1、问题描述在某次测试时，我想用复用已有的表结构，所以拷贝了原来表的部分建表语句重新建了一个表，通过命令行往这个表添加数据正常，但是通过sparksql从该表查询数据时报错：Exception in thread "main" java.lang.RuntimeException: Error in configuring object
at org.apache.hadoop.util.Ref
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2024-10-25 20:19:37
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# Java不强制转义
在Java编程语言中，转义字符（escape character）被用来表示一些特殊的字符，例如换行符或制表符。然而，与许多其他编程语言不同，Java不强制要求使用转义字符来表示特殊字符。本文将介绍Java不强制转义的特点，并提供代码示例来进一步说明。
## 转义字符的作用
在许多编程语言中，转义字符被用于表示一些无法直接输入的特殊字符。例如，换行符“\n”用于表示文
原创
2024-01-09 07:03:44
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温馨提示：本文基于 Kafka 2.2.1 版本。如果觉得源码阅读比较枯燥，本文的中间有 Sender 线程的工作流程图。上文 《源码分析 Kafka 消息发送流程》 已经详细介绍了 KafkaProducer send 方法的流程，该方法只是将消息追加到 KafKaProducer 的缓存中，并未真正的向 broker 发送消息，本文将来探讨 Kafka 的 Sender 线程。在 KafkaP
在最初的JDK版本中，Thread类提供了一个线程终止的方法stop()方法，但是现在在JDK源码中发现，stop（）方法已经被废弃。主要原因是：stop()方法太过暴力。强制终止一个正在执行的线程。这样的话会造成一些数据不一致的问题。 现在常用的是线程中断的方法：严格的讲，线程中断不会使线程立即退出，而是给线程发送一个通知，告诉目标线程，有人需要你退出啦！至于目标线程接到通知后如果处理
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2024-02-17 18:19:37
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# PyTorch加载模型不强制校验strict
## 1. 引言
在使用PyTorch加载模型时，默认情况下会强制校验模型的结构和参数是否与加载时定义的模型结构相匹配。然而，在某些情况下，我们可能希望跳过这种严格的校验，以便加载部分匹配或者结构不完全相同的模型。本文将介绍如何实现“pytorch加载模型不强制校验strict”。
## 2. 实现步骤
下面是实现该功能的整体流程：
``
原创
2024-01-03 13:09:13
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# Spark SQL 强制类型转化
在大数据处理领域，Apache Spark 为开发者提供了强大的 SQL 处理能力。Spark SQL 允许用户通过 SQL 查询来处理结构化数据，利用 SQL 的灵活性让用户能够在大数据环境中轻松操作数据。本文将讨论 Spark SQL 中强制类型转化的基本概念及其应用，代码示例将帮助读者更好地理解这一主题。
## 什么是强制类型转化？
强制类型转化（
0.前言背景：最近有位开发同学说面试被问到Spring Boot 的启动流程，以及被问到Spring Boot 的嵌入式Web容器是什么时候加载的。如何加载的。是怎么无缝切换的。这些问题，其实回答起来也是比较复杂的。我们今天就从 SpringApplication.run(EasyPaasAdminApplication.class, args);入口，逐渐向下看下执行流程，来试着回答一
# MySQL设置表不强制要求主键的项目方案
## 项目背景
在数据库设计中，通常建议每个表都有一个主键，以便于唯一标识记录并维护数据完整性。然而，在某些情况下，可能会出现不希望强制要求主键的需求，例如临时存储数据或为日志记录而设计的表。在这种情况下，我们需要探索一些方法，去掉此类限制。
## 目标
本项目的目标是在MySQL数据库中创建不强制主键的表，使其能够支持灵活的记录输入和数据存储
原创
2024-10-11 08:04:34
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一、问题背景苹果发布IOS7.1以后，企业应用发布强制需要使用HTTPS协议。需要用https协议就需要在服务器上部署SSL证书。二、问题描述苹果发布IOS7.1以后，用户安装app，需要使用https协议来下载plist文件，也就是说，在安装app的第一步，下载.plist文件，就需要使用https协议。https协议如下： &
Spark SQL 编程指南Spark SQL是用于结构化数据处理的一个模块。同Spark RDD 不同地方在于Spark SQL的API可以给Spark计算引擎提供更多地 信息，例如:数据结构、计算算子等。在内部Spark可以通过这些信息有针对对任务做优化和调整。这里有几种方式和Spark SQL进行交互，例如Dataset API和SQL等，这两种API可以混合使用。Spark SQL的一个用
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2023-09-22 14:44:32
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最近从MongoDB读取数据然后插入到Clickhouse中，存在数值类型不一致的问题。因此需要进行强制类型转换：df = df.select(dataset.col("cnt").cast(IntegerType).as("cnt"),dataset.col("amount"),dataset.col("rate"));
