清洗处理类 主要针对文本.格式以及脏数据的清洗和转换. Trim 用于清除掉字符串两边的空格. MySQL有同名函数,Python有近似函数strip. =TRIM(目标单元格) Concatenate 合并单元格中的内容,还有另一种合并方式是& .”我”&”很”&”帅” ＝ 我很帅.当需要合并的内容过多时,concatenate可提高单元格合并的效率. MySQL有近似函数concat. =Concatenate(单元格1,单元格2……) Replace 替换掉单元格的字符串,清

MYSQL的增.删.查.改   注册.授权 #创建一个对数据库中的表有一些操作权限的用户,其中OPERATION可以用all privileges替换,DBNAME.TABLENAME可以用*替换,表示全部 mysql> grant OPERATION on DBNAME.TABLENAME to 'USERNAME'@'IP_ADDR' [identified by 'PASSWD']; mysql> create user 'USERNAME'@'IP_ADDR' identified b

1. 引言 正如我们所知,NGINX采用了异步.事件驱动的方法来处理连接.这种处理方式无需(像使用传统架构的服务器一样)为每个请求创建额外的专用进程或者线程,而是在一个工作进程中处理多个连接和请求.为此,NGINX工作在非阻塞的socket模式下,并使用了epoll 和 kqueue这样有效的方法. 因为满负载进程的数量很少(通常每核CPU只有一个)而且恒定,所以任务切换只消耗很少的内存,而且不会浪费CPU周期.通过NGINX本身的实例,这种方法的优点已经为众人所知.NGINX可以非常好地处理百

初识spark,需要对其API有熟悉的了解才能方便开发上层应用.本文用图形的方式直观表达相关API的工作特点,并提供了解新的API接口使用的方法.例子代码全部使用python实现. 1. 数据源准备 准备输入文件: $ cat /tmp/in apple bag bag cat cat cat 启动pyspark: $ ./spark/bin/pyspark 使用textFile创建RDD: >>> txt = sc.textFile("file:///tmp/in"

前言 性能是我们日常生活中经常接触到的一个词语,更好的性能意味着能给我们带来更好的用户体检.比如我们在购买手机.显卡.CPU等的时候,可能会更加的关注于这样指标,所以本篇就来做一个性能评测. 性能也一直是我们开发人员一直追求的一个目标,我们在做语言选择,平台选择,架构选择的过程中都需要在性能之间做衡量. 同样性能对 .NET Core 团队来说也是至关重要的,一项新技术的诞生,除了对生产力的提高,还有技术团队对性能的追求. 今天,我们就来做一个对比测试,来看看微软的这样新技术性能到底怎么样,俗话

介绍 今天给大家介绍一款开源的性能测试工具 wrk,简单易用,没有Load Runner那么复杂,他和 apache benchmark(ab)同属于性能测试工具,但是比 ab 功能更加强大,并且可以支持lua脚本来创建复杂的测试场景. wrk 的一个很好的特性就是能用很少的线程压出很大的并发量, 原因是它使用了一些操作系统特定的高性能 I/O 机制, 比如 select, epoll, kqueue 等. 其实它是复用了 redis 的 ae 异步事件驱动框架. 确切的说 ae 事件驱动框架并

    有些时候,有些作业遇到问题执行时间过长,因此我写了一个脚本可以根据历史记录,找出执行时间过长的作业,在监控中就可以及时发现这些作业并尽早解决,代码如下:   SELECT sj.name , sja.start_execution_date,DATEDIFF (SECOND ,sja.start_execution_date,GETDATE() ) AS ExecutedMin,ja.AvgRuntimeOnSucceed FROM msdb.dbo.sysjobactivity AS

用过了很多压测工具,却一直没找到中意的那款.最近试了wrk感觉不错,写下这份使用指南给自己备忘用,如果能帮到你,那也很好. 安装 wrk支持大多数类UNIX系统,不支持windows.需要操作系统支持LuaJIT和OpenSSL,不过不用担心,大多数类Unix系统都支持.安装wrk非常简单,只要从github上下载wrk源码,在项目路径下执行make命令即可. git clone https://github.com/wg/wrk make make之后,会在项目路径下生成可执行文件wrk,随后

dataview可以用于对你的datatable筛选,搜索,排序,编辑和导航.可以方便对databale的操作. 先来看一下它有哪些属性: 接下来是方法: 我们怎么使用它呢? public datatable EditTable(datatable dataTable) { DataView dv = dataTable.DefaultView; dv.RowFilter = "City='" + City + "' AND SpreadPos='" + Sprea

