例子:在一个StudentScore表中,有序号ID,班级ClassId,学生姓名Name,性别Sex,语文成绩ChineseScore,数学成绩MathScore,平均成绩AverageScore等等一些学生成绩及个人信息字段 问一:每个班级中,平均成绩在60(含60)分以上的学生人数? 问二:每个班级中本次考试平均成绩是班级前三的同学的所有信息? 问三:每个班级中语文与数学都达到60(含60)分以上的同学的所有信息? 一.Group By 分组 group by ClassId group

Percona XtraDB Cluster vs Galera Cluster vs MySQL Group Replication Overview Galera Cluster 由 Codership 开发 官网 包含在MariaDB,在Percona.MySQL 都可以使用 Galera Cluster 是一个基于 InnoDB 多主的同步复制,可以读写任何节点,即使失去任何一个节点也不影响业务中断,而且无需复杂的 failover 操作. Percona XtraDB Cluster

注意本文采用最新版本进行Kafka的内核原理剖析,新版本每一个Consumer通过独立的线程,来管理多个Socket连接,即同时与多个broker通信实现消息的并行读取.这就是新版的技术革新.类似于Linux I/O模型或者Select NIO 模型. Poll为什么要设置一个超时参数 条件: 1:获取足够多的可用数据 2:等待时间超过指定的超时时间. 目的在于让Consumer主线程定期的""苏醒"去做其他事情.比如:定期的执行常规任务,(比如写日志,写库等). 获取消息,

这个是Kafka server的核心包,里面的类也很多,我们还是一个一个分析 一.BrokerStates.scala 定义了目前一个kafka broker的7中状态 ——  1. NotRunning:未运行 2. Starting:启动中 3. RecoveringFromUncleanShutdown:从上次异常恢复中 4. RunningAsBroker:已启动 5. RunningAsController:作为Controller运行 6. PendingControlledShut

UITableView表视图 一.表视图的使用场景 表视图UITableView是iOS中最重要的视图,随处可见,通常用来管理一组具有相同数据结构的数据 表视图继承自UIScrollView,所以可以滚动 表视图的每一条数据都是显示数据,每一个分区称为一个section,每一行称为row,编号都是从0开始 二.表视图的创建及显示数据 DataSource数据源 我们需要给tableView指定一个数据源,它负责给tableView提供数据 需要实现协议中两个必须实现的方法 三.表视图的重用机制

表视图UITableView   表视图UITableView,是IOS中最重要的视图,随处可见 表视图通常用来管理一组具有相同数据结构的数据 UITableView继承自UIScrollView,所以可以滚动 表视图的每一条数据都是显示在UITableViewCell对象中 表视图可以分区显示数据,每个分区称为一个section,每一行称为row,编号都是从0开始        tableView的样式是个枚举类型,有两种样式:plain和grouped可以根据在不同的使用场景下设置不同的样式

表视图 UITableView,iOS中最重要的视图,随处可⻅见. 表视图通常⽤用来管理⼀一组具有相同数据结构的数据. UITableView继承⾃自UIScrollView,所以可以滚动,表视图的每⼀一条数据都是显⽰示在UITableViewCell对象中,表视图可以分区显⽰示数据,每个分区称为⼀一个section,每⼀一⾏行称为 row,编号都是从0开始 表视图的创建(重要属性) style样式:plain.group 分隔线样式:separatorStyle 分隔线颜色:separateC

env: centos 6.5 x64 hyper-v虚拟机 这个方法可以在当前运行的系统中扩展root磁盘 详细步骤 之前想创建的一个虚拟机的磁盘空间不够用了,所以想扩容一下磁盘. 正好使用的时候是lvm磁盘,可以支持扩容. 格式化一个新的分区或者磁盘 Command (m for help): n ## newCommand action e extended p primary partition (1-4)p ## primary Partition number (1-4): 1 ##

AIX操作系统中有很多程序,为了进行程序版本控制,每一个程序集都有自己的版本号.版本号是由小数点分隔的四位数字,例如5.3.0.9其含义是:操作系统版本号(version).发行版本号(release).改进版本号(modification).修正版本号(fix). 最后的改进号和修正号不同的程序又经常被称为补丁,不同改进号的升级是免费的,即由v4.3.2可以下载免费的补丁程序升级到v4.3.3,而v5.2不能通过打补丁的方式升级到v5.3. #oslevel 6.1.0.0        --

简介 algorithm头文件是C++的标准算法库,它主要应用在容器上. 因为所有的算法都是通过迭代器进行操作的,所以算法的运算实际上是和具体的数据结构相分离的 ,也就是说,具有低耦合性. 因此,任何数据结构都能使用这套算法库,只要它具有相应的迭代器类型. 算法类别 如上图所示,库中的算法主要分为4类: 非修改性顺序操作(Non-modifying sequence operations) 可变顺序操作(Mutating sequence operations) 排序和关系操作(Sorting

使用python-kafka类库开发kafka生产者&消费者&客户端   By: 授客 QQ:1033553122       1．测试环境 python 3.4 zookeeper-3.4.13.tar.gz 下载地址1: http://zookeeper.apache.org/releases.html#download https://www.apache.org/dyn/closer.cgi/zookeeper/ https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.

