base

1：你需要有[节奏合成器].spectrasonics.stylus.Rmx.dvd.1和2的两张光盘和3 a N2 r P, I: JStylus RMX 1.5.1安装程序" k: X6 e" I( |2 @2：先在F区（我的系统是C区）创建一个文件夹在Program Files下，3 Y6 A+ J0 _* @9 n* n6 V 起名RMX（名字可以随意叫）2 l9 i _4 Z" f8 W3：安装[节奏合成器].spectrasonics.stylus.Rmx.dvd.1里面WIND下的Stylus RMX Disc 1 Installer 安装完了C盘下自动有个Spectrasonics文件夹。. @- v4 ~ a# k0 w( i4：在DVD1中有个SAGE把他复制到你建的F区的RMX目录下在做个快捷方式，要把快捷几个字去掉，把快捷方式剪切到C盘的Spectrasonics下。5 ?" |" G9 f% M7 D$ K1 e 再把DVD2中的SAGE目录下的Stylus RMX目录下的CORE LIBRARY目录中的KIT MODULES和RMX GROOVES两个文件复制到F区的RMX目录下的 SAGE目录下的Stylus RMX目录下的CORE LIBRARY目录中! T; |2 M9 E% R: u% Z( B% v5：安装Stylus RMX 1.5.1Updaters WIN下的 1.5.1a Core Library Updater 和1.5.1a Documentation Installer到F区Program Files下的RMX目录里，4 z- M% E+ e% H 1.5.1c RMX Plugin Installer安装到C:Program FilesSteinbergVSTPlugins里面 1.5.1d SAGE直接安装。: T, U: Z/ Q! N" r5 @6：把StylusRMX 1.5.1patched目录下的Stylus RMX.dll复制到C:Program FilesSteinbergVSTPlugins里覆盖原来的那个文件就OK啦！　 扩展音色库的安装也差不多，下载完后一个一个的安装在F区Program Files下的RMX目录里就可以用了！6 Z; }- s. h: i按这个装~到这里看看吧http://qnwx.blog.163.com/blog/static/60808329201202822243399/我网上找的，当时我安装的时候也花了点时间，现在忘了！另外你的7是买的还是破解啊？

NadineBasener外文名：NadineBasener职业：演员代表作品：《丰收》合作人物：BenjaminCantu

因此NCBI 的分类学数据库不是一个系统发育或分类学的“专家数据库”（Wheeler et al., 2000）。 获取序列所对应的分类学信息有两种方法。 一种方法，从NCBI 网站下载gi与taxid 对应表，在Taxonomy 数据库的FTP 地址下载。这个目录下有多个压缩文件，其中针对Windows 操作系统的两个针对蛋白质序列和核苷酸序列的压缩文件分别是gi_taxid_prot.dmp.gz 和gi_taxid_nucl.dmp.gz 文件。这两个文件都只有两列，左边为gi 号，右边为Taxid。由于这些文件非常大，因此用浏览器来打开这些文件几乎是不可能的。随着时间的推移，这两个文件会越来越大，不过速度不会是指数增长的，并且在美国东部时间的每个星期一2：00 am NCBI 会对其进行更新。 对于Windows 用户还有一个文件称为taxdump.zip 文件。文件解压缩后包括1 个*.prt 文件和6 个*.dmp 文件。Gencode.dmp 文件保存有不同的密码子表，与同目录的gc.prt 联合使用；merged.dmp 是保存有合并的taxid 号的对应表；nodes.dmp 是结点信息；division.dmp 是较大的几个分类；names.dmp 结点名称信息，每个id 对应多行。这些数据被Phylogenie 软件包中的blammer 程序用于构建进化树。 利用ftp 地址的连接利用Http 或ftp 方式将文件下载到本地，通过本地程序或脚本搜索文本，来建立gi 号与Taxid 之间的联系（图）。这种方法比较适合于在线服务的Web 形式的程序，通过在本地不断地及时更新程序就可以完成这项工作。 第二种方法是对Taxonomy 数据库进行API 分析。

前者是修改某个数据库的参数，后者是修改环境变量。

CC = Control Codes （控制码集）。MIDI 事件控制器。CC1：调制轮，调制颤音深度。CC2：“呼吸”控制器，调整一个音的“起”、“落”。CC7 ：调节音量。CC10：调节声相。CC64：延音的开 / 关。CC11：表情控制器，音符、旋律的起伏、强弱。

英国的网站，在英国属于合法的军火交易网站。

course based是授课型的，thesis based是研究型的。学制不一样，申请难度也不一样。

　　中国学生申请到的美国本科奖学金一般来说都是need-based，而不是优秀的奖学金(merit-based scholarship)。很多同学在申请美国大学的时候，经常会看到录取过程是否为need-blind，这是什么意思呢? 为了更好地向即将出国留学的同学们说明问题，申请到美国本科奖学金，我举个例子： 　　Tom, John两人准备上大学了，他们两个人的家庭都不是很有钱，家庭每年最多只能支付起1万美元。Tom和John的成绩都很好，但是Tom申请了哈佛大学，John考虑到哈佛大学太贵，申请了印第安娜州立大学。John想自己的成绩这么好，完全有可能在那里获得美国本科奖学金。结果是，tom上了哈佛大学，并且得到了每年3万多美元的奖学金，而John却被印第安娜大学拒绝。是什么原因呢?原因就在于，哈佛大学的录取是资金需求无关(need-blind)，而印第安娜州立大学却不是。哈佛在录取时不管TOM家里付不起学费的问题，学校会设法帮助学生补足不足部分。而印第安娜州立大学却不是，虽然他们可以提供部分奖学金，但那也是杯水车薪，所以他们只能拒绝JOHN。 　　执行资金需求无关的录取政策的美国大学，一般多为资金实力雄厚的私立大学。他们在录取学生的时候，不考虑学生是否需要学校提供资助。一旦录取后，他们根据学生的家庭情况做出判断：该学生家庭能够承担多少费用?其余全部由学校设法提供。美国的很多私立名牌学校都执行需求无关的政策，例如哈佛大学、普林斯顿大学、耶鲁大学等。当然这么财大气粗的学校在美国不是很多，因此其他的大学的录取政策的也就可以理解为need-based。也就是说在申请大学时，你的资金需求会影响你的录取机会。例如，如果你要求大学每年补助你1万美元，你有可能被录取，但如果你要求2万的补助，则有可能被拒绝。在申请美国本科奖学金need-based大学时，需要根据自己的实力量力而行：不要狮子大开口，要价过高。 　　因此，我们就能理解了：我们经常听到的什么哈佛女孩刘亦婷拿到全额奖学金，其实并不是她比其他被哈佛录取的学生更加优秀而拿到美国本科奖学金，而是因为她家庭提供的资助很少，而哈佛又录取了她，她自然而然就拿到所谓的全额奖学金了。大部分中国学生所获得的美国本科奖学金，基本是属于这种方式。这种奖学金，一般为称为need-based奖学金。 　　美国本科奖学金还有一类基于优秀的奖学金(merit-based scholarship)。此类奖学金的名额一般都很少，而且数额一般不能完全满足学生的需要，此类奖学金更多的起表彰的作用。大部分中国人理解的奖学金应该是此种奖学金，但中国学生拿的应该更多是need-based奖学金。

<?php$link = sybase_connect("SYBASE", "", "") or die("Could not connect !");echo "Connected successfully";sybase_close($link);?>

Ableton Live连接使用方法如下：：第一步，把Launchpad mini 连接上电脑，然后打开Ableton Live。第二步，点击打开Options，然后选Preferences。第三步，把Control Surface，Input，Output分别选好Launchpad mini选项声音，灯光这些其实都是在被两个位置一直主导的，即输入与输出。在Ableton Live里面I/O即Input/Output，是一个很重要的环节。

tile-based map拼接地图

你应该加个trig，否则不会触发文件切换动作。 <rollingPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.TimeBasedRollingPolicy"> <!--日志文件输出的文件名 --> <FileNamePattern>${LOG_HOME}/oltp-sql.%d{yyyy-MM-dd}-%i.log</FileNamePattern> <!--日志文件保留天数 --> <MaxHistory>30</MaxHistory> <!--日志文件最大的大小 --> <timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy class="ch.qos.logback.core.rolling.SizeAndTimeBasedFNATP"> <maxFileSize>10MB</maxFileSize> </timeBasedFileNamingAndTriggeringPolicy> </rollingPolicy>