原创
2021-11-29 16:59:43
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## Spark支持的强制转换类型
Apache Spark是一个用于大数据处理和分析的开源计算引擎。它提供了丰富的数据处理功能，包括支持多种数据类型之间的强制转换。在本文中，我们将介绍Spark支持的强制转换类型，并给出相关的代码示例。
### 1. 数据类型转换
在Spark中，可以通过使用`cast`函数将一个数据类型转换为另一个数据类型。`cast`函数接受一个表达式和目标数据类型作
原创
2023-10-07 12:36:45
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创建聚集索引a索引键最好唯一(如果不唯一会隐形建立uniquier列(4字节)确保唯一,也就是这列都会复制到所有非聚集索引中)b聚集索引列所占空间应尽量小(否则也会使非聚集索引的空间变大)c聚集索引应固定,不能随便改动(否则会引起分页,碎片,非聚集索引被迫修改等一些列问题)d聚集索引键一般与主键(primary key)分开(基于方便业务调整,如业务逻辑存储数据与clustered index k
实现"Windows MySQL数据库名不强制小写"的步骤如下：
流程图如下所示：
```mermaid
flowchart TD
A[了解问题] --> B[查看MySQL配置文件]
B --> C[修改配置文件]
C --> D[重启MySQL服务]
D --> E[验证配置是否生效]
```
序列图如下所示：
```mermaid
sequenceDiag
原创
2024-01-20 05:01:11
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emm 可重集合没用用。直接变成不可重复集合 有若干个区间 每个区间形如[L,R] [L,R]计算的话，就是若干个连续奇数的和。拆位统计1的个数 平衡树维护 加入一个[L,R]，把相交的区间合并。之后相邻不相交的部分O(1)计算贡献到答案里。 O(nlogn+30n) 不强制在线的动态快速排序 写起
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2019-01-14 16:59:00
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Spark运行过程Spark应用程序以进程集合为单位在分布式集群上运行，通过driver程序的main方法创建的SparkContext对象与集群交互。Spark大致运行流程：1、Spark通过SparkContext向Cluster manager(资源管理器)申请所需执行的资源（cpu、内存等）2、Cluster manager分配应用程序执行需要的资源，在Worker节点上创建Executo
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2023-08-28 22:42:51
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摘要：10月16日，微软公司全球副总裁、微软大中华区代理CEO张亚勤在接受本报记者采访时说：“我们这么做，不是为了釜底抽薪打盗版，只是为了帮助用户识别自己电脑中的软件是不是正版，以选择购买正版软件，或者采取其他措施。”
“外界对微软正版增值计划存在误读。我们不会提起诉讼。”
10月16日，微软公司全球副总裁、微软大中华区代理CEO张亚勤在接受本报记者采访时说：
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精选
2008-10-17 18:50:39
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这里记录我升级目标版本到 30 的过程中遇到的问题。1Toast API 内部变更1.1 问题详情一般来说，这种 API 级别的变更不会被记录到官方的文档中，但是，遇到了就是坑。sToast = Toast.makeText(UtilsApp.getApp(), text, duration);
final TextView tvMessage = sToast.getView().findVi
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2023-07-26 11:19:08
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一、介绍SparkSQL支持查询原生的RDD。 RDD是Spark平台的核心概念，是Spark能够高效的处理大数据的各种场景的基础。能够在Scala中写SQL语句。支持简单的SQL语法检查，能够在Scala中写Hive语句访问Hive数据，并将结果取回作为RDD使用。DataFrame也是一个分布式数据容器。与RDD类似，然而DataFrame更像传统数据库的二维表格，除了数据以外，还掌握数据的结
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2023-12-27 09:16:08
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# 如何实现Spark强制缓存
## 1. 介绍
在Spark中，强制缓存是一种将数据缓存在内存中的技术，可以提高数据处理的速度。本文将教你如何实现Spark强制缓存。
## 2. 流程
下面是实现Spark强制缓存的详细流程：
```mermaid
gantt
title 实现Spark强制缓存流程
section 缓存RDD
创建RDD: 2022-01-01,
原创
2024-07-03 03:31:51
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