09 2017 档案
摘要：PageRank 程序： file contents: page1 page3page2 page1page4 page1page3 page1page4 page2page3 page4 def computeContribs(neighbors,rank): for neighbor in ne
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摘要：[Python]Python 使用 for 循环的小例子: In [7]: for i in range(5): ...: print "xxxx" ...: print "yyyy" ...: xxxxyyyyxxxxyyyyxxxxyyyyxxxxyyyyxxxxyyyy
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摘要：Spark Python 索引页 为了查找方便，建立此页 RDD 基本操作： [Spark][Python]groupByKey例子
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摘要：[python]python 遍历一个list 的小例子： mlist=["aaa","bbb","ccc"]for ss in enumerate(mlist): print ss 验证一下运行结果： In [34]: mlist=["aaa","bbb","ccc"] In [35]: for
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摘要：Spark Python 索引页 [Spark][Python]sortByKey 例子 的继续: [Spark][Python]groupByKey例子 In [29]: mydata003.collect() Out[29]: [[u'00001', u'sku933'], [u'00001',
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摘要：[Spark][Python]sortByKey 例子的继续 RDD的collect() 作用是什么？ “[Spark][Python]sortByKey 例子”的继续 In [20]: mydata004.collect() Out[20]: [[u'00001', u'sku933'], [u'
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摘要：[Spark][Python]sortByKey 例子： [training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat test02.txt00002 sku01000001 sku93300001 sku02200003 sku88800004 sku41100001 sku9120
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摘要：客户问到跨DBLINK，结合本地表和远端表的时候，数据在哪一边 的 Data Buffer 缓存。测试的结果是：本地表在本地缓存，远端表在远端缓存。####Testcase-0929-10本地数据库： 远端数据库：TABXXX TABYYY 本地数据库：conn user003/user003cre
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摘要：In-Memory的Join Group 的数据字典位于内存的何处？有客户问到，使用Oracle 的In-Memory功能时，如果用到了 Join Group，那么这些这些Join Group，位于内存的何处？根据同事的执行结果，整理如下：1.prepare test env.create tabl
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摘要：[Oracle]ORA-600[kdBlkCheckError]LOB坏块处理客户环境报如下错误：ORA - 00600: Internal error code, arguments: [kdBlkCheckError], [2], [10388], [63068], [], [], [], []
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摘要：例如 目录是 /home/oracle/abc/trace命令如下：oracle@node1 trace]$ find ./ -name "*.trc" | xargs grep "ORA-12804"
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摘要：友人给的PDB restore / recover 的过程。实际上会创建一个辅助Instance，然后抽取出PDB,进行恢复。 (10:31:59) frank.yan: [Administrator.WIN-7ZFXNFKSD8P] ➤ ./rman target /Recovery Manage
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摘要：Extracting Data in Oracle GoldenGate Integrated Capture Modehttp://www.oracle.com/technetwork/database/availability/8398-goldengate-integrated-capture
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摘要：[training@localhost ~]$ hdfs dfs -cat cats.txt The cat on the matThe aardvark sat on the sofa[training@localhost ~]$ mydata001=sc.textFile('cats.txt')
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摘要：问题：客户进行了PDB的克隆之后，发现启动时出现：ORA-44777: Pluggable database service cannot be started.分析手段：为了获得PDB的相关信息，可以在 克隆的源和目的机器上分别查询： exec dbms_pdb.describe('/home/o
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摘要：Source:SQL> alter pluggable databse pdb1 open;Target:SQL> alter session set container=cdb$root;SQL> create database link dbk connect to system identif
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摘要：Mapping Single Rows to Multiple Pairs目的： 把如下的这种数据， Input Data 00001 sku010:sku933:sku02200002 sku912:sku33100003 sku888:sku022:sku010:sku59400004 sku4
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摘要：[Oracle]数据库的Control File 取Dump后的样例： 片段截取 (size = 40, compat size = 40, section max = 1225, section in-use = 1225,last-recid= 3899, old-recno = 219, la
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摘要：]如何取Control File 的Dump: SQL> alter session set events 'immediate trace name controlf level 3';SQL> select VALUE from V$DIAG_INFO where NAME = 'Default
