hibernate清空表数据
Stringsql="deletefromtablenamewhere1=1";
session.beginTransaction();
//获取connection,执行静态SQL
Statementstate=session.connection().createStatement();
state.executeQuery(sql);
tr.commit();session.close();
另一张表关联了你要删的表的数据，你直接删这个表肯定不行，你想啊比如说你的学生表有学生idname，成绩表中有学生id成绩，如果你的学生表删了，成绩表的学生id去哪里关联学生姓名，第一种做法是你用级联删除，就是删表数据之前，把与他相关联的表的关联数据删除，比如你要删了张三这个学生，先要删除与学生表关联的有张三id的成绩的成绩数据再删张三这个学生
第二种就是提示不能删除，在删张三之前，查询若有以
网络安全防范意识
1、加强法律监管势在必行。目前我国互联网的相关法律法规还比较欠缺，相关部门应根据网络体系结构以及网络安全的特点，尽快建立比较完善的网络应急体系，为破解网络安全难题提供法律方面的依据。2、网络安全架构的建设刻不...
BI在电力营销中的应用
BI在电力营销中的应用
随着电力营销管理信息系统的相继建设和投入使用，企业积累了丰富的客户信息资料和市场需求信息。采用BI技术进行信息综合分析，可提高经济活动分析水平，加强电量电费信息管理，提高系统售电收入。分析电力公司计费数据和电网管理数据，计算出某时间段内或某地区内的用电负荷、用户数、线路损耗等数据，可以得出电力负荷走势及各地区用电量对比，以便为生产计划和任务调度制定策略；分析生产和销售数据，可辅助劳动组织管理和财务资金运筹，提高劳动生产率和企业经济效益，合理组织物资供应及调拨，降低物资消耗。
电力用户是个广泛、复杂的用户群，用户需求根据不同的时间、地域、行业，相差很大。电力企业在长期的运行过程中，已经积累了大量的用户资料和历史数据。根据这些资料和数据建立用电数据仓库，采用数据挖掘的方法进行有针对性的分析
星环科技的“颜色日历”
屏幕的最左方是“蓝色”框架，是大数据的原始软件栈;屏幕的最右方是“绿色”框架，是现在星环科技的大数据软件栈，两者几乎没有相同之处。屏幕的中间，则是星环科技历年来的“技术日历”，“绿色”逐渐增加，“蓝色”逐渐变少，由“蓝”变“绿”，就代表了星环科技的技术创新史。<palign="center"style="margin:15px0px;padding:0px;border:0px;font-size:16px;color:rgb(102,1
智子云喜获2017中国新媒体营销金指尖奖 “最佳大数据服务平台”奖
7月14日，第七届中国大数据与移动营销大会在广州圆满落幕，智子云在此次大会中获得2017年大数据与移动营销大会“金指尖奖”颁发的——“最佳大数据服务平台奖”，智子云荣誉榜上又添殊荣。
中国大数据与移动营销大会已开办数年，汇聚了众多大数据与移动营销领域的专家、品牌广告主以及移动大数据平台，挖掘营销新技术，探讨移动广告行业的创新与出路。其创办的“金指尖奖”更是在数字广告行业极具权威性，在含金量、知名度上都是标杆性的奖项，每年都有数千个企业的创新作品在此呈现。阿里妈妈、广点通、知乎、腾讯企点、传播易、奥美公关等业界知名企业都曾是“金指尖奖”得奖企业。此次智子云凭借自主
数据中心向云计算数据中心过渡的四个阶段
据IDC最新公布的数据显示，2010年中国数据中心总数量已经达到504,155个。截至2012年3月，全国已有13个省市自治区规划了约30个左右的10万台服务器以上规模的大型数据中心建设项目，项目总投资达2700亿元。
产业界敦促云计算落地的呼声愈演愈烈，业内人士纷纷在促进云计算进入商用阶段的同时建议避免盲目的数据中心投资。那么相比于传统的数据中心，所谓的"下一代云计算数据中心"究竟有何不同？服务有哪些增值？记者就这一问题采访了世纪互联（北京世纪互联宽带数据中心有限公司）云计算首席专家李志霄博士。
李志霄博士认为，从传统数据中心到云
kubernetes 日志输出格式
Log4cxx是开放源代码项目ApacheLoggingService的子项目之一，用于为C++程序提供日志功能，以便开发者对目标程序进行调试
和审计。本文对log4cxx的使用及配置进行介绍，并给出一个可以快速开始的实例。最后，针对日志服务给出一些实践方面的建议。
1.介绍
Log4cxx是开放源代码项目ApacheLoggingService的子项目之一，是Java社区著名的log4j的c++移植版，用于为C++程序提供日志
功能，以便开发者对目标程序进行调试和审计。
有关log4cxx的更多信息可以从ApacheLogginService的网站http://logging.apache.org获得。当前的稳定版本为0.9.7，本文内
