一维数组如：定义一个一维数组intA[5]={1,2,3,4,5};则其结构可以理解为下图12345下标： 0 1 2 3 4其地址可由下标直接得出二维数组如：定义一个二维数组intB[2][5]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};则其结构可以理解为下图12345678910则其在一维数组的表示形式为12345678910下标： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9以题为例：1.设有一个12×12的对
一维数组如：定义一个一维数组intA[5]={1,2,3,4,5};则其结构可以理解为下图12345下标： 0 1 2 3 4其地址可由下标直接得出二维数组如：定义一个二维数组intB[2][5]={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};则其结构可以理解为下图12345678910则其在一维数组的表示形式为12345678910下标： 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9以题为例：1.设有一个12×12的对
一、前言在生产系统中，经常可能面临的一个状况就是，随着实际业务发生变更，现有的数据模型可能需要调整，而且到了必须调整不可的时候，那就只能硬着头皮做了；数据模型的调整，说的大一点，可能是某一个业务模块整个设计需要推翻重来，或者涉及到其中局部关键模块的调整，比如数据表，数据库，或者大数据推荐模型的某个指标算法等；现实中，诸如此类的场景不一而足，需要视情况而定，本篇分享一个小编在实际业务中碰到的一个场景，需要调整es索引的mapping结构，以及于此带来的数据迁移相关的问题。二、问题来源2.1 问题背景生产系统中，某一块关于日志的业务数据采用es纯粹，其中某个字段采用了分词，以便于界面上多维度的关键
一、前言在生产系统中，经常可能面临的一个状况就是，随着实际业务发生变更，现有的数据模型可能需要调整，而且到了必须调整不可的时候，那就只能硬着头皮做了；数据模型的调整，说的大一点，可能是某一个业务模块整个设计需要推翻重来，或者涉及到其中局部关键模块的调整，比如数据表，数据库，或者大数据推荐模型的某个指标算法等；现实中，诸如此类的场景不一而足，需要视情况而定，本篇分享一个小编在实际业务中碰到的一个场景，需要调整es索引的mapping结构，以及于此带来的数据迁移相关的问题。二、问题来源2.1 问题背景生产系统中，某一块关于日志的业务数据采用es纯粹，其中某个字段采用了分词，以便于界面上多维度的关键
这边就提供一个思路好了，废话不多说，直接上代码box=[]needTurn='123456,123456,123456'box=needTurn.split(',')#由评论区某位提醒后修改print(box)运行结果如下:原理就不用说了吧QWQ，我觉得这都是python基础了QWQ好了，就是这样，如果文章有什么不足或存在什么问题请在评论区或私信告诉我，谢谢了啦别走，还有感谢你阅读我的文章，感恩！
这边就提供一个思路好了，废话不多说，直接上代码box=[]needTurn='123456,123456,123456'box=needTurn.split(',')#由评论区某位提醒后修改print(box)运行结果如下:原理就不用说了吧QWQ，我觉得这都是python基础了QWQ好了，就是这样，如果文章有什么不足或存在什么问题请在评论区或私信告诉我，谢谢了啦别走，还有感谢你阅读我的文章，感恩！
概述数组是相同类型数据的有序集合可以是任何类型每一个数据被称为该数组的一个数组元素，可以使用下标访问每一个元素下标从0开始，按顺序递增数组长度是固定的，创建后不可改变数组属于引用类型声明、内存、初始化和使用声明可以使用Type[]arr;//常用或者Typearr[];使用new操作符-动态初始化Type[]arr=newType[size]内存所有的变量存放在堆中new的变量在堆中堆中数据的指针在栈中初始化静态初始化int[]a={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}动态初始化int[]b=newint[10];//默认都为0多维数组二维数组：int[][]arr=newint[2][
概述数组是相同类型数据的有序集合可以是任何类型每一个数据被称为该数组的一个数组元素，可以使用下标访问每一个元素下标从0开始，按顺序递增数组长度是固定的，创建后不可改变数组属于引用类型声明、内存、初始化和使用声明可以使用Type[]arr;//常用或者Typearr[];使用new操作符-动态初始化Type[]arr=newType[size]内存所有的变量存放在堆中new的变量在堆中堆中数据的指针在栈中初始化静态初始化int[]a={1,2,3,4,5,6,7,8,9,10}动态初始化int[]b=newint[10];//默认都为0多维数组二维数组：int[][]arr=newint[2][
实践到第三次了，作一下比较完整的记录。一，启动kylin测试的docker，保证Hive命令能正常执行dockerrun-d--namekylin-p7070:7070-p8088:8088-p50070:50070-p8032:8032-p8042:8042-p16010:16010apachekylin/apache-kylin-standalone:3.1.0kylin的这个标准版镜像里，带了hive的，方便些。dockerexec-itkylinbash[root@ab0f5be3a766admin]#hivels:cannotaccess/home/admin/spark-2.3.1
实践到第三次了，作一下比较完整的记录。一，启动kylin测试的docker，保证Hive命令能正常执行dockerrun-d--namekylin-p7070:7070-p8088:8088-p50070:50070-p8032:8032-p8042:8042-p16010:16010apachekylin/apache-kylin-standalone:3.1.0kylin的这个标准版镜像里，带了hive的，方便些。dockerexec-itkylinbash[root@ab0f5be3a766admin]#hivels:cannotaccess/home/admin/spark-2.3.1
