关单
当前话题为您枚举了最新的关单。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Oracle 11g RAC安装指南-关炳文.pdf
RAC即Oracle实时应用集群,是Oracle数据库中的高可用性技术,也是支持网格计算环境的核心组成部分。详细介绍了在Redhat 6.7系统上安装Oracle 11g RAC的步骤和实践经验。
Oracle
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2024-08-23
780关高清找不同找茬图片ACCESS数据库
这份资源包含了大量高清找不同找茬图片,共分为多个关卡。其中,3个不同项的关卡有5个,4个不同项的关卡有25个,5个不同项的关卡有221个,6个不同项的关卡有239个,7个不同项的关卡有180个,8个不同项的关卡有69个,9个不同项的关卡有32个,10个不同项的关卡有10个。每一个不同点通过不同的坐标字段生成区域组成,主要由4个坐标组成。
Access
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2024-10-14
SQL讲解402页PPt第二关小结
通过第二关,数据库用户可访问特定数据库。
SQLServer
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2024-05-01
Hadoop 2.9.2相关MapReduce编程文件下载
将用于Windows环境下运行Hadoop的工具执行文件winutils.exe复制到{$HADOOP_HOME}bin目录下。 2. 将Hadoop在Windows系统中所需的核心文件hadoop.dll复制到C:WindowsSystem32目录下。 3. 将hadoop-eclipse-plugin-2.8.5.jar安装到Eclipse插件文件夹(如:E:cxjeclipseplugins)。 4. 启动Eclipse,并确认插件是否正常运行(通过检查是否显示DFS Locations确认插件是否成功)。 如果插件未成功加载,可以通过打开Window Perspective -> O
Hadoop
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2024-07-16
Linux平台上Informix 12.10相关文档下载
包括管理员指南、备份与恢复指南、客户端安装指南、DB-Access用户指南、GLS用户指南、高性能加载器用户指南、Informix快速入门指南、UNIX、Linux和Mac OS X安装指南(12.10.xC1-12.10.xC4)、Windows安装指南(12.10.xC1-12.10.xC4)、客户端SDK快速入门指南等内容。
Informix
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2024-08-24
Db2认证考试731通关指南
Db2 731考试认证软件包含了丰富的题库,提供多种题型及详尽的解答。这款软件在帮助考生通过731考试方面表现出色,深受用户好评。凭借它的广泛覆盖和精准内容,用户在备考731认证时,能够快速掌握考试要点,极大地提升通过率,真是考试必备的好助手!
DB2
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2024-10-25
Apache Spark 备忘单
Apache Spark 已成为提升 Apache Hadoop 环境的各种功能的引擎。对于大数据,Apache Spark 满足了许多需求,并本机运行在 Apache Hadoop 的 YARN 上。通过在 Apache Hadoop 环境中运行 Apache Spark,您可以获得该平台固有的所有安全、治理和可扩展性。Apache Spark 还与 Apache Hive 非常好地集成,并且利用集成安全功能可以访问所有 Apache Hadoop 表。
spark
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2024-04-30
单链表插入删除实现
实验2内容为实现单链表的插入和删除操作。
算法与数据结构
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2024-05-23
单节点Kafka部署指南
单节点 Kafka 部署挺,只需要按照步骤来,尤其适合小型测试或者开发环境。,你得准备好 JDK,openjdk 或者 Oracle JDK 都可以。,下载 Kafka 包,解压后会有一个文件夹,里面是所有配置和执行文件。配置 Kafka 服务时,别忘了调整server.properties文件里的端口、IP 和日志路径。Zookeeper 也是必须的,配置它时要注意存放目录和服务信息。启动服务时,记得先启动 Zookeeper,再启动 Kafka。,如果你开机自启,可以配置一下,这样每次机器重启,Kafka 服务就会自动启动了。总体来说,流程不复杂,但配置文件的编辑需要小心一点,避免遗漏关键
kafka
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2025-06-13
单节点Hadoop环境配置
###单节点Hadoop环境配置知识点详解#### Hadoop概述及发展历程- **创始人与背景**:Hadoop是由Doug Cutting创建的。Cutting毕业于斯坦福大学,同时也是Lucene和Nutch项目的创始人。2004年,他在开发Nutch搜索引擎时遇到了海量非结构化数据的存储问题。 - **起源与发展**:为了应对海量数据的存储需求,Cutting参考了Google发布的两篇论文——《Google File System》和《MapReduce》。这两篇论文分别阐述了Google用于处理大规模数据的文件系统GFS和并行计算框架MapReduce的设计理念和技术细节。受此启
Hadoop
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2025-06-14