,视图函数接收HttpRequest对象作为参数,根据请求内容执行相应的业务逻辑(如数据库查询、数据处理等),然后将处理结果转换为HttpResponse对象返回。文章中的例子展示了如何创建一个简单的Django视图函数,该函数从数据库获取所有博客文章并返回到客户端。 迭代器 , 迭代器是一种设计模式,在Python中表现为具有next()方法的对象,用于访问集合(如列表、字典或生成器)中的元素,但不一次性加载整个集合到内存中。迭代器允许开发者按需逐个访问集合中的项目,从而在处理大量数据时显著减少内存占用,提高程序性能。在文章中,作者提到面对性能优化问题时,会尝试使用迭代器代替列表操作来提升处理大量数据的效率。
2023-09-07 13:41:24
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晚秋落叶_
ZooKeeper
...ector 这是一个图形化的ZooKeeper浏览器,可以帮助我们直观地查看ZooKeeper节点结构、数据内容以及节点属性,便于我们实时监控ZooKeeper的状态和变化。 2. ZooKeeper Metrics ZooKeeper内置了一套丰富的度量指标,通过JMX(Java Management Extensions)可以导出这些指标,然后利用Prometheus、Grafana等工具进行可视化展示和报警设置。 xml ... tickTime 2000 admin.enableServer true jmxPort 9999 ... 3. Zookeeper Visualizer 这款工具能将ZooKeeper的节点关系以图形化的方式展现出来,有助于我们理解ZooKeeper内部数据结构的变化情况,对于性能分析和问题排查非常有用。 四、结语 理解并有效监控ZooKeeper的各项性能指标,就像是给分布式系统的心脏装上了心电图监测仪,让运维人员能实时洞察到系统运行的健康状况。在实际操作的时候,咱们得瞅准业务的具体情况,灵活地调整ZooKeeper的配置设定。这就像是在调校赛车一样,得根据赛道的不同特点来微调车辆的各项参数。同时呢,咱们还要手握这些监控工具,持续给咱们的ZooKeeper集群“动手术”,让它性能越来越强劲。这样一来,才能确保咱们的分布式系统能够跑得飞快又稳当,始终保持高效、稳定的运作状态。这个过程就像一场刺激的探险之旅,充满了各种意想不到的挑战和尝试。不过,也正是因为这份对每一个细节都精雕细琢、追求卓越的精神,才让我们的技术世界变得如此五彩斑斓,充满无限可能与惊喜。
2023-05-20 18:39:53
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山涧溪流
Hive
...,兄弟!咱们得好好调整数据存档的布局,还有那些查询命令和系统的设定,这样才能让咱们的数据处理快如闪电,用户体验棒棒哒!到时候,用咱们的服务就跟喝着冰镇可乐一样爽,那叫一个舒坦啊!哎呀,你知道不?就像咱们平时用的工具箱里又添了把更厉害的瑞士军刀,那就是Apache Drill这样的新技术。这玩意儿一出现,Hive这个大数据分析的家伙就更牛了,能干的事情更多,效率也更高,就像开挂了一样。它现在不仅能快如闪电地处理数据,还能像变魔术一样,根据我们的需求变出各种各样的分析结果。这下子,咱们做数据分析的时候,可就轻松多了! --- 本文旨在探讨Hive如何通过并行计算能力提升数据处理效率,通过具体实例展示了如何优化Hive查询性能,并分享了实践经验。希望这些内容能对您在大数据分析领域的工作提供一定的启发和帮助。
2024-09-13 15:49:02
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秋水共长天一色
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...Design绘制各类图形的方法。 什么是 Freedgo Design? Freedgo Design 是一in款在线绘制专业图形的网站。Freedgo Design可以绘制各种类型的图形,针对业务逻辑的流程图,软件设计ER模板,工作流,各种云平台的系统部署架构图包括阿里云、AWS云、腾讯云、Oracle、Asure云、IBM云平台等。 使用 用户通过浏览器访问网址:https://www.freedgo.com 点击在线制图,进入图形设计工具页面即可在线制图. 选择制图不同类型的图形,请点击页面下面 + 更多图形,选择相应的制图类型。如下图: 可以绘制哪些图表UML UML统一建模语言(英语:Unified Modeling Language,缩写 UML),是一种开放的方法,用于说明、可视化、构建和编写一个正在开发的、面向对象的、软件密集系统的制品的开放方法。UML展现了一系列最佳工程实践,这些最佳实践在对大规模,复杂系统进行建模方面,特别是在软件架构层次已经被验证有效。 在UML系统开发中有三个主要的模型: 功能模型:从用户的角度展示系统的功能,包括用例图。 对象模型:采用对象,属性,操作,关联等概念展示系统的结构和基础,包括类别图、对象图。 动态模型:展现系统的内部行为。包括序列图,活动图,状态图。 通过Freedgo Desgin 可以绘制各类UML图表,包括 UML 用例图 UML 类图 UML 时序图 UML 活动图 UML 泳道图 点击页面下面 + 更多图形,选择 商务/(业务建模) -> UML, 可以设计各类UML图表, 参见下图: 数据库ER模型 ER模型是在数据库设计中常用的数据建模工具,通常是用来描述实体的信息及实体与实体之前的关系。 在Freedgo Design提供了对ER模型的支持: 通过图标库 选择ER模型绘制数据库ER模型 通过菜单 调整图形 -> 插入 -> SQL... 导入sql DDL脚本创建数据库ER模型 BPMN模型设计 BPMN是业务流程建模与标记,是用于构建业务流程图的一种建模语言标准。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 Archimate设计 Archimate是一种整合多种架构的一种可视化业务分析模型语言,属于架构描述语言(ADL),它从业务、应用和技术三个层次(Layer),物件、行为和主体三个方面(Aspect)和产品、组织、流程、资讯、资料、应用、技术领域(Domain)来进行描述。 可以通过图标库 选择BPMN绘制BPMN模型 EPC设计 EPC是用于说明业务流程工作流,是进行业务工程设计的 SAP R/3 建模概念的重要组件。 可以通过图标库 选择EPC绘制EPC模型 流程图 流程图是流经一个系统的信息流、观点流或部件流的图形代表。在企业中,流程图主要用来说明某一过程。这种过程既可以是生产线上的工艺流程,也可以是完成一项任务必需的管理过程。 流程图是揭示和掌握封闭系统运动状况的有效方式。