input{jdbc{#是否记录上次执行结果,如果为真,将会把上次执行到的tracking_column字段的值记录下来,保存到last_run_metadata_path指定的文件中record_last_run=＞true#是否需要记录某个column的值,如果record_last_run为真,可以自定义我们需要track的column名称，此时该参数就要为true.否则默认track的是timestamp的值.use_column_value=＞true#如果use_column_value为真,需配置此参数.track的数据库column名,该column必须是递增的.比如：ID.tracking_column=＞MY_ID#指定文件,来记录上次执行到的tracking_column字段的值#我们只需要在SQL语句中WHEREMY_ID＞:last_sql_value即可.其中:last_sql_value取得就是该文件中的值(10000).last_run_metadata_path=＞"/etc/logstash/run_metadata.d/my_info"#是否清除last_run_metadata_path的记录,清除相当于从头开始查询所有的数据库记录clean_run=＞false#是否将column名称转小写lowercase_column_names=＞false#存放需要执行的SQL语句的文件位置statement_filepath=＞"/etc/logstash/statement_file.d/my_info.sql"}}

Redis数据32位，redis是一个开源的、使用C语言编写的、支持网络交互的、可基于内存也可持久化的Key-Value数据库。

《大数据HBase——JavaAPI深度解析》在大数据领域，HBase作为一个分布式、列式存储的NoSQL数据库，因其高效、可扩展的特性而被广泛应用。
本资料主要围绕HBase的JavaAPI进行深入探讨，旨在帮助读者理解并掌握如何利用Java进行HBase的操作。
HBase是构建在Hadoop文件系统（HDFS）之上的，它提供了实时读写能力，适用于海量数据的存储。
其设计灵感来源于Google的Bigtable，但HBase更注重于提供高并发和低延迟的数据访问。
HBase的数据模型是基于行的，每个表由行和列族组成，列族下又包含多个列，这样的设计使得数据的存储和查询更加灵活。
在JavaAPI层面，我们首先需要了解HBase的基本操作类，如HBaseAdmin用于管理表，HTable接口用于与表交互，HTableDescriptor用于描述表的结构。
创建表时，我们需要定义表名和列族，列族下可以动态添加列。
例如：```javaHTableDescriptordesc=newHTableDescriptor(TableName.valueOf("myTable"));desc.addFamily(newHColumnDescriptor("cf"));//创建一个名为"cf"的列族```插入数据到HBase中，我们使用Put对象，将数据放入行键和列键对应的单元格中：```javaPutput=newPut(Bytes.toBytes("rowKey"));put.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"),Bytes.toBytes("value"));htable.put(put);```查询数据则通过Get对象，指定行键和列键，获取对应单元格的值：```javaGetget=newGet(Bytes.toBytes("rowKey"));get.addColumn(Bytes.toBytes("cf"),Bytes.toBytes("qualifier"));Resultresult=htable.get(get);```HBase还提供了Scan对象，用于扫描表中的多行数据。
通过设置StartRow和StopRow，我们可以指定扫描的范围；
通过addFamily和addColumn，我们可以指定扫描的列族或特定列。
```javaScanscan=newScan();scan.addFamily(Bytes.toBytes("cf"));ResultScannerscanner=htable.getScanner(scan);for(Resultres:scanner){//处理结果}```此外，HBase的JavaAPI也支持批量操作，如BulkLoadHFile，这在导入大量数据时能显著提升效率。
还有RegionServer和ZooKeeper的角色，它们在HBase集群中起着至关重要的作用，确保数据的分布和一致性。
在处理大数据时，HBase的性能优化也是一个重要话题。
例如，合理设置region的大小，避免热点问题；
使用合适的数据模型和索引策略，优化查询性能；
使用Compaction控制数据文件的合并，保持数据的整洁。
总之，HBase作为大数据存储的重要工具，其JavaAPI提供了丰富的功能，让开发者能够灵活地操作和管理大数据。
通过深入学习和实践，我们可以充分利用HBase的优势，解决大规模数据处理的挑战。

保障性让您确保您拥有期望的课程...类似于result=value.is_a?(Person)?value:Person.find(value)您可以将字段添加到“ensure_by”（self.primary_key为self.primary_key），例如如果将ensure_by:token添加到User类，则User.ensure（）起作用User.ensure（：user_id）起作用User.ensure（：token）起作用如果未找到记录，.ensure（）返回nil。
如果未找到记录，.ensure！（）引发异常安装将此行添加到您的应用程序的Gemfile中：gem'ensurance'然后执行：$bundle用法在您的Rails应用中...在特定模型或ApplicationRecordincludeEnsurance以