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摘要：http://www.oracle.com/us/support/library/lifetime-support-technology-069183.pdf
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摘要：针对RDD, 使用 keyBy 来构筑 key-line 对： [training@localhost ~]$ cat webs.log 56.31.230.188 - 90700 "GET/KDDOC-00101.html HTTP/1.0"56.32.230.186 - 90700 "GET/c
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摘要：[Spark][Python]获得 key,value形式的 RDD [training@localhost ~]$ cat users.txtuser001 Fred Flintstoneuser090 Bugs Bunnyuser111 Harry Potter[training@localho
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摘要：[Oracle]如何获得出现故障时，客户端的详细连接信息客户坚持说 只是在 每天早上5点才运行下面的语句：select / * + FULL (TAB001_TT01) * / 'TAB001_TT01', count (*) from u01.TAB001_TT01 group by 'TAB00
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摘要：Master表字段扩张时的对应方法如果Master表的数据量很大，Master表中的列，宽度扩张了，MVIEW表如何对应处理？此时，重建MVIEW可能会耗费很长的时间。可以采用 alter materialized view modify 的方式来进行。不过，没有官方文档支持。create tabl
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摘要：快速生成大量模拟数据的方法： create table TEST(id integer, TEST_NUMBER NUMBER(18,6));insert into TEST select i+j, i+j from ( with DATA2(j) as ( select 0 j from DUAL
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摘要：现象：在使用 OFS (Oracle Fail Safe)的环境中，把数据库的 SQLNET.AUTHENTICATION_SERVICES 从 NTS 改为 NONE之后，当从 Oracle Fail Safe Manager 来查看数据库的状态的时候，发现数据库不见了。在现有的OFS 4.1 版
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摘要：构筑TDE 环境的例子：测试环境：12.1.0.2 $ cd $ORACLE_HOME/network/admin $ vim sqlnet.ora $ pwd /u01/app/oracle/product/12.1.0/dbhome_1/network/admin sqlnet.ora 需要配置
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摘要：包含了MVIEW的表领域，在进行导出，表领域改名，再导入后，MVIEW会消失不见。 测试环境12.1.0.2 步骤1：数据的准备[oracle@db12102 admin]$ sqlplus / as sysdbaSQL*Plus: Release 12.1.0.2.0 Production on
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摘要：$pwd /home/training/mydir $cat file1.json {"firstName":"Fred", "lastName":"Flintstone", "userid":"123"} $cat file2.json {"firstName":"Barney", "lastNa
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摘要：RDD flatMap 操作例子： flatMap，对原RDD的每个元素(行)执行函数操作，然后把每行都“拍扁” [training@localhost ~]$ hdfs dfs -put cats.txt[training@localhost ~]$ hdfs dfa -cat cats.txtE
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摘要：可以在 Linux 下，用下列方式：如10046 trace 文件中如果有如下的内容：... tim = 1503032923可以用 date 命令加 option 来看它的时刻：date -u -d '@1503032923' 显示为：2017年 8月 18日 星期五 05:08:43 UTC
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摘要：https://community.oracle.com/thread/3789691https://community.oracle.com/community/support/%E4%B8%AD%E6%96%87%E7%A4%BE%E5%8C%BA/%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%B
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摘要：python打印列表的下标和值的例子： In [1]: list01=[1,4,5] In [10]: def funct01(ll): ....: for index,value in enumerate(ll): ....: print index,value ....: In [11]: fu
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摘要：对HDFS 上的文件，采用绝对路径，来读取获得 RDD: In [102]: mydata=sc.textFile("file:/home/training/test.txt")17/09/24 06:31:04 INFO storage.MemoryStore: Block broadcast_3
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摘要：map 就是对一个RDD的各个元素都施加处理，得到一个新的RDD 的过程 [training@localhost ~]$ cat names.txtYear,First Name,County,Sex,Count2012,DOMINIC,CAYUGA,M,62012,ADDISON,ONONDAGA
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摘要：In [80]: class MyClass001: ....: def selfDemo(self): ....: print 'My Demo' ....: In [81]: p = MyClass001() In [82]: p.selfDemo()My Demo In [83]: In [8
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摘要：函数定义： In [78]: def printme(str): ....: print str ....: return ....: 调用： In [79]: printme('This is Jian')This is Jian In [80]:
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摘要：In [75]: x=4 In [76]: y=1 In [77]: str(bin(x ^ y))[2:].count('1') Out[77]: 2 In [78]: 来自：https://leetcode.com