作为诊断工具,它能够辅助决策制定,让管理者清楚地知道,问题可能出在什么地方,从而确定出可供选择的行动方案。 流程图有时也称作输入-输出图。该图直观地描述一个工作过程的具体步骤。流程图对准确了解事情是如何进行的,以及决定应如何改进过程极有帮助。这一方法可以用于整个企业,以便直观地跟踪和图解企业的运作方式。 流程图使用一些标准符号代表某些类型的动作,如决策用菱形框表示,具体活动用方框表示。但比这些符号规定更重要的,是必须清楚地描述工作过程的顺序。流程图也可用于设计改进工作过程,具体做法是先画出事情应该怎么做,再将其与实际情况进行比较。 可以通过图标库 选择流程图绘制 UX设计 Freedgo Design提供一系列UX设计的制作,可以实现IOS,安卓,以及一系列页面设计的效果制图,下面简单说明:IOS android material Bootstrap 手机应用 网站应用 平面图 Freedgo Design可以绘制平面图包括建筑平面表,房屋平面表,房屋效果图设计,在图例中提供了家庭、办公、厨房、卫生间等等图例,具体可以登录在线制图网站,查看 图例 网络架构图 Freedgo Design 可以绘制各种网络拓扑图,和机架图。 云架构 Freedgo Design 提供了各类云架构的系统架构图、系统部署图,包括AWS架构,阿里云架构、腾讯云架构、IBM、ORACLE、Azure和Google云等等。AWS 阿里云架构 腾讯云架构 IBM架构 ORACLE架构 Azure架构 GOOGLE架构 工程 Freedgo Design 提供在线基本电气图设计、在线电气逻辑图设计、在线电路原理图设计、在线接线图设计 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39605997/article/details/109976987。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-04-03 21:03:06
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Maven
...理时,可能出现的一种问题。当两个或多个模块同时引用了同一个第三方库的不同版本时,Maven无法确定应该使用哪个版本,这就导致了依赖冲突。在本文中,作者举例说明了如何解决这种问题,通常的解决方案包括统一所有模块对同一依赖的版本,或者利用Maven的特定插件来管理这些冲突。 <dependency>标签 , 在Maven的项目配置文件pom.xml中,<dependency>是一个关键标签,用于声明项目的依赖关系。它包含了groupId、artifactId和version等属性,用于精确地定位所需依赖的坐标,以便Maven能够正确地从本地仓库或远程仓库下载并引入到项目中。如果<dependency>标签中的配置信息不完整或错误,将导致Maven在编译阶段抛出异常,无法正常引入和使用依赖。
2024-02-05 11:45:22
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心灵驿站_t
Shell
...象指针。它是一个非负整数,通过文件描述符,程序可以对相应的文件进行读写等操作。在文中提到的示例二中,由于Shell脚本打开了大量文件但没有关闭对应的文件描述符,使得这些资源没有得到释放,进而间接引发内存问题,因为每个打开的文件描述符都会占用一定的系统资源。 引用计数机制 , 引用计数是一种内存管理技术,用于跟踪对象被引用的次数。当引用计数为零时,表示该对象不再被任何地方引用,此时可以安全地回收其占用的内存资源。在文章提及的Bash 5.1版本的新特性中,引入了对数组元素的引用计数机制,这意味着Shell脚本在处理数组时能更精确地控制内存分配,减少不必要的字符串复制带来的内存消耗,有助于防止因无效数据保留而导致的“内存泄漏”现象。
2023-01-25 16:29:39
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月影清风
Tomcat
...要聊聊一个让我头疼的问题——Tomcat的JMX监控无法连接。这事儿真的能急死人,尤其是晚上加班加到一半,服务器突然给你来个大错误,你却毫无头绪,干着急。 首先,咱们得搞清楚什么是JMX。JMX(Java Management Extensions)是一种标准的架构,用于管理和监控Java应用程序。这个功能让你可以通过MBeans(管理豆子)查看应用在运行时的各种情况,比如内存用得怎么样、线程都在干啥等等。对于像Tomcat这样的Web服务器,JMX简直就是个救星。它能让我们更清楚地知道服务器的状况,帮我们及时揪出并解决那些麻烦的问题。 但是,有时候这个“神”也会掉链子,尤其是在配置不当的情况下。今天咱们聊聊怎么搞定Tomcat里JMX监控连不上的烦人事儿。 2. 检查配置文件 先从最基础的地方入手吧——检查Tomcat的配置文件。在Tomcat的安装目录下,找到conf文件夹,打开catalina.sh(Linux/Mac)或catalina.bat(Windows)。我们需要确保其中包含了JMX相关的配置参数。通常,这些参数应该出现在文件的开头部分: bash JAVA_OPTS="$JAVA_OPTS -Dcom.sun.management.jmxremote -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9010 -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false" 这段代码告诉JVM启动时加载一些系统属性,使得JMX服务能够正常运行。注意这里的端口号9010,这是JMX远程访问的端口。要是别的程序占用了这个端口,或者是防火墙不让访问,那JMX监控可就要闹脾气啦。 当然,这里只是个例子。实际配置可能会根据你的具体需求有所不同。比如,如果你需要启用SSL加密传输,就需要添加更多的配置项。另外,为了安全着想,还是开启身份验证功能吧,别直接设成false了。这样可以防止未授权访问。 3. 配置防火墙和端口 假设你已经正确设置了JMX相关参数,但还是无法连接到JMX服务,这时候就需要考虑网络层面的问题了。别忘了检查一下你的服务器防火墙设置,确保端口9010是开放的。 在Linux上,你可以使用以下命令查看当前的防火墙规则: bash sudo ufw status 如果端口没有开放,你需要添加一条新的规则: bash sudo ufw allow 9010 同样的,在Windows系统上,你也可以通过控制面板中的“Windows Defender 防火墙”来管理端口。 另外,如果你是在云平台上运行Tomcat,记得在云提供商的控制台里也开放相应的端口。比如,AWS的EC2实例需要在安全组中添加入站规则。 4. 