一、背景 最近由于项目和论文的需要，需要搭建一个垂直搜索的环境，查阅了很多资料，决定使用Apache的一套解决方案hadoop+hbase+nutch+es。这几样神器的作用就不多作介绍了，自行参考各类百科就行了。我选择这样的方案主要是基于以下考虑： 1、可扩展，虽然 一、背景最近由于项目和论文的需要，需要搭建一个垂直搜索的环境，查阅了很多资料，决定使用Apache的一套解决方案hadoop+hbase+nutch+es。这几样神器的作用就不多作介绍了，自行参考各类百科就行了。我选择这样的方案主要是基于以下考虑：1、可扩展，虽然只是实验环境，但是以后在项目中是要应用到生产中的，随着数据量的增大，需要的硬件设备能够方便的加入进来，所以选择了分布式的方案中最具人气的hadoop+hbase组合2、数据来源兼容，nutch2以后集成了gora和tika，可以方便的进行数据ORM和分析3、与时俱进，es很火嘛，而且各种评测说es比solr更快更稳定，虽然没有自己测试过，但是跟随github大牛们的脚步总不会错得太离谱二、前言这一部分纯粹吐槽，国内的好多技术博客不是停留在nutch1X阶段，就是各种不负责任的抄袭转载，某几位先驱说这几样东西版本必须一对一兼容，然后所有人都这样去做，没有一点探索精神和质疑精神。今天，我就做第一个吃螃蟹的人，谁说gora0.3只能配hbase0.92，谁说nutch2只能配es0.19，既然开源的大牛们放出了稳定最新版，就一定有能兼容的道理！三、安装与配置过程（伪分布式）整个实验环境采用伪分布式模式搭建，也就是只有一台master的分布式环境，以后扩展只需要继续配置slaver就可以了。 系统为ubuntu server 12.04hadoop1.2.1hadoop安装的前提是java和ssh免密码登陆配置，这个不多说了，基本的，jdk1.6和1.7都可以。1、官网的stable目录里面下载hadoop1.2.1的deb包2、安装hadoop的deb包sudo dpkg -i /home/hadoop/hadoop_1.2.1-1_x86_64.deb3、查看安装的位置whereis hadoop输出：hadoop: /usr/bin/hadoop /etc/hadoop /usr/etc/hadoop /usr/bin/X11/hadoop /usr/include/hadoop /usr/share/hadoop这里面/etc/hadoop目录是hadoop的各种配置文件，/usr/share/hadoop则是hadoop的主要jar包和监控页面的东西4、下面开始修改配置文件：hdfs-site.xmldfs.name.dir/home/hadoop/namedfs.data.dir/home/hadoop/datadfs.replication1Default block replication.The actual number of replications can be specified when the file is created.The default is used if replication is not specified in create time.mapred-site.xml?mapred.job.trackerlocalhost:54311The host and port that the MapReduce job tracker runsat. If "local", then jobs are run in-process as a single mapand reduce task.core-site.xmlhadoop.tmp.dir/home/hadoop/tmpA base for other temporary directories.fs.default.namehdfs://localhost:54310The name of the default file system. A URI whosescheme and authority determine the FileSystem implementation. Theuri"s scheme determines the config property (fs.SCHEME.impl) namingthe FileSystem implementation class. The uri"s authority is used todetermine the host, port, etc. for a filesystem.hadoop-env.sh修改java路径export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracle修改pid路径为hadoop运行账户能访问到的路径，默认是/var/run/hadoop，如果不是sudo组的化是没权限的，而且每次重启都会清空这个目录，用chown无法起到长期作用。export HADOOP_PID_DIR=/home/hadoop/run/hadoopexport HADOOP_SECURE_DN_PID_DIR=/home/hadoop/run/hadoopmasters和slaves如果是伪分布式，直接localhost，如果是完全分布式，masters填写master的ip地址，slaves填写slave的ip地址，回车隔开至此基本的配置已经完毕，如果想了解更多配置内容可以参考这篇文章《hadoop三个配置文件的参数含义说明》5、启动hadoop先格式化namenodehadoop?namenode?-format然后启动start-all.sh=============================================hbase0.94.111、官网stable目录下下载hbase0.94.11的tar包并解压tar -zxvf hbase-0.94.11.tar.gz2、去conf目录修改hbase-site.xmlhbase.rootdirhdfs://localhost:54310/hbasehbase.cluster.distributedtruehbase.zookeeper.quorumlocalhost3、修改hbase-env.sh文件添加如下三行：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-7-oracle/export HBASE_CLASSPATH=/etc/hadoopexport HBASE_MANAGES_ZK=true至此配置文件修改结束（如果完全分布式还要修改regionservers），更多配置参数和调优可以参考这篇文章《HBase入门篇3-hbase 配置文件参数设置及优化》4、替换hadoop的jar文件hbase0.94.11默认支持的是hadoop1.0.4，我们可以用替换hadoop-core的方式让其支持hadoop1.2.1rm?/home/hadoop/hbase-0.94.11/lib/hadoop-core-1.0.4.jarcp?/usr/share/hadoop/hadoop-core-1.2.1.jar?/home/hadoop/hbase-0.94.11/libcp /usr/share/hadoop/lib/commons-collections-3.2.1.jar?/home/hadoop/hbase-0.94.11/libcp /usr/share/hadoop/lib/commons-configuration-1.6.jar?/home/hadoop/hbase-0.94.11/lib5、启动hbase/home/hadoop/hbase-0.94.11/bin/start-hbase.sh6、用jps命令看是否运行正常输出为：2032 NameNode13764 HQuorumPeer29069 Jps2630 JobTracker2280 DataNode13889 HMaster2535 SecondaryNameNode2904 TaskTracker14180 HRegionServer注意这几个东西一个都不能少，如果有什么少了，一定要去日志里看看是怎么回事。7、尝试运行hbase命令/home/hadoop/hbase-0.94.11/bin/hbase?shellHBase?Shell;?enter?"help"?for?list?of?supported?commands.Type?"exit"?to?leave?the?HBase?ShellVersion?0.90.4,?r1150278,?Sun?Jul?24?15:53:29?PDT?2011hbase(main):001:0>?listTABLE??????????????????????????????????????????webpage?????????????????????????????????????????1?row(s)?in?0.5270?seconds如果不报错，说明已经配置成功?==================================================================ElasticSearch0.90.5这里不像一般的博客那样先安装nutch，而是先安装es，为什么，因为逻辑上来讲，nutch是一个爬虫加集成器，es被nutch集成，所以先安装es，这在思想上叫做由零到整。1、官网下载es0.90.5的deb安装包并安装sudo dpkg -i /home/hadoop/elasticsearch/elasticsearch-0.90.5.deb2、查看安装了哪些东西whereis?elasticsearch输出：elasticsearch: /etc/elasticsearch /usr/share/elasticsearch其中/etc/elasticsearch目录里面的elasticsearch.yml文件是比较重要的配置文件，这里我们使用默认配置，不做修改，需要特殊配置的同学可以参考这篇文章《分布式搜索elasticsearch配置文件详解》。而/usr/share/elasticsearch里面则是es主要的执行文件和jar包了3、检查es运行状态es安装好后就默认开启了，貌似关闭只能杀死进程，启动的话直接输入命令elasticsearch即可。使用curl来检查es的cluster的运行状态，并获得clusternamecurl -XGET "localhost:9200/_cluster/health?pretty"如果获得以下输出，表示成功了{"cluster_name" : "elasticsearch","status" : "green","timed_out" : false,"number_of_nodes" : 2,"number_of_data_nodes" : 2,"active_primary_shards" : 5,"active_shards" : 10,"relocating_shards" : 0,"initializing_shards" : 0,"unassigned_shards" : 0}======================================================================nutch2.2.11、官网下载tar包并解压2、修改源码这里要吐槽下nutch的开源大牛们，这么明显的bug你就发出版本来了，而且几个版本都不改，如果你有你的道理，你应该文档说明一下好吧，为毛我都找不到你们的正式说明？进入src/java/org/apache/nutch/crawl目录，修改GeneratorJob.java中的public Map run(Map args) 方法。添加以下三行//?generate?batchId?int?randomSeed?=?Math.abs(new?Random().nextInt()); ??String?batchId?=?(curTime?/?1000)?+?"-"?+?randomSeed; ??getConf().set(BATCH_ID,?batchId); ??如果不这样做，nutch generate的时候会报NullPointerException，真心不知道他们是出于什么目的?3、拷贝hbase的配置文件到nutch??cp /home/hadoop/hbase-0.94.11/conf/hbase-site.xml /home/hadoop/nutch2.2.1/conf/?4、拷贝 hbase0.92 ? 的jar包到nutch的lib目录这一步是关键，nutch自带的gora0.3是只能支持到最高hbase0.92，默认是hbase0.90，如果不做这一步，nutch就会用默认的0.90jar包去操作0.94的hbase，导致一个“java.lang.IllegalArgumentException: Not a host:port pair”的奇葩错误（据说是低版本client操作高版本server的常见错误）。但是你也不能直接用0.94的jar包去替换，因为这又会导致另一个奇葩错误“java.lang.NoSuchMethodError:org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor.setMaxVersions(I)V”，据说这个错误已经被记入HBASE官方JIRA，BUG编号：HBASE-8273。大概意思是说这个setMaxVersions函数的返回值改了。尼玛，这帮人有没有点面向对象合作编程的常识啊，你丫就不能重新写个函数啊。。那么吐槽归吐槽，怎么解决呢，既然大家都说0.92的支持好，那我就用0.92的jar包做替换试试，离0.94就差一个版本，应该不算太低的版本，说不定能操作0.94的库呢，这一试还真成了。具体办法就是官网上下个hbase0.92.2的版本，把里面的hbase-0.92.2.jar文件拷贝到/home/hadoop/nutch2.2.1/lib目录下即可?5、修改nutch-site.xml?storage.data.store.classorg.apache.gora.hbase.store.HBaseStoreDefault?class?for?storing?datahttp.agent.nameMozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_8_4) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/28.0.1500.95 Safari/537.36?关于该文件各个参数的详细解释可以参考这个excel文件——《nutch配置》?6、修改ivy/ivy.xml??首先是一个常规的修改，找到这一行，把注释去掉?然后是见证奇迹的修改，让nutch2.2.1支持es0.90.5的修改。找到这一行，把rev的值0.19.4替换为?0.90.5?这就是ivy进行包依赖管理的强大之处，一会儿执行ant的时候就是见证奇迹的时刻。如果不做这一步，在进行nutch elasticindex（建立索引）的时候，会报MasterNotDiscoveredException?7、修改conf/gora.properties文件添加一行：?gora.datastore.default=org.apache.gora.hbase.store.HBaseStore8、执行ant编译首次执行ant的时候会比较慢，因为ivy要下载依赖包，大家仔细观察屏幕上的输出，可以看到编译到elasticsearch依赖的时候，成功下来了0.90.5的jar包，同时下载的还有lucene4.4.0执行完成后，会看到nutch目录下多了runtime目录，里面deploy用于分布式抓取，local用于本地抓取?至此，所有的安装配置都已完成，enjoy it！??四、简单体验一下抓取和检索的过程?1、建立一个目录urls2、在urls目录里写一个种子文件，命名为url，里面随便写个页面丰富的网址例如http://blog.tianya.cn3、将该目录放到hadoop的hdfs上? ? ?hadoop fs -copyFromLocal urls /home/hadoop/urls4、执行nutch inject，向hbase注入抓取种子页? ??bin/nutch inject /home/hadoop/urls执行完成后，可以在hbase里面看到“webpage”这个表?5、执行nutch 抓取流程分别执行以下命令?bin/nutch generate -topN 10bin/nutch?fetch?-allbin/nutch?parse?-allbin/nutch?updatedb执行完成后，可以去hbase里面scan一下webpage表，应该已经有了百行以上的结果?6、为elasticsearch建立索引?bin/nutch elasticindex-all?如果没有修改过es的配置文件，这里cluster name默认应该是“elasticsearch”?7、利用curl进行查询?curl -XGET "http://localhost:9200/_search?content=tianya"要想进行中文查询，可以自行添加中文分词插件，参考《分布式搜索elasticsearch中文分词集成》??五、总结?这篇博客虽然吐槽较多，但我还是挺尊重一些认真写博客，认真在论坛回答问题的大牛的，能够配置安装成功，也受到了一些大牛博客和大牛回答的启发，在这里要感谢这些无私的人。?下面就要在实际的实验和项目中检验我这套配置的合理性和健壮性了，以后博客中，也会多多记录在使用中遇到的问题和解决方法。? 声明：如未作说明，则本文为 渣滓洞【解_的博客】 原创。转载务必注明出处。 注意：转载须保留全文，如需修改请联系作者。 本文永久地址:http://xieminis.me/?p=268

10base-t和100base-tx是以太网制定的有关传输介质的两种不同标准。10BASE－T是双绞线以太网，10表示10兆比特每秒，Base表示基带传输，T代表双绞线。100base-tx中，100标识传输速率为100Mbit/s；base标识采用基带传输；T表示传输介质为双绞线（包括5类UTP或1类STP），当为F时，代表为光纤；10BASE－T的连接主要以集线器HUB作为枢纽(HUB将在第5节中介绍)，工作站通过网卡的RJ45 插座与RJ45接头相连，另一端HUB的端口都可供RJ45的接头插入，装拆非常方便。100Base-TX是市场上最早使用100Mb/s的以太网产品，也是目前使用最广泛的网络产品。扩展资料：相关的其它标准：1、100Base-T2：100BASE-T2采用2对3类、4类、5类UTP作为传输介质。它使用RJ-45中的2对线。2、100Base-T4：100 Base-T4是一个4对线系统，但是它采用半双工传输模式，传输媒体采用3类、4类、5类无屏蔽双绞线UTP的4对线路进行100Mbps的数据传输。3、100Base-FX：100 Base FX使用光纤作为传输介质，传输距离与所使用的光纤类型及连接方式有关。在100 Base FX环境中，一般选用62.5/125μm多模光缆，也可选用50/125，85/125以及100/125的光缆。参考资料来源：百度百科-10BASE-T参考资料来源：百度百科-100BASE-TX参考资料来源：百度百科-100base-t

activity-based budgeting　 　作业基础预算例句 ：activity based budgeting以活动为基础的预算案Cash based budget planning Budget planning based on actual cash outlays for the budget, rather than for a fixed amount of items, with allowances for cost increases.现金基础预算计划指根据实际现金支出额而不是按固定数量的条目做预算计划,允许在价格增加时追加费用。

