Oracle给用户授权访问视图createuserc##hrpidentifiedby123456;grantresource,connecttoc##hrp;grantconnecttoc##hrp;grantselectonC##BSKJ.sch_sc_schedulinfotoc##hrp;grantselectonC##BSKJ.sch_sc_classestoc##hrp;grantselectonC##BSKJ.sys_usert

一、RHAC集群的安装部署（一）RHAC集群的介绍和环境检查1.RHAC和HAC集群的比较    RHAC集群是gbase8s数据库双机同步的一种方式，其和HAC集群在安装部署上的步骤大部分是相同的（环境准备、软件安装、实例初始化、数据同步），而且其和HAC集群的同步方式也是一样的，只有在主机和

本文是LLM系列文章，针对《StepwiseSelf-ConsistentMathematicalReasoningwithLargeLanguageModels》的翻译。基于大型语言模型的逐步自洽数学推理摘要1引言2相关工作3TriMaster100数据集4循序渐进的自洽思维链5实验6结论摘要使用大型语言模型进

关于搭建BC平台建站建议和运营优化分享，我可以在一定程度上提供一些信息和经验。一、关于搭建BC平台建站建议：确定网站目标和受众群体：在开始构建网站之前，需要明确网站的定位和目标受众群体。这将有助于确保网站内容符合受众需求，提高转化率。选择合适的开发语言和技术框架：根据网站

流式任务需要7*24小时执行，但是有时涉及到升级代码需要主动停止程序，但是分布式程序，没办法做到一个个进程去杀死，所有配置优雅的关闭就显得至关重要了。使用外部文件系统来控制内部程序关闭。其实就是单独起一个线程专门去专门查找程序是否停止的标志importjava.net.URIimport

本节课基于案例试图通过一节课贯通SparkStreaming流计算框架的运行源码，这节课建立在之前4节课的基础之上，本节内容分成2部分：1，在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示2，基于案例贯通SparkStreaming的运行源码。在线动态计算分类最热门商品案例回顾与演示这个基于之前的课程内容

导语SSC分析模型，全名SuperMapShortCut，底层采用ContractionHierarchies（简称CH）算法，该算法旨在通过对图形进行预处理和优化来降低最佳路径分析的时间复杂度。SuperMapiServer11i（2023）（以下简称iServer）对交通网络分析服务的最佳路径分析，支持开启SSC分析模型，可大幅提升分析性能

随着信息技术的快速发展，由于创新商业模式的出现，金融结构、操作策略和流程正在发生变化。大数据、云计算、人工智能、机器人流程自动化（RPA）等新兴技术正在应用于金融及财务领域，以优化财务管理流程并提高运营效率。财务共享作为一种系统的管理方案，将组织、流程、系统、人员包括思想进

//1.显示stata的系统路径.sysdirSTATA:D:\Stata17\//stata软件的安装位置BASE:D:\Stata17\ado\base\//stata官方的命令及说明帮助文件SITE:D

//检测所有能通过ssc安装的以d开头的命令列表sscdescribed//-------------------------------------------------------------------------------------------------

1.准备数据库。2.搭建项目vue全家桶3.项目安装依赖###前端a.vuecreatevue-purhase ------创建项目名称b.npmiaxios-S  /网络请求c.npmiquerystring

SparkStreaming原生支持一些不同的数据源。一些“核心”数据源已经被打包到SparkStreaming的Maven工件中，而其他的一些则可以通过spark-streaming-kafka等附加工件获

第一种方式packagecom.kafka.my.scalaimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streaming.Durationsimportorg.apache.spark.streaming.StreamingConte

如下packagecom.my.scalaimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streaming.{Durations,StreamingContext}/****使用开窗函数实现sparkstreamin

Spark有状态算子不仅可以计算当前批次的结果，还可以结合上一次的结果，并对两次结果进行汇总packagecom.streamingimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportor

packagecom.streamingimportorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportorg.apache.spark.streaming.dstream.DStreamimportorg.apache.spark.streaming.{Durations

概述SparkStreaming是用于流式数据的处理。数据输入后可以用高级抽象原语（就是SparkCore中的算子，这里只是为了区分），如map、reduce、window等进行计算。SparkStreaming

在k8s中，所有的容器，工作负载，最终都是要运行到节点上的，以容器的方式运行 那么，如果要在节点上，查看该节点上运行的容器的pod的名字，pod的信息，该怎么查看？ 方法非常的简单

查看//默认是前10条print(num)保存数据一批次产生一个文件packageSparkStreaming.actionimportorg.apache.spark.SparkConfimportorg.apache.spark.streami

window画图理解说明countByWindow对每个滑动窗口的数据执行count操作reduceByWindow对每个滑动窗口的数据执行reduce操作reduceByKeyAndWindow对每个滑动窗口的

端口//地址，端口号，级别(将数据存储在所设置的级别中，这里设置级别为spark的内存)valds:DStream[String]=ssc.socketTextStream("node1",44444,StorageLevel.MEMORY_