镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站在VMware上搭建docker的时候报了Failedtostartdocker.service:Unitnotfound。查看了好多博主的分享，但是因为图片有限，不能确定是否问题一样，查到这位博主的时候眼前一亮，一毛一样啊！并且博主还很细心的把自己的图片贴上去了，我按照他的分享也装配成功了。再次感谢。感兴趣的可以去看看博主的文章，真的很详细。新建centos7的虚拟机安装docker后无法启动，报错：Failedtostartdocker.service:Unitnotfound我这针对docker的设置存储库进行一点改动，这里说明一下，因为
镜像下载、域名解析、时间同步请点击阿里云开源镜像站在VMware上搭建docker的时候报了Failedtostartdocker.service:Unitnotfound。查看了好多博主的分享，但是因为图片有限，不能确定是否问题一样，查到这位博主的时候眼前一亮，一毛一样啊！并且博主还很细心的把自己的图片贴上去了，我按照他的分享也装配成功了。再次感谢。感兴趣的可以去看看博主的文章，真的很详细。新建centos7的虚拟机安装docker后无法启动，报错：Failedtostartdocker.service:Unitnotfound我这针对docker的设置存储库进行一点改动，这里说明一下，因为
SAPWM高阶之上架策略P(StorageUnitType) SAPWM模块的上架策略P(StorageUnitType,也叫Pallet),在项目实践中也比较常用。一些企业里货架比较大，同一个Storagebin上可以放置不同类型的托盘若干个。对于此种场景，SAP系统有提供标准上架策略P方便业务人员做上架。 本文就是展示如何使用上架策略P。 1,存储类型Z04,上架策略为P(StorageUnitType)。 2,上架策略P相关的配置。 这个配置的意思是存储类型Z04分成2块不同货架区域，A区域和B区域，A区域里每个货架上可以存放三个托盘，B区域里每个货架上可以存放2个托盘。
SAPWM高阶之上架策略P(StorageUnitType) SAPWM模块的上架策略P(StorageUnitType,也叫Pallet),在项目实践中也比较常用。一些企业里货架比较大，同一个Storagebin上可以放置不同类型的托盘若干个。对于此种场景，SAP系统有提供标准上架策略P方便业务人员做上架。 本文就是展示如何使用上架策略P。 1,存储类型Z04,上架策略为P(StorageUnitType)。 2,上架策略P相关的配置。 这个配置的意思是存储类型Z04分成2块不同货架区域，A区域和B区域，A区域里每个货架上可以存放三个托盘，B区域里每个货架上可以存放2个托盘。
背景在CI/CD流程当中，测试是CI中很重要的部分。跟开发人员关系最大的就是单元测试，单元测试编写完成之后，我们可以使用IDE或者dotcover等工具获得单元测试对于业务代码的覆盖率。不过我们需要一个独立的CLI工具，这样我们才能够在Jenkins的CI流程集成。端到端测试(EndtoEndTest)是在Preview版本部署完成之后，需要对Preview版本进行自动化测试，测试完成之后输出对应的覆盖率报告。根据代码覆盖率报告，我们可以了解QA编写的测试用例，是否完整覆盖了所有分支流程。实现工具选型单元测试框架我选择的是xUnit，它对于.NETCore与.NETFramework的支持都不
背景在CI/CD流程当中，测试是CI中很重要的部分。跟开发人员关系最大的就是单元测试，单元测试编写完成之后，我们可以使用IDE或者dotcover等工具获得单元测试对于业务代码的覆盖率。不过我们需要一个独立的CLI工具，这样我们才能够在Jenkins的CI流程集成。端到端测试(EndtoEndTest)是在Preview版本部署完成之后，需要对Preview版本进行自动化测试，测试完成之后输出对应的覆盖率报告。根据代码覆盖率报告，我们可以了解QA编写的测试用例，是否完整覆盖了所有分支流程。实现工具选型单元测试框架我选择的是xUnit，它对于.NETCore与.NETFramework的支持都不
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
在日常开发工作中，我经常会遇到需要统计总数的场景，比如：统计订单总数、统计用户总数等。一般我们会使用MySQL的count函数进行统计，但是随着数据量逐渐增大，统计耗时也越来越长，最后竟然出现慢查询的情况，这究竟是什么原因呢？本篇文章带你一下学习一下。1.MyISAM存储引擎计数为什么这么快？我们总有个错觉，就是感觉MyISAM引擎的count计数要比InnoDB引擎更快，实际这不是错觉。MyISAM引擎把表的总行数单独记录在磁盘上，查询的时候可以直接返回，不需要再累加统计。但是当SQL查询中有where条件的时候，就无法再使用表的总行数了，还是需要乖乖的进行累加统计，查询性能也就跟InnoD
1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据
1导引我们在博客《Hadoop:单词计数(WordCount)的MapReduce实现》中学习了如何用Hadoop-MapReduce实现单词计数，现在我们来看如何用Spark来实现同样的功能。2.Spark的MapReudce原理Spark框架也是MapReduce-like模型，采用“分治-聚合”策略来对数据分布进行分布并行处理。不过该框架相比Hadoop-MapReduce，具有以下两个特点：对大数据处理框架的输入/输出，中间数据进行建模，将这些数据抽象为统一的数据结构命名为弹性分布式数据集(ResilientDistributedDataset)，并在此数据结构上构建了一系列通用的数据
