1. redis 一种非关系数据库。 2. redis常用的命令 （1）对key操作的命令。 （1）keys * (2)del key (3)expire key seconds (4)ttl key (2) 操作数据库的命令 select index flush
需求分析 我们从HDFS上的特定目录下的文件，读取到本地目录下的特定目录下 根据需求，首先定义以下3大要素 数据源组件，即source ——监控HDFS目录文件 : exec 'tail -f' 下沉组件，即sink—— file roll sink 通道组件，即channel——可用file channel 也可以用内存channel
Redis 做分布式锁 分布式锁也算是 Redis 比较常见的使用场景。 问题场景： 例如一个简单的用户操作，一个线城去修改用户的状态，首先从数据库中读出用户的状态，然后在内存中进行修改，修改完成后，再存回去。在单线程中，这个操作没有问题，但是在多线程中，由于读取、修改、存 这是三个操作，不是
题面 一个比较纯粹的推式子题目，第一步先将整除拆开： ∑ i = 0 n
3664. 数组补全 题目链接 //我的dd代码 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; int n, k, p, x, y; int a[1100]; int sum; int k1, k2; int main() { cin >> n >> k >> p >> x >> y; for (int i = 0; i < k; ++i) {
前言 传统关系型数据库中，无论是Oracle（11g之后）还是SQLserver（2005之后），都自带了Pivot函数实现行转列功能，本文主要讲述在Hive中实现行转列的两种方式。 传统数据库方式 这种方式是借鉴在Oracle或者SQLserver在支持Pivot函数之前实现行转列的方式，实际上语法没有什么变化，只是
前言 传统关系型数据库中，无论是Oracle（11g之后）还是SQLserver（2005之后），都自带了Pivot函数实现行转列功能，本文主要讲述在Hive中实现行转列的两种方式。 传统数据库方式 这种方式是借鉴在Oracle或者SQLserver在支持Pivot函数之前实现行转列的方式，实际上语法没有什么变化，只是换成了H
""" 1. 请求刚刚达到 ctx = RequestContext(...) - request - session=None ctx.push() ctx.session = SecureCookieSessionInterface.open_session 2. 视图函数 3. 请求结束 SecureCookieSessionInterface.save_session() "
高可用配置案例 （一）、failover故障转移 在完成单点的Flume NG搭建后，下面我们搭建一个高可用的Flume NG集群，架构图如下所示： （1）节点分配 Flume的Agent和Collector分布如下表所示： 名称 Ip地址 Host 角色 Agent1 192.168.137.188 hadoop-001
我们都知道MATLAB的tic，toc可以实现计时功能，但是都是以秒显示的，那么如何让计时结果以分钟显示呢，请看以下例子就会明白 clear all clc close all tic for i = [1:10000000000] y = i; end toc tic for i = [1:20000000000] y = i; end toc k1 = toc / 3600 %小时显示，to
flume的集群部署 标签（空格分隔）： 协作框架 [toc] 一：flume 介绍： 1.1 flume 的介绍 Flume是Cloudera提供的一个高可用的，高可靠的，分布式的海量日志采集、聚合和传输的系统，Flume支持在日志系统中定制各类数据发送方，用于收集数据；同时，Flume提供对数据进行简单处理，并写到各种数据接受方（可
L - Who is the Champion 计蒜客 - 42587 题意： 给出一个N阶矩阵，（ i , j ） （i, j）（i,j）处的数字表示这场比赛球队i ii踢进球队j jj多少球。两支球队平局则各加一分，一方获胜则获胜方加三分，负方不加分也不扣分。输出冠军队编号。优先比较分数，分数一样的话比较胜场数，胜场数一样的话输出
一、什么是nosql？ nosql = not only sql ，不仅仅是sql，泛指非关系型数据库。 随着互联网的高速发展，传统的关系型数据库（mysql、oracle…）已无法完全应对用户的需求，特别是大规模、高并发的网站，用传统的数据库来应对已经暴露出很多问题，而非关系型数据库在可以很好的来解决这些问题。
