本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99688626 7-9 人以群分 (25 分) 社交网络中我们给每个人定义了一个“活跃度”
首先需要任务队列实现去重,就得加个set 多个消费者并行消费queue里的任务时,会存在多个任务同时处于处理中,如果想查询哪些任务在处理中的状态下,就得将这些任务存在一个集合里。 在Add方法中用于区别哪些是需要重试的任务。 重试任务 在处理任务期间,调用了add方法,再调用Done,就会重试任务。 如果更改任务执行时间,重新添加进延迟队列,并且任务新的执行时间的时间到了,那么会立即添加到任务队列。 但是延迟队列里的旧任务(执行时间不同,任务相同)没有清除,依旧会执行。 当新任务到达waitingForAddCh时,消费一个任务后会循环消费waitingForAddCh里的全部任务,感觉这个优化意义不大,因为外部循环并没有什么耗时操作,仅仅是从堆里peek一个任务,并根据该任务的执行时间创建
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/96307903 7-9 最长对称子串 对给定的字符串,本题要求你输出最长对称子串的长度。
使用Flink的SQL Gateway迁移Hive SQL任务 前言 我们有数万个离线任务,主要还是默认的DataPhin调度CDP集群的Hive On Tez这种低成本任务,当然也有PySpark、打 Jar包的Spark和打Jar包的Flink任务这种高成本的任务【Java和Scala都有】。 毕竟SQL上手门槛极低,是个人都能写几下并且跑起来,还可以很容易看到run成功的数据长得像不像。其实HQL任务的性能并不会好到哪里去,主要是SQL Boy便宜,无脑堆人天就可以线性提升开发速度。 但是执行引擎必须能把SQL字符串给解析成具体的执行计划或者底层任务。 Flink1.16.0使用了这么一个可插拔的插件,将HQL解析为Logical Plan逻辑计划。 可以看到流式的SQL任务,开发成本肯定比Java和Scala写DataStreaming算子低!!!利好SQL Boy。
第一步右击SQL Server代理,新建作业 ? 第二步选择常规,给你要执行的计划命名 ? 第三步选择步骤,然后给步骤命名,选择类型,数据库,输入你要执行的语句。 ? 最后要记得把SQL Server服务启动起,右击计算机——>管理——>服务和应用程序 ?
水仙花数是指一个N位正整数(7≥N≥3),它的每个位上的数字的N次幂之和等于它本身。例如:153=13+53+33。 要求编写程序,计算所有N位水仙花数。
1.开启SQL Server Agent服务 使用作业需要SQL Agent服务的支持,并且需要设置为自动启动,否则你的作业不会被执行。 以下步骤开启服务:开始-->>>运行-->>>输入"services.msc"-->>>进入服务,开启SQL Server Agent服务,并设置为自动。 如图: ? 2.新建作业 点击"SQL Server代理","右击作业",选择"新建作业" ? 3.设置新建作业的名称以及说明 ? 4.设置任务的执行步骤 选择"步骤"选项,点击"新建"添加第一条步骤:插入数据,点击"确定"。 ? ? 我们还可以接着新建新的步骤,同时在新建步骤的对话框中的高级选项中做更多设置,这里就不在赘述了。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727548 7-9 目录树 (30 分) 在ZIP归档文件中,保留着所有压缩文件和目录的相对路径和名称
在人脸识别任务中,X样本矩阵的每一行都是一个人脸图像,如果把Wk的每一行也看成是样本的话,Wk的每一行也可以相应的理解成人脸,因为此时原来的样本矩阵和Wk的列维度是一样的,因此对于X来说每一行表示一个n
多个条件分支记录错误信息,可以封装进一个方法,在记录异常信息的地方抛出异常,并给出相应信息。在该方法外部捕获,记录异常信息。异常处理和正常业务流程隔离。
有些人使用 Excel,有些人使用SQL,有些人使用Python。对于某些任务,使用 Python 的优点是显而易见的。以更快的速度处理更大的数据集。使用基于 Python 构建的开源机器学习库。 大多数数据分析师可能熟悉 SQL 或 Excel。本教程是涉及帮助你将技能和技术从 EXcel 和 SQL 转移到 Python。 首先,让我们来设置 Python。 导入数据 你可以导入.sql 数据库并用 SQL 查询中处理它们。在Excel中,你可以双击一个文件,然后在电子表格模式下开始处理它。 我们将要重命名某些列,在 Excel 中,可以通过单击列名称并键入新名称,在SQL中,你可以执行 ALTER TABLE 语句或使用 SQL Server 中的 sp_rename。 如果你可以弄清楚,你将会很好地将 SQL 或 Excel 知识转移到 Python 中。
