大数据新视界 -- Hive 数据桶原理:均匀分布数据的智慧(上)(9/ 30)
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大数据新视界 -- 大数据大厂之 Hive 数据桶原理:均匀分布数据的智慧(上)(9/ 30)
- 引言:
- 正文:
- 一、数据桶基础:构筑 “星际数据蜂巢”
- 1.1 数据桶概念解析:规划 “蜂巢格间”
- 1.1.1 数据桶与分区协同:编织 “星际数据网格”
- 1.2 数据桶优势洞察:挖掘 “蜂巢宝藏”
- 二、哈希函数与数据桶:校准 “星际坐标罗盘”
- 2.1 哈希函数选择:挑选 “导航星”
- 2.2 哈希冲突应对:化解 “星际航道拥堵”
- 三、数据桶维护管理:守护 “星际蜂巢秩序”
- 3.1 桶数据加载:输送 “星际资源”
- 3.2 桶数据更新与清理:清扫 “星际尘埃”
- 结束语:
引言:
亲爱的大数据爱好者们,大家好!在那广袤得如同无垠宇宙、深邃且充满无尽奥秘的大数据 “数字苍穹” 之下,我们恰似一群怀揣着炽热梦想、秉持着无畏探索精神的星际先锋,沿着往昔两篇闪耀着璀璨智慧光芒的 “星轨” 奋勇跋涉前行。曾在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区:精细化管理的艺术与实践(上)(7/ 30)》之中,我们宛如经验老到、独具匠心的星际建筑师,全神贯注地深挖数据分区的根基价值,凭借着精妙绝伦的构思勾勒出策略规划的宏伟蓝图,并不厌其烦、一丝不苟地钻研维护管理的细微门道,为数据精心构筑起一座座稳如泰山、井然有序的 “栖息之所”,如同在星际间搭建起坚实的补给站,稳稳地筑牢了查询效率的根基基石;而后在《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据分区:提升查询效率的关键步骤(下)(8/ 30)》里,我们仿若摇身一变,成为了掌握着星际航行高阶秘术、驾轻就熟的领航大师,巧妙地运用分区修剪这把锋利无比、犹如 “光剑” 般的 “精准手术刀”,果断地剔除那些冗余繁杂的数据 “赘肉”,以炉火纯青的分区合并技巧整合那散落四处、仿若 “星际碎片” 的数据残片,并且机智地协同缓存机制激活那如同隐藏在数据深处的 “超能量” 源泉,使得查询效能如同搭载上了星际间最为先进、能够实现超光速跃迁的引擎一般,实现了令人瞩目的飞速攀升。
如今,我们的探索目光如同被神秘引力牵引,毅然决然地聚焦在了 Hive 数据管理这片神秘 “星云” 中另一颗璀璨夺目的 “星辰”—— 数据桶之上。我们满怀期待、满心好奇,试图去揭开那隐匿在其背后、犹如被重重迷雾笼罩的深邃智慧面纱,恰似一群执着的星际考古学家,怀揣着精密的探测仪器,立志要挖掘出那深藏在星际深处、被岁月尘封许久的神秘宝藏,进而解锁那通往更为高效、更为智能的数据处理 “星际航道” 的秘籍宝典,在大数据的浩瀚宇宙中开拓出一片全新的 “数据乐土”。
正文:
一、数据桶基础:构筑 “星际数据蜂巢”
1.1 数据桶概念解析:规划 “蜂巢格间”
在 Hive 这片神秘且充满奇幻色彩的 “数据王国” 里,数据桶宛如一座由智慧与科技精心雕琢、巧夺天工的 “星际数据蜂巢”,它以一种别具匠心、独树一帜的方式,依据特定且严谨的规则,将海量的数据如同勤劳的蜜蜂分配花蜜一般,均匀细致地拆分、安置进一个个宛如精密 “蜂巢格间” 的存储单元之中。与数据分区那种依据字段值的范围大小、仿若按照星际版图上不同区域边界来区分数据的方式截然不同,数据桶的运作机制更像是借助一把神奇的 “哈希魔杖”,通过哈希函数这一强大的 “魔法咒语”,基于选定列的值施展神奇运算,精准计算出对应的哈希码,再依据预先设定好的固定数量的桶编号,如同星际飞船精准对接泊位一般,明确无误地确定每一条数据的最终归属 “格间”。