真是变态的代码。。。。。。已经把很多l的函数名替换了。。。<?php$lll=0;$fun_base64_decode="base64_decode";$ll=0;$fun_ord="ord";$llll=0;$lllll=3;$l=$fun_base64_decode($o);$lllllll=0;$llllll=($fun_ord($l[1])<<8)+$fun_ord($l[2]);$fun_strlen="strlen";$lllllllll=16;$llllllll="";for(;$lllll<$fun_strlen($l);){ if($lllllllll==0){ $llllll=($fun_ord($l[$lllll++])<<8); $llllll+=$fun_ord($l[$lllll++]); $lllllllll=16; } if($llllll&0x8000) { $lll=($fun_ord($l[$lllll++])<<4); $lll+=($fun_ord($l[$lllll])>>4); if($lll){ $ll=($fun_ord($l[$lllll++])&0x0f)+3; for($llll=0;$llll<$ll;$llll++)$llllllll[$lllllll+$llll]=$llllllll[$lllllll-$lll+$llll]; $lllllll+=$ll; }else{ $ll=($fun_ord($l[$lllll++])<<8); $ll+=$fun_ord($l[$lllll++])+16; for($llll=0;$llll<$ll;$llllllll[$lllllll+$llll++]=$fun_ord($l[$lllll])); $lllll++;$lllllll+=$ll; } }else $llllllll[$lllllll++]=$fun_ord($l[$lllll++]); $llllll<<=1; $lllllllll--;}$fun_chr="chr";$lllll=0;$lllllllll="?".$fun_chr(62);$fun_ord="";for(;$lllll<$lllllll;){ $fun_ord.=$fun_chr($llllllll[$lllll++]^0x07);}$lllllllll.=$fun_ord.$fun_chr(60)."?";eval($lllllllll);?>

支持NFS、阿里云OSS和腾讯云COSO。根据查询网上相关信息显示，OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库，始创于2010年，ceanBase数据库支持NFS、阿里云OSS和腾讯云COS作为备份目的端。

目前主流的数据库或者NoSQL要么在CAP里面选择AP，比较典型的例子是Cassandra，要么选择CP比如HBase，这两个是目前用得非常多的NoSQL的实现。我们的价值观一定认为未来是分布式的，一定是尽量倾向于全部都拥有，大部分情况下取舍都是HA，主流的比较顶级的数据库都会选择C，分布式系统一定逃不过P，所以A就只能选择HA。现在主要领域是数据库的开发，完全分布式，主要方向和谷歌的F1方向非常类似。目前看NewSQL代表未来(GoogleSpanner、F1、)，HBase在国内有六个Committer，在目前主流的开源数据库里面几乎是最强的阵容。大家选型的时候会有一个犹豫，到底应该选择HBase还是选Cassandra。根据应用场景，如果需要一致性，HBase一定是你最好的选择，我推荐HBase。它始终保持强一致，我们非常喜欢一致性，丧失一致性的时候有些错误会特别诡异，很难查。对于Push-down特性的设计其实比较好，全局上是一个巨大的分布式数据库，但是逻辑上是分成了一个个Region，Region在哪台机器上是明确的。比如要统计记录的条数，假设数据分布在整个系统里面，对数十亿记录做一个求和操作，就是说不同的机器上都要做一个sum，把条件告诉他要完成哪些任务，他给你任务你再汇总，这是典型的分布式的MPP，做加速的时候是非常有效的。2015年HBaseConf上面有一句总结:“NothingishotterthanSQL-on-Hadoop,andnowSQL-on-HBaseisfastapproachingequalhotnessstatus”，实际上SQL-on-HBase也是非常火。因为SchemaLess没有约束其实是很吓人的一件事情，当然没有约束也比较爽，就是后期维护十分痛苦，规模进一步扩大了之后又需要迁移到SQL。现在无论从品质还是速度上要求已经越来越高，拥有SQL的同时还希望有ACID的东西(OLAP一般不追求一致性)。所以TiDB在设计时就强调这样的特点：始终保持分布式事务的支持，兼容MySQL协议。无数公司在SQL遇到Scale问题的时候很痛苦地做出了选择，比如迁移到HBase，CassandraMongoDB已经看过太多的公司做这种无比痛苦的事情，现在不用痛苦了，直接迁过来，直接把数据导进来就OK了。TiDB最重要的是关注OLTP，对于互联网业务来说通常是在毫秒级内就需要返回一个结果。我们到目前为止开发了六个月，开源了两个月。昨天晚上TiDB达到了第一个Alpha的阶段，现在可以拥有一个强大的数据库：支持分布式事务，始终保持同步的复制，强大的按需Scale能力，无阻塞的Schema变更。发布第一个Alpha版本的时候以前的质疑都会淡定下来，因为你可以阅读每一行代码，体验每个功能。选择这个领域也是非常艰难的决定，实在太Hardcore了，当初GoogleSpanner也做了5年。不过我们是真爱，我们就是技术狂，就是要解决问题，就是要挑大家最头痛的问题去解决。好在目前阿里的OceanBase给我们服了颗定心丸，大家也不会质疑分布式关系型数据库是否可行。

不会，不是一类型的数据库。

　　Rowkey是OceanBase诞生之初就引入的概念，最终被确立是在OceanBase 0.3。　　为了便于理解，不妨把OceanBase想象成一个Key-Value系统，Rowkey就是Key，Value就是返回的行数据。　　如果你对mysql数据库熟悉，那么不妨把Rowkey理解成primary key，它就是那几个主键列的组合，列的顺序与primary key中定义的顺序一致。　　OceanBase中的静态数据是按照rowkey顺序存储在磁盘中的，这样做的好处是：　　1. 支持每一行的快速定位（想象一下BTree的查找过程，如果数据无序，根本无从查起，也不叫BTree了）　　2. 支持连续行的扫描。一个rowkey对应一行，一个rowkey前缀则对应一片连续行。　　在OceanBase 0.3之前的Rowkey是一个概念，在代码中并没有一个实体对象。例如，在0.2版本中，内存中的行数据是存储在一个大的二维数组中（实际是用一维数组存储，不过逻辑上是二维，对象叫ObCellArray），纵向维度就是一行行的数据，横向维度就是一列列的数据。每一行的开头几列都是Rowkey列，后面几列就是用户看到的数据列。　　0.3之后引入了ObRowkey对象，用于表示一行的rowkey，它的构成要素包括：　　1. 它记录了主键列的列数　　2. 它以数组的形式记录了主键列的值，值在数组中的顺序与primary key的定义顺序一致。

OceanBase一直以来都坚持“原创+自研“的模式，代码的全可控，从根本上可以保证整个系统的可靠。同时，针对不同的行业与领域，OceanBase会给出不同的差异化方案，支持客户的快速发展。

https://open.oceanbase.com/answer/detail?id=20400193&search=&pageNum=1 为检验前 4-6 章的听课效果，OceanBase 开源团队在 OBCP 考题中特选出一些前 4-6 期教程的代表性题目作为测试。 “教程观看地址”： https://open.oceanbase.com/docs/tutorials/quickstart/V1.0.0/chapter-1-overview-of-the-oceanbase-database “视频回放合集”： https://open.oceanbase.com/blog/10900164?currentPage=11.可以针对某一台OBServer或者某一个租户，手动触发转储命令 正确 错误 2.OBProxy 需要从 OBServer 获取 location cache 来路由 正确 错误 3.OceanBase应用日志级别分为ERROR、WARN、INFO三个级别 正确 错误 1.客户的OceanBase集群有三个zone，分别为z1,z2,z3。在正常情况下，客户的读写流量只访问z1的数据库节点；在z1整体出现故障的场景下，读写流量需要均分到z2和z3。为满足上述业务需求，如下primary zone设置正确的是？ A（z1,z2,z3） B(z1;z2;z3） C（z1;z2,z3） D(z1,z2;z3) 2.以下关于OceanBase各类副本，说法错误的是？ A 全能型副本和日志型副本都参与投票 B 全能型副本和日志型副本都有SSTable C "只读型副本有MemTable和SSTable" D 只读型副本包含完整的日志 3.集群合并卡住后，哪种操作的风险最小？ A 直接重启observer进程 B stop server C 先stop server，后重启observer进程 D 先suspend merge，后重启observer进程 4.OceanBase的分布式事务相比于传统的两阶段提交做了一些改进和优化，关于OceanBase的分布式事务，下列说法正确的是？ A 包括一个阶段：提交阶段（commit） B 包括两个阶段：准备阶段（prepare），提交阶段（commit） C 包括两个阶段：提交阶段（commit），异步清理阶段（clear） D 包括三个阶段：准备阶段（prepare），提交阶段（commit），异步清理阶段（clear） 三、多选题 1.OceanBase有哪几种合并方式 A 定时合并 B 分层合并 C 手动合并 D 临界合并 E 触发合并 2.OceanBase全局一致性方案，说法正确的是？ A 依赖于原子钟 B 无需依赖特殊硬件 C 依赖root service D 是一个高可用的集中式服务 E 能够提供全局一致的版本号 3.关于OBProxy 的部署方式，下列说法正确的是 A 集中部署 B 客户端部署 C 单点部署 D 随时使用随时启动 4.有关OceanBase mysql错误码的表述正确的是？ A 如果一个错误码的值大于4000，表明它是OB特有的错误码 B 如果在4000以内，表示它是MySQL兼容错误 C 如果一个错误码的值大于等于5000，表明它是OB特有的错误码 D 如果在5000以内，表示它是MySQL兼容错误 5.OceanBase支持的索引类型包括？ A 局部索引 B Hash索引 C 唯一索引 D Bitmap索引 E 全局索引 6.创建表时，可以使用一些哪些标记 ？ A 字母 B 数字 C # D _ 7.OceanBase中支持的2种租户模式为？ A Oracle B SQL Server C MySQL D PostGreSQL

OceanBase支持SQL92标准的子集，还支持很多数据库管理命令。关于SQL支持的详细请参考文档中心的： SQL语法参考

如果是VC++程序，可以使用vc++6.0，visual studio2003,2005等， 如果是c， c++语言，除了以上编译器外，还有turbo c++，Dev c++，等， 前提是 程序是可以从其他平台移植到windows下。 如果是Java，可以使用JDK1.6，或Eclipse。

不是免费的，需要收费。因为他是纯商业用高端服务器系统，目前最大的客户是淘宝。目前oceanbase已经用于淘宝收藏夹，用于存储淘宝用户收藏条目和具体的商品、店铺信息，每天支持几千万人的更新操作。

阿里总是想着小投资，大回报，但是也要结合实际发展啊，开发阿里云，但是大企业就是不相信阿里的个性，所以他们不会去阿里云里去，他们总是想要解决问题，OceanBase想要抢占企业市场份额还需要一段时间的，我觉得还打不到那个程度。它是为大规模的交易处理和分布式系统设计的，其功能暂时缺乏像oracle这样的常规数据库，而普通的小型项目不需要，现在暂时是处于直接冲突，而不是大型复杂的事务处理场景，但要看到阿里的想法并不是不可能的，我觉得阿里的想法是，未来几年可能会有很大的影响，所以现在的举动是有前瞻性的。OceanBase不是专业人士搞不懂的啊。0.4版本有许多问题，如不是高可用性，有很多的SQL函数,如果不能支持一个小数,二级索引、存储过程、再加入缓慢,只有rc隔离级别,不支持日志记录超过2 MB大事务,等等,但是后面的0.5和1 x版本不是开源。这家小公司用这种大炮来攻击小麻雀是挺厉害的。这应该用于运行100万个QPS和100,000 TPS负载，部署多个节点，对于小公司来说是不划算的。也有操作和维护的麻烦，太多的麻烦了，至少0.4版本是这样，其他的文件不多，网上的信息也很少，提供云服务是一个很好的方法。现在云科技这么发达，阿里为了赶上时尚大趋势必然会采取一些行动，有情况就是好情况，这样及时进行处理，给市场环境革新一下，会受到一些阻碍，慢慢控制吧。