使用JConsole进行测试 经过上面的步骤后,我们可以尝试用JConsole来连接看看。JConsole是一个图形化的JMX客户端工具,非常适合用来诊断和监控Java应用程序。 首先,确保你已经在本地安装了Java Development Kit (JDK)。然后,打开命令行窗口,输入以下命令启动JConsole: bash jconsole 启动后,你会看到一个界面,选择你的Tomcat进程ID(可以在任务管理器或ps -ef | grep tomcat命令中找到),点击“连接”按钮。要是没啥问题,你应该就能顺利打开JConsole的主界面,各种性能指标也都会一目了然地出现在你眼前。 如果连接失败,请检查控制台是否有错误提示。常见的问题包括端口被占用、防火墙阻塞、配置文件错误等。根据错误信息逐条排查,相信最终会找到问题所在。 5. 总结与反思 折腾了半天,终于解决了Tomcat JMX监控无法连接的问题。这个过程虽然有些曲折,但也让我学到了不少知识。比如说,我搞懂了JMX到底是怎么运作的,还学会了怎么设置防火墙和端口,甚至用JConsole来排查问题也变得小菜一碟了。 当然,每个人遇到的具体情况可能都不一样,所以在解决问题的过程中,多查阅官方文档、搜索社区问答是非常必要的。希望这篇文章能帮助大家少走弯路,更快地解决类似问题。
2025-02-15 16:21:00
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月下独酌
Javascript
...前端开发中一个常见的问题——如何在Vite环境下正确地引入Snap.svg库。这个问题其实挺普遍的,尤其是在你尝试着用Snap.svg来创建SVG动画或者图形时。我之前也在这上面栽过跟头,所以想借这篇文章跟大家分享一下我的经验教训和解决办法。 Snap.svg是一个强大的JavaScript库,它使得操作SVG变得更加简单和高效。Vite可真是个厉害的角色,它是基于ESM(也就是ECMAScript模块)的新一代构建工具。用它来开发,速度嗖嗖的,感觉就像是开了挂一样!但是,当这两者相遇时,有时候会出现一些让人头疼的问题。今天我们就来解决这个难题! 二、Snap.svg的基本概念与重要性 首先,让我们简单回顾一下Snap.svg。Snap.svg的主要特点包括: - 易于使用:提供了简洁的API,让开发者可以轻松地创建、修改和控制SVG元素。 - 功能强大:支持复杂的SVG图形操作,如动画、渐变、滤镜等。 - 兼容性好:几乎可以在所有现代浏览器上运行。 使用Snap.svg可以帮助我们更高效地处理SVG内容,尤其是在需要动态生成或修改SVG图形的情况下。不过嘛,当我们想把它用在Vite项目里的时候,可能会碰到一些意料之外的难题。 三、遇到的问题 Snap.svg在Vite环境下报错 在实际开发过程中,我遇到了这样一个问题:当我尝试在Vite项目中引入Snap.svg时,会遇到各种错误提示,比如找不到模块、类型定义不匹配等等。这确实让人有些沮丧,因为原本期待的是一个流畅的开发过程。 具体来说,错误信息可能是这样的: Cannot find module 'snapsvg' or its corresponding type declarations. 或者: Module build failed (from ./node_modules/@dcloudio/vue-cli-plugin-uni/packages/webpack/lib/loaders/svgo-loader.js): Error: SVG not found 这些问题往往会让新手感到困惑,甚至对于有一定经验的开发者来说也会觉得棘手。但别担心,接下来我会分享几个解决方案。 四、解决方案 正确引入Snap.svg 解决方案1:安装Snap.svg 首先,确保你的项目中已经安装了Snap.svg。可以通过npm或yarn进行安装: bash npm install snapsvg 或者 yarn add snapsvg 解决方案2:配置Vite的别名或路径映射 有时候,Vite可能无法直接识别到Snap.svg的路径。这时,你可以通过配置Vite的别名或者路径映射来解决这个问题。打开vite.config.ts文件(如果没有这个文件,则需要创建),添加如下配置: typescript import { defineConfig } from 'vite'; export default defineConfig({ resolve: { alias: { 'snapsvg': 'snapsvg/dist/snapsvg.js', }, }, }); 这样做的目的是告诉Vite,当你引用snapsvg时,实际上是引用snapsvg/dist/snapsvg.js这个文件。 解决方案3:手动导入 如果上述方法仍然无法解决问题,你可以尝试直接在需要使用Snap.svg的地方进行手动导入: javascript import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; 然后,在你的代码中就可以正常使用Snap对象了。 解决方案4:检查TypeScript配置 如果你的项目使用了TypeScript,并且遇到了类型定义的问题,确保你的tsconfig.json文件中包含了正确的类型声明路径: json { "compilerOptions": { "types": ["snapsvg"] } } 五、实践案例 动手试试看 现在,让我们通过一个小案例来看看这些解决方案的实际应用效果吧! 假设我们要创建一个简单的SVG圆形,并为其添加动画效果: html Snap.svg Example javascript // main.js import Snap from 'snapsvg/dist/snap.svg'; const s = Snap('svg-container'); // 创建一个圆形 const circle = s.circle(100, 100, 50); circle.attr({ fill: 'f06', }); // 添加动画效果 circle.animate({ r: 70 }, 1000); 在这个例子中,我们首先通过Snap('svg-container')选择了SVG容器,然后创建了一个圆形,并为其添加了一个简单的动画效果。 六、总结与展望 通过今天的讨论,相信你已经对如何在Vite环境中正确引入Snap.svg有了更深的理解。虽然路上可能会碰到些难题,但只要找到对的方法,事情就会变得轻松许多。未来的日子里,随着技术不断进步,我打心眼里觉得,咱们一定能找到更多又高效又方便的新方法来搞定这些问题。 希望这篇教程对你有所帮助!如果你有任何疑问或更好的建议,欢迎随时交流。编程路上,我们一起进步! --- 希望这篇文章能够满足您的需求,如果有任何进一步的要求或想要调整的部分,请随时告诉我!