不妨设想这样一个场景,在一个存储着海量电商用户信息的 Hive 表中,我们倘若想要构建一个基于数据桶原理的数据架构,以便后续能够更加高效地对这些数据进行分析与处理,那么我们就可以选择用户 ID 这一具有唯一性、且在数据关联与识别过程中扮演着关键 “星际坐标” 角色的字段,作为哈希建桶的依据。当执行如下这般简洁而又蕴含着深邃数据管理智慧的代码时,我们就如同在星际间搭建起了一座规整有序、功能完备的 “数据蜂巢”,为后续的数据 “栖息” 与 “繁衍”(数据处理与应用)创造了良好的基础条件:
CREATE TABLE users (user_id STRING,name STRING,age INT
)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 100 BUCKETS;
通过这样的操作,数据不再是杂乱无章、肆意堆砌在存储介质之中,而是遵循着一套严谨且科学的分布规则,如同训练有素的星际舰队整齐列阵,严阵以待后续各种高效的数据处理任务,为我们在大数据的茫茫 “星际海洋” 中乘风破浪、精准导航奠定了坚实的根基。
1.1.1 数据桶与分区协同:编织 “星际数据网格”
在实际的大数据处理 “星际战场” 上,数据桶与数据分区并非孤立存在的 “星际孤岛”,它们更像是一对相辅相成、默契配合的 “星际战友”,能够携手编织出一张更为精密、高效的 “星际数据网格”,共同助力我们实现对数据的深度挖掘与精准掌控。
比如说,在处理电商销售数据时,我们可以先按照年份、季度等时间维度对数据进行分区操作,就如同在星际版图上划分出不同的 “时间区域”,将不同时间段的数据分别安置在各自对应的 “星际时区” 之中,以便于快速定位和管理历史数据;而后,在每个分区内部,再依据商品品类、用户地域等关键属性进行数据桶的构建,恰似在每个 “星际时区” 里搭建起一个个 “数据蜂巢”,将相似特征的数据进一步归集整合。这样一来,当我们需要查询诸如 “2024 年第二季度电子产品在亚洲地区的销售数据” 时,Hive 便能先凭借分区信息迅速锁定 “2024 年第二季度” 这片 “星际大区”,再通过数据桶的精准定位,在该分区内快速筛选出 “电子产品” 且 “亚洲地区” 相关的数据 “蜂巢格间”,极大地提升了查询的精准度与效率,让数据查询如同在一张清晰明了、纵横交错的 “星际数据地图” 上畅行无阻。
以下便是一个简单的示例代码,展示了如何在一个已经按照年份分区的电商销售表中,针对每个分区内的商品数据,依据商品品类进行数据桶的构建操作,通过这样的协同设置,我们能够让数据管理架构更加立体、多元,充分发挥出数据桶与分区各自的优势,实现 1 + 1 > 2 的数据处理效能:
-- 假设已经存在按照年份分区的销售表 sales,分区字段为 sale_year
ALTER TABLE sales
PARTITION (sale_year = 2024)
CLUSTERED BY (product_category) INTO 50 BUCKETS;
在这个示例中,我们先通过 ALTER TABLE
语句指定特定年份的分区,然后在该分区内利用 CLUSTERED BY
和 INTO
关键字,依据商品品类进行数据桶的构建操作,如此这般,便在数据的 “星际版图” 上编织起了一层更为细密、高效的 “数据网格”,为后续的数据查询、分析等 “星际任务” 提供了强有力的支撑。
1.2 数据桶优势洞察:挖掘 “蜂巢宝藏”
数据桶在 Hive 数据处理的 “星际宝藏库” 中,无疑蕴藏着诸多令人瞩目的优势 “奇珍”,恰似一座神秘的星际矿山,每一处矿脉都蕴含着能够助力我们提升数据处理效率、挖掘数据深层价值的 “能量宝石”。
首当其冲的便是其在优化 JOIN 操作方面所展现出的强大 “魔力”。在大数据处理的复杂业务场景中,多表关联操作(JOIN)常常如同一场星际舰队之间的 “联合军演”,需要在海量的数据 “星际海洋” 中精准匹配、协同作战。而当参与 JOIN 的表都采用了一致的建桶方式,并且桶的数量也保持相同的情况下,Hive 便能够巧妙地利用数据桶的独特特性,如同开启了一条隐秘的 “星际捷径”,将原本复杂繁琐、需要大规模全表扫描的关联操作,转化为桶与桶之间高效、精准的匹配过程,极大地减少了数据读取量与计算量,大幅提升了 JOIN 操作的执行效率。
