在KDB中创建1的列表可以使用以下方法:
enlist
enlist 1
1#
1#1
以上是在KDB中创建1的列表的两种常用方法。
https://github.com/judasn/IntelliJ-IDEA-Tutorial/
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 构建的分布式、RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。它通过有限状态转换器实现了用于全文检索的倒排索引、用于存储数值数据和地理位置数据的 BKD 树,以及用于分析的列存储。
对于一个启用了Kerberos的正式生产系统,还需要考虑KDC的高可用。而Kerberos服务是支持配置为主备模式的,数据同步是通过kprop服务将主节点的数据同步到备节点。本文主要讲述如何在CDH5.16.1中配置Kerberos服务的高可用。在前面的文章中Fayson介绍过《如何配置Kerberos服务的高可用》,但无论是CDH还是OS版本到较低,本文也主要是为了更新文档。
No.27期 高维外存查找结构——KD 树 Mr. 王:以往我们在数据结构中进行的查找,都是查找某一个键值或者某一个区间内的值,这样的查找称之为一维查找。 小可:难道说还有多维查找吗? Mr. 王:现在我们就来介绍一种高维查找结构——KD 树。 小可:可是什么样的查找是高维查找呢? Mr. 王:举个简单的例子。你平时会用到位置服务的App 吗? 小可笑着说:我今天中午还用大众点评查找过周围的饭店,饱餐了一顿呢。 Mr. 王:你的位置在定位系统和定位服务中就是一个坐标,这个坐标就是一个二维数据项。
为什么用关系型数据库?最常见的理由是别人在用,所以我也得用,但是这个并不是理由,而是借口。
在偶然的机会听到了KDB,然后带着好奇和新鲜感体验了一把这个传说中和Oracle 相似度达到99%的数据库。 其中一部分的驱动力在于这个活动的奖品很丰厚,参加活动后可以拿到一个iwatch,确实是很划算的一个活动。 而对于KDB的认识,也是在对比调优中认识到的,其实结果还是大大超出我的预期。 首先来简单说一下背景,我们一共十来个人,分成两队,红队和蓝队,然后红队调优Oracle,蓝队调优KDB,然后使用benchmark在同样的加压条件下的tpcc值作为参考来对比Oracle和KDB 乍一看Oracle这边
由于内核是一个不与特定进程相关的功能集合,所以内核代码无法轻易地放在调试器中执行,而且也很难跟踪跟踪,本章节将介绍监视内核代码并跟踪错误的技术。
本文旨在介绍下几种常见的调试方法gdb、crash、kgdb and kdb 以及dynamic debug. 关于在 Linux 内核上使用debuggers,Linus Torvalds 长期以来对它们不太喜欢。简短地解释这种态度是,依赖调试器可能鼓励用权宜之计而非深思熟虑来解决问题,这会导致代码质量恶化。详细解释可以参考https://lwn.net/2000/0914/a/lt-debugger.php3
本篇文章Fayson主要介绍如何将CDH集群中的KDC服务从RedHat7迁移到RedHat6。
Luene是一款高性能、可扩展的信息检索库,可实现对文档元信息、文档内容的搜索功能。用户可以使用Lucene 或 基于Lucene开发的成熟产品Nutch/Solr/Elasticsearch等,快速构建搜索服务,如文件搜索、网页搜索等。在Lucene概览中,我们初步介绍了其底层的核心存储文件,本文主要介绍其中的数值索引(Point索引)部分,分析数值索引的文件结构及其读写流程。
https://easydoc.net/s/54024151/YdjAf8qr/tM5I6C7b
这个文档记录了用 kGDB 调试 Linux 内核的全过程,都是在前人工作基础上的一些总结。以下操作都是基于特定板子来进行,但是大部分都能应用于其他平台。
lucene在6.0之后引入了数字点(Point)的概念,对于多维数字点的索引,就需要用到kd树结构了,当然,在lucene中用到的是进阶版本的bkd树.