2024-11-28 15:42:34
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清风徐来_
PostgreSQL
...能按照用户的喜好来调整数据的排列顺序,让用户看着更舒心,自然也就更满意啦! 2. PostgreSQL中的分页与排序 既然了解了为什么我们需要这些功能,那么现在让我们来看看如何在PostgreSQL中实现它们吧! 2.1 分页的基本概念 在SQL中,分页通常涉及到两个关键参数:OFFSET 和 LIMIT。OFFSET用于指定从结果集的哪个位置开始返回数据,而LIMIT则限制了返回的数据条目数量。例如,如果你想从第5条记录开始获取10条数据,你可以这样写: sql SELECT FROM your_table_name ORDER BY some_column OFFSET 5 LIMIT 10; 这里,ORDER BY some_column是可选的,但强烈建议你总是为查询加上一个排序条件,因为没有明确的排序规则时,返回的数据可能会出现不一致的情况。 2.2 实战演练:分页查询实例 假设你有一个名为products的表,里面存储了各种产品的信息,你想实现一个分页功能来展示这些产品。首先,你得搞清楚用户现在要看的是哪一页(就是每页显示多少条记录),然后用这个信息算出正确的OFFSET值。这样子才能让用户的请求对上数据库里的数据。 sql -- 假设每页显示10条记录 WITH page AS ( SELECT product_id, name, price, ROW_NUMBER() OVER (ORDER BY product_id) AS row_number FROM products ) SELECT FROM page WHERE row_number BETWEEN (page_number - 1) items_per_page + 1 AND page_number items_per_page; 这里的page_number和items_per_page是根据前端传入的参数动态计算出来的。这样,无论用户请求的是第几页,你都可以正确地返回对应的数据。 2.3 排序的魅力 排序同样重要。通过在查询中添加ORDER BY子句,我们可以控制数据的输出顺序。比如,如果你想按价格降序排列产品列表,可以这样写: sql SELECT FROM products ORDER BY price DESC; 或者,如果你想让用户能够自由选择排序方式,可以在应用层接收用户的输入,并相应地调整SQL语句中的排序条件。 3. 结合分页与排序 实战案例 接下来,让我们将分页和排序结合起来,看看实际效果。咱们有个卖东西的网站,得弄个页面能让大伙儿按不同的标准(比如说价格高低、卖得快不快这些)来排产品。这样大家找东西就方便多了。 sql WITH sorted_products AS ( SELECT FROM products ORDER BY CASE WHEN :sort_by = 'price' THEN price END ASC, CASE WHEN :sort_by = 'sales' THEN sales END DESC ) SELECT FROM sorted_products LIMIT :items_per_page OFFSET (:page_number - 1) :items_per_page; 在这个例子中,:sort_by、:items_per_page和:page_number都是从用户输入或配置文件中获取的变量。这种方式使得我们的查询更加灵活,能够适应不同的业务场景。 4. 总结与反思 通过这篇文章,我们探索了如何在PostgreSQL中有效地实现数据的分页和排序功能。别看这些技术好像挺简单,其实它们对提升用户体验和让系统跑得更顺畅可重要着呢!当然啦,随着项目的不断推进,你可能会碰到更多棘手的问题,比如说要应对大量的同时访问,还得绞尽脑汁优化查询速度啥的。不过别担心,掌握了基础之后,一切都会变得容易起来。 希望这篇技术分享对你有所帮助,也欢迎你在评论区分享你的想法和经验。让我们一起进步,共同成长! --- 这就是我关于“如何在数据库中实现数据的分页和排序功能?”的全部内容啦!如果你对PostgreSQL或者其他数据库技术有任何疑问或见解,记得留言哦。编程路上,我们一起加油!
2024-10-17 16:29:27
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晚秋落叶
SeaTunnel
...来聊聊一个让人头疼的问题:“数据库事务提交时卡住了,怎么回事?””这不仅是一个技术难题,更是一次心灵的洗礼,让我们一同揭开它的面纱。 2. 问题初现 在我们开始这段旅程之前,先来了解一下背景故事。想象一下,你是个数据工程师,就像个超级英雄,专门收集各个地方的数据,然后把它们统统带到一个超级大的仓库里。这样,所有的信息都能在一个安全的地方找到啦!你选了Apache SeaTunnel来做这个活儿,因为它在处理数据方面真的很强,能轻松搞定各种复杂的数据流。可是,正当事情好像都在按计划进行的时候,突然蹦出个大麻烦——数据库事务提交居然卡住了。 3. 深入探究 3.1 事务提交失败的原因 首先,我们需要弄清楚为什么会出现这种现象。通常情况下,事务提交失败可能由以下几个原因引起: - 网络连接问题:数据传输过程中出现网络中断。 - 资源不足:数据库服务器资源不足,如内存、磁盘空间等。 - 锁争用:并发操作导致锁定冲突。 - SQL语句错误:提交的SQL语句存在语法错误或逻辑错误。 3.2 如何解决? 既然已经找到了潜在的原因,那么接下来就是解决问题的关键环节了。我们可以从以下几个方面入手: - 检查网络连接:确保数据源与目标数据库之间的网络连接稳定可靠。 - 优化资源管理:增加数据库服务器的资源配额,确保有足够的内存和磁盘空间。 - 避免锁争用:合理安排并发操作,减少锁争用的可能性。 - 验证SQL语句:仔细检查提交的SQL语句,确保其正确无误。 4. 实战演练 为了更好地理解这些问题,我们可以通过一些实际的例子来进行演练。下面我会给出几个具体的代码示例,帮助大家更好地理解和解决问题。 4.1 示例一:处理网络连接问题 java // 这是一个简单的配置文件示例,用于指定数据源和目标数据库 { "source": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://source_host:port/source_db", "username": "source_user", "password": "source_password" } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password" } } } 4.2 示例二:优化资源管理 java // 通过调整配置文件中的参数,增加数据库连接池的大小 { "source": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://source_host:port/source_db", "username": "source_user", "password": "source_password", "connectionPoolSize": 50 // 增加连接池大小 } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password", "connectionPoolSize": 50 // 增加连接池大小 } } } 4.3 示例三:避免锁争用 java // 在配置文件中添加适当的并发控制策略 { "source": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://source_host:port/source_db", "username": "source_user", "password": "source_password" } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password", "concurrency": 10 // 设置并发度 } } } 4.4 示例四:验证SQL语句 java // 在配置文件中明确指定要执行的SQL语句 { "source": { "type": "sql", "config": { "sql": "SELECT FROM source_table" } }, "sink": { "type": "jdbc", "config": { "url": "jdbc:mysql://target_host:port/target_db", "username": "target_user", "password": "target_password", "table": "target_table", "sql": "INSERT INTO target_table (column1, column2) VALUES (?, ?)" } } } 5. 总结与展望 在这次探索中,我们不仅学习了如何处理数据库事务提交失败的问题,还了解了如何通过实际操作来解决这些问题。虽然在这个过程中遇到了不少挑战,但正是这些挑战让我们成长。未来,我们将继续探索更多关于数据集成和处理的知识,让我们的旅程更加丰富多彩。 希望这篇技术文章能够帮助你在面对类似问题时有更多的信心和方法。如果你有任何疑问或建议,欢迎随时与我交流。让我们一起加油,不断进步!