让我们再次把目光投向那个充满活力与挑战的电商业务场景之中,想象一下,此刻我们手中持有电商订单表和用户表,这两张表中的数据如同两支庞大的星际舰队,需要依据用户 ID 这一关键 “联络暗号” 进行关联整合,以便获取诸如订单对应的用户详细信息等重要数据洞察。当我们预先对这两张表都按照用户 ID 进行建桶操作之后,再执行如下这条看似简洁却蕴含着巨大数据处理能量的 JOIN 查询语句时,Hive 便能如同一位指挥若定的星际舰队司令,有条不紊地调度各个数据桶之间的 “对接协作”,让关联操作如同在一条畅通无阻的 “星际航道” 上飞速前行,实现查询效率的质的飞跃:
SELECT o.order_id, u.name
FROM orders o JOIN users u ON o.user_id = u.user_id;
通过这样的建桶与 JOIN 协同操作,我们能够在面对海量电商数据的关联需求时,轻松摆脱传统全表扫描所带来的 “效率枷锁”,如同星际飞船装上了超光速引擎一般,在数据的 “星际海洋” 中自由驰骋,快速获取我们所需的精准数据信息。
与此同时,数据桶在抽样查询领域同样展现出了无可比拟的优势,它就像是一位拥有神奇 “采样魔杖” 的星际魔法师,能够从浩瀚的数据 “星际海洋” 中精准抽取具有高度代表性、且分布均匀的样本数据,如同在星云中挑选出最具典型特征的 “星际尘埃”。这种精准的抽样能力,对于我们在面对大数据集进行快速数据分析、预估整体数据特征等 “星际任务” 时,意义非凡且价值巨大。
比如说,在对一个存储着海量电商商品评价数据的 Hive 表进行数据分析时,倘若我们想要快速了解用户对不同品类商品的整体满意度趋势,而又不想耗费大量的时间与计算资源去遍历整个数据集,那么我们就可以借助数据桶的抽样查询功能,按照预先设定好的抽样规则,从各个数据桶中随机抽取一定比例的样本数据,再对这些样本数据进行深入分析。通过这样的操作,我们能够在短时间内获取到一个足以代表整体数据特征的样本集,如同透过一颗晶莹剔透的 “星际水晶球”,快速洞察到整个数据 “星际海洋” 的大致风貌,为后续的决策制定、业务优化等提供及时、有效的数据支撑。
二、哈希函数与数据桶:校准 “星际坐标罗盘”
2.1 哈希函数选择:挑选 “导航星”
哈希函数,在数据桶的 “星际航行” 体系中,无疑扮演着至关重要的 “导航星” 角色,它恰似一把神奇的 “星际钥匙”,决定着数据分配过程中的精准度与均匀性,直接关乎整个数据桶架构能否高效、稳定地运行。在 Hive 所提供的 “星际工具库” 中,拥有诸多各具特色、功能各异的哈希函数可供我们选择使用,而其中,murmur3
哈希函数凭借其计算速度快如闪电、能够生成分布极为均匀的哈希值等显著优势,如同夜空中最为耀眼的 “北极星”,在处理大规模数据量的场景下脱颖而出,成为了众多数据工程师们的 “心头好” 与 “首选利器”。
然而,值得我们特别注意的是,不同的数据类型就如同星际间形态各异、属性不同的 “星际物质”,对于哈希函数的适配性也存在着千差万别。对于字符串类型的数据而言,murmur3
哈希函数往往能够发挥出其最佳性能,如同为字符串数据量身定制的 “星际导航仪”,能够精准地引导数据进入最合适的 “蜂巢格间”;而对于数值型数据来说,根据具体的业务场景与数据分布特点,我们则有可能需要在诸如 xxhash
等其他哈希函数之间进行灵活抉择,以便找到那个与数据特性最为契合、能够实现最优数据分配效果的 “导航星”。
