$baseGoodIds_arr = [1,2,3,4,5,6,7,8,9];$relate_gimgs = D('GoodsImages')->where(['good_id' => ['in',$baseGoodIds_arr]])->limit($gimgs_limit)->group('weight')->select();dump($relate_gimgs); weight 字段去重复 array(4) { [0] => array(5) { ["

- start_urls - 内部原理 """ scrapy引擎来爬虫中去起始的URL: 1. 调用start_requests并获取返回值 2. v = iter(返回值) 3. req1 = 执行 v.__next__() req2 = 执行 v.__next__() req3 = 执行 v.__next__() ... 4.req全部放到调度器中 """ - 编写 class Pc1Spider(scrapy.Spider): name =

TP视图命名规则之一   如果觉得目录结构太深,可以通过设置 TMPL_FILE_DEPR 参数来配置简化模板的目录层次,例如设置: 'TMPL_FILE_DEPR'=>'_' 默认的模板文件就变成了:./Application/Home/View/User_add.html Eg J : Index控制器下的不同方法.

一 介绍 Scrapy一个开源和协作的框架,其最初是为了页面抓取 (更确切来说, 网络抓取 )所设计的,使用它可以以快速.简单.可扩展的方式从网站中提取所需的数据.但目前Scrapy的用途十分广泛,可用于如数据挖掘.监测和自动化测试等领域,也可以应用在获取API所返回的数据(例如 Amazon Associates Web Services ) 或者通用的网络爬虫. Scrapy 是基于twisted框架开发而来,twisted是一个流行的事件驱动的python网络框架.因此Scrapy使用了一

#自动验证 protected $_validate=array( #参数最后代表1 表示必须验证,0表示当这个字段存在的时候验证 array('username','require','账号不能为空',1), #只有添加的时候生效 array('password', 'require', '密码不能为空!', 1, 'regex', 1), array('password', 'require', '密码不能为空!', 1, 'regex', 4), #判断账号是否在数据库中存在 1表示添加时

转自:http://blog.csdn.net/helencoder/article/details/50328629 近期项目中,遇到数据表去重要求,对于ThinkPHP的去重有了更加准确的认识和体会. 两种去重方式: $test_data = M('hot'); //实例化数据表 $data = $test_data->Distinct(true)->field('descriprion')->order('description desc')->select(); //利用d

本文主要针对GROUP BY 和 HAVING两个关键字进行分析 使用测试表如下: 测试前,只知道GROUP BY 这个关键字的作用是根据一个字段进行分组,去重.HAVING对分组设置条件. 具体分组规则,设置条件不清楚. 测试开始 首先 单独使用GROUP BY对 kecheng 字段进行分组: SELECT * from a GROUP BY kecheng 执行sql,结果如下: 分析: 根据 kecheng 字段分组,并去重了,去重规则为  kecheng  的第一条数据. 然后 加上H

Enumerable.Distinct 方法 是常用的LINQ扩展方法,属于System.Linq的Enumerable方法,可用于去除数组.集合中的重复元素,还可以自定义去重的规则. 有两个重载方法: // // 摘要: // 通过使用默认的相等比较器对值进行比较返回序列中的非重复元素. // // 参数: // source: // 要从中移除重复元素的序列. // // 类型参数: // TSource: // source 中的元素的类型. // // 返回结果: // 一个 Syste

Enumerable.Distinct 方法 是常用的LINQ扩展方法,属于System.Linq的Enumerable方法,可用于去除数组.集合中的重复元素,还可以自定义去重的规则. 有两个重载方法: // // 摘要: // 通过使用默认的相等比较器对值进行比较返回序列中的非重复元素. // // 参数: // source: // 要从中移除重复元素的序列. // // 类型参数: // TSource: // source 中的元素的类型. // // 返回结果: // 一个 Syste

前言 List集合操作去除重复数据的这种情况经常会碰到,博客园里面也有很多大神们做过,在这里主要是借鉴然后自己整理了一下,主要是为了方便自己,以后再次碰到这种去重问题,直接打开自己的链接拿起键盘就是干,,,, 一.方法一 利用HashSet去重,在实体类里重写Equals和GetHashCode方法 class Program { static void Main(string[] args) { List<UserInfo> list = new List<UserInfo>()