2025-02-04 16:25:24
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半夏微凉
MyBatis
...顺序执行,避免了幻读问题。 3. 设置不当的事务隔离级别 现在,让我们进入正题——当事务隔离级别设置不当会带来什么后果。想象一下,你正在打造一个超级好用的网购平台,里面有个超赞的功能——就是让用户可以把心仪的商品随便往购物车里扔,就跟平时逛超市一样爽!为了保证大家用起来顺心,而且数据别出岔子,在用户往购物车里加东西的时候,得确保其他用户的操作不会搞出乱子。 但是,如果我们在MyBatis的配置文件中设置了不恰当的事务隔离级别,比如说将隔离级别设为Read Uncommitted,那么就可能会遇到一些预料之外的问题。比如说,有个人正打算把东西加到购物车里,结果这时候另一个人正在更新商品信息,而且这更新还没完呢。这时候,第一个用户可能会发现购物车里多了不该有的东西,或者是商品数量莫名其妙增加了,这样一来,数据就乱套了。 4. 如何正确设置事务隔离级别 为了避免上述问题的发生,我们应该根据具体的应用场景选择合适的事务隔离级别。对于大多数Web应用来说,推荐使用Read Committed作为默认的隔离级别。这个隔离级别刚刚好,既能确保数据一致,又不会拖系统并发性能的后腿。 下面,我将通过一个简单的MyBatis配置示例来展示如何设置事务隔离级别: xml 在这个配置中,我们通过标签指定了事务隔离级别为READ_COMMITTED。这样一来,就算你应用里的并发事务多到像是菜市场一样热闹,数据依然能稳得跟老牛一样,不会乱套。 5. 结语 通过今天的分享,我希望你已经对MyBatis中的事务隔离级别有了更深的理解,并且学会了如何正确设置它们来避免潜在的问题。记得啊,在搞数据库操作的时候,给事务隔离级别整得合适特别重要,这样能让咱们的系统变得更稳当、更靠谱。当然啦,这只是一个开始嘛。等你对MyBatis和数据库事务机制越来越熟悉之后,你就会发现更多的窍门来提升系统的性能和保证数据的一致性了。希望你在未来的编程旅程中不断进步,享受每一次技术探索的乐趣! --- 以上就是我为你准备的文章。如果你有任何疑问或想要了解更多关于MyBatis的知识,请随时告诉我!
2024-11-12 16:08:06
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烟雨江南
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...Jar包 Maven坐标如下: <dependency><groupId>org.javatuples</groupId><artifactId>javatuples</artifactId><version>1.2</version></dependency> 引入相关依赖后,可以看出jar包中的结构很简单,其中的类主要是tuple基础类、扩展的一元组、二元组…十元组,以及键值对元组;接口的作用是提供【获取创建各元组时传入参数值】的方法。 2.2 基本使用 2.2.1 直接调用 以下以三元组为例,部分源码如下: package org.javatuples;import java.util.Collection;import java.util.Iterator;import org.javatuples.valueintf.IValue0;import org.javatuples.valueintf.IValue1;import org.javatuples.valueintf.IValue2;/ <p> A tuple of three elements. </p> @since 1.0 @author Daniel Fernández/public final class Triplet<A,B,C> extends Tupleimplements IValue0<A>,IValue1<B>,IValue2<C> {private static final long serialVersionUID = -1877265551599483740L;private static final int SIZE = 3;private final A val0;private final B val1;private final C val2;public static <A,B,C> Triplet<A,B,C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return new Triplet<A,B,C>(value0,value1,value2);} 我们一般调用静态方法with,传入元组数据,创建一个元组。当然了,也可以通过有参构造、数组Array、集合Collection、迭代器Iterator来创建一个元组,直接调用相应方法即可。 但是,我们可能记不住各元组对象的名称(Unit、Pair、Triplet、Quartet、Quintet、Sextet、Septet、Octet、Ennead、Decade),还要背下单词…因此,我们可以自定义一个工具类,提供公共方法,根据传入的参数个数,返回不同的元组对象。 2.2.2 自定义工具类 package com.superchen.demo.utils;import org.javatuples.Decade;import org.javatuples.Ennead;import org.javatuples.Octet;import org.javatuples.Pair;import org.javatuples.Quartet;import org.javatuples.Quintet;import org.javatuples.Septet;import org.javatuples.Sextet;import org.javatuples.Triplet;import org.javatuples.Unit;/ ClassName: TupleUtils Function: <p> Tuple helper to create numerous items of tuple. the maximum is 10. if you want to create tuple which elements count more than 10, a new class would be a better choice. if you don't want to new a class, just extends the class {@link org.javatuples.Tuple} and do your own implemention. </p> date: 2019/9/2 16:16 @version 1.0.0 @author Chavaer @since JDK 1.8/public class TupleUtils{/ <p>Create a tuple of one element.</p> @param value0 @param <A> @return a tuple of one element/public static <A> Unit<A> with(final A value0) {return Unit.with(value0);}/ <p>Create a tuple of two elements.</p> @param value0 @param value1 @param <A> @param <B> @return a tuple of two elements/public static <A, B> Pair<A, B> with(final A value0, final B value1) {return Pair.with(value0, value1);}/ <p>Create a tuple of three elements.</p> @param value0 @param value1 @param value2 @param <A> @param <B> @param <C> @return a tuple of three elements/public static <A, B, C> Triplet<A, B, C> with(final A value0, final B value1, final C value2) {return Triplet.with(value0, value1, value2);} } 以上的TupleUtils中提供了with的重载方法,调用时根据传入的参数值个数,返回对应的元组对象。 