说明 主要内容是在网上的一些文章中整理出来: 加粗的字体是比较重要的内容,部分是自己的经验和理解: 整理的目的主要是为了方便查阅: 为什么需要消息系统 解耦: 在项目启动之初来预测将来项目会碰到什么需求,是极其困难的.消息队列在处理过程中间插入了一个隐含的.基于数据的接口层,两边的处理过程都要实现这一接口.这允许你独立的扩展或修改两边的处理过程,只要确保它们遵守同样的接口约束. 冗余: 有些情况下,处理数据的过程会失败.除非数据被持久化,否则将造成丢失.消息队列把数据进行持久化直到它们已经被完全

官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中binder 交互,通过我们配置来 binding ,而 Spring Cloud Stream 的 binder 负责与消息中间件交互.所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式. 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息

一 Ceph简介 Red Hat Ceph是一个分布式的数据对象存储,系统设计旨在性能.可靠性和可扩展性上能够提供优秀的存储服务.分布式对象存储是存储的未来,因为它们适应非结构化数据,并且客户端可以同时使用当前及传统的对象接口进行数据存取.例如: 本地语言绑定接口(C/C++, Java, Python) RESTful 接口(S3/Swift) 块设备接口 文件系统接口 Red Hat Ceph具有非常好的可扩展性——数以千计的客户端可以访问PB级到EB级甚至更多的数据. 二 Ceph优势及特

一.什么是kafka Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式.支持分区的(partition).多副本的(replica),基于zookeeper协调的分布式消息系统,它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统.低延迟的实时系统.storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志.访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源项目. 二.kafka与其他

表视图 UITableView,iOS中最重要的视图,随处可见. 表视图通常用来管理一组具有相同数据结构的数据. UITableView继承于UIScrollView,所以可以滚动 表视图的每条数据都是显示在UITableViewCell对象中 表视图可以分区显示数据,每个分区称为一个section,每一行称为 row,编号都是从0开始 表视图的创建 DataSource数据源 我们需要给tableView指定一个数据源,它负责给tableView提供数据. 需要实现协议中两个必须实现的方法.

earliest: 当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,从头开始消费 latest :当各分区下有已提交的offset时,从提交的offset开始消费:无提交的offset时,消费新产生的该分区下的数据 enable_auto_commit (bool): 如果为True,将自动定时提交消费者offset.默认为True. auto_commit_interval_ms (int): 自动提交offset之间的间隔毫秒数.如果enable_a

16.Kafka 配置文件同步 为了给kafka的进程添加GC日志信息,方便在以后重启的时候,加入GC日志: 修改bin/kafka-server-start.sh: export KAFKA_OPTS="-Xms4G -Xmx8G -Xmn3G -XX:+UseConcMarkSweepGC -XX:ParallelGCThreads=4 -server -Dlog4j.configuration=file:$base_dir/config/log4j.properties -Xloggc:/

了解了什么是kafka( https://www.cnblogs.com/tree1123/p/11226880.html)以后 学习核心api之消费者,kafka的消费者经过几次版本变化,特别容易混乱,所以一定要搞清楚是哪个版本再研究. 一.旧版本consumer 只有旧版本(0.9以前)才有 high-level consumer 和 low-level consumer之分,很多的文章提到的就是这两个:低阶消费者和高阶消费者,低阶消费者更灵活但是需要自己维护很多东西,高阶就死板一点但是不需

官方定义 Spring Cloud Stream 是一个构建消息驱动微服务的框架. 应用程序通过 inputs 或者 outputs 来与 Spring Cloud Stream 中binder 交互,通过我们配置来 binding ,而 Spring Cloud Stream 的 binder 负责与消息中间件交互.所以,我们只需要搞清楚如何与 Spring Cloud Stream 交互就可以方便使用消息驱动的方式. 通过使用Spring Integration来连接消息代理中间件以实现消息

sql server常用语句总结 http://ace105.blog.51cto.com/639741/792519 SQL Server 性能调优(一)--从等待状态判断系统资源瓶颈                     http://blog.csdn.net/dba_huangzj/article/details/7607844 -- 查看性能记数器       SELECT * FROM sys.dm_os_performance_counters        -- 执行过的线程所