1、spark内存模型理解 上一篇在内存模型理解部分描述不当,以下是我重新整理后的,有需要的可以琢磨琢磨,不管是日常任务调优,还是面试 总会起点作用吧: ? execution与storage 两个模块可以互相借用空间(动态占用机制),但有个前提,就是对方有足够的空间(默认情况下各占 50%,由spark.memory.storageFraction参数决定,在这次任务中
,由 sqle 解析扫描 sql 、也可以将 Mybatis 传输到 sqle 中扫描解析其中的 sql ,所以 sqle 的智能扫描任务是非常强大的,那智能扫描能解析那些数据呢? Authorization该扫描任务的访问凭证请求的 body 是 {"audit_plan_sql_list": [ { "audit_plan_sql_counter ) "audit_plan_sql_schema": "db1" #还不知道 } ] }经过发送后就可以在该扫描任务的详情页面看到你的sql图片在这个任务到达审核时间 于是我写了小工具,可以将文件或者文件夹里的 sql 扫描出来并上传到指定的扫描任务中自定义配置文件host: your IP and portpath: your sql file path eg: 并且将解析的 sql 传送到 sqle 的扫描任务中了,同时可以根据自己的实际情况增加不同的功能。
之前是只知道内存模型理论上是怎么样的,这次拿到一个具体的任务,具体的executor来做对照分析,加深理解,在调内存参数时,也能有个依据。 ? 1、背景 下面是一个sql任务的executor界面: ? 该任务运行没有报oom,能正够正常执行完毕,但观察executor Summary页面,有大量executor GC时间过长(GC时长已经超过总任务时长的10%,一般GC时长建议控制在总任务时长的5%以内
DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_FIRED_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_PAUSED_TRIGGER_GRPS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SCHEDULER_STATE; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_LOCKS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPLE_TRIGGERS; DROP TABLE IF EXISTS QRTZ_SIMPROP_TRI
本题目要求读入1个正整数n,然后编写递归函数reverse(int n)实现将该正整数逆序输出。
项目介绍 若依最新定时任务SQL注入可导致RCE漏洞的一键利用工具, 扫描和漏洞利用结束会自行删除所创建的定时任务 工具使用 (1) 单个检测 因为该漏洞为后台任务,所以我们需要配置Cookie请求头, 点击设置-->请求头设置-->添加Cookie即可,添加完成即可进行漏洞检测 (2) 漏洞利用 当定时任务存在SQL注入时,我们可以使用JNDI进行漏洞利用,首先我们需要下载cckuailong师傅的JNDI-Injection-Exploit-Plus
7-9 天梯赛座位分配 天梯赛每年有大量参赛队员,要保证同一所学校的所有队员都不能相邻,分配座位就成为一件比较麻烦的事情。
本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473534 7-9 电路布线 (30 分) 在解决电路布线问题时,一种很常用的方法就是在布线区域叠上一个网格
经常有小伙给我留言说在找工作,面试中遇到SQL相关问题,如何解决? 今天,我将自己多年总结出来的解答SQL面试的方法告诉你,它就是:5步法SQL解题步骤。 (1)将“评分表”按照0-5 分、5-7 分、7-9 分、9 分及以上4 个区间进行分组。 (2)对每个区间的房源进行计数。 3. 分步实现 (1)将“评分表”按照0-5 分、5-7 分、7-9 分、9 分及以上这4 个区间进行分组。“分区间问题”的本质是多条件判断,要想到用SQL 里的case 表达式知识来实现。 0-5', (case when 分数>=5 and 分数<7 then 房源号 end) as '5-7', (case when 分数>=7 and 分数<9 then 房源号 end) as '7- when 分数>=5 and 分数<7 then 房源号 end) as '5-7', count(case when 分数>=7 and 分数<9 then 房源号 end) as '7-9', count