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javascript - console.dir 和 console.log 有什么区别?

在Chrome中,console对象定义了两个似乎做同样事情的方法:console.log(...)console.dir(...)我在网上某处读到dir在记录之前获取对象的副本,而log只是将引用传递给控制台,这意味着当你去的时候检查您记录的对象,它可能已更改。然而,一些初步测试表明没有区别,而且它们都可能会以不同的状态显示对象,而不是记录时。在Chrome控制台中试试这个(Ctrl+Shift+J)看看我的意思:>o={foo:1}>console.log(o)>o.foo=2现在,展开log语句下方的[Object]并注意它显示的foo值为2。如果您使用以下方法重复实验,情况也是

hive hive.metastore.warehouse.dir 和 hive.metastore.warehouse.external.dir 的作用

hive.metastore.warehouse.dirhive中参数hive.metastore.warehouse.dir是必须的,其值不能为空。用于默认数据库的目录在此目录中。如以下语句在${hive.metastore.warehouse.dir}目录下创建子目录tmp.db,作为数据库的目录。createdatabasetmp;创建数据库时也可以指定location,数据库目录就在指定的路径下。创建表指定location创建内部表和外部表都可以指定location,这样表的目录都在指定的位置。创建内部表–不指定location创建内部表时,如果不指定location。则在db的路径下

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Ruby Dir 类和方法

RubyDir类和方法Dir是一个表示用于给出操作系统中目录中的文件名的目录流。Dir类也拥有与目录相关的操作,比如通配符文件名匹配、改变工作目录等。类方法序号方法&描述1Dir[pat]Dir::glob(pat)返回一个数组,包含与指定的通配符模式pat匹配的文件名:*-匹配包含null字符串的任意字符串**-递归地匹配任意字符串?-匹配任意单个字符[...]-匹配封闭字符中的任意一个{a,b...}-匹配字符串中的任意一个Dir["foo.*"]#匹配"foo.c"、"foo.rb"等等Dir["foo.?"]#匹配"foo.c"、"foo.h"等等2Dir::chdir(path)改变

Ruby Dir 类和方法

RubyDir类和方法Dir是一个表示用于给出操作系统中目录中的文件名的目录流。Dir类也拥有与目录相关的操作,比如通配符文件名匹配、改变工作目录等。类方法序号方法&描述1Dir[pat]Dir::glob(pat)返回一个数组,包含与指定的通配符模式pat匹配的文件名:*-匹配包含null字符串的任意字符串**-递归地匹配任意字符串?-匹配任意单个字符[...]-匹配封闭字符中的任意一个{a,b...}-匹配字符串中的任意一个Dir["foo.*"]#匹配"foo.c"、"foo.rb"等等Dir["foo.?"]#匹配"foo.c"、"foo.h"等等2Dir::chdir(path)改变

微服务项目Git仓库自动化脚本

说明基于微服务项目,产生的的多项目仓库管理脚本。可直接保存shell脚本后酌情修改后试用目录结构xxxxXxx1Api/Xxx2Api/git_clone_api.shgit_branch_dev.shgit_pull_all.shgit_status.shapi-build-tag.shapi-commit-push.shapi-dev-release-merage.shapi-update-nuget-pack.sh脚本放置在外层目录,将操作Api后缀目录下git仓库批量克隆仓库#!/bin/bash#不要放在中文路径下#接口gitclonehttp://xxxxx.com/XXX.XXX

微服务项目Git仓库自动化脚本

说明基于微服务项目,产生的的多项目仓库管理脚本。可直接保存shell脚本后酌情修改后试用目录结构xxxxXxx1Api/Xxx2Api/git_clone_api.shgit_branch_dev.shgit_pull_all.shgit_status.shapi-build-tag.shapi-commit-push.shapi-dev-release-merage.shapi-update-nuget-pack.sh脚本放置在外层目录,将操作Api后缀目录下git仓库批量克隆仓库#!/bin/bash#不要放在中文路径下#接口gitclonehttp://xxxxx.com/XXX.XXX

企业数据库选型规则

背景企业数据库选型规则。一、数据库部署形式随着硬件发展,指标上会有变化。部署形式决定了容量上限,计算能力上限,读写带宽上限,RPO,RTO指标,适应场景。1、分布式部署(例如pg+citus插件)容量上限:100节点以上,PB级。计算能力上限:100节点以上,6400核以上。读写带宽上限:100节点以上,200GB/s以上。RPO:如果每个计算节点都采用多副本存储,RPO=0。RTO:如果每个计算节点都采用HA,RTO可以做到1分钟内。使用限制:有一些SQL限制。适应场景:应用代码可控程度高的情况下,适合TP和AP业务。2、单节点本地存储容量上限:10TB级。计算能力上限:64核级。读写带宽上

数据库选型思考(PostgreSQL,MySQL,Oracle)

背景https://www.enterprisedb.com/blog/postgresql-vs-mysql-360-degree-comparison-syntax-performance-scalability-and-features数据库选型是一件很大的事情,也是一件很头疼的事情。很多企业并没有数据库的选型标准,或者并不了解业务需要什么样的数据库。很多企业的数据库是开发说了算,熟悉什么就用什么,很多选型失误,导致后期非常尴尬的局面。那么数据库选型要注意什么呢?列举一些例子,取自如下文档《数据库选型的关键指标》选型维度功能差异1.递归查询,connectby,树形查询PostgreSQ

企业数据库选型规则

背景企业数据库选型规则。一、数据库部署形式随着硬件发展,指标上会有变化。部署形式决定了容量上限,计算能力上限,读写带宽上限,RPO,RTO指标,适应场景。1、分布式部署(例如pg+citus插件)容量上限:100节点以上,PB级。计算能力上限:100节点以上,6400核以上。读写带宽上限:100节点以上,200GB/s以上。RPO:如果每个计算节点都采用多副本存储,RPO=0。RTO:如果每个计算节点都采用HA,RTO可以做到1分钟内。使用限制:有一些SQL限制。适应场景:应用代码可控程度高的情况下,适合TP和AP业务。2、单节点本地存储容量上限:10TB级。计算能力上限:64核级。读写带宽上