2.2.3 示例代码 若有需求: 现有pojo类Student、Teacher、Programmer,需要存储pojo类的字节码文件、对应数据库表的主键名称、对应数据库表的毕业院校字段名称,传到后层用于组装sql。 可以再定义一个对象类,但是如果还要再添加条件字段的话,又得重新定义…所以我们这里直接使用元组Tuple实现。 public class TupleTest {public static void main(String[] args) {List<Triplet<Class, String, String>> roleList = new ArrayList<Triplet<Class, String, String>>();/三元组,存储数据:对应实体类字节码文件、数据表主键名称、数据表毕业院校字段名称/Triplet<Class, String, String> studentTriplet = TupleUtils.with(Student.class, "sid", "graduate");Triplet<Class, String, String> teacherTriplet = TupleUtils.with(Teacher.class, "tid", "graduate");Triplet<Class, String, String> programmerTriplet = TupleUtils.with(Programmer.class, "id", "graduate");roleList.add(studentTriplet);roleList.add(teacherTriplet);roleList.add(programmerTriplet);for (Triplet<Class, String, String> triplet : roleList) {System.out.println(triplet);} }} 存储数据结构如下: 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/qq_35006663/article/details/100301416。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-09-17 17:43:51
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...in7系统吗”之类的问题,其实大部分的台式机安装win7系统毫无压力,下面小编跟大家介绍台式电脑能不能装win7系统以及怎么安装win7系统的方法。 2017-07-27 18:27:21 浏览量:542 u盘和光盘一样都是存储工具,我们都知道光盘是安装系统非常重要的工具,那么U盘可以装系统吗?U盘能用来装系统吗?事实上U盘已经取代光盘成为安装系统最流行的工具,通过大白菜、UltraISO等工具可以将U盘制作成启动盘,然后就可以用U盘给电脑装系统,下面系统城小编跟大家介绍用U盘安装系统的方法。 2018-01-27 16:02:10 浏览量:1469 win7的电脑能不能装win8系统?虽然大部分用户都喜欢win7系统,但是也是有一些人钟爱win8系统。win8是一款具备划时代的操作系统,因为改变了常规的操作方式,大部分操作方式是全新的,追求新颖的用户自然不放过体验的机会。现在问题来了,win7的电脑可不可以装win8系统,据说win8是uefi全新引导?其实只要电脑能装win7,就能装win8下面小编跟大家讲解win7系统可不可以装win8的问题。 2017-11-25 18:15:36 浏览量:2373 能用普通U盘来装系统吗?我们知道光盘是安装系统最传统的工具,普通U盘和光盘一样都是存储工具,那么能将普通U盘制作成装系统的U盘,然后用U盘装系统吗?答案是肯定,因为现在U盘装系统已经取代光盘成为最主流的方法,通过大白菜、ultraiso等工具可以将普通U盘制作成启动U盘。下面系统城小编以装w7系统纯净版为例跟大家介绍普通U盘装系统教程。 2018-02-27 16:42:21 浏览量:3501 3g内存能不能装win7系统?虽然现在内存容量都很大,但那些都是新电脑,老旧电脑内存没有很大,比如大部分老电脑内存都是2G左右。有用户电脑时3g内存,想要装win7系统,那么3g内存能装win7系统吗?64位win7系统也能装?关于这个问题,需要使用专门的工具来检测,下面跟系统城小编一起来学习下3g内存能否装win7系统的问题。 2017-01-14 18:19:33 浏览量:2868 很多人处于工作需要会选择上网本,上网本体积小,非常轻薄,是一种微型笔记本电脑,上网本硬件配置一般很低,大部分的上网本默认只能满足日常办公需要,很多人买来上网本默认装的是Linux或xp系统,但是用户比较喜欢win7系统,那么上网本能装win7系统吗?上网本怎么装win7系统?下面系统城小编跟大家介绍上网本装win7系统的方法。 2018-02-22 14:00:59 浏览量:1261 win7 32位系统可以用优盘装64位系统吗?现在电脑硬件越来越强大,32位系统远远不能满足硬件的发挥,现在64位系统是主流,所以不少用户纷纷将32位系统装成64位系统,那么可以用优盘装64位系统吗?必须是可以的,这边以安装win7旗舰版64位为例,教大家win7 32位系统优盘装64位系统方法。 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_39837139/article/details/119130243。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2023-07-16 09:18:56
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MyBatis
...特需求,随心所欲地调整数据库连接的表现,让它更听话、更好使。缺点是工作量大,容易出错,而且无法充分利用数据库连接池的优势。 2. 自动管理 自动管理是指 MyBatis 在内部自动管理数据库连接的打开与关闭。这种方式的优点是可以避免手动管理数据库连接的繁琐工作,提高应用程序的性能。不过呢,这种方式有个小缺憾,就是不够灵活,咱们没法随心所欲地掌控数据库连接的具体表现。另外,想象一下这个场景哈,如果我们开发的小程序里,好几个线程兄弟同时挤进去访问数据库的话,就很可能碰上并发问题这个小麻烦。 三、MyBatis 的自动管理机制 为了实现自动管理,MyBatis 提供了一个名为“StatementExecutor”的类,它负责处理 SQL 查询请求。StatementExecutor 使用一个名为“PreparedStatementCache”的缓存来存储预编译的 SQL 查询语句。每当一个新的 SQL 查询请求到来时,StatementExecutor 就会在 PreparedStatementCache 中查找是否有一个匹配的预编译的 SQL 查询语句。如果有,就直接使用这个预编译的 SQL 查询语句来执行查询请求;如果没有,就先使用 JDBC API 来编译 SQL 查询语句,然后再执行查询请求。在这个过程中,StatementExecutor 将会自动打开和关闭数据库连接。当StatementExecutor辛辛苦苦执行完一个SQL查询请求后,它会像个聪明的小助手那样,主动判断一下是否有必要把这个SQL查询语句存放到PreparedStatementCache这个小仓库里。当SQL查询语句被执行的次数蹭蹭蹭地超过了某个限定值时,StatementExecutor这个小机灵鬼就会把SQL查询语句悄悄塞进PreparedStatementCache这个“备忘录”里头,这样一来,下次再遇到同样的查询需求,咱们就可以直接从“备忘录”里拿出来用,省时又省力。 四、总结 总的来说,MyBatis 是一个强大的持久层框架,它可以方便地管理数据库连接,提高应用程序的性能。然而,在使用 MyBatis 时,我们也需要注意一些问题。首先,我们应该合理使用数据库连接,避免长时间占用数据库连接。其次,我强烈建议大家伙尽可能多用 PreparedStatement 类型的 SQL 查询语句,为啥呢?因为它比 Statement 那种类型的 SQL 查询语句可安全多了。就像是给你的查询语句戴上了防护口罩,能有效防止SQL注入这类安全隐患,让数据处理更稳当、更保险。最后,我强烈推荐你们在处理预编译的 SQL 查询语句时,用上 PreparedStatementCache 这种缓存技术。为啥呢?因为它能超级有效地提升咱应用程序的运行速度和性能,让整个系统更加流畅、响应更快,就像给程序装上了涡轮增压器一样。