容及示例代码都是基于此版本。此外，示例代码的编译环境为Windows环境中的MicrosoftVisualC++.Net2003。
本文的示例代码可以在此下载，其中也包含了预编译好的log4cxx的库文件。
2.集成log4cxx到IDE
要使用
postgresql慢查询
1。打开psql界面，输入以下：
selectpg_stat_get_backend_pid(s.backendid)asprocpid,
pg_stat_get_backend_activity(s.backendid)ascurrent_query
from(selectpg_stat_get_backend_idset()asbackendid)ass;
2。同时监视你的数据库服务器什么时候发生updatewaitting状况，一旦发现，立刻记录下它的进程号。
3。迅速把第1步里的语句按回车执行了，查看结果。结果是一个view，结构大致如下：
procpid|current_query
---------+-------------------------------------------------------------------
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tensorflow图片
Tensorflow 1.6图片编解码只有下面这些，建议使用其他python库在预处理阶段先转码。
tf.image.decode_bmp
tf.image.decode_gif
tf.image.decode_jpeg
tf.image.encode_jpeg
tf.image.decode_png
tf.image.encode_png
tf.image.decode_image
支持一下感觉挺不错的
idea gradle 配置文件
首先，先download最新版本的gradle，网址如下：
然后将下载下来的zip包放在你要安装的路径上，我安装在
/usr/local/bin；
然后打开电脑上的.bash_profile文件，输入以下命令：
GRADLE_HOME=/usr/local/bin/gradle-1.8;
exportGRADLE_HOME
exportPATH=$PATH:$GRADLE_HOME/bin
然后再在console上输入以下命令：
source~/.bash_profile
这样就安装成功啦，可以通过以下命令来查看是否安装成功。
gradle-version
如果提示没有gradle命令，则有可能是：
1.GRADLE_HOME路径可能不对；
2.没有执行source~/.bash_profile
要是还不行你来群里说吧这里太麻烦了给你解释怎么弄lookatmyname.
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mapreduce链式
mapreduce 是一种编程模型， map是映射， reduce是规约。
也就是说， 有一批数据zhidao， map会将这些数据分成好多片小的内数据集， 然后进行处理， 然后将所有的结果都合在一起到reduce中去处理， 只不过 spark中不需要像 hadoop中那样每次都是强制性的 mapreduce了， 而是可以容灵活地 map.map.map.reduce。
mapreduce中的每个task分别在自己的进程中运行，当该task运行完的时候，该进程也就结束了。和mapreduce不一样的是，spark中多个task可以运行在一个进程里面，而且这个进程的生命周期和application一样，即使没有job在运行。
这个模型有什么好处呢？可以加快spark的运行速度！tasks可以快速地启动，并且处理内存中的数据。但是这个模型有的缺点就是粗粒度的资源管理，每个application拥有固定数量的executor和固定数量的内存。
impala编译
一．在shell中编译impala的frontend代码
cd/home/data2/wangyh/Impala
.bin/impala-config.sh
bin/start-impala-cluster.py-s1启动impala
cdfe
mvneclipse:eclipse生成eclipse项目
二.如何在eclipsedebugimpala的frontend代码
1.在eclipse里导入impala-fe项目
File->import
2.在RemotejavaApplication添加connect端口为30000projectname为：impala-fronted
3.点击debug的impala-fe
4.
