金蝶K3WISE常用数据表 K3Wise 14.2 清空密码update t_User set FSID=') F ", ,P T #8 *P!D &D 80!N &@ <0 C '+''''+'< : !M &4 )0 ',PasswordHashValue=Null where FName='Administrator' --在后台数据库ICClassType表中,字段FID<0的是老单,FID>0的是新单.----------------系统

===================== 目录: 1.插件事件说明如下 2.插件属性说明如下 3.插件方法说明如下 ===================== 1.插件事件说明如下:  序号 事  件  函    数  描    述 1   BillInitialize  Private Sub m_BillTransfer_BillInitialize() 单据初始化完成时激发该事件 2   BillTerminate  Private Sub m_BillTransfer_BillTerm

在后台数据库ICClassType表中,字段FID<0的是老单,FID>0的是新单.--事务类型select * from ICClassType            where  FTableName ='t_RP_NewReceiveBill' /*例如 收款单的事务类型为 */1000005 收款单1000014 预收单1000015 应收退款单 select * from t_TableDescription  where FTableName ='t_RP_NewReceiveBi

          K/3 BOS开发百问百答   (版本:V1.1)           K3产品市场部       目录 一.基础资料篇__ 1 [摘要]bos基础资料的显示问题_ 1 [摘要]单据自定义无法看到bos定义的基础资料_ 1 [摘要]在调出基础资料序时簿时,过滤出我需要的基础资料_ 1 [摘要]bos定义的基础资料能否做到按名称而不是按代码进行自动匹配_ 1 二.业务单据篇__ 2 [摘要]是否支持多插件和数据授权_ 2 [摘要]K3BOS单据(新)中的数量字段怎样才能控制到两

新单到老单字段的添加分为两种: 一种为文本字段信息的关联,新单与老单字段的信息均为文本字段: 另一种为基础资料信息的关联,新单与老单均为基础资料字段信息.       K3 WISE 11.0中存储老单关联字段信息的表为 ICSelbills ,该表的内部结构为: FID:表示下推目标单据的类型,其值主要关联在表ICTransActionType中的FID,该表内主要是各种单据的缩写类型: FFieldName:原单据在VB层面的标识单据编号的名称,在数据库中一般根据需要变更单据的内容来制定:

测试数据的下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1gdgSn6r 一.文件分析 首先可以用文本编辑器打开一个HTTP_20130313143750.dat的二进制文件,这个文件的内容是我们的手机日志,文件的内容已经经过了优化,格式比较规整,便于学习研究,感兴趣的读者可以尝试一下. 我从中截取文件中的一行记录内容进行分析: 1363157985066     13726230503    00-FD-07-A4-72-B8:CMCC    120.196.100.82    i

job提交源码分析 在eclipse中的写的代码如何提交作业到JobTracker中的哪?(1)在eclipse中调用的job.waitForCompletion(true)实际上执行如下方法 connect(); info = jobClient.submitJobInternal(conf); (2)在connect()方法中,实际上创建了一个JobClient对象. 在调用该对象的构造方法时,获得了JobTracker的客户端代理对象JobSubmissionProtocol. JobSu

编写的Python脚本 可以看到,实际代码只有3句,即实现单据体首行过滤代码(其实最最主要的是无需写组件动态即时注册),并有注册到[采购订单]"表单构建插件"上.界面运行时,实际效果 [采购订单] 的 "明细信息" 单据体 实现了首行过滤, 同样 因为注册的动态脚本代码是通过控件类型进行判断的,"交货安排" 页签的单据体类型控件也实现了首行过滤,  送上Python脚本 #实现单据体首行过滤 #by wanghl 2015-11-6 clr.Ad

hadoop mapreduce 中的map 和reduce 函数遵循下面的形式 map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) 能够从源码中看出为什么是这种类型: map: (K1, V1) → list(K2, V2) reduce: (K2, list(V2)) → list(K3, V3) public class Mapper<KEYIN, VALUEIN, KEYOUT, VALUEOUT> {

一.神马是高大上的MapReduce MapReduce是Google的一项重要技术,它首先是一个编程模型,用以进行大数据量的计算.对于大数据量的计算,通常采用的处理手法就是并行计算.但对许多开发者来说,自己完完全全实现一个并行计算程序难度太大,而MapReduce就是一种简化并行计算的编程模型,它使得那些没有多有多少并行计算经验的开发人员也可以开发并行应用程序.这也就是MapReduce的价值所在,通过简化编程模型,降低了开发并行应用的入门门槛. 1.1 MapReduce是什么 Hadoop

一.初步探索Partitioner 1.1 再次回顾Map阶段五大步骤 在第四篇博文<初识MapReduce>中,我们认识了MapReduce的八大步凑,其中在Map阶段总共五个步骤,如下图所示: 其中,step1.3就是一个分区操作.通过前面的学习我们知道Mapper最终处理的键值对<key, value>,是需要送到Reducer去合并的,合并的时候,有相同key的键/值对会送到同一个Reducer节点中进行归并.哪个key到哪个Reducer的分配过程,是由Partition

