文章目录第十三章TCL13.1事务的介绍13.2事务的特性13.3MySQL的事务13.3.1隐式事务13.3.2显式事务13.4并发事务13.4.1并发事务出现的问题13.4.2事务的隔离级别第十三章TCL13.1事务的介绍我们先来看一个场景:假如把每一张银行卡的信息存入数据库的表中进行存储，每一张表中存储有银行卡的卡号、余额信息。小明需要给小红转账1000元钱，那么在数据库中需要进行的操作是什么？ -将小明的银行卡余额，减1000 -将小红的银行卡余额，加1000 那么，如果在上述的操作中，如果第一步成功了，小明的余额已经减过了。但是在给小红的银行卡余额增1000的时候出现了问题，导致本次
Spark从入门到精通环境搭建准备工作创建安装目录mkdir/opt/softcd/opt/soft下载scalawgethttps://downloads.lightbend.com/scala/2.13.10/scala-2.13.10.tgz-P/opt/soft解压scalatar-zxvfscala-2.13.10.tgz修改scala目录名称mvscala-2.13.10scala-2下载sparkwgethttps://dlcdn.apache.org/spark/spark-3.4.0/spark-3.4.0-bin-hadoop3-scala2.13.tgz-P/opt/so
Spark基于SparkCore开发了多种组件。开发人员可以基于这些组件，轻松完成多种不同场景的计算任务。 1.SparkCore介绍SparkCore是Spark的核心，各类核心组件都依赖于SparkCore。如下图所示，SparkCore核心组件包括基础设施、存储系统、调度系统、计算引擎四个部分。1）Spark基础设施Spark基础设施为其他组件提供最基础的服务，是Spark中最底层、最常用的一类组件。SparkConf：用于定义Spark应用程序的配置信息。SparkContext：是Spark中的应用入口，实现了网络通信、分布式、消息机制、存储、计算、运维监控、文件系统等各类常用功能，
SparkUISparkUI设计思路：1.简洁明了：SparkUI应该是一个简洁明了的界面，避免过多的信息和操作，让用户能够快速地找到自己想要的信息。2.可定制：SparkUI应该允许用户根据自己的需求进行定制，比如添加自定义的指标、筛选特定的任务等等。3.可视化：SparkUI应该通过图表、图形等方式呈现数据和信息，让用户更加直观地了解Spark集群的运行情况。4.实时性：SparkUI应该实时更新Spark集群的运行状态，让用户能够及时了解集群的状况。SparkUI的作用：1.监控Spark集群的运行情况：通过SparkUI，用户可以查看集群的任务运行情况、资源使用情况等，从而实时监控集群
SpringCloudSleuth+Zipkin-链路追踪官网：spring-cloud/spring-cloud-sleuth:Distributedtracingforspringcloud(github.com)分布式链路追踪之SpringCloudSleuth+Zipkin最全教程！-bucaichenmou-博客园(cnblogs.com)1.Sleuth+Zipkin是什么在微服务框架中，一个由客户端发起的请求在后端系统中会经过多个不同的的服务节点调用，来协同产生最后的请求结果，每一个请求都会形成一条复杂的分布式服务调用链路链路中的任何一环出现高延时或错误都会引起整个请求最后的失败
1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包2.上面环境弄好后就是解压spark的第一个压缩包，然后配置环境变量，注意只要配置环境变量就好，其它的配置可以不用去弄，我把以前的spark的环境变量注释了，采用新的 3，如果上面的做好了，就可以解压缩另一个sp
1，首先是环境一定要统一，我首先说一下我的环境Hive3.1.2（并且是对于spark3.00来说是编译好的），spark的2个压缩包分别为spark-3.0.0-bin-hadoop3.2.tgz，spark-3.0.0-bin-without-hadoop.tgz上面的2个spark一定要确定版本，如果hive编译的spark的3.1.1版本一定要用spark3.1.1的2个压缩包2.上面环境弄好后就是解压spark的第一个压缩包，然后配置环境变量，注意只要配置环境变量就好，其它的配置可以不用去弄，我把以前的spark的环境变量注释了，采用新的 3，如果上面的做好了，就可以解压缩另一个sp
一、Hive引擎包括：默认MR、tez、spark在低版本的hive中，只有两种计算引擎mr,tez在高版本的hive中，有三种计算引擎mr,spark,tez二、HiveonSpark和SparkonHive的区别HiveonSpark：Hive既存储元数据又负责SQL的解析，语法是HQL语法，执行引擎变成了Spark，Spark负责采用RDD执行。SparkonHive:Hive只存储元数据，Spark负责SQL解析，语法是SparkSQL语法，Spark负责采用RDD执行。注意:目前官网的Hive3.1.2和Spark3.0.0默认是不兼容的。因为Hive3.1.2支持的Spark版本是
Storybook刚刚达到了一个重要的里程牌：7.0版本！为了庆祝，该团队举办了他们的第一次用户大会-StorybookDay。为了更特别，在活动页面中添加了一个视觉上令人惊叹的3D插图。原文：HowwebuilttheStorybookDay3Danimation源码：storybook-day3D插图使用ReactThreeFiber(R3F)实现，灵感来自俄罗斯方块。在本文中，将深入探讨。内容包含：避免物体与球体堆积重叠用挤压法模拟俄罗斯方块通过景深和阴影等增强视觉效果通过减少材料数量来优化性能基本实现脚手架创建：npxcreate-react-appmy-app--templatety
242.有效的字母异位词用数组实现哈希;注意初始化；intstorage[26]={0};//定义数组的方法： 数据类型 数组名[数组长度]；这时候index从0-25；注意要初始化这个数组，不初始化会报错349.两个数组的交集用unoderset来实现哈希，注意unorderset容器内部直接就做了去重操作要注意的点：使用数组来做哈希的题目，是因为题目都限制了数值的大小。 而这道题目没有限制数值的大小，就无法使用数组来做哈希表了。而且如果哈希值比较少、特别分散、跨度非常大，使用数组就造成空间的极大浪费范围for循环,c++11的新特性,专门给容器用的：for(intnum:nums2)；从n