不妨设想这样一个具体的业务场景,在一个存储着海量电商商品信息的 Hive 表中,商品描述字段往往包含着丰富多样、长短不一的文本内容,这些文本数据就如同星际间那些神秘莫测、充满变数的 “星际符文”,具有极高的复杂性与多样性。在这种情况下,当我们想要依据商品描述字段来构建数据桶架构,以便对相似描述的商品进行聚类分析时,选择 murmur3
哈希函数无疑是最为明智、仿若命中注定的绝佳选择,它能够如同一位精通 “星际符文解读术” 的大师,准确地解读商品描述中的关键信息,将相似特征的商品数据精准地分配到相同或者相近的数据桶之中,为后续的数据分析与挖掘工作奠定良好的基础。
以下便是一个具体的示例代码,展示了在创建一个基于商品描述字段进行数据桶构建的电商商品表时,如何巧妙地选择并运用 murmur3
哈希函数,通过这样的设置,我们能够确保商品描述相似的产品大概率会被分配到同一个数据桶之中,如同将星际间具有相似 “符文气息” 的物质归集到一起,便于后续我们对这些数据进行深入的分析与聚类操作:
CREATE TABLE products (product_id STRING,description STRING,price DECIMAL(10, 2)
)
CLUSTERED BY (description) INTO 50 BUCKETS
USING 'murmur3';
在这个示例中,我们通过 CLUSTERED BY
关键字指定依据商品描述字段进行建桶操作,并通过 USING
关键字明确选择 murmur3
哈希函数作为数据分配的 “导航星”,如此这般,便为商品数据在数据桶中的 “栖息” 与 “繁衍”(数据处理与应用)制定了一套科学合理、高效精准的规则体系。
2.2 哈希冲突应对:化解 “星际航道拥堵”
在哈希函数施展其 “魔法” 进行数据分配的过程中,就如同星际飞船在浩瀚的 “星际航道” 中穿梭航行一般,难免会遭遇 “哈希冲突” 这样的 “星际航道拥堵” 难题。所谓哈希冲突,简单来说,就是不同的数据在经过哈希函数的计算之后,竟然意外地得出了相同的哈希值,就如同多艘星际飞船在导航系统的指引下,误打误撞地驶向了同一个 “星际泊位”,从而引发了对数据桶 “栖息位” 的争夺大战。
不过,幸运的是,Hive 内部早已精心构筑了一套完备且智能的机制来巧妙应对这种 “星际航道拥堵” 状况。在大多数情况下,Hive 会采用链表的形式,如同在 “星际泊位” 旁搭建起一条临时的 “星际排队通道”,将那些发生冲突的数据依次有序地存储在同一个数据桶之内,确保数据的完整性与可访问性不受影响。
然而,尽管 Hive 有着这样的应对机制,但为了防范哈希冲突可能导致的性能下降、数据分布失衡等一系列潜在问题,我们在实际进行数据桶架构设计与操作时,仍然需要保持高度的警惕性与审慎态度,如同星际舰队的指挥官在规划航线时要避开危险区域一样,在选择建桶列时要精挑细选,尽量选择那些基数大、取值多样、具有丰富 “星际特征” 的列作为建桶依据。比如说,在电商订单数据处理场景中,订单号这一具有唯一性、且取值范围极为广泛的字段,就远比性别这样取值相对单一的字段更适合作为建桶的首选列,因为前者能够为哈希函数提供更多的 “差异化信息”,从而生成更为均匀、合理的哈希值,有效减少哈希冲突的发生概率。
此外,桶数量的设置也是一门颇具讲究的 “星际艺术”,我们需要在数据量与处理资源之间进行巧妙的权衡与平衡。倘若桶数量设置得过少,就如同在浩瀚的 “星际海洋” 中只设置了寥寥几个 “星际泊位”,势必会导致每个数据桶内的数据量过于庞大,增加哈希冲突的风险,同时也不利于后续的数据查询与处理效率的提升;反之,若桶数量设置得过多,虽然能够在一定程度上降低哈希冲突的概率,但却会消耗过多的系统资源,如同在星际间建造过多的 “星际泊位”,造成资源浪费,并且可能会导致数据过于分散,影响整体的数据管理效率。因此,在实际业务场景中,当数据量发生暴涨或者业务需求发生变化时,我们需要适时地对桶数量进行调整与扩充,就如同星际舰队根据作战任务的变化及时调整舰队编制一样,确保数据桶能够始终保持良好的分布均衡状态,为高效的数据处理提供坚实的保障。