万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
假设一种场景,在调试环境的时候,运行到15min的时候,环境出现bug,需要去debug。也许错误的第一现场并不是15min的时候,可能在14min30s-15min之间,那么如果正向执行就需要14min30s以上。所以这个时候如果能够直接反向运行到14min30s,就可以节省很多时间。就像jojo的奇妙冒险中吉良吉影的招式,败者食尘一样,逆转时间
在前面的文章中Fayson介绍过《如何在CDH集群启用Kerberos》,对于一个启用了Kerberos的正式生产系统,还需要考虑KDC的高可用。而Kerberos服务是支持配置为主备模式的,数据同步是通过kprop服务将主节点的数据同步到备节点。本文主要讲述如何配置Kerberos服务的高可用。
1.文档编写目的 本篇文章主要介绍如何在CDP 7.1.6集群中配置Kerberos的高可用。 文档概述 1.如何在CDP7集群配置Kerberos高可用 2.验证 3.总结 测试环境 1.操作系统Redhat7.2 2.CDP7.1.6 3.使用root用户操作 2.备节点安装Kerberos服务 1.在备节点安装Kerberos服务,暂时不进行相关配置 [root@cdh1 ~]# yum install -y krb5-server openldap-clients krb5-workstation
蓝桥云课:https://www.lanqiao.cn/courses/3584 github:https://github.com/overmind1980/oeasy-python-tutorial gitee:https://gitee.com/overmind1980/oeasypython
Emacs 的快捷键和 Vim 的快捷键是编辑器中的两坐高山,其中 Emacs 的快捷键主要有四类。
一张图看懂数据科学 72 核的英特尔 Xeon Phi,数据处理速度赶上 GPU? Linux 4.10 的三大改进之处 GitHub 邀请更多开发者参与其开源指南 每日推荐文章: 如何设置 Lin
yum install krb5-libs krb5-server krb5-workstation
如果你只想高亮语句中的某个函数名或关键字,可以使用 `function_name()` 实现
文件系统是用来管理和组织保存在磁盘驱动器上的数据的系统软件,其实现了数据完整性的保证,也就是保证写入磁盘的数据和随后读出的内容的一致性。除了保存以文件方式存储的数据以外,一个文件系统同样存储和管理关于文件和文件系统自身的一些重要信息(例如:日期时间、属主、访问权限、文件大小和存储位置等等)。这些信息通常被称为元数据(metadata)。
1、特征:能理解分区的概念,知道安装linux系统和常见的数据库、桌面管理器、应用软件等,能做一些基本的配置(如网络、打印机、调制解调器等),参照手边资料依葫画瓢式的安装和配置常见服务(如NFS、HTTP、FTP、TELNET、 SSH、LDAP、NIS、邮件服务、SAMBA、打印服务等),能解决一些基本的简单问题,熟悉一些基本的常见命令,能理解系统的启动过程等等。
Kerberos是认证协议,它假设主机是可信任的,但是网络不是。Kerberos安全涉及三个关键实体:
ClickHouse是一个用于联机分析(OLAP)的列式数据库管理系统(DBMS)。在传统的行式数据库系统中,处于同一行中的数据总是被物理的存储在一起。常见的行式数据库系统有:mysql,postgres,ms sqlserver;在列式数据库系统中,来自不同列的值被单独存储,来自同一列的数据被存储在一起。常见的列式数据库有: Vertica、 Paraccel (Actian Matrix,Amazon Redshift)、 Sybase IQ、 Exasol、 Infobright、 InfiniDB、 MonetDB (VectorWise, Actian Vector)、 LucidDB、 SAP HANA、 Google Dremel、 Google PowerDrill、 Druid、 kdb+。
可以指定在波形窗中绘制网格线。选项包括Rising Edge, Falling Edge和 Both Edges。
自从2018年大数据平台升级,Hadoop/Kafka从此被Kerberos立体环绕,虽然知道kinit/kdestory/klist命令,但是每次执行都感觉云里雾绕,尤其是对接租户的时候,多次陷入尴尬的境地。实习带我的老师曾提起培训一次kerberos,可是还没提上日程就离职了。于是决定去靠自己理解一下Kerberos,脱离这种没有安全感的日子。
在前面的文章中,Fayson介绍了《0733-7.0.3-如何在Redhat7.6中安装CDP DC7.0.3》,这里我们基于这个环境开始安装Kerberos。Kerberos是一个用于安全认证的第三方协议,并不是Hadoop专用,你可以将其用于其他系统。它采用了传统的共享秘钥方式,实现了在网络环境下不一定保证安全的环境下,Client和Server之间的通信,适用于Client/Server模型,由MIT开发和实现。而使用CDP DC可以较为轻松的实现洁面后的Kerberos集成,本文Fayson主要介绍如何在Readhat7.2的CDP DC7.0.3环境中启用Kerberos。
