流是什么 简单的说：流是字节从源到目的地运行的轨迹。 次序是有意义的，字节会按照次序进行传递。 在java.io包中，有一些流是结点流，即它们可以从一个特定的地方读写。 列如磁盘或者一块内存。其它流称作过滤器。一个过滤器输入流是用一个到已存在的输入流的连接创建的。此后，当你试图从过滤输入流对象读时，他向你提供来自另一个输入对象的字符 IO包中的基本流类 在java.io包中定义了一些流
出现以下结果则说明打包成功。2.4刷新我们的项目，我们能在项目的 target 目录下找到我们打包好的 war 包。2.5将上述打包好的 war 包放置我们的 tomcat 的 webapps 目录下。如图所示。2.6修改 tomcat 中 conf 目录下的配置文件 server.xml，在配置文件中找到Host标签，在其中添加如下内容
# Java按类别进行抽象执行
Java是一种广泛使用的面向对象编程语言，它提供了丰富的语法和库函数来帮助开发人员实现各种功能。在Java中，类是面向对象编程的基本概念之一。通过创建类，我们可以定义对象的属性和行为，从而实现代码的模块化和重用。
## 类的定义和使用
在Java中，我们使用`class`关键字来定义一个类。下面是一个简单的示例：
```java
public class C
原创
2023-08-02 18:11:53
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# MySQL按类别汇总
在数据处理和分析过程中，经常需要对数据按照不同的类别进行汇总统计，以便更好地理解数据特征和趋势。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统，在MySQL中，我们可以使用GROUP BY语句来按类别进行汇总统计。本文将介绍如何在MySQL中按类别进行汇总，并通过代码示例演示具体操作步骤。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[连接数
原创
2024-04-28 06:18:38
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下面介绍几种常见的异常类型，便于在出错时对程序进行查错： （1）Exception 各种异常的根类 如果你不知道将发生的异常集体属于哪，而可以肯定种这个地方会出现异常时，可以把异常类型定义为Exception。 （2）ArithmeticException&
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2024-10-19 21:54:02
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# Python 打散
## 引言
在Python编程中，我们经常需要对数据进行打散操作。打散是指将数据集中的元素重新排列，从而打乱它们的顺序。这对于数据分析、机器学习和随机化算法等领域非常重要。
本文将介绍Python中常用的打散方法，并提供相应的代码示例。我们将探讨如何使用随机函数、numpy库和random库来实现数据的打散操作。
## 随机函数方法
Python内置了random
原创
2023-12-07 13:19:20
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MySQL学习系列Condition filtering 介绍连接查询至少是要有两个表的， 课程的讲述中可能使用 order_exp 表的派生表 s1、 s2 和 order_exp2。我们前边说过， MySQL 中连接查询采用的是嵌套循环连接算法， 驱动表会被访问一次， 被驱动表可能会被访问多次， 所以对于两表连接查询来说， 它的查询成本由下边两个部分构成：单次查询驱动表的成本多次查询被驱动表的
# Spark RDD打散: 概念与实现
在大数据处理领域，Apache Spark是一种广泛应用的快速大规模数据处理框架。Spark通过弹性分布式数据集（RDD）提供了丰富的功能，而RDD的“打散”是数据处理和性能优化中不可或缺的一个步骤。本文将为您详细介绍RDD的打散概念，并通过代码示例来演示如何实现这一过程。
## 1. 什么是RDD？
弹性分布式数据集（RDD）是Spark的核心数据
Java I/O流原理 1.I/O是Input/Output的缩写，I/O技术是非常实用的技术，用于处理数据传输。如读/写文件，网络通讯等。 2.Java程序中，对于数据的输入/输出操作以 “流（stream）” 的方式进行 3.Java.io包下提供了各种 “流” 类和接口，用以获取不同类型的数据，并通过方法输入或输出数据 4.输入Input：读取外部数据（磁盘，光盘等存储设备的数据）到
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2024-10-19 21:54:16
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# Spark SQL 打散：深度解析与示例
在大数据处理领域，Spark SQL 是一个强大的工具，可以在其上进行复杂的查询和交互式数据分析。打散（或称为扁平化数据）是处理嵌套数据结构时常见的操作。本文将深入解析 Spark SQL 中的打散技巧，提供代码示例，并展示如何在实际场景中应用。
## 什么是打散？
打散通常指将嵌套的结构（如数组或结构体）转化为扁平结构的过程。在 Spark S
原创
2024-10-04 03:48:24
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ShardingSphere + MySQL实现分库一、ShardingSphere简介ShardingSphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar（计划中）这3款相互独立的产品组成。 他们均提供标准化的数据分片、分布式事务和数据库治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、云原生等各