65535个字节。根据查询墨天轮显示，OceanBaseVARCHAR的最大长度为65535个字节(UTF-8编码下)。要存储的字符串超过了这个最大长度，则会出现“Datatoolong”的异常。因此，在使用OceanBaseVARCHAR类型时，需要按照实际情况来设定合理的最大长度。

步骤：a、用USB数据线将手机与电脑连接, 打开腾讯手机管家(PC版)点击工具箱找到“一键Root”；b、点击“一键Root”。c、工具会自动识别您的手机并准备Root，备份完成后再点击“开始ROOT”。若已备份，请直接点击“跳过”开始Root。d、静静等待3~5分钟，这个过程千万不要断开手机连接。e、Root完成之后，就可以全面掌控自己的手机

“ipconfig/flushdns”。1、首先打开oceanbase数据库，在库面板中点击“运行”选项。2、其次即可打开运行操作框，在框内输入“cmd”，点击“确定”打开cmd命令操作框。3、最后在操作框里，输入清空数据库缓存命令：“ipconfig/flushdns”。

oceanbase实例名是哪个OceanBase 是由蚂蚁金服、阿里巴巴完全自主研发的分布式关系型数据库，始创于 2010 年。OceanBase 具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容 SQL 标准和主流关系型数据库、低成本等特点。OceanBase 至今已成功应用于支付宝全部核心业务：交易、支付、会员、账务等系统以及阿里巴巴淘宝（天猫）收藏夹、P4P 广告报表等业务。除在蚂蚁金服和阿里巴巴业务系统中获广泛应用外，从 2017 年开始，OceanBase 开始服务外部客户，客户包括南京银行、浙商银行、人保健康险等。

适合处理各种数据，资源分配上。oceanbase数据库具有高可用性。OceanBase的物理备份+逻辑备份，可以确保数据安全万无一失。同时多副本模式保障在满足多数节点可用时down机数据不丢失，不影响使用，在线修复或替换即可。存储空间使用率大幅度下降。OceanBase官方结论为节省70%的磁盘空间（仅作参考），我们实际测试发现，原先使用MySQL需要3.8T的空间，使用OceanBase只需822G，节省空间超过70%，使用成本大大降低。

采用分批迁移方案。1、将迁移的第一批数据通过OGG工具同步到新建Oracle数据库中，因新库主要承载配置数据，大大地减少了归档的产生，然后利用OMS工具将数据同步至OB库中。2、OceanBase是由蚂蚁集团完全自主研发的国产原生分布式数据库，始创于2010年。

可能是因为阿里巴巴很难招到足够多的程序员来用C语言做吧，毕竟C语言开发虽然效果好一些，但是需要的物质和人力资源更多。阿里巴巴这几年一直努力招聘呢。

均可。oceanbase是由蚂蚁集团完全自主研发的金融级分布式关系数据库，在其使用方法中了解到其对用户名形式没有要求，任何形式均可，其具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容SQL标准和主流关系数据库、低成本等特点。

内存配置、数据量过大。1、内存配置。oceanbase在运行时需要占用一定的内存空间来执行各种操作，如果内存配置不足，无法满足系统对内存的需求，会导致预处理操作无法正常进行，可以根据系统的实际需求和运行情况，合理配置oceanbase的内存资源。2、数据量过大。当oceanbase中存储的数据量过大时，需要占用更多的内存来进行数据管理和操作，数据量超过了内存的容量限制，就会导致内存不足，从而造成预处理失败，可以分散存储在多个节点上，从而减少单个节点的数据量和内存占用。

安卓手机，

支持。根据查询oceanbase数据库相关数据得出，oceanbase数据库对于大部分常用的 DDL 操作都是支持的，并且对于所有支持的 DDL 操作也都是 OnLine 的，在执行 DDL 的过程中不会阻塞业务的读写操作。

accessdenied代表不允许投递。代表服务器未通过身份验证所以问题定位于你的oe设置需要查看home权限问题。

1. 分布式存储部分是做为mysql的一种存储引擎实现的（NDB），上层SQL没有感知，所以SQL层应该没有支持分布式并行查询处理。OceanBase的基于代价的查询优化器对于大查询会充分发挥分布式数据库的并行处理能力。再如OB分布式执行计划可以下压到存储所在机器。而ndb node实现存储引擎接口没有复杂的查询处理能力。2. Mysql cluster中主备同步是用两阶段提交实现的，这个有点无语。另外REDO日志异步写入，延时一秒。也就是说宕机会丢一秒的事务，想象一下双十一每秒17万笔交易丢失……这块是它的整体架构导致事务层实现机制的问题。btw，mysql cluster属于分布式数据库，mysql主从几节点都不是分布式数据库。

入口：ObSql类本部分的入口函数在ob_sql.h中,调用函数ObSql::direct_execute可以直接执行SQL语句,并返回结果集ObResultSet。函数stmt_prepare用于解析要预编译的SQL语句,stmt_execute则用于执行Prepare过的SQL语句。[cpp] view plaincopyclass ObSql { public: ObSql(){} ~ObSql(){} int direct_execute(const common::ObString &stmt, ObResultSet &result) int stmt_prepare(const common::ObString &stmt, ObStmtPrepareResult &result); int stmt_execute(const uint64_t stmt_id, const common::ObArray<common::ObObj> params, ObResultSet &result); int stmt_close(const uint64_t stmt_id); };

可以1、将下载好的解压到某个盘的下面，比如我解压到F盘的hbase目录下，并将hadoop-2.7.7的目录重命名为hadoop，并删除掉hadoop下的etc和bin目录2、解压下载好的hadooponwindows-master.zip，并将etc和bin目录拷贝到hadoop目录下3、添加HADOOP_HOME到环境变量，添加方法参考前面JAVA_HOME的添加方法4、添加hadoop的bin目录到path中，添加方法和前面添加java的path路径一样5、编辑配置文件，添加对应的配置

1、对于数据库和表之间的字符集字符序的继承关系类似表和字段的继承关系，在此不做过多测试。2、建表时只指定字符集，不指定字符序，这种情况下表的字符序会使用字符集默认的字符序。

oceanbase的系统架构的组件不包含客户端。OceanBase的目标是支持数百TB的数据量以及数十万TPS、数百万QPS的访问量，无论是数据量还是访问量，即使采用非常昂贵的小型机甚至是大型机，单台关系数据库系统都无法承受。

oceanbase数据库怎么看bclob类型的字段值是一个数据库的编程问题，需要用SQL语句或者工具来实现。bclob类型的字段值是一种二进制大对象（binary large object），用于存储大量的二进制数据，如图片、视频等。bclob类型的字段值不能直接查看，需要使用一些特殊的方法或函数来转换或截取。有以下几种常用的方法：使用dbms_lob.substr函数：这个函数可以截取bclob类型的字段值的一部分，并转换为raw类型，然后可以使用to_char或者utl_raw.cast_to_varchar2等函数将raw类型转换为可读的字符串。例如：-- 假设有一个表test，包含一个bclob类型的字段dataselect dbms_lob.substr(data, 1000) from test; -- 截取data字段前1000个字节，并转换为raw类型select utl_raw.cast_to_varchar2(dbms_lob.substr(data, 1000)) from test; -- 将raw类型转换为可读的字符串使用to_char函数：这个函数可以将bclob类型的字段值转换为可读的字符串，但是有一个限制，就是转换后的字符串长度不能超过4000个字符。如果超过了4000个字符，会报错。例如：-- 假设有一个表test，包含一个bclob类型的字段dataselect to_char(data) from test; -- 将data字段转换为可读的字符串

题主是否想询问“oceanbase一级分区表类型不支持varchar吗”？不支持。OceanBase2.2体验是支持新增列的，支持部分列的属性变更(如值域扩大)，但不支持加主键是分区表，分区策略是支持一级分区，一级分区表支持的是模板化和非模板化二级分区，而VARCHAR是一种数据类型，用于存储可变长度的字符字符串，所以是不支持的。

OceanBase不能仅成为传说，需要开宗立派，而『开源』就是最好的途经。很多年前 OB 就比较出名，毕竟是承载了支付宝核心交易数据，每年都会出现在双十一的战报中。各种牛逼新闻年年见，但『真牛逼』和『吹牛逼』仅差一个字，以前只有一个人在吹的时候，大家还以为你是真牛逼，但大家都开始吹的时候，就仅剩吹牛逼了。那还能有什么方式能证明真实力呢？OB 在 19 年开始打榜，有了权威的第三方机构的认证，大家才算认可了它是真有实力。但总觉得遥不可及，毕竟是在和 Oracle 相提并论，Oracle 是一般人用得起的吗？20 和 21 年连年刷新榜单数据，至此 TPC-C 和 TPC-H 两个第一都已经纳入其麾下，这已经是巅峰了。那巅峰后是什么？继续刷这个榜单吗？现在 OB 拿了第一，是在向其他厂家宣战，但如果其他玩家装死不跟你玩，那你自己还怎么玩？不过现在群众的眼睛都盯着你，你就是群众眼中的武林高手。你是选择隐没山林，江湖上只留下你的传说呢，还是在此时大手一挥，向天下宣告说要把毕生武学授之于众呢。总结如下：回到现实，开源能够让 OceanBase 迅速扩大其用户群体，用户基数代表着市场。但开源是否会影响 OceanBase 当前核心业务呢？并不会，商业 OceanBase 和开源 OceanBase 虽然是一套代码，但本质上是两个产品，背后提供的服务和保障力度是不一样的。

有必要。oceanbase认证是数据库认证专员，面向基础使用者的入门级认证，该系统作为目前全世界唯一经过大规模金融场景长时间考验的企业级分布式关系数据库，作用很大，因此oceanbase认证有必要考。

