原创 sql常用函數分析

一旦成功地從表中檢索出數據,就需要進一步操縱這些數據,以獲得有用或有意義的結果。這些要求包括:執行計算與數學運算、轉換數據、解析數值、組合值和聚合一個範圍內的值等。 下表給出了T-SQL函數的類別和描述。 函數類別 作用

原创 SQLServer遊標(Cursor)簡介和使用說明

遊標(Cursor)是處理數據的一種方法,爲了查看或者處理結果集中的數據,遊標提供了在結果集中一次以行或者多行前進或向後瀏覽數據的能力。我們可以把遊標當作一個指針,它可以指定結果中的任何位置,然後允許用戶對指定位置的數據進行處理。   

原创 MySQL存儲過程詳解 mysql 存儲過程

mysql存儲過程詳解 1.存儲過程簡介   我們常用的操作數據庫語言SQL語句在執行的時候需要要先編譯,然後執行,而存儲過程(Stored Procedure)是一組爲了完成特定功能的SQL語句集,經編譯後存儲在數據庫中,用戶通過指定存

原创 ssh 配置免密碼登陸

     SSH 爲 Secure Shell 的縮寫,由 IETF 的網絡工作小組(Network Working Group)所制定;SSH 爲建立在應用層和傳輸層基礎上的安全協議。SSH 是目前較可靠,專爲遠程登錄會話和其他網絡服務

原创 對linux進程實時進行監控的方法

剛剛實習,今天就給了個任務是:一個服務器上面的一個進程FGC太大,要求時刻監控該進程的FGC,當FGC大於3000的時候,將這個進程殺死,然後重啓這個進程。 具體流程如下: 首先編寫shll腳本,腳本如下 #!/bin/bashpid=`

原创 gemfire說明

     這段時間一直在學習gemfire內存數據庫,網上資料太少,只有一個官方提供的幫助文檔,爲了方便大家學習,我會將文檔翻譯過來,並且將實驗步驟也寫出來,但本人英文能力確實有限,可能在翻譯的過程中有很多錯誤,希望大家指出來,方便修改。

原创 訓練:建立和使用一個集羣配置

訓練:建立和使用一個集羣配置 下面是一個簡短的訓練:是簡單的描述一下通過gfsh爲一個Pivotal Gemfire集羣建立一個集羣配置。 注意:這個訓練需要你的機器上安裝了Gemfire,該訓練是在一臺計算機上演示的。 Gfsh命令行工

原创 Pivotal Gemfire gfsh shell的使用(2)

Pivotal Gemfire gfsh shell的使用(2) Gfsh的shell變量的使用     你可以在腳本中嵌入gfsh的shell變量。 你也可以使用set variable命令去修改shell行爲或者定義自己的shll變量

原创 Pivotal Gemfire gfsh shell的使用(1)

Pivotal Gemfire gfsh shell的使用 Pivotal Gemfire gfsh提供了一個簡單的,強大的命令行接口。可以啓動,管理,監控Pivotal Gemfire進程,數據和應用。   使用gfsh可以做什麼? G

原创 Gemfire集羣配置服務的一些操作

使用成員組 Pivotl Gemfire允許你組織分佈式系統中的成員成爲邏輯成員組。 在Pivotl Gemfire中使用邏輯成員組是可選擇的,使用邏輯成員組的好處是:基於邏輯成員組,有能力去協調在一些成員組中的特定操作。例如,通過定義和

原创 管理Pivotal Gemfire的系統輸出文件

管理Pivotal Gemfire的系統輸出文件 Gemfire的輸出文件是可選擇的,非常大。當使用系統管理員的身份工作的時候,去決定如何放置它們,以免它們影響其他的系統活動。 Gemfire包括集中可選的輸出文件,描述如下: 日誌文件:

原创 訓練:用gfsh執行常見的任務

訓練:用gfsh執行常見的任務 啓動gfsh之後,執行一系列典型的任務隊列。 第一步:創建一個工作目錄,並進入這個目錄,例如:   第二步:啓動gfsh   第三步:啓動一個locator   在文件系統中,檢查你執行gfsh命令的文件的

原创 Hadoop HDFS筆記

怎樣設計一個分佈式分佈式系統? 將200M的文件寫入到HDFS中的過程,一個NameNode,四個DataNode。存儲數據 的意思就是client將某個數據放到某個dataNode裏面。client先於NameNode聯繫,通知Name

原创 Pivotal Gemfire Locator進程描述

Pivotal Gemfire Locator進程描述 Locator是Pivotal Locator的一個進程,它告訴新的連接的成員,正在運行的成員的位置,以及爲服務器的使用提供負載平衡。 你可以將locator作爲對等的locator

原创 數據分區

一分片一分區         一分片多分區:當一個塊變得越來越大時,MongoDB會自動將其分割成兩個較小的塊,如果分片區間比例失調,則MongoDB會通過遷移塊來確保均衡。 平衡器:平衡器的目標不僅是要保持數據均勻分佈,還要最小化被移