有个一开始全$0$的数组,每次选择两个不同的位置,分别$+1$和$+2$。 问操作恰好$m$次之后可能形成的不同的数组的方案数。 \(n\le 10^6,m\le 5*10^5\) 考虑最终形成的数组为$a_i$。如果能够将其表示成$x_i+2y_i$,那么有:\(\sum x_i=\sum y_i            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-05-07 20:43:00
                            
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            GP高可用原理下面重点讲GP的同步原理。这个图是用了阿里云之前的blog里面的一个图案。在GP里面它是有master这种架构,在master节点上,用户连到GP之后,后台会起相应的back进程的处理用户的请求。当比如有建表或者删表或者更新数据字典的操作的时候,是通过Postgres的WAL日志流复制的方式,比如说新建一个表,就会先把这个日志写到buffer里面,然后再刷盘。这边会有新的进程然后同步            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                GPGP是General Partner的缩写,意思是普通合伙人。投资者经常听到的一些基金、风投等投资公司采用的就是普通合伙人的制度,在美国等发达国家,普通合伙人很常见。其实,说白了,GP最开始指的就是投资公司最初成立时期的创始人,他们按照出资额分配股份,共同管理公司,公司的利润营收与其有着直接的关系。而在后来的发展过程中,为了留出一些优秀的管理层,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Job as below.Wrote by Jimmy on Feb 11th 2011        Read More            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            # MySQL中的性能调优:如何利用GP进行数据库优化
MySQL是一个广泛使用的开源数据库管理系统,具有高效性和灵活性。在进行数据库管理时,性能优化是一个不可忽视的重要环节。GP(Guided Performance)是一种通过建议和分析来提升数据库性能的工具。本文将探讨GP在MySQL中的作用,并提供一些实用的代码示例,帮助你更好地优化数据库性能。
## GP概述
GP(Guided P            
                
         
            
            
            
            ## 从Hive到GP:将数据从Hive迁移到Greenplum
在数据处理和分析领域,Hive和Greenplum都是常用的工具。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库系统,而Greenplum是一个基于PostgreSQL的关系型数据库管理系统。当需要将Hive中的数据迁移到Greenplum时,可以通过一些简单的步骤来实现。
### 步骤一:将Hive数据导出为CSV文件
首先,我们            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Hadoop的总体概述Hadoop起源于谷歌的集群系统,谷歌的数据中心使用廉价Linux PC机组成集群,在上面运行各种应用。其核心组件有3个:第一个就是,GFS(GOOgle File Syetem),一个分布式文件系统,隐藏下层负载均衡冗余复制等细节,对上层程序提供一个统一的文件系统API接口。第二个是MapReduce的,谷歌发现大多数分布式运算可以抽象为MapReduce的操作.MAP是把            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            GreenPlum6使用PXF进行连接HDFS、HIVE环境配置初始环境准备文件配置服务器文件修改PXF配置文件(pxf-env.sh)配置环境变量PXF服务器配置文件分发、启动建表、查询、测试  最近我们正在测试GP6.7的性能,尝试着使用PXF连接HDFS进行外部表获取,提供一个GreenPlum中文社区 PXF中文文档 环境配置配置环境:GreenPlum 6.7 ; PXF 5.11 ;            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            因为公司需要使用greenplum,而官方的datax版本在导数据到greenplum时,速度是非常慢的(严格说是datax导数据到postgresql,在导入到GP时,数据走的是master,一条一条insert的,当然是慢)。所以,这里采用了别人开发好的支持GP 的datax版本:https://github.com/HashDataInc/DataX首先来说一下GP,GP作为一种数据仓库工具            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            在进行数据可视化时,我们经常会碰到“python ax1和ax2图层重叠在一起”的问题。这种情况常常会导致数据的美观性和准确性受到影响,特别是在使用 Matplotlib 进行多图层绘制时。本文将详细记录解决这一问题的过程,包括版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展。
### 版本对比
在使用 Matplotlib 时,不同版本可能会存在z-index、透明度和默认布局            
                
         
            
            
            
            GP集群切换测试:1.确定集群状态t3-ze-app09为standby master节点,t3-ze-app11是master节点$ gpstate -a20211102:09:37:58:023988 gpstate:t3-ze-app11:greenplum-[INFO]:-Starting  ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、简介        Hadoop是一个分布式系统基础架构,由Apache基金会开发。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力高速运算和存储。简单地说来,Hadoop是一个可以更容易开发和运行处理大规模数据的软件平台。(如图1.1所示)   (如图1.1)二、核心            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ['__class__', '__delattr__', '__dict__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getstate__', '__gt__', '__hash            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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             在大多数的企业级应用中,客户端与服务器经常需要通过多次的交互才能完成一次事务处理或一笔交易。由于这些交互与用户的身份是紧密相关的,因此,与这个客户端相关的应用请求,往往需要转发至一台服务器完成,而不能被负载均衡器转发至不同的服务器上进行处理。为了实现这一机制,我们需要在负载均衡上配置会话保持(Session Persistence)机制,以确保客户端与应用系统之间的交互不会因为部署了负            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            求ax^2+bx+c=0的根分析:因为当b^2-4ac>=0时,方程有两个实根,否则(b^2-4ac<0)有两个共轭复根。其程序段如下:d=b*            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            import cmathimport mathimport sysdef get_float(msg,allow_zero):x = Nonewhile x is None:try:x = float(input(msg))if not allow_zero and abs(x) < sys.float_info.epsilon:#float_info.epsilon为接近0值的浮点数            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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