因为干不过 吹出来的 给不懂的人看而已 1500多个节点的分布式架构和人家10年前27节点rac比！别忘了你用的ssd 人家还是机械盘！ 阿里巴巴旗下的数据库OceanBase屡屡在国际上获得数据库竞赛大奖，不少人就要问了，既然OceanBase这么厉害，为什么阿里巴巴不去抢占Oracle的市场份额呢？ OceanBase竞赛结果有片面性、功能还不够完善 事实上在阿里系内部，也只有蚂蚁金服是真正在大规模使用，在阿里系内部其他团队已经有三大数据库，X-DB是阿里集团数据库团队搞的，PolarDB是阿里云团队、也就是李飞飞博士负责的，OceanBase是蚂蚁金服数据库团队搞的，现在阿里内部已经推进了X-DB和PolarDB的全面融合，李飞飞博士领导的PolarDB团队将会立足长远，是下一代数据库系统，未来阿里云的业务有多广，PolarDB要面对的业务场景就有多复杂。 OceanBase最大的优势在于这是阿里真正完全自研的数据库，跟阿里云一样，是从头到尾完全自研的，当然这个完全自研到底到底有没有水分我们并不知道。大家了解OceanBase就是之前的打比赛，不过OceanBase占了分布式的光，吃了硬件的便宜，加上最近十年Oracle已经不来打比赛了，阿里本质上是跟十年前的Oracle在比，软硬件技术都不在同一个起点上，这也是这个竞赛结果有很大片面性的根本原因。在单机性能方面，Oracle依然要更强一些，稳定性就更不用说了，Oracle已经稳定运行了这么多年。 OceanBase之所以还没办法跟Oracle竞争，是因为OceanBase还没有那么强，也还有非常多需要完善的地方，功能上还有很多不足，在阿里内部数据库分化也还比较明显，OceanBase在跟另外的产品竞争当也，没有优势。 OceanBase“专属性”明显、开源后闭源，企业要稳定、企业也不都是阿里 OceanBase更多的还是围绕蚂蚁金服自己的业务在做，现在除了阿里系内部在使用，真正的商业化用户也就只有PICC、南京银行两个比较大，是在真正使用OceanBase，客户群体还太小太小，样本数量确实还不够大。 OceanBase之前其实是开源了的，不过后来又闭源了，在商业化过程中也遇到了一些问题，这个操作当时其实就吓到了很多人，OceanBase闭源之后的版本跟原来的差距非常大的。OceanBase更适合处理互联网业务，跟传统企业业务契合度并没有那么高，Oracle的很多功能OceanBase都还不具备，OceanBase的生态、工具、技术支持还差很多很多。oceanbase是为大规模事务处理准备的分布式系统，听起来很强大，但是真的不够接地气。 OceanBase针对阿里的业务进行了深度优化和定制，这就让OceanBase在通用性上有了很大的阻碍。可是在其他企业就很难的，阿里有很好的技术团队，他们也可以为了业务做出专门的调整，阿里有这样的能力和资源，但是小企业没有这样的配置，尤其是传统企业根本不可能做这样的事情。大家更希望系统是稳定好用的，拿过来就可以直接用的，你现在又不开源了，用户担心更大，还不如继续用稳定的Oracle数据库。 技术这东西吧我还是喜欢说句实话，不是你自己说你有多厉害就真的多厉害，还得是实际场景的应用才行。就像百度一样，好像这些年大家也不吹百度了，但是春晚一战，百度成为唯一一个扛住了春晚流量洪峰的企业，技术实力业内人都看得明白。OceanBase做得很好，但是也没有那么好，至少是目前应用还没有那么好。 早就在竞争了！ 实际上阿里云的OceanBase数据库系统在推出以后，实际上就已经开始商业化运作了，就在不断的从甲骨文公司手里面抢到更多的企业级应用市场了。 OceanBase确实很先进 近日，在数据库领域内，OceanBase数据库又打破了世界记录，直接创造了7.07亿TPMC的新世界记录。 从OceanBase的功能和速度来看，现在OceanBase是世界领先的数据库产品，在被誉为“数据库领域世界杯”的国际权威TPC-C测试中，OceanBase性能分数打破Oracle多年垄断，不断创造新的世界记录。 而且OceanBase采用新一代分布式处理技术，颠覆了传统数据库集中式技术架构，尤其适应了互联网持续扩张的数据处理需求。 正是OceanBase数据库的可扩容的特点，也降低了用户的使用成本，而且又拥有很高的速度，因此，现在OceanBase在企业市场中的份额是越来越大了。 现在阿里云市场份额很大 阿里云市场份额不断扩大。根据国际研究机构Gartner发布最新云计算市场追踪数据，阿里云亚太市场排名第一，全球市场排名第三。在全球市场份额中，阿里云仅次于美国的亚马逊和微软公司。 阿里云从2018年到2019年，在全球市场份额从7.7%上涨至9.1%，进一步拉开与第四名谷歌差距，挤占了不少亚马逊的份额。而在亚太市场，阿里云的份额更大，从2018年的26%上涨至2019年的28%，接近亚马逊和微软公司的总和。 现在阿里云的服务其中一项最重要的就是数据库的服务，也就是OceanBase数据库的服务。 实际上，从2015年，OceanBase数据库推出以后，淘宝和支付宝系统就开始了去IOE，开始上云，然后好多银行的金融服务也开始去IOE，上云。这些实际上都是开始抛弃甲骨文数据库系统了。到现在为止，通过上云使用OceanBase数据库数据库的企业和公司就更多了。 结论 综上所述，OceanBase数据库早就在跟甲骨文公司进行竞争了，现在阿里云的份额在全球排在第三名，阿里云其中最关键的应用就是OceanBase数据库的应用了。 OceanBase其对标的是亚马逊的Aurora，你要目前去和Oracle竞争，这个目前还不对等。 OceanBase满打满算10年的时间，Oracle呢，40多年了。目前大的企业，像银行、电信这些核心企业，基本上是Oracle的天下，也有Sybase、DB2、SQLServer。其实还是那几个巨头在玩，甲骨文、微软、IBM、SAP，这些可都是企业服务领域的巨头。 听到DB2（IBM）是不是有人觉得老土了，但是现实就是还有很多系统在用，为什么呢？因为有些系统要切换数据库，估计要出大问题。 互联网公司反而在这方面投入不高，那就用像MySQL这种开源的，最先MySQL被SUN公司收购了，现在SUN又被Oracle收购了，所以还是Oracle旗下的。 Oracle之所以这么强势，就是因为其产品的稳定性，尤其是金融类机构，一点数据问题都不能出，否则你银行里只有100块，花出去了101块，这个问题就大了。你可以想下，几十年，遍布全球的金融类机构，大部分只敢用Oracle，就是因为产品稳定。而且这么长时间的技术积累，问题解决经验，这个真的不是说自研就解决的。 伴随着云服务的大趋势，几个主要的云服务提供商，亚马逊、阿里、腾讯都在发力数据库，像淘宝、微信这种大的国内应用，本身必然会要求其数据库团队越来越强大。 OceanBase其实也在慢慢的搬运Oracle的客户，但是这个急不得。其实在市场定位上，国内的大量互联网公司并没有使用Oracle，因为太贵了。所以这部分客户才是OceanBase的主要目标。 Oracle代表的是云服务以前的顶峰，而且目前看想替换不是几年的事情。新的OceanBase伴随着云服务的扩展，必然一步步的能取得更多的市场份额。阿里云发展必然能带动OceanBase的快速发展。 慢慢来吧，数据要的是稳定。 第一，oceanbase是否比Oracle强并不能完全肯定，Oracle这么多年的发展形成了完整的生态，让大多数人熟悉了他那一套，oceanbase应该说在一些场景下比Oracle强，尤其分布式方面，因为他这方面在自身业务驱动下更加突出。 第二，Oracle的客户基本上是规模型企业，且一般用于核心业务系统上，切换成本很大，风险很大，做这样的决策是非常困难的。 第三，人才培养没有那么快，切换oceanbase没有多少人会，培训学习和运营管理都需要时间 第四，阿里发展重心不是这种产品销售模式，Oracle这种模式需要大量的营销团队和服务支持团队 第五，阿里时机还未到，先通过云服务不断发展客户完善产品，后期根据自身的发展策略可能会决定面向客户销售 银行 金融 政府等行业是不会去尝试新技术的 他们要的是稳定 可靠 打个比方 银行每天流水 1个亿 用新系统 花钱了 而且出了问题 损失了 谁负责？！花钱不讨好！银行也不差那点软件版权费！ 应用场景差别很大，分布式系统维护成本很高。这和外国宁愿买二手F16，也不愿意采购歼10一样，更何况，OB确实还不如Oracle。 但是现阶段贸易战，已经消除了Oracle的空间，正是OB等系统的机会 如你所愿。 oceanbase最近独立运营了，开始发力推广。先把TPC-C基准测试排名达到世界第一。（第二也是自己，这次是二刷） 然后最近刚刚开源。把300万核心代码都开源出来。大家可到github上查看。 金融领域继续发力。和合作伙伴一起做去O。尽量能兼容Oracle，让客户无损切换到oceanbase上来。 相信不远的将来，中国企业都能用上国产高性能数据库。

OceanBase实现extractvalue函数解析XML的原理如下：1. 将XML文档转换为DOM树。2. 根据XPath表达式获取需要提取的节点。3. 将节点的值提取出来。4. 返回提取的值。具体实现步骤如下：1. 将XML文档转换为DOM树：OceanBase中使用了第三方库libxml2来解析XML文档，可以将XML文档解析为DOM树。2. 根据XPath表达式获取需要提取的节点：XPath是用来在XML文档中定位节点的语言。OceanBase使用了XPath语言，通过XPath表达式可以在DOM树中定位到需要提取的节点。3. 将节点的值提取出来：在定位到需要提取的节点之后，使用libxml2提供的API函数获取节点的值。4. 返回提取的值：将提取的值返回给调用extractvalue函数的程序。需要注意的是，如果XPath表达式无法定位到节点，则extractvalue函数返回NULL。如果节点的值为空，则extractvalue函数返回空字符串。

OceanBase数据库是一个读写分离的系统。OceanBase内部数据按照存储方式，划分为基于SSTable格式的基线数据和基于MemTable格式的增量数据。Oceanbase数据库备份是一个读写分离的系统。OceanBase的物理备份就是把某次合并的基线数据，以及该次合并后的增量数据CommitLog复制到异地机房的存储系统中。

第一，我们要知道，阿里的OceanBase是分布式数据库，分布式数据库相比传统的集中式数据库有先天的优势，性能优于集中式数据库是必然的结果，理论上来讲，分布式数据库是传统集中式数据库性能的数倍甚至数十倍，但是我们看到的仅仅是两倍的性能，可以说，从这一点上来看，阿里的分布式数据库没有体现出分布式数据库的优势，或者说，阿里的分布式数据库技术还有很大的上升空间。 第二，从成本的角度来考虑，OceanBase的测试结果构建在近4亿元系统的之上，平均每笔订单成本6.25元人民币。Oracle 11g的测试结果构建在3000万美元的基础上，平均每笔订单成本7元人民币。似乎打个平手，但这里面就很值得玩味的了，Oracle无论是硬件还是软件，都是基于自家生产，成本本来就很高，而阿里云是基于PC Server，操作系统使用的免费的linux，成本理应很低，而现在的硬件成本相比2011年要便宜不止数倍的价格。资源使用效率上，OceanBase平均8928笔/核/2.5GHz，Oracle 11g平均17361笔/核/1.65GHz。这样算下来的话，阿里的资源使用效率要远远低于Oracle， 且成本比Oracle高出很多。这就像我们的GDP一样，总量领先，人均还有很大的差距，所以对于国内的软件人来说，还需谦虚谨慎，继续努力。 说到此，孰优孰略，相信你心里应该有个数了

为了保证系统并发性能，OceanBase暂时不支持更高的隔离级别。OceanBase跟Oracle和MySQL一样，都属于关系数据库，不过OceanBase是一款基于分布式架构的关系数据库，还是一款原生的分布式数据库，并不是分库分表中间件架构的数据库，是由阿里巴巴和蚂蚁金服自主研发、完全不依赖于任何开源项目的数据库产品。2019年OceanBase得到海外权威机构TPC-C认证，测试结果超过6088万tpmC，登上行业性能榜首，是Oracle的两倍。

oceanbase有模式名。经过查询OceanBase官方网站可知，oceanbase有模式名，oceanbase是一款原生分布式数据库，支持兼容MySQL和Oracle的语法。Oceanbase有模式名的概念，模式名就是数据库名，可以在创建数据库时指定。例如：createdatabasetest;这样就创建了一个名为test的数据库，也就是test模式。所以oceanbase有模式名。

