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2020年3月13日
利用正则表达式,分割地址至省市县,更新MySQL数据库数据
摘要: 一、部分主要源代码以及结果截图 import java.sql.Connection; import java.sql.ResultSet; import java.sql.Statement; import java.util.ArrayList; import java.util.List; i
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posted @ 2020-03-13 10:35 祺&Qi
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2020年3月11日
阅读笔记--《大型网站技术架构》—01大型网站概述
摘要: 大型网站软件系统的特点 高并发,大流量:需要面对高并发用户,大流量访问。Google 日均PV数35亿,日均IP访问数3亿;腾讯QQ的最大在线用户数1.4亿(2011年数据);淘宝2012年“双十一”活动-天交易额超过191亿,活动开始第一分钟独立访问用户达1000万。 高可用:系统7x24小时不间
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posted @ 2020-03-11 18:43 祺&Qi
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2020年3月7日
第三周周总结——kettle的简单使用以及MYSQL数据库去重
摘要: 一、kettle的简单使用 主要是跟据德拓云端培训门户中的“大数据采集技术与应用”来进行学习,链接:http://113.31.104.47/portal/#/course/dashboard/b34d160db64624732ef152a1118af11a 但是在安装spoon的过程中,自己的sp
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posted @ 2020-03-07 17:13 祺&Qi
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2020年3月2日
热词分析中运用可用性战术
摘要: 一、可用性的简介 1. 定义:组织错误发展成故障,把错误影响限制在一定范围内,使系统恢复成为可能。 2.一般场景生成 在去除服务器维护时间以外,基本可以保证每天24小时均是可用。服务器的维护时间,每次维护从检测到服务器故障到服务重启进行正常提供服务。 3.分类 战术分为:错误检测、错误恢复、错误预防
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posted @ 2020-03-02 22:24 祺&Qi
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2020年2月26日
阅读笔记--《架构漫谈》—02
摘要: 4、 如何做好架构之架构切分 文章一针见血的指出“切分是利益的调整”,看到这句话的时候,我突然想到了分蛋糕这一活动,几个小朋友在一起分蛋糕时,分蛋糕的小朋友,肯定会对平常跟他关系好的人分的多,自然就吃的也多,平常关系好说明付出多,这种时候利益天秤倾向也无可厚非。所有的切分调整,都是对相关人的利益的调
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posted @ 2020-02-26 18:48 祺&Qi
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2020年2月22日
质量属性的六个常见属性场景——以淘宝为例
摘要: 质量属性场景:一种面向特定的质量属性的需求,由以下六部分组成。 刺激源:某个生成该刺激的实体(人、计算机系统或任何其他激励器)。 刺激:是当刺激到达系统时需要考虑的条件。 环境:该刺激在某些条件内发生,当刺激发生时,系统可能处于过载,或者正在运行,也可能是其他情况。 制品:某个制品被刺激,这可能是整
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posted @ 2020-02-22 22:45 祺&Qi
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2020年2月19日
阅读笔记--《架构漫谈》—01
摘要: 一、 什么是架构 在这一篇关于什么是架构的文章中,作者通过类别的方式确实让自己知道了什么是架构,让我心中对架构有了自己心中的理解。 在还没有开始上“软件体系架构”这门课的时候,老师在上课的时候就常常提到架构的重要性,已经架构一直都在我们软件开发行业的最顶层,在这篇关于什么是架构的文章中,我才发现,确
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posted @ 2020-02-19 18:47 祺&Qi
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2020年2月15日
2020寒假学习记录(15)——编程实现利用 DataFrame 读写 MySQL 的数据
摘要: (1)在 MySQL 数据库中新建数据库 sparktest,再创建表 employee,包含如表 6-2 所示的 两行数据。 表 6-2 employee 表原有数据 id name gender Age 1 Alice F 22 2 John M 25 hadoop@hadoop-virtual
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posted @ 2020-02-15 23:26 祺&Qi
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spark——通过jdbc连接数据库中遇到的问题
摘要: 在官网下载MySQL的JDBC驱动时,发现下载下来的对应的安装包与之前用的不同,是dbd格式的(mysql-connector-java_8.0.19-1ubuntu16.04_all.deb),上网搜索了好多不同的方法才最终将其解压,找到对应的驱动。 一、deb、rpm、tar.gz三种不同lin
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posted @ 2020-02-15 22:27 祺&Qi
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2020年2月14日
2020寒假学习记录(14)——.编程实现将 RDD 转换为 DataFrame
摘要: 源文件内容如下(包含 id,name,age): 1,Ella,36 2,Bob,29 3,Jack,29 请将数据复制保存到 Linux 系统中,命名为 employee.txt,实现从 RDD 转换得到 DataFrame,并按“id:1,name:Ella,age:36”的格式打印出 Data
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posted @ 2020-02-14 23:00 祺&Qi
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