2023-01-11 12:49:37
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冬日暖阳_t
Hadoop
...好好挖掘探究一下这些问题吧! 2. 什么是Hadoop? 简单来说,Hadoop是一种用于存储和处理大规模数据的开源框架。它的主要目标是解决海量数据存储和处理的问题。Hadoop这家伙,处理大数据的能力贼溜,现在早就是业界公认的大数据处理“扛把子”了! 3. Hadoop的主要组件有哪些? Hadoop的主要组件包括以下几个部分: 3.1 Hadoop Distributed File System (HDFS) HDFS是Hadoop的核心组件之一,它是基于Google的GFS文件系统的分布式文件系统。HDFS这小家伙可机灵了,它知道大文件是个难啃的骨头,所以就耍了个聪明的办法,把大文件切成一块块的小份儿,然后把这些小块分散存到不同的服务器上,这样一来,不仅能储存得妥妥当当,还能同时在多台服务器上进行处理,效率杠杠滴!这种方式可以大大提高数据的读取速度和写入速度。 3.2 MapReduce MapReduce是Hadoop的另一个核心组件,它是用于处理大量数据的一种编程模型。MapReduce的运作方式就像这么回事儿:它先把一个超大的数据集给剁成一小块一小块,然后把这些小块分发给一群计算节点,大家一起手拉手并肩作战,同时处理各自的数据块。最后,将所有结果汇总起来得到最终的结果。 下面是一段使用MapReduce计算两个整数之和的Java代码: java import java.io.IOException; import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.fs.Path; import org.apache.hadoop.io.IntWritable; import org.apache.hadoop.io.LongWritable; import org.apache.hadoop.mapreduce.Job; import org.apache.hadoop.mapreduce.Mapper; import org.apache.hadoop.mapreduce.Reducer; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.input.FileInputFormat; import org.apache.hadoop.mapreduce.lib.output.FileOutputFormat; public class WordCount { public static class TokenizerMapper extends Mapper { private final static IntWritable one = new IntWritable(1); private Text word = new Text(); public void map(LongWritable key, Text value, Context context ) throws IOException, InterruptedException { String line = value.toString(); StringTokenizer itr = new StringTokenizer(line); while (itr.hasMoreTokens()) { word.set(itr.nextToken()); context.write(word, one); } } } public static class IntSumReducer extends Reducer { private IntWritable result = new IntWritable(); public void reduce(Text key, Iterable values, Context context ) throws IOException, InterruptedException { int sum = 0; for (IntWritable val : values) { sum += val.get(); } result.set(sum); context.write(key, result); } } public static void main(String[] args) throws Exception { Configuration conf = new Configuration(); Job job = Job.getInstance(conf, "word count"); job.setJarByClass(WordCount.class); job.setMapperClass(TokenizerMapper.class); job.setCombinerClass(IntSumReducer.class); job.setReducerClass(IntSumReducer.class); job.setOutputKeyClass(Text.class); job.setOutputValueClass(IntWritable.class); FileInputFormat.addInputPath(job, new Path(args[0])); FileOutputFormat.setOutputPath(job, new Path(args[1])); System.exit(job.waitForCompletion(true) ? 0 : 1); } } 在这个例子中,我们首先定义了一个Mapper类,它负责将文本切分成单词,并将每个单词作为一个键值对输出。然后呢,我们捣鼓出了一个Reducer类,它的职责就是把所有相同的单词出现的次数统统加起来。 以上就是Hadoop的一些基本信息以及它的主要组件介绍。如果你对此还有任何疑问或者想要深入了解,欢迎留言讨论!
2023-12-06 17:03:26
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红尘漫步-t
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...红黑树全部插入和删除问题 包含详细操作原理 情况对比 各种常见排序算法的时间/空间复杂度 是否稳定 算法选取的情况 改进 思维导图整理 人工智能课件 算法分析课件 Python课件 数值分析课件 机器学习课件 图像处理课件 考研相关科目 知识点 思维导图整理 考研经验--东南大学软件学院软件工程 东南大学 软件工程 906 数据结构 C++ 历年真题 思维导图整理 东南大学 软件工程 复试3门科目历年真题 思维导图整理 高等数学 做题技巧 易错点 知识点(张宇,汤家凤)思维导图整理 考研 线性代数 惯用思维 做题技巧 易错点 (张宇,汤家凤)思维导图整理 高等数学 中值定理 一张思维导图解决中值定理所有题型 考研思修 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研近代史 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研马原 知识点 做题技巧 同类比较 重要会议 1800易错题 思维导图整理 考研数学课程笔记 考研英语课程笔记 考研英语单词词根词缀记忆 考研政治课程笔记 Python相关技术 知识点 思维导图整理 Numpy常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Pandas常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Matplotlib常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 PyTorch常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Scikit-Learn常见用法全部OneNote笔记 全部笔记思维导图整理 Java相关技术/ssm框架全部笔记 Spring springmvc Mybatis jsp 科技相关 小米手机 小米 红米 历代手机型号大全 发布时间 发布价格 常见手机品牌的各种系列划分及其特点 历代CPU和GPU的性能情况和常见后缀的含义 思维导图整理 本篇文章为转载内容。原文链接:https://blog.csdn.net/weixin_43959833/article/details/115670535。 该文由互联网用户投稿提供,文中观点代表作者本人意见,并不代表本站的立场。 作为信息平台,本站仅提供文章转载服务,并不拥有其所有权,也不对文章内容的真实性、准确性和合法性承担责任。 如发现本文存在侵权、违法、违规或事实不符的情况,请及时联系我们,我们将第一时间进行核实并删除相应内容。