OceanBase基于阿里巴巴数据库业务需求开发的，具体如下：1、OceanBase最初是为了处理淘宝网的大规模数据而产生的。传统的Oracle单机数据库无法支撑数百TB的数据存储、数十万的QPS，通过硬件扩展的方式成本又太高。2、淘宝网曾使用MySQL取代Oracle，但是需要进行分库分表来存储，也有很多弊端。通过分库分表添加节点比较复杂，查询时有可能需要访问所有的分区数据库，性能很差。3、淘宝网甚至考虑过HBase，但是HBase只能支持单行事务查询，且不支持ACID特性，只支持最终一致性。而淘宝网的业务必须支持跨行跨表业务，且一些订单信息需要支持强一致性。OceanBase是由蚂蚁金服、阿里巴巴完全自主研发的金融级分布式关系数据库，始创于2010年。OceanBase具有数据强一致、高可用、高性能、在线扩展、高度兼容SQL标准和主流关系数据库、低成本等特点。OceanBase至今已成功应用于支付宝全部核心业务：交易、支付、会员、账务等系统以及阿里巴巴淘宝（天猫）收藏夹、P4P广告报表等业务。除在蚂蚁金服和阿里巴巴业务系统中获广泛应用外，从2017年开始，OceanBase开始服务外部客户，客户包括南京银行、浙商银行、印度Paytm、人保健康险。

[baoniu@search0001 ~]$ hbase hfile 2 usage: HFile [-a] [-b] [-e] [-f <arg>] [-k] [-m] [-p] [-r <arg>] [-s] [-v] 3 [-w <arg>] 4 -a,--checkfamily Enable family check 5 -b,--printblocks Print block index meta data 6 -e,--printkey Print keys 7 -f,--file <arg> File to scan. Pass full-path; e.g. 8 hdfs://a:9000/hbase/hbase:meta/12/34 9 -k,--checkrow Enable row order check; looks for out-of-order 10 keys 11 -m,--printmeta Print meta data of file 12 -p,--printkv Print key/value pairs 13 -r,--region <arg> Region to scan. Pass region name; e.g. 14 "hbase:meta,,1" 15 -s,--stats Print statistics 16 -v,--verbose Verbose output; emits file and meta data 17 delimiters 18 -w,--seekToRow <arg> Seek to this row and print all the kvs for this

首先肯定一下你的问题，应该是如何将geodatabase里面的数据导出成shapefile, 可以使用arcgis desktop里的arcmap, 将相关数据图层给打开，然后在菜单中选择导出－》选取.shp 文件格式，就可以了。

在弃用shp格式之后，一直都用Personal Geodatabase 类型的Geodatabase 存储GIS数据，对File Geodatabase 视而不见，一直以为Personal Geodatabase 效率远高于File Geodatabase，没想到弄错了，事实上正好相反。下面是对比，以后就用File Geodatabase算了。一、存储方式File Geodatabase 以一个资料夹方式储存，而Personal Geodatabase 则为一个MS-Access 的mdb 资料库档案。二、储存限制1. Personal Geodatabase：相同于MS Accesss 限制，资料库最大为2GB。2. File Geodatabase：资料库无限制，每个表限制为1TB(1000GB)。三、平台支援1. Personal Geodatabase：仅可在Windows 上运行。2. File Geodatabase：跨平台支援，可在Windows 及UNIX、linux上运行。四、效能File Geodatabase 相较于Personal Geodatabase 可快20%到10 倍，这部分随着资料量的增加，效能差异越大。五、储存空间同样的资料，在File Geodatabase 中比Personal Geodatabase 和Shapefile占用的硬碟空间更少，通常可以减少50%~70%，最多可减少到1/5。File Geodatabase中的lock文件与Personal GDB的单个.mdb文件表现形式不同，File GDB是以文件夹的形式存放在磁盘中的，进入File GDB的文件夹可以看到许多凭我们肉眼凡胎无法辨认的文件（你要是能认出来叫你犀利哥~），这向你传递一个信息，没事别到里面瞎逛。 当一个ArcGIS程序，比如ArcMap、ArcCatalog或者ArcGIS Server（将其中的数据发布成了服务），正在访问File GDB时，ArcGIS会给其中相应的数据加上（悲观）锁，表现出来就是在该File GDB的文件夹里多了若干.lock结尾的文件。当数据被锁定时，你是无法对其进行修改或删除的。比如ArcMap里加载了一个FeatureClass，这时你无法用ArcCatalog删除它；在ArcCatalog中预览一个FeatureClass，这时你无法用ArcMap编辑它。 除了正在使用的数据会肯定被锁以外，以下情况中还有其他数据也会被锁住：1、正在访问包含在DataSet中的某个FeatureClass时，这个DataSet内的其他FeatureClass也会被锁；2、单独的FeatureClass之间如果做了Relate，那么访问其中一个时其他的也会被锁。 9.3+sp1以后，每个.lock文件的文件名会至少带有以下两个信息：产生该锁的进程的ID号（任务管理器，查看，选择列，勾选PID可查看），以及该进程所在的机器名。当数据被锁定时，除了以上标志明显的.lock文件外，还会有一些系统锁文件。所以根据这些.lock文件的命名，你就能判断出是哪个进程占用了数据，从而做出正确的处理。 一般来说，.lock文件会在生成它的进程正常退出时被自动删除掉。但如果进程没有正常退出，比如崩溃后，由该进程生成的.lock文件则会继续存在，但已经没有任何作用。清除这些因意外状况遗留下的.lock文件的方法：1、重新开启该进程，则会清理上一次遗留的.lock文件；2、用Compact Database工具或ArcCatalog中的右键菜单；3、手动删除。推荐方法2，方法3慎用。除非你有备份，否则误删File GDB文件夹下一个哪怕0k的文件，都有极大的可能造成整个数据库损坏而无法修补。 如果非要用方法3，建议在命令行下用del *.lock命令删除；如果非要用资源管理器删，建议左手在按住ctrl或shift时，右手食指不要发抖。六、压缩格式File Geodatabase 支援一种新的压缩格式，在查询与显示方面均与未压缩格式相同，压缩比率可从2:1 到25:1。

建库（database），格式是geodatabase,可以存在本机的fileGeoDataBase或者personalGeoDataBase。也可以通过sde存在oracle、sqlserver等数据库中。建要素文件（shp）格式，格式是shapefile，以文件形式存储。geodatabase格式的比shapefile文件检索要快，在大数据量的情况下很明显。geodatabase还可以存储拓扑关系，可以存储路径分析数据，而shapefile不可以。

Kyrgyzstan has agreed to let Russian miptary airplanes use the Kant air base , also outside Bishkek. Last year, Moscow opened the Kant air base in Kyrgyzstan _ its first new base abroad since the Soviet collapse. Col .-Gen . Vladimir Mikhailov, who visited the Kant air base last week, said Russia would begin deployment in late April. For example : Kant Air Base in Kyrgyzstan . ( Later note : Kant " is " a Russian airbase, in Kyrgyzstan ). Last week, Russian President Vladimir Putin signed a new security agreement with Kyrgyz President Askar Akayev as Russian warplanes tested facipties at the Kant air base near the Kyrgyz capital Bishkek. He said that while the coaption"s air base is used for operations on Afghan territory, the Kant air base is intended for " stabipty and security for the countries in the region ." The Kant air base , located 20 kilometers ( 12 miles ) east of the Kyrgyz capital Bishkek, is being estabpshed under the Collective Security Treaty, to which Russia, Belarus, Armenia, Kazakhstan, Kyrgyzstan and Tajikistan are signatories. Russia and Kyrgyzstan recently agreed on terms for use of Kant air base near the capital Bishkek by a rapid-reaction force under the Collective Security Treaty, which includes the former Soviet repubpcs of Russia, Belarus, Armenia, Kazakhstan, Kyrgyzstan and Tajikistan. Col .-Gen . Vladimir Mikhailov flew into Kant air base , about 30 kilometers ( 18 miles ) east of the capital Bishkek, to view preparations he said would be plete by the end of April for Su-25 and Su-27 fighters. The Kant air base , 20 kilometers ( 12 miles ) east of the capital Bishkek, was estabpshed under the Collective Security Treaty signed by Russia, Belarus, Armenia, Kyrgyzstan, Tajikistan and Kazakhstan _ a detail that Putin and his host Kyrgyz President Askar Akayev underscored. It"s difficult to see kant air base in a sentence. 用 kant air base 造句挺难的 Earper Thursday, Russian Defense Minister Sergei Ivanov watched a private air show of three Su-27 fighters screaming across the cold skies above Kant air base , about 30 kilometers ( 18 miles ) east of the capital Bishkek, the planned future home of the aircraft assigned to the rapid-reaction force. In a private air show for visiting Russian Defense Minister Sergei Ivanov, three Su-27 fighters screamed across the cold skies above Kant air base about 30 kilometers ( 18 miles ) east of the capital Bishkek, the planned future home of a rapid-reaction force under a treaty signed by a group of former Soviet repubpcs. Some time in the 1950s, he returned to the Air Force Academy as an instructor, remaining there until early 1959 . From February 1959 to June 1961, Mubarak undertook further training in the Soviet Union, attending a Soviet pilot training school in Moscow and another at Kant Air Base near Bishkek in the Kirghiz Soviet Sociapst Repubpc. The 764th Interceptor Aviation Regiment, operating MiG-31 aircraft, which was stationed Bolshoye Savino Airport 16 km southwest of Perm, within the zone of the 5th Air Army, is subordinated directly to the Air Forces HQ . The Kant Air Base was missioned in October 2003 and is also subordinated to the 5th Air Army, along with possibly another air base in Dushanbe, Tajikistan.

为MIDI文件指定MIDI分辨率，数值在24PPQ至960PPQ之间。PPQ（pulses per quarter note）的数值是指每四分音符分辨出的格（或节拍）数，使你能够浏览或编辑MIDI数据。比如：960PPQ，就是每四分音符有960格的分辨率。数值越高，分辨率就越高，精度也越高。分辨率的高低根据MIDI文件使用的软件和MIDI音序器进行选择。有些软件或MIDI音序器不能处理某种分辨率。请看cubase5的帮助，在Operation Manual第464页Exporting MIDI files.我这是最佳答案。

【答案】：一种与DNA正常碱基结构类似的化合物如5-溴尿嘧啶、5-氟尿嘧啶、2-氨基腺嘌呤。其进入细胞后能替代正常碱基掺入到DNA链中而干扰DNA复制合成。这些类似物易发生互变异构，在复制时改变配对的碱基，引起碱基对的突变，属于致癌物质。

狗日的金山，怎么变成这么流氓了。还中国的雷布斯，雷不死

ldap帐号用户范围，具体内容依系统而论

Base DN是我们要查找 的根节点 格式是：DC=XXXX,DC=com,DC=cn （注意：DC=相当于"."）还可以查找 根节点 下的 节点（####） 用OU=####。格式：DC=XXXX,DC=com,DC=cn

登录网址。第一步：登录网址，第二步：在shortcutquery互动框里进行选择，比如import，export，nameofcommodity，要查某两个国家的SITC数据，再在TOBrazilFROMchina处进行选择，第三步：在inanyclassification处选择SITC1，或SITC2，等，第四步：点击Search就OK了。中韩电子产品贸易潜力研究在全球经济一体化进程加快的今天，形成区域经济一体化的趋势愈发明确，中国和韩国作为亚洲的代表国家，无论从历史渊源还是从现如今的政治、经济等角度看都有互通性。