Excel源代码，导入导出各种工具类org.apache.poipoiorg.apache.poipoi-scratchpad代码实例：Stringpath="";byte[]bytes;vo.setCurrentPage(0);vo.setPageSize(Integer.MAX_VALUE);Listlist=stockOrderController.exportShOutOrderDetail(vo);Mapempinfo=newTreeMap();intindex=1;empinfo.put(index++,newObject[]{"销售单号","销售时间","会员","商品总额","来源","商品名称/属性","数量","单价"});for(ShOutOrderDetailitem:list){empinfo.put(index++,newObject[]{item.getOutOrderNo(),DateUtil.SDF.format(item.getOutTime()),item.getNickName()+"/"+item.getMobile(),String.valueOf(item.getStockPrice().multiply(newBigDecimal(item.getStockAmount()))),"01".equals(item.getSalesSource())?"线上订单":"线下订单",item.getGoodsNameAttrs(),String.valueOf(item.getStockAmount()),String.valueOf(item.getStockPrice())});}try{bytes=ExcelUtils.simpleExcel(empinfo,"销售单信息");MultipartFilemultipartFile=newMultipartFile();multipartFile.setData(bytes);multipartFile.setOriginalFilename("ShOutOrderDetailExport.xls");path=fastDFSClientController.uploadFile(multipartFile);}catch(Exceptione){logger.error("出库单信息导出失败:{}",e.getMessage(),e);return"fail";}logger.info("出库单信息导出结束，path:{}",path);returnpath;

一个C#版的B+树实现，大家可以不太去关注算法本身（算法本省我也不是本人所写），可以把它认为是一个高效的持久hashtable。
这个Prototype是我在遇到一个key-value问题时候，压力测试的雏形。

ct.18,1995v.1.00===========================================================================+FirstreleaseofCurveExpert1.0.Oct.26,1995,v.1.01===========================================================================NewFeatures:+Moreattractivehelpfile,withmorekeywordsforsearching+newhelpsearchfacilityavailabledirectlyfromCurveExpertBugFixes:+Ifapolynomialwasalreadycalculated,selectinganotherpolynomialofadifferingdegreeincorrectlypulledresultsfromthecacheinsteadofrecalculatingthecurvefit.Fixed.+runningtwoversionsofCurveExpertisprevented,sincetwosimultaneousinstancescausestackfaults.+ifthedatasetissorted,allinterpolationsarenowmarkedinvalidastheyshouldbe.+"ApplytoAll"didnotnecessarilyforcethecurrentattributesofagraphtothecurrentgraph(onlyiftheuserclicksOK).Fixed.+Thescrollbardidnotgetresettothetopwhentheuserreadinanewdatafile.Fixed.+ThestructureofthecodehasbeenundergonesomemajorchangestoeaseportingtoWindows95andWindowsNT.Iwasexceedinglycareful,butIhopethisdidn'tintroducenewbugs!:-)+Forsomereason,thehelpfiledidn'thaveanysingleordoublequotesinit.Thishasbeencorrected,soitisnoweasiertoread.+ThehelpfilewasnotterminatedwhenCurveExpertwas.Fixed.+TheWindowandHelpmenusweremovedtomoreconventionalpositionsonthemenubar.Nov.4,1995,v.1.10:===========================================================================NewFeatures:+Previouslyundocumentedlogicalfunctionscanbeusedintheuser-definedmodels.Seethehelpdocumentation.+Currentfilenamenowappearsinthetitlebar.+QuickCalchasbeenexpandedtofindthex-value,giventhey-value.+Optimizationshave