在impala-shell中执行相应的sql语句，eclipse就会进行代码跟踪。
三．遇到的问题：
1.在Eclipse中Debug显示sourcenotfo
apache ant manual
commons-digester.jarDigester基于规则的XML文档解析,主要用于XML到Java对象的映射.commons-beanutils.jar提供对Java反射和自省API的包装.aspectjweaver.jar用于在Spring2.0中集成AspectJAspectJLTW织入器ognl.jarOGNL是Object-GraphNavigationLanguage的缩写，它是一种功能强大的表达式语言（ExpressionLanguage，简称为EL），通过它简单一致的表达式语法，可以存取对象的任意属性，调用对象的方法，遍历整个对象的结构图，实现字段类型转化等功能。它使用相同的表达式去存取对象的属性。hibernate2依赖的一些包hibernate2.jarHibernate的库，没有什么可说的，必须使用的jar包cglib-asm.jar:CGLIB库，Hibernate用它来实现PO字节码的动态生成，非常核心的库，必须使用的jar包dom4j.jar:dom4j是一个Java的XMLAP
postgresql视图
表和视图、索引、序列，都能在 pg_class 中查到select count(*) from pg_class where relname='你的对象名'
查询pg_viewsselect count(*) from pg_views where viewname='you view name'
学习，这个和ORACLE原理好像差不多。
memcached锁
我们目前是通过memcached来实现分布式锁： PHP版本代码如下： $i = 0; do { $lock = $memcache->add( $lock_key, 1, FALSE, self::$LOCK_TIMEOUT ); //如果第一次没有获取到锁则等待指定时间后重试 if ($i > 0) $i++; //超过重试次数后退出 if ($i > self::$LOCK_RETRY_TIMES) } while( !$lock );
vim复制全部
ggVG是全选，y是复制。
gg是光标定位到文件首行；
V是进入可视模式；
G是跳转到文件最后一行；
这个时候就将文本全选了。
使用"*y使用进行复制，然后在浏览器中用ctrl+v粘贴。
"：表示使用寄存器
注意不要关闭vim。
扩展资料：
全部删除：
按esc键后，先按gg（到达顶部），然后按dG。
单行复制：
按esc键后,然后yy。
单行删除：
按esc键后,然后dd。
粘贴：
按esc键后,然后p。
从应用程序到vim：
在应用程序中使用ctrl+c复制，在vim中使用shift+insert粘贴。
一般linux下都会装有vi编辑器，有些默认没有装vim需要单独安装，不同的linux版本安装方法也不一样，在ubuntu下可以sudoapt-getinstallvim安装，在图形界面
MySQL日期数据类型、MySQL时间类型使用总结
一、MySQL获得当前日期时间函数1.1获得当前日期+时间（date+time）函数：now()mysql>selectnow();<pstyle="margin:10px0px;padding:0px;clear:both
MySql系统变量explicit_defaults_for_timestamp
之前没太注意timestamp这个数据类型，有个坑就是在默认值上，MySql－5.6.6弃用了explicit_defaults_for_timestamp这个系统变量。我的版本却高于5.6.6，所以就掉进去了，囧。
如果你的mysql版本高于5.6.6，在创建下表时，报ERROR1067(42000):Invaliddefaultvalueforctimecreatetablemytime(idint,atimetimestampnotnull,ctimetimestampnotnull);
那么恭喜中枪了！</p
linux的垃圾文件清理方法
linux和windows系统不同，linux不会产生无用垃圾文件，但是在升级缓存中，linux不会自动删除这些文件，今天就来说说这些垃圾文件清理方法。
1，非常有用的清理命令：
sudoapt-getautoclean
sudoapt-getclean
sudoapt-getautoremove
这三个命令主要清理升级缓存以及无用包的。
2，清理operafirefox的缓存文件：
ls~/.opera/cache4
ls~/.mozilla/firefox/*.default/Cache
3，清理Linux下孤立的包：
图形界面下我们可以用：
企业选择数据湖架构的5大理由
随着大数据的重要性和接受度的提高，人们也越来越需要考虑如何组织和托管大数据。答案之一是数据湖，在数据准备和组织方面最广泛的数据体系结构系统。
简单地说，它允许企业首先存储数据，然后在需要时检索数据。就像一个存储单元，你只是把你的东西存储，并在未来需要的时候找出来。
这种方法与传统的数据仓库截然不同，传统的数据仓库需要对数据进行结构化，且通常在记录数据之前采用类似表格的形式。数据仓库是一种固定形式的解决方案，它不是敏捷的，同时意味着额外的重新配置成本。但迄今为止，它一直是全球企业的首选。
那么，将数据湖作为数据管理选项的主要原因有哪些?
削减成本
因为在存储数据之前不需要设计数据的模式，所以没有前期的开发费用。且处理数据湖的Hadoop系统是
