https://blog.csdn.net/u011001723/article/details/52794455/  :  parallel()其实就是一个并行执行的流.它通过默认的ForkJoinPool,可能提高你的多线程任务的速度. https://www.cnblogs.com/strivelearn/p/6005649.html  :并发与并行的区别 Java 8 lambda stream forEach parallel 等循环与Java 7 for each 循环耗时测试: 转

<pre name="code" class="sql">SQL> SELECT deptno FROM emp WHERE mgr = 7698 OR job = 'SALESMAN' ORDER BY 1; DEPTNO ---------- 30 30 30 30 30 SQL> SELECT deptno FROM emp WHERE mgr = 7698 2 UNION 3 SELECT deptno FROM emp WHERE

1.echarts数据变了但是视图不重新渲染 新建Chart.vue文件 <template>  <p :id="id" :style="style"></p> </template> <script> export default {  name: "Chart",  data() {   return {    //echarts实例    chart: ""  

对于基于Receiver 形式,我们可以通过配置 spark.streaming.receiver.maxRate 参数来限制每个 receiver 每秒最大可以接收的记录的数据:对于 Direct Approach 的数据接收,我们可以通过配置 spark.streaming.kafka.maxRatePerPartition 参数来限制每次作业中每个 Kafka 分区最多读取的记录条数. 这种限速的弊端很明显,比如假如我们后端处理能力超过了这个最大的限制,会导致资源浪费.需要对每个spark

1.并行流并不一定能提高效率,就和多线程并不能提高线程的效率一样 因为引入并行流会引起额外的开销,就像线程的频繁上下文切换会导致额外的性能开销一样,当数据在多个cpu中的处理时间小于内核之间的传输时间,使用并行流也就没有什么意义了. 这边用代码演示一下 public static long iterativeSum(long n) { long result = 0; for (long i = 1L; i <=n; i++) { result += i; } return result; }

Stream:parallel乱序 Java 8 stream流为处理集合时非常方便.遇到的一个坑是为了提高在多核cpu下的性能,尝试了parallel().数据源是HashSet的,在做分割的时候发现每次跟串行的结果都不一样. 解决方式: 后来改为有序的LinkedHashSet再使用parallel. 去掉parallel,让stream串行执行 lamada: 如下代码: public static void main(String[] args) throws Exception { t

1.少了哪些数据 private List<int> GetRoleIdListReduce(List<int> roleIdListOld, List<int> roleIdListNow)        {            List<int> roleIdListAdd = new List<int>();            roleIdListAdd = roleIdListOld.Except(roleIdListNow).To

嘿,你能顺便过来看看这个奇怪的事情吗?” 就是让我提供支持的这个事情,驱使我写下这篇博客的.这个特殊的问题是,不同工具给出的可用内存的报告是不一样的. 简而言之,工程师正在调查特定应用程序的内存使用.根据以往的经验,他给这个应用指定了2G堆内存.但是不知道什么原因,JVM工具似乎不能确定这个程序到底有多少内存.例如 jconsole 探测可用堆总共为1963M,但 jvisualvm 报告称堆为2048M.到底哪一个是正确的呢?为什么另一个给出了不一样的信息呢? 这的确很不可思议,特别是以往的认

1 引言     Oracle官方网: http://www.stanford.edu/dept/itss/docs/oracle/10g/server.101/b10727/strmover.htm     Oracle Stream功能是为提高数据库的高可用性而设计的,在Oracle 9i及之前的版本这个功能被称为Advance Replication.Oracle Stream利用高级队列技术,通过解析归档日志,将归档日志解析成DDL及DML语句,从而实现数据库之间的同步.这种技术可以将整

以为对read.table/read.delim很熟了,谁知又掉坑里了. 我有个3万多行的数据集,包括样品表达量和注释信息.大概长这样: 本来3万多行,可是读进来的时候变成了1万多行,而且read.delim和read.table减少的行数还不一样.我用Excel打开,再另存为txt格式读入后,数据行数变回正常的3万多. MP <- read.delim("combine_test.txt",sep = '\t',header = T) MP1 <- read.table(

ListBox控件绑定数据,当滑动到底部的时候加载数据到列表上,这样就会产生一个问题,当ListBox上面绑定的数据有几千条的时候,界面将会卡顿,我们可以通过在ListBox上只绑定指定数量的数据,其余的都存在内存中,需要的时候再取出.假如ListBox在界面显示部分的上面有几百几千条在界面之上,可以将它存储在一个存储空间中(上入水池),需要的时候再从里面取出.当然下面的也一样. 当对ListBox所绑定的数据源进行Insert或Remove操作的时候,在存储到上入水池或从上入水池取数据的时候,

Given a stream of integers and a window size, calculate the moving average of all integers in the sliding window. For example, MovingAverage m = new MovingAverage(3); m.next(1) = 1 m.next(10) = (1 + 10) / 2 m.next(3) = (1 + 10 + 3) / 3 m.next(5) = (1

min-slave-to-write 1 ->至少要有1个从节点 min-slaves-max-lag 10   ->超过10秒如果数据不能同步则拒绝新的写请求

上次 我们知道了怎么操作 MySQL 数据库 python爬虫26 | 把数据爬取下来之后就存储到你的MySQL数据库. MySQL 有些年头了 开源又成熟又牛逼 所以现在很多企业都在使用 MySQL MySQL 是关系型数据库 其实当前主流的数据库 例如 Oracle.DB2.PostgreSQL.Microsoft SQL Server 等等 都是关系型数据库 这样的话 它们可以在数据表之间建立索引.约束 进行关联 让表与表之间产生联系 可以让数据重复利用,不会浪费 相对应的就是 非关系型数

$(document).on("click",".btn_small",function(){                                var add    = document.getElementsByName("add[]");                                var del    = document.getElementsByName("del[]");      

前言上一篇写前台解决分页问题的时候没有这个问题,但是在实际项目后台中有遇到过,所以在这里专门说一下,如果参考前台分页出现这种问题了,也可以使用这种方法!bug:vue和element实现的后台分页,当前是第二页,点击搜索,强制设置current-page为1,但是当前页还是第二页没有改变. 解决方法如何使用分页就不说了,可以参考上一篇的前台解决分页 页面 el-pagination v-if="pageshow" <div class="pagination-conta

select @From, @To, EffectiveDate, GETDATE(), Rate from Config_Currency_ExchangeRate_Temp where EffectiveDate not in ( select EffectiveDate from Config_Currency_ExchangeRate where EffectiveDate >=@BeginTime and EffectiveDate <=@EndTime and CIDFrom =

import numpy as np a = np.arange(100) print(np.sum(a))#求和 print(np.mean(a))#平均值 print(np.max(a))#最大值 print(np.min(a))#最小值 print(np.std(a))#标准差 print(np.var(a))#平方差

参考: https://www.cnblogs.com/cnki/p/9561427.html https://www.cnblogs.com/johnwood/p/6386613.html 1.表1: CREATE TABLE [dbo].[SQLServerInfo]( [objid] [varchar]() NULL, [instancename] [varchar]() NULL ) ON [PRIMARY] objid instancename Server1.uuu Instance

select count(*) from (SELECT A.* FROM (SELECT CD.*, nvl(CV.SUM_CI_BALANCE, 0) as SUM_CI_BALANCE, nvl(CV.SUM_LN_BALANCE, 0) as SUM_LN_BALANCE FROM OCRM_F_CI_CUST_DESC CD left join ( select cust_id, FR_ID, sum(CI_BALANCE) as sum_CI_BALANCE, sum(LN_BALA