没有使用ORM框架前，一直使用原生sql分页，突然想起来，便随手一记吧。。首先，在mysql中有一种常见的分页方式LIMIT总是设定为pageSize；OFFSET计算公式为pageSize(pageIndex1)。SELECTid,name,gender,scoreFRO

假设page\_index1,page\_size10；所有分页查询不可以再跟first(),all()等1.用offset()设置索引偏移量,limit()限制取出filter语句后面可以跟order_by语句db.session.query(User.name).filter(User.email.li

普通分页 　　数据分页在网页中十分多见，分页一般都是limitstart,offset,然后根据页码page计算start　select\fromuserlimit1,20　　这种分页在几十万的时候分页效率就会比较低了，MySQL需要从头开始一直往后计算，这样大大影响效率SELECT\fromuserli

昨天在写一个java消费kafka数据的实例，明明设置auto.offset.reset为earliest，但还是不从头开始消费，官网给出的含义太抽象了。 earliest:automaticallyresettheoffsettotheearliestoffset，自动将偏移量置为最早的。难道不是topic中各分区的开始？结果

KafkaSpoutOffset存储在Zookeeper，配置中需要单独指定SpoutConfig.zkPort和SpoutConfig.zkServers,否则无法生效。importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importorg.apache.stor

假设page\_index1,page\_size10；所有分页查询不可以再跟first(),all()等1.用offset()设置索引偏移量,limit()限制取出filter语句后面可以跟order_by语句db.session.query(User.name).filter(User.email.li

写在前面本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理本文主要介绍SparkStreaming基本概念、kafka集成、Offset管理一、概述Spark Streaming顾名思义是spark的流式处理框架，是面向海量数据实现高吞吐量、高可用的分布式实时计算。关于spark的安装可以参考Spa

publicclassKafkaConsumer2{publicstaticvoidmain(Stringargs){PropertiespropsnewProperties();props.put("bootstrap.servers",

一、QuerySet可切片使用Python的切片语法来限制查询集记录的数目。它等同于SQL的LIMIT和OFFSET子句。Entry.objects.all():5(LIMIT5)Entry.objects.all()5:10(

mResultTextView.setText(strResultText);//通过行数X行高计算文字段落高度int offset  mResultTextView.getLineCount() mResultTextView.getLineHeight();//如果文字段落高度大于可显示高度，则滑动到末尾（20