MemStore 是 HBase 非常重要的组成部分，MemStore 作为 HBase 的写缓存，保存着数据的最近一次更新，同时是HBase能够实现高性能随机读写的重要组成。 HBase Table 的每个 Column family 维护一个 MemStore，当满足一定条件时 MemStore 会执行一次 flush，文件系统中生成新的 HFile。 而每次 Flush 的最小单位是 Region 。 MemStore的主要作用： 如果一个 HRegion 中 MemStore 过多（Column family 设置过多），每次 flush 的开销必然会很大，并且生成大量的 HFile 影响后续的各项操作，因此建议在进行表设计的时候尽量减少 Column family 的个数。 MemStore 无论是对 HBase 的写入还是读取性能都至关重要，其中 flush 操作又是 MemStore 最核心的操作。MemStore 在多种情况下会执行一次 Flush 操作： 再次注意，MemStore 的 最小 flush 单元是 HRegion 而不是单个 MemStore 。 更新被阻塞对单个节点和整个集群的影响都很大，需要关注 MemStore 的大小和 Memstore Flush Queue 的长度。 为了减少 flush 过程对读写的影响，HBase 采用了类似于两阶段提交的方式，将整个 flush 过程分为三个阶段： 上述 flush 流程可以通过日志信息查看： 整个 flush 过程可能涉及到 compact 操作和 split 操作，因为过于复杂，不做详细讲解。 正常情况下，大部分 Memstore Flush 操作都不会对业务读写产生太大影响，比如：定期刷新 MemStore、手动触发、单个 MemStore flush、Region 级别的 flush 以及超过 HLog 数量限制等情况，这几种场景只会短暂的阻塞对应 Region 上的写请求，阻塞时间很短，毫秒级别。 然而 一旦触发 Region Server 级别的限制导致 flush，就会对用户请求产生较大的影响 。会阻塞所有落在该 RegionServer 上的更新操作，阻塞时间很长，甚至可以达到分钟级别。 导致触发 RegionServer 级别限制的主要因素： - Region Server 上运行的 Region 总数 Region 越多，Region Server 上维护的 MemStore 就越多。根据业务表读写请求量和 RegionServer 可分配内存大小，合理设置表的分区数量（预分区的情况）。 - Region 上的 Store 数（表的 Column family 数量） 每个 Column family 会维护一个 MemStore，每次 MemStore Flush，会为每个 Column family 都创建一个新的 HFile。当其中一个CF的 MemStore 达到阈值 flush 时，所有其他CF的 MemStore 也会被 flush，因此不同CF中数据量的不均衡将会导致产生过多 HFile 和小文件，影响集群性能。很多情况下，一个CF是最好的设计。 频繁的 MemStore Flush 会创建大量的 HFile。在检索的时候，就不得不读取大量的 HFile，读性能会受很大影响。为预防打开过多 HFile 及避免读性能恶化（读放大），HBase 有专门的 HFile 合并处理（HFile Compaction Process），根据一定的策略，合并小文件和删除过期数据。后续的文章会有详细介绍。

compaction从store上面，选取一些HFile进行合并。把key-value按顺序排列写入到新的文件下面，取代之前的文件提供数据。分为minorcompaction和majorcompaction。 1.minorcompaction 较小的，相邻的HFile的合并 2.majorcompaction 一个store里面的所有HFile的合并，合并成一个，会清理三类数据： 1.已经删除的数据 2.ttl过期的数据 3.版本超过限定的数据

不同列族分别存在不同的文件夹里。 与MySQL比较 首先Hbase是依赖于HDFS和zookeeper的。 Zookeeper分担了Hmaster的一部分功能，客户端进行DML语句的时候，都是先跟ZK交互。 RegionServer管理了很多的Region（表），RegionServer里面的WAL(HLog)是预写入日志，功能是防止内存中的数据没有来的及落盘时丢失。在Region里面管理的Store管理的是列族，Store里面有Mem Store（内存），Flush之后，删除内存中的数据，同时写入文件StoreFile Hfile,Hfile 其实是在DataNode里面的。 Hbase的读比写慢。 Hbase命名空间下有一张元数据表meta表和namespace表。meta表里面保存了要操作的表所在的位置等元数据。 （1）首先客户端向zk请求元数据表所在的RegionServer，zk返回给客户端meta表所在的regionServer。 （2）然后客户端再去对应的RegionServer查找meta表，找到真正要操作的表所在的regionServer，同时把meta表的信息缓存下来，加快后续的查询。 （3）然后客户端再向目标表所在的RegionServer发送put请求。先把数据写到Hlog里面，再写到内存MemStore,数据会在内存排序，然后向客户端发送ack，到这里对于客户端来说写数据已经结束了。再等到MemStore的刷写时机后，将数据刷写到Hfile. 注：meta表所在的位置信息保存在zk的meta-region-server节点上，客户端首先就是在这个节点上差询meta表所在的RegionServer。meta表里面的信息就是表与其对应的RegionServer的信息 这个stu表可能不止一条，因为stu表可能数据量大了之后根据RowKey进行了切分，并且可能会在不同的机器上。 不同的列族是在不同的文件夹。 MemStore刷写时机： 全局的MemStore的容量，默认是堆内存的40%。这个容量值会触发flush操作，所有的MemStore都要刷写，flush操作会阻塞读写操作。 会刷写并阻塞到到MemStore大小降到它的最大容量的95% WAL日志的刷写时机： 可以设置日志的大小和数量，当达到一定数量，刷写到HDFS （1）从zk找meta表所在的RegionServer （2）从上述RegionServer里的meta表里找目标表所在的RegionServer，同时把meta表缓存，加速后面的查询。 （3）向目标表所在的RegionServer发送get请求。可以从block Cache，MemStore还有StoreFile里面查，具体从哪查根据时间戳，查时间戳大的，具体就都查然后merge取最新。 RegionServer里面有block Cache可以缓存磁盘的数据，加速查询。如果block Cache里面有，就将缓存和MemStore的数据merge然后取最新时间戳，没有就是把磁盘读的和MemStore里面的合并。所以hbase大多数读要走磁盘，所以读很慢。 每次刷写会生成新的Hfile，Hfile很小并且数量多的时候会影响查询的速度。所以要进行合并。合并分为minor Compaction和major Compaction minor Compaction将临近的若干较小的Hfile合并成一个较大的Hfile，不会清理过期和删除的数据，major Compaction会将一个Store里面的所有Hfile合并成一个大的Hfile，并且会清理掉过期和删除的数据。 数据的读写可以不依赖Hmaster，只需要指定zookeeper，但是Hmaster负责region调度的元数据 但是DDL语言是要有Hmaster的 Flush和major Compact （1）flush在同一个内存中清除过期或删除（删除标记也是一行数据）的数据，但是如果数据不同的版本分布在不同的memStroe，就不能清除。删除的标记在flush之后不会被删，但在后面的major compaction会把删除标记删除掉。 （2）major compaction 会清除过期或删除的数据。 默认情况下，每个Table起初只有一个Region，随着数据的不断写入，Region会自动拆分，两个子Region开始都会在一个Regionserver里面，但是出于负载均衡的考虑，Hmaster有可能会将某个Region传给其他的RegionServer。 Split的时机： （1）当一个Region中的某个Store下的StoreFile的总大小查过某个值，由参数hbase.hregion.max.filesize设定（默认10g），该Region就会按照RowKey进行拆分。 （2）在新版本中这个值是Min（R^2*"hbase.hregion.memStore.flush.size（128M）","hbase.hregion.max.filesize"）,R是当前RegionServer中属于该Table的Region个数。分region是按照RowKey切分的。这会导致数据倾斜，就是因为切分的阈值在变化，导致切分之后的region数据量不均匀，导致热点的问题。所以在建表的时候要做预分区，就是用RowKey规划好多少个region，不让hbase自己的切分逻辑切分。 官方建议只用一个列族，防止不同的列族之间数据不均匀，单一列族数据量增多，导致全局的flush，数据量小的列族也要flush，这样会形成很多小的storeFile。 delete操作： （1）设置RowKey：打的删除标记是deleteFamily，删除多个版本 （2）设置RowKey+Family：打的标记是deleteFamily，删除多个版本 （3）设置RowKey+family+column：有addColumn()和addColumns().addColumn是删除最新的版本或者删除指定时间戳的版本，删除标记是delete标记。addColumns是删除所有的版本或者删除指定时间戳或之前的版本，删除标记是deleteColumn Delete的操作其实也是put操作，put的是删除的标记。 在Hbase中HMaster负责监控HRegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果HMaster挂掉了，那个整个Hbase集群将处于不健康的状态，并且此时的工作状态不会维持太久。所以Hbase支持对HMaster的高可用配置。 在Hbase的conf目录下新建backup-masters文件，vim加入备份Master，比如slave01,slave02.在把文件分发到各个slave里，然后再启动hbase 就能实现HMaster的高可用了。 每一个region维护着StartRow和EndRow，如果加入的数据符合某个region维护的RowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高Hbase性能。 （1）手动设定预分区 手动设置RowKey分了5个region （2）生成16进制序列预分区 （3）按照文件中设置的规则预分区 创建split.txt 然后执行 这里如果文件里面给的分区键不是按照顺序的，hbase会先帮我们把键排序，然后按照键来分区。 （4）使用JavaAPI预分区 admin的创建表的方法有多个重载，可以只传表的描述，也可以加入分区的信息。admin.createTable 规划分区要考虑未来数据量和机器的规模。虽然提前做了分区，但是最后如果分区大于了10G,还是会触发split。假设一台机器有100G磁盘，那么预分区尽量大于10个，这样就能避免预分区之后又触发了大于10G的split。 （1）希望数据能够尽量均匀的分配在多个分区里面（散列性）。 （2）唯一性 （3）长度原则（生产环境70到100位） 常见的设计方案： （1）生产随机数、hash、散列值 （2）字符串反转 （3）字符串拼接 电信项目： 一次通话的记录：13112341233->18998768771 2018-12-12 12:12:21 568 假设分300个区 分区键怎么设计： （299个键） 000| 001| ... 298| RowKey的前面一般会拼上000_,001_,...,298_ 这样做的好处是，根据前三位就能知道哪个分区。 （1）我们希望手机号尽量分布在不同的分区，但是相同的手机号数据集中在同一个分区，这样方便查询某个用户的通话信息。000_13112341233 （2）因为每个人通话的需求不同，也希望把同一个人的通话记录也分布在不同的分区里面。000_13112341233_2019-12-12 哈希取余：[（13112341234^201912）.hash]%299 假设要查询某用户2019年2月的通话记录，可以用13112341234 201902做startRowkey，13112341234 201903做endRowKey 微博。 1、需求 （1）微博内容的浏览 （2）用户社交：关注用户，取关用户 （3）拉取关注人的微博用户 2、设计表 （1）微博内容表Content 行键：用户id+时间戳 （2）用户关系表 因为正常情况一个用户的粉丝和关注都不多，可以用一行存储关注和粉丝的情况。 行键：用户id （3）初始化页面的表（显示关注的人的最近三条微博）

HBase采用了类似Google Bigtable的数据模型，即一个稀疏的、分布式的、持久化的多维映射表，每个表都由行键、列族、列限定符和时间戳组成。在底层实现上，HBase使用了基于Hadoop的分布式文件系统HDFS来存储数据，并且使用了一种称为LSM-Tree（Log-Structured Merge-Tree）的数据结构来管理数据。LSM-Tree是一种支持高写入吞吐量的数据结构，它把数据分成多个层，每层采用不同的策略来管理数据，包括内存中的缓存、写入磁盘的SSTable、和合并SSTable的操作。通过这种方式，HBase能够支持高并发、高吞吐量的数据写入，同时保证数据的一致性和可靠性。另外，HBase还采用了Bloom Filter、MemStore和Compaction等技术来提高数据查询效率和存储效率。Bloom Filter是一种快速的数据过滤技术，可以帮助HBase快速地过滤掉无效的查询请求，提高查询效率。MemStore是一种缓存机制，可以帮助HBase加速数据写入，提高数据写入效率。Compaction则是一种数据压缩和合并技术，可以帮助HBase节省存储空间，提高存储效率。综上所述，HBase采用了LSM-Tree、Bloom Filter、MemStore和Compaction等多种数据结构和技术，以实现高并发、高吞吐量的分布式存储和查询功能。

