DataPump工具DataPump    从oracledatabase10g开始引入了datapump(数据泵)工具，它提供了一种基于服务器的数据导出导入使用程序。所有的datapump都作为一个服务器进程，数据不再必须由一个客户程序处理。DataPump工具的导出和导入实现Oracle数据库之间数据的传输。 

BeanPostProcessor的作用BeanPostProcessor主要用来在bean初始化之后做相应的处理，例如参数的注入等等。BeanPostProcessor接口说明BeanPostProcessor接口存在两个方法，一个在初始化之前被调用，一个在初始化之后被调用。（这里的初始化是指调用了Spring的初始化方法，例如加注

微信公众号：\中间件兴趣圈\关于作者：《RocketMQ技术内幕》作者;管道聚合处理来自其他聚合而不是文档集的输出，将信息添加到输出树中。注：关于脚本聚合目前在本文中暂时不会涉及。主要有如下两种管道聚合方式：parentsibling下面一一介绍ES定义的管道聚合。

一.linux内核网络栈代码的准备知识1.linux内核ipv4网络部分分层结构：BSDsocket层：这一部分处理BSDsocket相关操作，每个socket在内核中以structsocket结构体现。这一部分的文件主要有：/net/socket.c/net/protocols.cetcINETsocket层：BSDso

Receiver是使用Kafka的高层次ConsumerAPI来实现的。Receiver从Kafka中获取的数据都是存储在SparkExecutor的内存中的，然后SparkStreaming启动的job会去处理那些数据。然而，在默认的配置下，这种方式可能会因为底层的失败而丢失数据。如果要启用高可靠机制，让数据零丢失，就必须启用Spark

JSON（其一）嘛，最近肝游戏段位，发布时间晚了点（咕咕咕~），那么接着序章的话题，首先昨天就有朋友问我说JSON是什么语言啊，在这纠正下啊。。。虽然叫JavaScriptobjectnationa，但是现在JSON已经脱离了JS的范围，基本上每个后台语言都有处理JSON的API，应该叫数据格式更为稳妥(而且是轻量级)     

!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/upf2c0108b18ba28baf5af916153110bf0a85.png)G1垃圾收集器的设计原则是“首先收集尽可能多的垃圾(GarbageFirst)”，目标是为了尽量缩短处理超大堆（超过4GB）产生的停顿。因此，G1并不会等内存耗尽（比如Seria

  开发中经常用到当前行数据需要和临近行数据进行逻辑处理，这时跨行引用就派上了用场，注意以下结果中PREV\_SAL的值：LAG分析函数，延后取数，在不使用自联接的情况下同时提供对表的多行数据的访问SELECThire_date,last_name,salary,LAG(salary,1,0)

1UData解决数据使用的最后一公里1.1背景在大数据的范畴，我们经历了数据产业化的历程，从各个生产系统将数据收集起来，经过实时和离线的数据处理最终汇集在一起，成为我们的主题域数据，下一步挖掘数据的价值将成为关键。数据应用直接

大家好，我是皮皮。一、前言前几天在Python白银交流群【笑】问了一个Python文件处理的问题，这里拿出来给大家分享下。二、实现过程这里【空翼】指出是路径错了的问题，其实报错也非常明显了。只需要把前面那个topminesrc去掉即可。顺利地解决了粉丝的问