Enumerable.Distinct 方法 是常用的LINQ扩展方法,属于System.Linq的Enumerable方法,可用于去除数组.集合中的重复元素,还可以自定义去重的规则. 有两个重载方法: // // 摘要: // 通过使用默认的相等比较器对值进行比较返回序列中的非重复元素. // // 参数: // source: // 要从中移除重复元素的序列. // // 类型参数: // TSource: // source 中的元素的类型. // // 返回结果: // 一个 Syste

C# MVC 用户登录状态判断   来源:https://www.cnblogs.com/cherryzhou/p/4978342.html 在Filters文件夹下添加一个类AuthenticationAttribute ,代码如下: // 登录认证特性 public class AuthenticationAttribute : ActionFilterAttribute { public override void OnActionExecuting(ActionExecutingCont

原文:[C#]list 去重 Enumerable.Distinct 方法 是常用的LINQ扩展方法,属于System.Linq的Enumerable方法,可用于去除数组.集合中的重复元素,还可以自定义去重的规则. 有两个重载方法: // // 摘要: // 通过使用默认的相等比较器对值进行比较返回序列中的非重复元素. // // 参数: // source: // 要从中移除重复元素的序列. // // 类型参数: // TSource: // source 中的元素的类型. // // 返回

上次对Stream流来进行分组的文章很多人看,想看的可以来这: Stream流来进行集合分组 这次小编又带来Stream的去重,话不多数,直接上代码: 这是对简单数据类型的去重 //字符串集合进行简单的去重(其他数据类型去重一样) List<String> stringList = Arrays.asList("伽罗", "貂蝉", "芈月", "伽罗"); //jdk1.8Stream来去重 stringList

Hive作为大数据平台举足轻重的框架,以其稳定性和简单易用性也成为当前构建企业级数据仓库时使用最多的框架之一. 但是如果我们只局限于会使用Hive,而不考虑性能问题,就难搭建出一个完美的数仓,所以Hive性能调优是我们大数据从业者必须掌握的技能.本文将给大家讲解Hive性能调优的一些方法及技巧. Hive性能调优的方式 为什么都说性能优化这项工作是比较难的,因为一项技术的优化,必然是一项综合性的工作,它是多门技术的结合.我们如果只局限于一种技术,那么肯定做不好优化的. 下面将从多个完全不同的角度

URL_PATHINFO_DEPR, depr表示 网页路径"分隔符",用"-", 有利于seo,注意是从 sername/index.php(开始的)/home-user-login-var-value开始的,pathinfo也支持普通的参数传值(仅仅支持参数...). 在thinkphp中,有两个地方使用depr,另一个就是tpl的文件目录组织分隔符: 'TMPL_FILE_DEPR'=>'-' URL_PATHINFO: 意思是路径信息,意思是 网页的u

使用Hive可以高效而又快速地编写复杂的MapReduce查询逻辑.但是一个”好”的Hive程序需要对Hive运行机制有深入的了解,像理解mapreduce作业一样理解Hive QL才能写出正确.高效的HQL.长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,cou

要点:优化时,把hive sql当做map reduce程序来读,会有意想不到的惊喜. 理解hadoop的核心能力,是hive优化的根本. 长期观察hadoop处理数据的过程,有几个显著的特征: 1.不怕数据多,就怕数据倾斜. 2．对jobs数比较多的作业运行效率相对比较低,比如即使有几百行的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,没半小时是跑不完的.map reduce作业初始化的时间是比较长的. 3.对sum,count来说,不存在数据倾斜问题. 4.对count(distinct )

1.Hadoop计算框架的特点 数据量大不是问题,数据倾斜是个问题. jobs数比较多的作业效率相对比较低,比如即使有几百万的表,如果多次关联多次汇总,产生十几个jobs,耗时很长.原因是map reduce作业初始化的时间是比较长的. sum,count,max,min等UDAF,不怕数据倾斜问题,hadoop在map端的汇总并优化,使数据倾斜不成问题. count(distinct),在数据量大的情况下,效率较低,如果是多count(distinct)效率更低,因为count(distinc

导读:随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.本文由阿里AnalyticDB团队出品,近万字长文,首次深度解读阿里在海量数据实时分析领域的多项核心技术. 数字经济时代已经来临,希望能和业界同行共同探索,加速行业数字化升级,服务更多中小企业和消费者.   挑战 随着数据量的快速增长,越来越多的企业迎来业务数据化时代,数据成为了最重要的生产资料和业务升级依据.伴随着业务对海量数据实时分析的需求越来越多,数据分析技术这两年也迎来了一些新的挑战和