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2024-10-10 13:52:36
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一）散列的基本概念散列方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址：以关键码值K为自变量，通过一定的函数关系h(K)(称为散列函数)，计算出对应的函数值来，把这个值解释为结点的存储地址，将结点存入到此存储单元中。检索时，用同样的方法计算地址，然后到相应的单元里去取要找的结点。通过散列方法可以对结点进行快速检索。散列（hash，也称“哈希”）是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。&nb
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2024-06-18 14:44:13
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# Python将数组按类别拆分
在Python中，有时我们需要根据数组中元素的类别将数组拆分成不同的子数组。这种操作可以帮助我们更好地处理数据，进行分析和统计等操作。在本文中，我们将介绍如何使用Python将数组按类别拆分，并给出代码示例。
## 如何将数组按类别拆分
我们可以使用Python中的`defaultdict`或`groupby`函数来实现将数组按类别拆分的操作。首先，我们需要
原创
2024-02-26 06:55:07
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## Python按数据类别画分布
### 介绍
在数据分析和可视化中，经常需要将数据按照类别进行分布展示。Python提供了丰富的数据分析和可视化库，可以很方便地实现这个功能。本文将介绍如何使用Python按数据类别画分布。
### 实现步骤
下面是实现这个功能的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| --- | --- |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3
原创
2024-01-26 08:29:20
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将 Pod 打散调度到不同地方，可避免因软硬件故障、光纤故障、断电或自然灾害等因素导致服务不可用，以实现服务的高可用部署。Kubernetes 支持两种方式将 Pod 打散调度:Pod 反亲和 (Pod Anti-Affinity)Pod 拓扑分布约束 (Pod Topology Spread Constraints)本文介绍两种方式的用法示例与对比总结。使用 podAntiAffinity将 P
原创
精选
2022-12-14 21:28:16
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# 使用Spark打散Key的完整指南
在大数据处理过程中，经常需要对数据进行聚合操作，而在这些操作中，Key的打散常常是个重要的步骤。今天，我将教你如何使用Apache Spark打散Key。通过简单的步骤和代码示例，你将能掌握这一技术。
## 整体流程
我们可以将整个打散Key的过程简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 环境准备 | 安
# Spark 查询 打散
在大数据处理中，Apache Spark 是一个非常流行的框架。它提供了一个快速、通用的集群计算系统。在处理大规模数据集时，我们经常需要对数据进行分组和聚合操作。但是，有时候我们也需要对数据进行打散操作，以避免数据倾斜问题。
## 什么是数据打散？
数据打散是指将数据按照某个键进行重新分配，使得每个键对应的数据量大致相等。这样做的目的是为了避免数据倾斜，即某些键对
原创
2024-07-22 10:07:08
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# Hive jsonArray格式打散实现教程
## 1. 概述
在Hive中，jsonArray是一种常见的数据格式，它将多个元素组合在一个数组中。有时候我们需要将jsonArray格式的数据打散成多行的形式，方便进行后续的数据处理。本教程将带你一步步实现Hive jsonArray格式的打散过程。
## 2. 整体流程
下面是实现Hive jsonArray格式打散的整体流程，我们将使用
原创
2023-12-20 13:12:08
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[分享]单独栏目中按类别搜索
修改对应目录下的
commonincfilesmodule_config.asp
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2010-09-01 17:32:01
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# 如何使用Python绘制按类别渐变色的散点图
在数据可视化中，散点图是帮助我们了解数据分布的有效工具。若希望根据类别为散点图中的点赋予渐变色，下面的步骤将为您提供一个清晰的解决方案。
## 整体流程
在这里，我们将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 安装所需的Python库 |
| 2 | 导入库并准备数据 |
|
原创
2024-09-27 05:10:08
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