2024-01-12 18:13:21
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Superset
...perset中遇到的问题与解决方案 引言 在数据驱动的世界里,及时准确地获取最新信息至关重要。哎呀,你用Superset这种数据可视化工具的时候,可能会碰到一个问题,就是数据更新有点慢,有时候显示的数据就不是最新的了。就像是看新闻,刚刚发生的大事还没来得及报道,你看到的还是昨天的旧闻一样。这可让人着急呢!本文将深入探讨这一问题的原因,并提供解决策略,帮助大家在使用Superset时避免或解决数据更新延迟的问题。 原因分析 1. 数据源设置问题 错误配置了数据源,例如使用了实时性较差的数据源或者没有正确设置刷新频率。 2. 数据加载时间 数据从源到Superset的加载时间过长,特别是在处理大量数据时。 3. 缓存机制 Superset内部或外部缓存机制可能没有及时更新,导致显示的是旧数据。 4. 网络延迟 数据传输过程中遇到的网络问题也可能导致数据更新延迟。 解决方案 1. 检查数据源配置 - 确保数据源设置正确无误,包括连接参数、查询语句、刷新频率等。例如,在SQL数据库中,确保查询语句能够高效获取数据,同时设置合理的查询间隔时间,避免频繁请求导致性能下降。 python from superset.connectors.sqla import SqlaJsonConnector connector = SqlaJsonConnector( sql="SELECT FROM your_table", cache_timeout=60, 设置数据源的缓存超时时间为60秒 metadata=metadata, ) 2. 优化数据加载流程 - 对于大数据集,考虑使用分页查询或者增量更新策略,减少单次加载的数据量。 - 使用更高效的数据库查询优化技巧,比如索引、查询优化、存储优化等。 3. 调整缓存策略 - 在Superset配置文件中调整缓存相关参数,例如cache_timeout和cache_timeout_per_user,确保缓存机制能够及时响应数据更新。 python 在Superset配置文件中添加或修改如下配置项 "CACHE_CONFIG": { "CACHE_TYPE": "filesystem", "CACHE_DIR": "/path/to/cache", "CACHE_DEFAULT_TIMEOUT": 300, "CACHE_THRESHOLD": 1000, "CACHE_KEY_PREFIX": "superset_cache" } 4. 监控网络状况 - 定期检查网络连接状态,确保数据传输稳定。可以使用网络监控工具进行测试,比如ping命令检查与数据源服务器的连通性。 - 考虑使用CDN(内容分发网络)或其他加速服务来缩短数据传输时间。 5. 实施定期数据验证 - 定期验证数据源的有效性和数据更新情况,确保数据实时性。 - 使用自动化脚本或工具定期检查数据更新状态,一旦发现问题立即采取措施。 结论 数据更新延迟是数据分析过程中常见的挑战,但通过细致的配置、优化数据加载流程、合理利用缓存机制、监控网络状况以及定期验证数据源的有效性,我们可以有效地解决这一问题。Superset这个家伙,可真是个厉害的数据大厨,能做出各种各样的图表和分析,简直是五花八门,应有尽有。它就像个宝藏一样,里面藏着无数种玩法,关键就看你能不能灵活变通,找到最适合你手头活儿的那把钥匙。别看它外表冷冰冰的,其实超级接地气,等着你去挖掘它的无限可能呢!哎呀,用上这些小窍门啊,你就能像变魔法一样,让数据处理的速度嗖嗖地快起来,而且准确得跟贴纸一样!这样一来,做决定的时候,你就不用再担心数据老掉牙或者有误差了,全都是新鲜出炉的,准得很!
2024-08-21 16:16:57
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青春印记
Hadoop
...服务,并通过命令行或图形界面验证其是否成功运行且能够正常访问云存储。 五、HCSG的实际应用案例 案例1: 数据备份与恢复 在企业环境中,HCSG可以作为数据备份策略的一部分,将关键业务数据实时同步到云存储,确保数据安全的同时,提供快速的数据恢复选项。 案例2: 大数据分析 对于大数据处理场景,HCSG能够提供本地缓存加速,使得Hadoop集群能够更快地读取和处理数据,同时,云存储则用于长期数据存储和归档,降低运营成本。 案例3: 实时数据流处理 在构建实时数据处理系统时,HCSG可以作为数据缓冲区,接收实时数据流,然后根据需求将其持久化存储到云中,实现高效的数据分析与报告生成。 六、总结与展望 Hadoop Cloud Storage Gateway作为一种灵活且强大的工具,不仅简化了数据迁移和存储管理的过程,还为企业提供了云存储的诸多优势,包括弹性扩展、成本效益和高可用性。嘿,兄弟!你听说没?云计算这玩意儿越来越火了,那HCSG啊,它在咱们数据世界里的角色也越来越重要了。就像咱们生活中离不开水和电一样,HCSG在数据管理和处理这块,简直就是个超级大功臣。它的应用场景多得数不清,无论是大数据分析、云存储还是智能应用,都有它的身影。所以啊,未来咱们在数据的海洋里畅游时,可别忘了感谢HCSG这个幕后英雄! 七、结语 通过本文的介绍,我们深入了解了Hadoop Cloud Storage Gateway的基本概念、核心组件以及实际应用案例。嘿,你知道吗?HCSG在数据备份、大数据分析还有实时数据处理这块可是独树一帜,超能打的!它就像是个超级英雄,无论你需要保存数据的安全网,还是想要挖掘海量信息的金矿,或者是需要快速响应的数据闪电侠,HCSG都能搞定,简直就是你的数据守护神!嘿,兄弟!你准备好了吗?我们即将踏上一段激动人心的数字化转型之旅!在这趟旅程里,学会如何灵活运用HCSG这个工具,绝对能让你的企业在竞争中脱颖而出,赢得更多的掌声和赞誉。想象一下,当你能够熟练操控HCSG,就像一个魔术师挥舞着魔杖,你的企业就能在市场中轻松驾驭各种挑战,成为行业的佼佼者。所以,别犹豫了,抓紧时间学习,让HCSG成为你手中最强大的武器吧!
2024-09-11 16:26:34
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青春印记
Apache Pig
.... 可视化工具:开发图形化界面或增强现有工具的可视化功能,使非专业用户也能轻松理解和操作Apache Pig脚本。 2. 文档和教程:提供详尽的文档和易于理解的教程,帮助新用户快速上手,同时更新最佳实践和案例研究,促进社区交流。 3. 社区建设和支持:建立活跃的开发者社区,提供技术支持和问题解答服务,促进资源共享和经验交流。 四、结语 Apache Pig作为大数据处理领域的重要工具,其性能优化、可扩展性和用户体验的提升,是推动其在实际应用中发挥更大价值的关键。通过上述策略的实施,不仅能够提高Apache Pig的效率和可靠性,还能吸引更多开发者和分析师加入,共同推动大数据技术的发展和应用。随着技术的不断进步和创新,Apache Pig有望在未来的数据处理领域扮演更加重要的角色。
2024-09-30 16:03:59
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繁华落尽
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ln -s source_file target_symlink
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