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最近有个项目要搭建测试环境在云平台上，加上又刚参加完oracle组织的oracle 19c的升级培训，所以准备在测试环境里面直接安装oracle19c，提前熟悉一下。并将安装过程记录分享给大家，这里主要介绍两种安装方式，一种是普通的图形界面安装，一种是静默安装。oracle19c还可以通过rpm包在线自动安装，这里不进行介绍。 oracle官方说法是Oracle Database 19c会作为Oracle长期支持的稳定版本，官方也建议大家选择19c这个版本的数据库。 一、安装准备 1、下载安装包 目前在官网下载19c时,详细的版本是 19.3，下载地址https://www.oracle.com/database/technologies/oracle19c-linux-downloads.html。大家可以选择对应的操作系统版本下载。 2、服务器环境 事项 详情 操作系统 Centos 7.3 数据库版本 19.3.0 CPU inter 16核 2.30GHz 内存 64GB swap 20GB 云平台统一的操作系统版本较低，我这边是7.3，问题应该不大，oracle官方建议是7.4版本以上。硬件配置是测试环境不是很高。 3、准备安装环境 3.1、服务器环境检查 [ root@host - 173 - 16 - 87 - 178 / ] # grep MemTotal /

报错信息：java.lang.NoSuchMethodException: java.util.List.() 严重: Servlet.service() for servlet [dispatcherServlet] in context with path [/video_analysis] threw exception [Request processing failed; nested exception is java.lang.IllegalStateException: No primary or default constructor found for interface java.util.List] with root cause java.lang.NoSuchMethodException: java.util.List.() 错误代码： public DMLReturnVo updateByIds(@ApiParam(name = "deleteid") List<Integer> deleteid,@ApiParam(name = "file") @RequestParam(required = false) MultipartFile file,@PathVariable Long id, FieldArms entity,

上篇博客提到 Flink SQL 如何 Join 两个数据流，有读者反馈说如果不打算用 SQL 或者想自己实现底层操作，那么如何基于 DataStream API 来关联维表呢？实际上由于 Flink DataStream API 的灵活性，实现这个需求的方式是非常多样的，但是大部分用户很难在设计架构时就考虑得很全面，可能会走不少弯路。 针对于此，笔者根据工作经验以及社区资源整理了用 DataStream 实现 Join 维表的常见方式，并给每种的方式优劣和适用场景给出一点可作为参考的个人观点。 衡量指标 总体来讲，关联维表有三个基础的方式：实时数据库查找关联（Per-Record Reference Data Lookup）、预加载维表关联（Pre-Loading of Reference Data）和维表变更日志关联（Reference Data Change Stream），而根据实现上的优化可以衍生出多种关联方式，且这些优化还可以灵活组合产生不同效果（不过为了简单性这里不讨论同时应用多种优化的实现方式）。对于不同的关联方式，我们可以从以下 7 个关键指标来衡量（每个指标的得分将以 1-5 五档来表示）: 实现简单性: 设计是否足够简单，易于迭代和维护。 吞吐量: 性能是否足够好。 维表数据的实时性: 维度表的更新是否可以立刻对作业可见。 数据库的负载:

从今天开始自学 processing。 在知乎上看到了 OF兜兜鱼 的一些教程，感觉很棒，准备跟着 OF君 开始学习。 Processing教程|如何在黑夜里风情万种 这个文章上的星星闪闪的，很棒，代码摘抄如下： float a,b,c,d; float star; float x; float y; void setup(){ size(500,500); background(0); frameRate(30); } void draw(){ a=random(255); b=random(255); c=random(255); d=random(255); star=random(7); x=random(width); y=random(height); noStroke(); fill(a,b,c,d); ellipse(x,y,star,star); } 效果不错，好看，但是有几个情况，一个是，这段代码的星星是会越来越多的，一段时间之后会铺满整个画布，并且星星并不闪，想想办法换个效果。 2. 预想画布上有100个星星，星星的位置需要保持，并且在星星闪的时候，其实是对星星的颜色进行改动，那星星的rgb，alpha值都需要记录，参照 processing 自带的范例-basics-Arrays-Array，学习了一下数组的用法： 先声明数组 float red[];

MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters (译) 摘要： MapReduce是一个编程模型以及用来处理和生成大数据集的一个相关实现。用户通过描述一个map函数，处理一组key/value对进而生成一组key/value对的中间结果，然后描述一个reduce函数，将具有相同key的中间结果进行归并。正如论文所表明的，很多现实世界中的任务都可以用这个模型来表达。 以这种函数式风格写出来的程序在一个由普通机器组成的集群上自动的进行并行化和执行。由一个运行时系统来关注输入数据的划分细节，在机器集合上的程序执行调度，处理机器失败以及管理所需要的机器间的通信。这就允许那些没有并行分布式系统编程经验的程序员很容易的使用大型分布式系统的资源。 我们的MapReduce实现运行在一个有很多普通机器组成的集群上，而且具有高扩展性：一个典型的MapReduce计算将会在一个数千台机器的集群上处理很多T的数据。对于程序员来说，这个系统很好用，目前已经有数百个MapReduce程序实现，在google的集群上每天有上千个MapReduce job在跑。 1.导引 在过去的五年来，作者和google的其他工程师已经实现了数百了用于特殊目的在大量原始数据(比如爬虫爬的文档，web访问日志等等)上进行的运算。为了计算各种类型的衍生数据：比如倒排索引