这里讲的是不刷新页面的三种方式： 方式一：xmlrequest,也即原生方式 <input id="k1" name="k1"> <input type="submit" onclick="nativeSubmit()" id="submit"> <script> function nativeSubmit() { va
常用的五大数据类型 redis常见数据类型操作命令http://www.redis.cn/commands.html Redis键（key） keys *查看当前库所有key (匹配：keys *1) exists key判断某个key是否存在 type key 查看你的key是什么类型 del key 删除指定的key数据 unlink key 根据value选择非阻塞删除 仅
写代码，有如下字典，按照要求实现每一个功能dic = {'k1':'v1','k2':'v2','k3':'v3'}1、请循环遍历出所有的keyfor key in dic: print(key)2、请循环遍历出所有的valuefor key in dic: print(dic[key])3、请循环遍历出所有的key和valuefor key in dic: print
文件编写 简单了解一、介绍二、简单要点三、操作步骤（一）按图操作（二）修改 sources（三）使用拦截器去除表头（四）修改 channels（五）修改 sinks 四、完整配置代码五、执行命令 简单了解 一、介绍 这一步主要是利用 flume 采集 HDFS 上的源数据并流向 kafka。 二、简单要点 1.
菜肴制作 传送门 本题思路 看到题目，可以想到 拓扑排序 。但是如果要求字典序最小的排列，那就错了。 可以举出反例： 4 4 4 种菜肴，限制为 <
文章目录 前言一、Redis特点与应用1.特征2.应用 二、key操作与数据类型1.key操作2.常见数据类型2. string字符串string结构 3.原子操作4.list列表5.set集合6.hash集合7.Zset 有序集合 2.Redis6新增数据类型①Bitmaps②HyperLogLog③**Geospatial** 前言 现在在去哈尔
命令参考：http://redisdoc.com/ 连接 redis-cli -p 6379 切换库 select 7 select 0 清除clear 查看当前库的key数量 dbsize 查看所有keys * 根据关键字查询key keys k? 清空单个库 FLUSHDB 清空所有库 FLUSHALL 查看key是否存在 EXISTS k1 给Key设置过期时间 expire key 10
1.进入redis安装目录下的utils中 2.编辑create-cluster脚本 读readme可以查看用法。 3.启动集群中的6个redis实例。 端口号分别是30001、30002.。。。。。30006. 4. 各master领取槽位，并给master设置slave。 5.测试 如果用普通的客户端方式连接：redis-cli -p 30001，set k1
要求：给定两个值 k1 和 k2（k1 < k2）和一个二叉查找树的根节点。找到树中所有值在 k1 到 k2 范围内的节点。即打印所有x (k1 <= x <= k2) 其中 x 是二叉查找树的中的节点值。返回所有升序的节点值。样例 如果有 k1 = 10 和 k2 = 22, 你的程序应该返回 [12, 20, 22]. 20
7-1 三元组顺序表表示的稀疏矩阵转置Ⅱ 三元组顺序表表示的稀疏矩阵转置Ⅱ。设a和b为三元组顺序表变量，分别表示矩阵M和T。要求按照a中三元组的次序进行转置，并将转置后的三元组置入b中恰当的位置。 输入格式: 输入第1行为矩阵行数m、列数n及非零元素个数t。 按行优先顺序依次
Large-Scale Hierarchical Text Classification with Recursively Regularized Deep Graph-CNN Input: Document Graph Generation 作用 将文本文档处理为图 具体做法 依据单词共现将文档转换为图，单词共现的计算依靠滑动窗口，这里滑动窗口大小为3。 文本的预处理：首先去除RCV1-v2
一.关系型和非关系型数据库 关系型数据库： MySQL,Oracle , PG 非关系型数据库：Redis MongoDB es 非关系型：NoSQL (not only sql) NoSQL有时也称作Not Only SQL的缩写是对不同于传统的关系型数据库的数据库管理系统的统称。 对NoSQL最普遍的解释是”非关联型的”，强调Key-Value