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摘要：Practice makes perfect 发音被儿子鄙视了。需要加强练习 以此自勉。
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摘要：In [57]: name = ('Tome','Rick','Stephon') In [58]: age = (45,23,55) In [59]: for a,n in zip (name,age): ....: print a,n ....: Tome 45Rick 23Stephon 55
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摘要：Spark(Python) 从内存中建立 RDD 的例子： myData = ["Alice","Carlos","Frank","Barbara"]myRdd = sc.parallelize(myData)myRdd.take(2) In [52]: myData = ["Alice","Car
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摘要：如果已经知道 FILE#,BLOCK#，则 可以通过如下查询来看：SQL> SELECT SEGMENT_TYPE,OWNER||'.'||SEGMENT_NAME FROM DBA_EXTENTS WHERE <FILE#> = FILE_ID AND <BLOCK#> BETWEEN BLOCK
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摘要：结论是存储在 remote 端，这其实也很好理解。在远端能高效率地计算，当然应当在远端完成缓存和检索。■ Before query execution via DBLINK: DBLINK destination (remote side):conn u2 / u2create table tab0
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摘要：查看数据是否被移入 DataBuffer 的方法：例如：表名为 tabxxx， 用户为U2: SQL> grant dba to u2 identified by u2;SQL> conn u2/u2SQL>SQL> create table tabxxx as select * from dba_
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摘要：[Oracle]如何为数据库设置Event(eg: ORA-00235)■ When you use SPFILE,Setting procedure:1. Check the current event setting status:SQL> show parameter event;2. Add
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摘要：根据 471716.1，11g 之后，下列动作如果遇到坏块，都会输出记录到 V$DATABASE_BLOCK_CORRUPTION。- Analyze table .. Validate structure- CTAS(Create table as Select)- Export另外，这些也会记录
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摘要：PQL Parameters ORACLE Account PQL_MASTLM = 1000 ASTLM = 1000 PQL_MBIOLM = 1000 BIOLM = 1000 PQL_MBYTLM = 1000000 BYTLM = 2000000 PQL_MDIOLM = 1000 DIO
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摘要：如果system 表空间的文件丢失，假设有备份的情况，可以恢复。数据库需要设置为mount 状态，然后restore/recover datafile模拟实验：SQL> select name from v $ datafile;NAME /u01/app/oracle/oradata/ORA112
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摘要：如果你有从这个数据文件创建之前，直到现在的，所有的ArchiveLog 和 Online REDO，是有可能进行恢复的。执行：RMAN> restore datafile <fileid>RMAN> recover datafile <fileid>RMAN> sql 'alter database
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摘要：From the Windows failover cluster manager,select the group listener, stop it, and delete it. Do the same thing for the database.Pick a node that will
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摘要：例子： SQL> set linesize 300SQL> select * from V$RECOVERY_AREA_USAGE;FILE_TYPE PERCENT_SPACE_USED PERCENT_SPACE_RECLAIMABLE NUMBER_OF_FILES CON_ID CONTRO
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摘要：出现了 ORA-00600[kxfpqsod_qc_sod], 如何调查呢?例如：从trace 文件的 Call Stack，可以看到Error: ORA-600 [kxfpqsod_qc_sod] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [] [][00]: dbgexProcess
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摘要：可参考 MOS文档： WAITEVENT: "PX Deq Credit: send blkd" (Doc ID 271767.1) P1 = sleeptime/senderid P2 = passes P3 = qref这是一个 IDLE wait event，需要查看 谁在等待(也就是那个 s
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摘要：如何取得Oracle并行执行的trace：ALTER SESSION SET tracefile_identifier='10046_PROD';ALTER SESSION SET max_dump_file_size = unlimited;ALTER SESSION SET timed_stat
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摘要：返回：Linux/Unix 索引页 某些时候，我们需要知道，在Unix/Linux 环境中，某个特定的CPU究竟消耗在了哪些进程上面。如下是最简单的方法：ps -elF 返回：Linux/Unix 索引页
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摘要：如何测试Oracle并行执行的并行度状况：可以通过如下的脚本，来查看要求的并行度，和实际获得的并行度。脚本来自：http://askdba.org/weblog/forums/topic/query-to-identify-parallel-slaves/col username for a12co
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摘要：沉迷于岁月中无法自拔，自己的博客也一片荒芜了。今天，我再次归来。重新打造自己的数据花园。
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