1.绝对值   SQL:select abs(-1) value  O:select abs(-1) value from dual  2.取整(大)   S:select ceiling(-1.001) value   O:select ceil(-1.001) value from dual  3.取整(小)   S:select floor(-1.001) value   O:select floor(-1.001) value from dual  4.取整(截取)  S:select

语法:CREATE [索引类型] INDEX 索引名称ON 表名(列名)WITH FILLFACTOR = 填充因子值0~100 GO USE 库名GO IF EXISTS (SELECT * FROM SYSINDEXES WHERE NAME='IX_TEST_TNAME')--检测是否已经存在IX_TEST_TNAME索引DROP INDEX TEST.IX_TEST_TNAME--如果存在则删除--创建索引CREATE NONCLUSTERED INDEX IX_TEST_TNAME -

原文: C#中DataTable中的Compute方法使用收集 Compute函数的参数就两个:Expression,和Filter. Expresstion是计算表达式,关于Expression的详细内容请看这里“http://msdn2.microsoft.com/zh-cn/library/system.data.datacolumn.expression(VS.80).aspx”.而Filter则是条件过滤器,类似sql的Where条件. DataTable dt = new DataT

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommendation-api/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年

本来应该上周更新的,结果碰上五一,懒癌发作,就推迟了 = =.以后还是要按时完成任务.废话不多说,第四章-第六章主要讲了三个内容:键值对.数据读取与保存与Spark的两个共享特性(累加器和广播变量). 键值对(PaiRDD) 1.创建 #在Python中使用第一个单词作为键创建一个pairRDD,使用map()函数 pairs = lines.map(lambda x:(x.split(" ")[0],x)) 2.转化(Transformation) 转化操作很多,有reduceByK

原文地址:http://blog.hexu.org/archives/1050.shtml 一般在windows 来判断网络连通性用ping 和tracert,ping的话可以来判断丢包率,tracert可以用来跟踪路由,在Linux中有一个更好的网络连通性判断工具,它可以结合ping nslookup tracert 来判断网络的相关特性,这个命令就是mtr   1 2 3 4 5 6 [root@10.10.90.97 ~]# mtr -h usage: mtr [-hvrctglspni4

1.在单元格内换行: Alt+Enter 2.合并其他单元格文字并换行: A1&char(10)&B1 3.Excel计算样本估算总体方差:STDEV/STDEVA(),分母为n-1. 4.Excel计算总体方差:STDEVP/STDEVPA(),分母为N.

1.索引的工作原理 我给大家推荐一个别人的总结. http://blog.csdn.net/NightManHAHA/article/details/5648579 2.索引的设计原则 对于一张表来说,索引的有无和建立什么样的索引,要取决与where字句和Join表达式中. 一般来说建立索引的原则包括以下内容: 主键列:系统一般会自动建立聚集索引. 非主键列:有大量重复值并且经常进行条件查询.排序.分组的列,或者经常频繁访问的列,考虑建立聚集索引. 如果在一个经常做插入操作的表中建立索引,应使用

前言 SQL的语法比较简单,学起来相比界面UI控制要简单得多,但是SQL在企业级应用中又是如此的重要,以至于很多开发人员都把重点放在SQL上. SQL并没有面向对象的概念,最复杂的设计也不过是表值函数,以及基于ORM思维的表类型映射处理了,还包括一些通用的程序数据结构处理.当然,SQL真正的精华在我看来,是如何优化其执行效率.各类数据库范式的应用以及索引的构建让数据效率足够强大,同时又结合了数据库结构设计与现实工程中的联系.一般程序语言总会在程序可读性和代码效率性中间遇到矛盾,而SQL直观的代码

3.1.获取数据: wget http://files.grouplens.org/datasets/movielens/ml-100k.zip 3.2.探索与可视化数据: In [3]: user_data=sc.textFile("file:///root/studio/MachineLearningWithSpark/ch03/ml-100k/u.user") In [4]: user_data.first() Out[4]: u'1|24|M|technician|85711'

[root@node1 aas]# pwd /root/aas [root@node1 aas]# wget http://archive.apache.org/dist/spark/spark-1.2.1/spark-1.2.1-bin-hadoop2.4.tgz [root@node1 aas]# -bin-hadoop2..tgz 修改将conf目录下的spark-env.sh.template复制为/conf/spark-env.sh并增加如下内容: HADOOP_CONF_DIR=/e

1.netperf安装和使用 netperf安装 # tar -xzvf netperf-.tar.gz # cd netperf- # ./configure # make # make install 在客户端和服务器上都安装好. netperf使用 首先在服务器端运行netserver. #./netserver -p -L 172.18.0.14 Starting netserver with host '172.18.0.14' port '49152' and family AF_U