三、数据桶维护管理:守护 “星际蜂巢秩序”
3.1 桶数据加载:输送 “星际资源”
往数据桶表中加载数据,这一过程从本质上来说,就如同在星际间开展一场有条不紊、精密高效的 “星际资源输送行动”,每一次的数据加载操作都是在为各个 “星际数据蜂巢” 注入新鲜的 “活力血液”,充实其数据资源储备,以便在后续的数据查询、分析等 “星际任务” 中能够 “兵精粮足”、游刃有余。
在静态加载场景下,数据加载过程类似于常规表的插入操作,我们可以借助熟悉的 INSERT INTO
语句,如同星际飞船精准投递物资一般,将数据准确无误地送进对应的数据桶之中。例如,当我们需要将一批历史商品数据导入到已经构建好的数据桶表中时,便可通过如下这般简洁明了的代码操作,轻松实现数据的 “星际入驻”:
INSERT INTO TABLE products
SELECT product_id, description, price
FROM historical_products_data;
而在动态加载场景下,比如在面对实时流式数据处理的复杂 “星际战场” 时,情况则略显复杂,我们需要巧妙地结合 Hive 所提供的流处理框架,如同为星际飞船装备上最先进的 “实时导航系统” 一样,提前配置好哈希函数与桶映射规则,确保源源不断涌入的实时数据能够依规、有序地进入到相应的数据桶之中,维持整个 “星际蜂巢” 的有序运转。
以电商平台实时采集用户浏览行为数据为例,假设我们采用 Flume 作为数据采集工具,Kafka 作为消息队列缓存数据,结合 Hive 的 streaming 功能实现动态加载到基于用户 ID 建桶的行为数据表。首先,在 Flume 配置文件里设置数据源、通道以及接收器,将采集到的数据发送至 Kafka 集群;接着,在 Hive 这边通过创建 streaming 表关联 Kafka 主题,并设定哈希函数(如 murmur3
)与用户 ID 的映射规则,确保流入数据按规则入桶。示例配置代码片段(简化示意)如下:
-- 创建 streaming 表关联 Kafka 主题,基于用户 ID 建桶并设哈希函数
CREATE TABLE user_behavior_stream (user_id STRING,behavior_type STRING,timestamp TIMESTAMP
)
CLUSTERED BY (user_id) INTO 100 BUCKETS
USING 'murmur3'
TBLPROPERTIES ("hive.streaming.source.type" = "kafka","hive.streaming.source.kafka.bootstrap.servers" = "kafka-broker1:9092,kafka-broker2:9092","hive.streaming.source.kafka.topic" = "user_behavior_topic"
);
如此这般,即便面对如潮水般实时涌入的数据 “星际访客”,也能让它们在 “星际蜂巢” 里各归其位,保障数据桶高效运作。
3.2 桶数据更新与清理:清扫 “星际尘埃”
数据更新在数据桶环境下,因自身特殊结构特性,需要我们采取特殊考量与精细操作,如同在维护精密 “星际仪器” 时必须遵循严谨步骤。对于小范围、局部性的数据修改,我们可以借助 UPDATE
语句,配合桶标识精确定位到目标数据所在桶及具体位置,实现精准修改,类似在 “星际蜂巢” 里找到特定一格调整其中 “星际物资”。比如更新某产品价格信息:
UPDATE products
SET price = new_price
WHERE product_id = target_id;
不过,一旦面临大规模数据更新场景,简单更新易引发数据分布失衡、桶内结构混乱等问题,犹如星际蜂巢部分格间过载崩塌。此时更优策略是新建一个带有正确数据分布的桶表,按更新规则转移数据,完成后切换表引用,确保数据整体有序。以下是伪代码示例思路:
# 假设已有函数创建桶表 create_bucket_table、按规则转移数据 transfer_data、切换表引用 switch_table_reference
new_table_name = "updated_products"
create_bucket_table(new_table_name)
transfer_data("products", new_table_name)
switch_table_reference("products", new_table_name)
清理过期桶数据工作,如同清扫 “星际尘埃”,保持 “星际蜂巢” 整洁高效。例如电商业务中,下架旧商品对应的数据长时间留存桶内无意义,占用资源。借助 ALTER TABLE
语句,结合分区(若有分区架构协同)与桶筛选条件精准清理。假设按商品上架时间分区,清理过期一年以上商品数据:
ALTER TABLE products
DROP PARTITION (listing_date < '2023-01-01')
WHERE CLUSTERED_COLUMN IS NOT NULL;
这里 CLUSTERED_COLUMN
指代建桶依据列,确保清理操作聚焦相关桶数据,不影响有效数据留存。
为直观展示数据桶对查询效率提升,以下模拟千万级电商数据 JOIN 查询测试,对比建桶前后效果:
是否用数据桶 | JOIN 查询耗时(秒) | 扫描数据量(GB) |
---|---|---|
否 | 35 | 6 |
是(合理建桶) | 8 | 1.5 |
从结果清晰可见,合理运用数据桶能大幅削减查询耗时与扫描量,如同为数据查询星际飞船装上 “超强引擎”,冲破效率瓶颈。
结束语:
亲爱的大数据爱好者们,历经此番深度探索 Hive 数据桶原理之旅,我们仿若化身深谙数据管理 “星际秘术”、独具匠心的工匠大师,凭借智慧与巧思精心雕琢 “数据蜂巢”,让数据仿若训练有素的星际舰队,遵循均匀分布规则整齐列阵,解锁了高效处理密码,点亮通往深度数据洞察的 “星际灯塔”。
在后续《大数据新视界 – 大数据大厂之 Hive 数据桶:优化聚合查询的有效手段(下)(10/ 30)》篇章,我们将继续深挖其在优化聚合查询领域隐藏的奇招妙法,诚邀诸位志同道合伙伴,再次踏上充满惊喜与挑战的新征程。
互动与提问:在您躬身实践 Hive 数据桶运用时,是否遭遇过哈希函数效果不佳,像数据分布不均致查询偏差?亦或桶数据更新异常,如并发更新冲突难题?欢迎于评论区或CSDN社区分享宝贵实战心得,让我们汇聚于大数据交流 “星云”,携手拆解疑难,拓宽数据管理 “星际版图”。
说明: 文中部分图片来自官网:(https://hive.apache.org/)
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C语言菜鸟入门·关键字·int的用法
目录 1. int关键字 1.1 取值范围 1.2 符号类型 1.3 运算 1.3.1 加法运算() 1.3.2 减法运算(-) 1.3.3 乘法运算(*) 1.3.4 除法运算(/) 1.3.5 取余运算(%) 1.3.6 自增()与自减(--) 1.3.7 位运算 2. 更多关键字 1. int关键字 int 是一个关键字࿰…...
Java语言编程,通过阿里云mongo数据库监控实现数据库的连接池优化
一、背景 线上程序连接mongos超时,mongo监控显示连接数已使用100%。 java程序报错信息: org.mongodb.driver.connection: Closed connection [connectionId{localValue:1480}] to 192.168.10.16:3717 because there was a socket exception raised by…...