Redis是一个开源的使用ANSIC语言编写、支持网络、可基于内存亦可持久化的日志型、Key-Value数据库，并提供多种语言的API。

文章为转载以备用,请严格按要求修改,特别是pageheader.htm这个文件================================================================1、下载uediter编辑器，解压上传目录uediter到根目录/includes/下2、修改admin/includes/lib_main.php/***生成编辑器*@paramstringinput_name输入框名称*@paramstringinput_value输入框值*/functioncreate_html_editor($input_name,$input_value=''){global$smarty;$editor=newFCKeditor($input_name);$editor-＞BasePath='../includes/fckeditor/';$editor-＞ToolbarSet='Normal';$editor-＞Width='100%';$editor-＞Height='320';$editor-＞Value=$input_value;$FCKeditor=$editor-＞CreateHtml();$smarty-＞assign('FCKeditor',$FCKeditor);}修改为：/***生成编辑器*@paramstringinput_name输入框名称*@paramstringinput_value输入框值*/functioncreate_html_editor($input_name,$input_value=''){global$smarty;//www.zuimoban.com$kindeditor="$input_valuevarue=UE.getEditor('editor');UE.getEditor('editor').focus();";//zuimoban$smarty-＞assign('FCKeditor',$kindeditor);}3、修改admin/templates/pageheader.htm将：{insert_scriptsfiles="../js/transport.js,common.js,../js/utils.js"}替换为：＜scripttype="tex

ZXing一维码/二维码使用文档样例：System.IO.StreamstmYiWei=newSystem.IO.MemoryStream();BitMatrixbyteMatrix=newMultiFormatWriter().encode(sCode,BarcodeFormat.CODE_39,230,40);toBitmap(byteMatrix).Save(stmYiWei,ImageFormat.Bmp);Byte[]byteYiWei=newbyte[stmYiWei.Length];stmYiWei.Position=0;stmYiWei.Read(byteYiWei,0,(int)stmYiWei.Length);//将图片文件流保存为二进制文件以便保存到数据库中System.IO.StreamstmErWei=newSystem.IO.MemoryStream();IDictionaryhints=newDictionary();hints.Add(EncodeHintType.CHARACTER_SET,"UTF-8");byteMatrix=newMultiFormatWriter().encode(sTmp,BarcodeFormat.QR_CODE,200,200,hints);toBitmap(byteMatrix).Save(stmErWei,ImageFormat.Bmp);Byte[]byteErWei=newbyte[stmErWei.Length];stmErWei.Position=0;stmErWei.Read(byteErWei,0,(int)stmErWei.Length);//将图片文件流保存为二进制文件以便保存到数据库中strSQL="insertintogdzc_biaoqian(bq_gd_no,bq_yiweima,bq_erweima,bq_us_no)values(";strSQL=strSQL+"@bq_gd_no,@bq_yiweima,@bq_erweima,@bq_us_no)";SqlCommandcommandImage=newSqlCommand(strSQL,connectionImage);commandImage.Parameters.Clear();commandImage.Parameters.Add("@bq_gd_no",SqlDbType.Int).Value=Convert.ToInt32(sGdzcNo);commandImage.Parameters.Add("@bq_yiweima",SqlDbType.Image).Value=byteYiWei;commandImage.Parameters.Add("@bq_erweima",SqlDbType.Image).Value=byteErWei;commandImage.Parameters.Add("@bq_us_no",SqlDbType.Int).Value=Convert.ToInt32(Session["LoginUserID"]);commandImage.ExecuteNonQuery();commandImage.Dispose();

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。