本文档讲述如何将Cloudera Manager在Kerberos环境下迁移至新的CM节点。通过本文档,您将学习到以下知识:
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
最近碰上了一个禅道的cms系统,看了下网上并没有对这个cms比较系统的攻击方法,于是写下此文希望对大家能有所帮助。(公司授权站点,打码严重,万望见谅)
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
编辑部原创 编译:wally21st、 西西 未经允许,不得转载 对于一些私募、投资机构和个人来说,量化投资研究、回测离不开数据的支持。当数据量达到一定数量,如A股所有频率和种类的数据等等。这时候需要的是对数据有效的储存和管理。今年6月才开源的数据库ClickHouse,为我们提供了福音。ClickHouse来自俄罗斯,又是刚刚开源,社区也是俄语为主。因此,大家对它并不是很熟悉,用的人也不是很多。 我们对比一下他的速度 一个字 快 上面是100M数据集的跑分结果:ClickHouse 比 Ver
今天抽时间在整理一个关于MySQL和Oracle共同面临的问题,但是它们有着不同的解决方案,就是经典的partial write问题,我也看到网上有很多DBA在纠结,在争论,相比而言,Oracle这边更沉默一些。我认真看了他们的讨论,但是到目前为止没有看到一个把两方面都照顾到的解读,而且这个问题可以继续扩展开来,从存储层面也可以有一些解读,所以我决定做这个事情。至于文章最近应该会从社群中看到,对于内容,我还是抱着谨慎的态度,想让几位朋友审阅之后再说会比较好。如果你对此有一定的基础,对此有浓厚的兴趣,也
keytool 是 java JDK 自带的证书管理工具,使用 keytool 可以生成密钥,创建证书。只要装了 jdk,并正确设置了环境变量,就可以之间通过命令行执行 keytool 命令来管理证书。
我自己在看《寒江独钓》这本书的时候,书中除了给出了利用过滤的方式来拦截键盘数据之外,也提到了另外一种方法,就是hook键盘分发函数,将它替换成我们自己的,然后再自己的分发函数中获取这个数据的方式,但是书中并没有明确给出代码,我结合书中所说的一些知识加上网上找到的相关资料,自己编写了相关代码,并且试验成功了,现在给出详细的方法和代码。 用这种方式时首先根据ObReferenceObjectByName函数来根据对应的驱动名称获取驱动的驱动对象指针。该函数是一个未导出函数,在使用时只需要先声明即可,函数原型如下:
1.Tomcat、Weblogic、JBoss等系统是使用Java提供的密码库。通过Java的Keytool工具,生成Java Keystore(JKS)格式的证书文件。Tomcat7开始支持PFX格式证书
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说KeePassXC:社区驱动的开源密码管理器「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
构建过程中,测试影响分析(TIA)是一种加快自动化测试的新式方法。它的 工作原理就是通过获得新的代码变动,分析这些代码的调用关系图来判断应该调 用那些自动化测试用例进行自动化测试。微软已经在这个方法上
温馨提示:如果使用电脑查看图片不清晰,可以使用手机打开文章单击文中的图片放大查看高清原图。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章中,Fayson介绍了《如何在Redhat7.4安装CDH5.15》,这里我们基于这个环境开始安装MIT Kerberos。关于在CDH中启用Kerberos也可以参考之前的文章《如何在CDH集群启用Kerberos》,《如何在Redhat
本教程通过win10下的docker实现,过程简单,不需要自己进行破解,同时是通过wsl方式实现,比虚拟机效率会更加高一些。
Python 今年还是很火,不仅是编程语言排行榜前二,更成为互联网公司最火热的招聘职位之一。伴随而来的则是面试题目越来越全面和深入化。有的时候不是你不会,而是触及到你的工作边缘,并没有更多的使用,可是面试却需要了解。
量化投资与机器学习微信公众号,是业内垂直于量化投资、对冲基金、Fintech、人工智能、大数据等领域的主流自媒体。公众号拥有来自公募、私募、券商、期货、银行、保险、高校等行业30W+关注者,荣获2021年度AMMA优秀品牌力、优秀洞察力大奖,连续2年被腾讯云+社区评选为“年度最佳作者”。 DB-Engines公布了3月份数据库的最新排名。DB-Engines根据数据库当前的受欢迎程度进行排名,主要使用以下参数来衡量一个系统的受欢迎程度: 该系统在网站上被提及的次数:以搜索引擎查询结果的数量来衡量。目前,我
在 Python 中,列表是一种常见的数据结构,用于存储和组织数据。当我们需要将列表的内容以表格形式展示时,可以通过特定的方法和技巧来实现。本文将详细介绍如何在 Python 中以表格格式打印列表,以便更好地展示和呈现数据。
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