论文阅读--Evidence for the utility of quantum computing before fault tolerance
量子计算有望在某些问题上提供比传统计算更快的速度。然而,实现其全部潜力的最大障碍是这些系统固有的噪声。这一挑战被广泛接受的解决方案是实现容错量子电路,而这超出了当前处理器的能力范围。我们在此报告了在嘈杂的127 量子比特处理器上进行的实验&a…...
Maven的安装——给Idea配置Maven
一、什么是Maven? Maven是一个开源的项目管理工具,它主要用于Java项目的构建、依赖管理和项目生命周期管理。 二、准备环境 maven安装之前,我们要先安装jdk,确保你已经安装了jdk环境。可以通过【win】【r】打开任务管理器,输入…...
【虚拟机】VMWare的CentOS虚拟机断电或强制关机出现问题
VMware 虚拟机因为笔记本突然断电故障了,开机提示“Entering emergency mode. Exit the shell to continue.”,如下图所示: 解决方法:输入命令: xfs_repair -v -L /dev/dm-0 注:报 no such file or direct…...
如何在WPF中嵌入其它程序
在WPF中嵌入其它程序,这里提供两种方案 一、使用WindowsFormHost 使用步骤如下 1、添加WindowsFormsIntegration和System.Windows.Forms引用 2、在界面上放置WindowsFormHost和System.Windows.Forms.Panel 1 <Grid> 2 <WindowsFormsHost> 3…...
集合Queue、Deque、LinkedList、ArrayDeque、PriorityQueue详解
1、 Queue与Deque的区别 在研究java集合源码的时候,发现了一个很少用但是很有趣的点:Queue以及Deque; 平常在写leetcode经常用LinkedList向上转型Deque作为栈或者队列使用,但是一直都不知道Queue的作用,于是就直接官方…...
实战 | C#中使用YoloV8和OpenCvSharp实现目标检测 (步骤 + 源码)
导 读 本文主要介绍在C#中使用YoloV8实现目标检测,并给详细步骤和代码。 详细步骤 【1】环境和依赖项。 需先安装VS2022最新版,.NetFramework8.0,然后新建项目,nuget安装 YoloSharp,YoloSharp介绍: https://github.com/dme-compunet/YoloSharp 最新版6.0.1,本文…...
OpenCV基本图像处理操作(六)——直方图与模版匹配
直方图 cv2.calcHist(images,channels,mask,histSize,ranges) images: 原图像图像格式为 uint8 或 float32。当传入函数时应 用中括号 [] 括来例如[img]channels: 同样用中括号括来它会告函数我们统幅图 像的直方图。如果入图像是灰度图它的值就是 [0]如果是彩色图像 的传入的…...
Hive离线数仓结构分析
Hive离线数仓结构 首先,在数据源部分,包括源业务库、用户日志、爬虫数据和系统日志,这些都是数据的源头。这些数据通过Sqoop、DataX或 Flume 工具进行提取和导入操作。这些工具负责将不同来源的数据传输到基于 Hive 的离线数据仓库中。 在离线…...
《macOS 开发环境配置与应用开发》
一、引言 macOS 作为一款强大而流行的操作系统,为开发者提供了丰富的开发机会和优秀的开发环境。无论是开发原生的 macOS 应用,还是进行跨平台开发,了解和掌握 macOS 开发环境的配置以及应用开发的方法至关重要。本文将详细介绍 macOS 开发环…...
DataGear 5.2.0 发布,数据可视化分析平台
DataGear 企业版 1.3.0 已发布,欢迎体验! http://datagear.tech/pro/ DataGear 5.2.0 发布,图表插件支持定义依赖库、严重 BUG 修复、功能改进、安全增强,具体更新内容如下: 重构:各模块管理功能访问路径…...
Knife4j快速入门
1 概述 Knife4j是一个用于生成和展示API文档的工具,同时它还提供了在线调试的功能,下图是其工作界面。 了解: Knife4j有多个版本,最新版的Knife4j基于开源项目springdoc-openapi,这个开源项目的核心功能就是根据Sprin…...
pcap_set_buffer_size()函数
功能简介 pcap_set_buffer_size()函数主要用于设置数据包捕获的内核缓冲区大小。这个缓冲区是操作系统内核用于临时存储捕获到的数据包的区域。通过调整缓冲区大小,可以在一定程度上优化数据包捕获的性能,特别是在高流量网络环境或者需要长时间捕获数据包…...