EntityFramework之领域驱动设计实践 - 前言 EntityFramework之领域驱动设计实践 (一):从DataTable到EntityObject EntityFramework之领域驱动设计实践 (二):分层架构 EntityFramework之领域驱动设计实践 (三):案例:一个简易的销售系统 EntityFramework之领域驱动设计实践 (四):存储过程 - 领域驱动的反模式 EntityFramework之领域驱动设计实践 (五):聚合 EntityFramewor

一.MapReduce简介 1.1MapReduce概述 MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,主要用于搜索领域,解决海量数据的计算问题.MR由两个阶段组成:Map和Reduce,用户只需要实现map()和reduce()两个函数,即可实现分布式计算,其执行流程如图1.这两个函数的形参是key.value对,表示函数的输入信息. 图 1 1.1.1 map任务处理 <1> 读取输入文件内容,解析成key.value对.对输入文件的每一行,解析成key.value对.每一个

一.Hadoop计数器 1.1 什么是Hadoop计数器 Haoop是处理大数据的,不适合处理小数据,有些大数据问题是小数据程序是处理不了的,他是一个高延迟的任务,有时处理一个大数据需要花费好几个小时这都是正常的.下面我们说一下Hadoop计数器,Hadoop计数器就相当于我们的日志,而日志可以让我们查看程序运行时的很多状态,而计数器也有这方面的作用.那么就研究一下Hadoop自身的计数器.计数器的程序如代码1.1所示,下面代码还是以内容为“hello you:hell0 me”的单词统计为例.

本节所用到的数据下载地址为:http://pan.baidu.com/s/1bnfELmZ MapReduce的排序分组任务与要求 我们知道排序分组是MapReduce中Mapper端的第四步,其中分组排序都是基于Key的,我们可以通过下面这几个例子来体现出来.其中的数据和任务如下图1.1,1.2所示. #首先按照第一列升序排列,当第一列相同时,第二列升序排列 3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 ------------------- #结果 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2

理解MapReduce Hadoop的MapReduce过程具有如下形式:           1) map: (K1, V1) => list(K2, V2)          2) reduce: (K2, list(V2)) => list(K3, V3) 我用一个简单的例子说明它表示的含义: 假设待分析的数据文件是一个用户名和密码的表,即"用户名,密码"格式: ========= input.dat========= zhang,123456 wang,qazxsw

1.创建Hadoop项目 2.创建包.类 这里使用hdfs.WordCount为例 3.编写自定Mapper和Reducer程序 MyMapper类 static class MyMapper extends Mapper<LongWritable, Text, Text, LongWritable> { @Override protected void map(LongWritable k1, Text v1, Context context) throws IOException, Int

ShareERP2013-10-03 模块:具有功能设计.权限绑定,链接用户菜单与系统的重要桥梁. 菜单:是用于显示与用户交互的重要入口,更是导航系统的舵手,所以它的设计直接影响到用户体验. 菜单可能根据不同的用户会有不同的加载方式,特别是定制的系统,灵活性不必可少.并且,可扩展性,提供用户二次开发接口,可挂接用户自己的模块及调用菜单,当用户增加自己的模块或菜单后,能否进行权限控制,那么在权限设计时就要充分考虑到这些要素,详细请参看权限设计. 在一般系统中,菜单和工具栏按钮是共享事件过程的,我们

3 3 3 2 3 1 2 2 2 1 1 1 -----------------期望输出 1 1 2 1 2 2 3 1 3 2 3 3 将以上数据进行排序,排序规则是:按照第一列升序排序,如果第一列数值相同,则按照第二列升序排序. 但是默认情况下结果是: 1 1 2 2 2 1 3 3 3 2 3 1 即默认情况下只有第一列参加排序,第二列并不参加,即原来的v2不能参与排序,想达到目标必须自定义类,该类必须将原来的k2和v2封装到一个类中,作为新的k2必须实现一个接口implements W

准备 配置好JDK和Hadoop环境, 在IDEA中建立maven项目,建立后的目录结构为: 修改pom..xml引入相关支持: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance&quo

1.网上很多关于搭建Hadoop集群的知识,这里不多做叙述,并且本机运行Hadoop程序是不需要hdfs集群的,我们本机运行只做个demo样式,当真的需要运行大数据的时候,才需要真正的集群 2.还有就是词频统计的知识,不论是官方文档,还是网上的知识,基本都能随意百度个几百篇出来 但是我找半天,确实是没有找到对词频的结果进行全局排序的操作,实在是苦于搜索不到,我就自己瞎鼓捣一波,搞了个demo出来,还有决定不找接口了,之前一直说自己忙,没时间写blog,现在想想其实还是接口,因为永远没有那么多闲余