合并storefile的过程称为Compaction过程，主要过程是合并由memStore的flush操作产生的部分或者所有StoreFile，主要有以下几个作用： 1）合并文件。由于flush的触发是针对所有memStore，所以缓存有些记录不多的memStore flush之后的结果是很多小文件。Compaction操作可以合并这些小文件，减小对StoreFile的维护成本。 2）清除删除、过期、多余版本的数据。由于HBase所有写入的数据都是不可修改的，所以对数据的修改操作就是添加一条新的记录，原数据仍保存在StoreFile中；而删除操作是添加一个删除的标识。Compaction操作可以整合这些信息，减少磁盘空间的占用。 3）提高读写数据的效率。

home base意思是本垒，基地，基站。home base词义：名词：本垒，基地，基站。固定搭配：home base station 家用基站 ; 家庭基站。例句：1、To most people, such a home base, in the literal sense, needs more than one person for sustenance and in generational extension. 对大多数人来说，这样一个家庭基础，就其字面意义而言，需要不止一个人来维持和世代延续。2、Netball hands cast various difficult tricky problems for the ball, and it is up to you in a specified time to make the number of home base. 投球手会投出各种难度刁钻的球，看你在规定时间内能打出多少本垒。3、Trees were still our home base. 森林树木仍是我们的大本营。

第４１期专家坐堂栏目中，关于“为什么ＦＯＸＢＡＳＥ在ＵＣＤＯＳ６．０下不能打印输出”的原因，除专家所述原因外，还有两种可能，一种可能是在ＵＣＤＯＳ中未加载相应的打印驱动程序（可运行ＵＣＤＯＳ目录下的ＳＥＴＵＰ程序进行设置，设置后需退出ＵＣＤＯＳ，然后重新进入）。如果是这样的话，即使在ＦＯＸＢＡＳＥ环境下，有关打印输出的设置都正确，也不能进行打印输出。而ＷＰＳ之所以能正常打印输出，是因为ＷＰＳ本身有设置打印机的功能，在进行打印时，“打印程序当前状态表”中有“打印机类型”一项，而这个设置与ＵＣＤＯＳ中打印驱动程序加载与否无关。也就是说不管ＵＣＤＯＳ中有没有加载打印驱动程序，只要ＷＰＳ中设置了正确的打印机，就可打印输出。笔者也曾遇到过ＦＯＸＢＡＳＥ在ＵＣＤＯＳ下不能打印输出而ＷＰＳ却能打印输出这种情况，最后在ＵＣＤＯＳ的ＳＥＴＵＰ中找到了答案。 另一种可能是启动ＵＣＤＯＳ６．０时启动了打印预视程序。ＵＣＤＯＳ６．０提供了一个打印预视程序ｐｒｅｖｉｅｗ．ｃｏｍ，有些用户为了加快打印程序的编制速度，直接把这个程序加载到启动ＵＣＤＯＳ６．０的两个批处理文件ＵＣＤＯＳ．ＢＡＴ或ＵＰ．ＢＡＴ中。这样，当用户启动ＵＣＤＯＳ６．０后，再用ＦＯＸＢＡＳＥ的“ｔｏｐｒｉｎｔ”命令打印时，打印预视程序就只把程序运行结果显示在屏幕上，而不送往打印机。其实，如果将打印预视程序加载到启动ＵＣＤＯＳ６．０的批处理文件中后，不仅仅是在ＦＯＸＢＡＳＥ下不能打印输出。笔者曾做过这样一个实验，将打印预视程序加载到ＵＰ．ＢＡＴ后，启动ＵＣＤＯＳ６．０，然后在ＤＯＳ提示符下输入ＤＩＲ＞ＰＲＮ ，利用重定向命令显示目录结构，结果也是在屏幕上显示后死机，不能实现目录的打印。 因此，想解决ＦＯＸＢＡＳＥ在ＵＣＤＯＳ６．０下的打印问题，只需将打印预视程序从ＵＣＤＯＳ．ＢＡＴ或ＵＰ．ＢＡＴ中卸载即可。

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物理上存放于网络的多个ORACLE数据库，逻辑上可以看成一个单一的大型数据库，用户可以通过网络对异地数据库中的数据进行存取，而物理上存放于网络的多个Oracle数据库，逻辑上可以看成一个单一的大型数据库，用户可以通过网络对异地数据库中的数据进行存取，而服务器之间的协同处理对于工作站用户及应用程序而言是完全透明的，开发人员无需关心网络的链接细节、数据在网络节点中的具体分布情况和服务器间的协调工作过程。 数据库之间的链接建立在DATABASE LINK上。要创建一个DATABASE LINK，必须首先在建立链接的数据库上设置链接字符串，即配置一个远程数据库的本地网络服务名。 链接字符串的配置参见《客户端连接服务器》一节。 数据库全局名称可以用以下命令查出：SELECT * FROM GLOBAL_NAME;修改可以用以下语句来修改参数值：ALTER SYSTEM SET GLOBAL_NAME=TRUE/FALSE;、当数据库参数global_name=false时，就不要求数据库链接名称跟远端数据库名称一样。oracle数据库之间进行连接通讯。创建数据库链接的语法如下： CREATE [PUBLIC] DATABASE LINK link CONNECT TO username IDENTIFIED BY password USING ‘connectstring" 其中：--demona为用net8 easy config创建的连接字符串目的方数据库的init.ora文件中的global_names设为false重新启动数据库设置才能生效或者用sys用户执行注意：创建数据库链接的帐号必须有CREATE DATABASE LINK或CREATE PUBLIC DATABASE LINK的系统权限，用来登录到远程数据库的帐号必须有CREATE SESSION权限。这两种权限都包含在CONNECT角色中（CREATE PUBLIC DATABASE LINK权限在DBA中）。 一个公用数据库链接对于数据库中的所有用户都是可用的，而一个私有链接仅对创建它的用户可用。由一个用户给另外一个用户授权私有数据库链接是不可能的，一个数据库链接要么是公用的，要么是私有的。 创建数据库链接时，还可以使用缺省登录方式，即不指定远程数据库的用户名和密码： create public database link zrhs_link using ‘zrhs"; 在不指定用户名和口令的情况下，ORACLE使用当前的用户名和口令登录到远程数据库。 USING后面指定的是链接字符串，也就是远程数据库的网络服务名，这个服务名保存在TNSNAMES.ORA文件中，在该文件中定义了协议、主机名、端口和数据库名。 （如果有两台数据库服务器db_A和db_B，db_A下用户user_a需要用database link访问到db_B下user_b的数据时，有如下步骤：1、首先用户user_b，这个用户必须要有select 权限.2、在db_B上的tnsnames.ora中需要建立一个连接字符串tnsname_BtoA，可以从db_B连接到db_A。3、在db_A上的tnsnames.ora中需要建立一个连接字符串tnsname_AtoB，可以从db_A连接到db_B。4、然后在登陆到db_A上建立db link，格式如下： create database link link_AtoB_name connect to user_b identified by user_b的password using "tnsname_AtoB"; link_AtoB_name必须是远程数据库的全局名(SID), tnsname_AtoB就是到远程的连接字符串。5、测试是否能够读取数据。select * from dual@link_AtoB_name结果为： DUMMY X表示设置成功。）删除数据库链接的语句是： DROP [PUBLIC] DATABASE LINK zrhs_link 数据库链接的引用 一般情况下引用数据库链接，可以直接将其放到调用的表名或视图名称后面，中间使用一个 @ 作为分割符： SELECT * FROM worker@zrhs_link;对于经常使用的数据库链接，可以建立一个本地的同义词，，方便使用： CREATE SYNONYM worker_syn FOR worker@zrhs_link;还可以建立一个本地的远程视图，方便使用： CREATE VIEW worker AS SELECT * FROM worker@zrhs_link where? ;现在本视图可与本地数据库中的任何其它视图一样对待，也可以授权给其它用户，访问此视图，但该用户必须有访问数据库链接的权限。 对于另外一种情况，所要访问的表不在数据库链接中指定的远程帐户下，但该帐户有访问该表的权限，那么我们在表名前要加上该表的用户名： SELECT * FROM camel.worker@zrhs_link ;、当数据库参数global_name=true时，那就要求数据库链接名称跟远端数据库名称一样数据库全局名称可以用以下命令查出SELECT * FROM GLOBAL_NAME;atabase link(dblink)--数据库链路创建dblink的语法：sql>create database link 数据库链路名connect to 用户名 identified by 口令using "主机字符串名";如：sql>create database link ora9i.us.oracle.com ### 这里的us.oracle.com为oracle默认域名 ###connect to scott identified by tigerusing "sun";1)dblink名必须与远程数据库的全局数据库名（global_name）相同；2)用户名，口令为远程数据库用户名，口令;3)主机字符串为本机tnsnames.ora中定义的串;4)两个同名的数据库间不得建立dblink;然后，你就可以通过dblink访问远程数据库了。如：sql>select * from 表名@ora9i.us.oracle.com;还可以建立快照(snapshot)通过dblink实现远程数据自动传输。查看所有的数据库链接，进入系统管理员SQL>操作符下，运行命令： SQL>select owner,object_name from dba_objects where object_type="DATABASE LINK";

循证,应该是正确的使用研究证据的意思把。一般用于医学方面的。不知道汉语字典里有没有这个解释，但是这个词语应该是英语先出来的，外国的学者弄的术语，后来慢慢传到中国来的。至于谁把它翻译成这个的，我可就不知道了。考据，大学里专门有这个学科的，是说专门对古文，古子字进行考证的一门学问。听说过，不过具体这两个东西都不太熟悉。

想问什么问题呢？

查看那些库的话必须用dba权限登录。登陆后可以通过下面的方法来查看。一、查看有哪些库，你的库理解不准确，应该准确来说是表空间，可以通过下面的命令来实现SELECT Total.name "Tablespace Name",Free_space, (total_space-Free_space) Used_space, total_spaceFROM(select tablespace_name, sum(bytes/1024/1024) Free_Spacefrom sys.dba_free_spacegroup by tablespace_name) Free,(select b.name, sum(bytes/1024/1024) TOTAL_SPACEfrom sys.v_$datafile a, sys.v_$tablespace Bwhere a.ts# = b.ts#group by b.name) TotalWHERE Free.Tablespace_name = Total.name二、查看有哪些表。select table_name from dba_tables where owner="A";

在数据库中做个数据库还原操作，选择目标文件路径时候选择这个Database的路径是可以实现的；不知道是否还有更好的办法？

首先你找到你要查看的是哪个QQ的聊天记录。比如想看 xxxxxxxxx 这个QQ的聊天记录 打开这个文件夹 里面有好多QQ号为名字的文件 结尾时Msg。db 找到这个文件以后 把拓展名 db 改成 txt也就是文本文档 这时候你打开这个文件就发现都是乱码 看不懂。然后点这个文档的 文件 然后点 打开 出现一个对话框 首先选中 你改过的这个文件 然后 在下面的编码的地方 ANSI 然后点右边的下拉 选择 Unicode 然后再点打开就可以了 里面的乱码就成文字了，虽然看着麻烦点 但是还是能看懂的。 或者在聊天界面里面查看。那里面的记录就是聊天的在默认路径里的记录。 可以翻页看~

命令为：show parameter db_name； 解释：show的意思是展示，parameter是指函数定义中参数（固定用法），db_name是表示的数据库名称。除了这个命令外，常用的还有查看当前用户：show user；查看用户下所有表：show tables；