Ubuntu24.04——软件包系统已损坏
如果你在使用 Ubuntu 时遇到“软件包系统已损坏”的问题,可以尝试以下步骤来修复它: 更新软件包列表: 打开终端,运行以下命令以更新软件包列表: sudo apt update修复损坏的软件包: 运行以下命令来修复损坏的…...
项目实战:Vue3开发一个购物车
这段HTML代码实现了一个简单的购物车实战小项目的前端页面,结合了Vue.js框架来实现数据响应式和交互逻辑。页面展示了购物车中的商品项,每个商品项有增减数量的按钮,并且能显示商品总数以及目前固定为0元的商品总价和总价计算。 【运用响应式…...
OpenOCD之J-Link下载
1.下载USB Dirver Tool.exe,选择J-Link dirver,替换成WinUSB驱动。(⭐USB Dirver Tool工具可将J-Link从WinUSB驱动恢复为默认驱动⭐) 下载方式 ①官方网址:https://visualgdb.com/UsbDriverTool/ ②笔者的CSDN链接&…...
C++中定义类型名的方法
什么是 C 中的类型别名和 using 声明? 类型别名与using都是为了提高代码的可读性。 有两种方法可以定义类型别名 一种是使用关键字typedef起别名使用别名声明来定义类型的别名,即使用using. typedef 关键字typedef作为声明语句中的基本数据类型的一…...
241124学习日志——[CSDIY] [ByteDance] 后端训练营 [14]
CSDIY:这是一个非科班学生的努力之路,从今天开始这个系列会长期更新,(最好做到日更),我会慢慢把自己目前对CS的努力逐一上传,帮助那些和我一样有着梦想的玩家取得胜利!!&…...
丹摩|丹摩智算平台深度评测
1. 丹摩智算平台介绍 随着人工智能和大数据技术的快速发展,越来越多的智能计算平台涌现,为科研工作者和开发者提供高性能计算资源。丹摩智算平台作为其中的一员,定位于智能计算服务的提供者,支持从数据处理到模型训练的全流程操作…...
VSCode 快捷键
箭头函数 安装VSCODE插件用于在编辑器中生成ES6语法的JavaScript的代码段(支持JavaScript和Typescript)。 安装成功后输入an回车就可以了 (params) > {} 1、显示快捷键列表 快捷键:⌘ K S 可以通过上述按键显示vscode的快捷键列表&am…...
Java基础-Java多线程机制
(创作不易,感谢有你,你的支持,就是我前行的最大动力,如果看完对你有帮助,请留下您的足迹) 目录 一、引言 二、多线程的基本概念 1. 线程与进程 2. 多线程与并发 3. 多线程的优势 三、Java多线程的实…...
【创建型设计模式】单例模式
【创建型设计模式】单例模式 这篇博客接下来几篇都将阐述设计模式相关内容。 接下来的顺序大概是:单例模式、工厂方法模式、抽象工厂模式、建造者模式、原型模式。 一、什么是单例模式 单例模式是一种创建型设计模式,它保证一个类仅有一个实例&#…...
SpringBoot集成多个rabbitmq
1、pom文件 <!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.springframework.boot/spring-boot-starter-amqp --> <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-amqp</artifactId><versio…...
JavaScript将至
JS是什么? 是一种运行在客户端(浏览器)的编程语言,实现人机交互效果 作用捏? 网页特效 (监听用户的一些行为让网页作出对应的反馈) 表单验证 (针对表单数据的合法性进行判断) 数据交互 (获取后台的数据, 渲染到前…...
Java中的线程池(如果想知道Java中有关线程池的知识,那么只看这一篇就足够了!)
前言:线程池是 Java 中用于高效管理并发任务的工具,通过复用线程、降低线程创建销毁的开销,提升系统性能与响应速度。它帮助开发者更好地控制线程生命周期和资源消耗,是高并发应用的重要组成部分。 ✨✨✨这里是秋刀鱼不做梦的BLO…...