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string(77) "Visual Studio 2017 单独启动MSDN帮助（Microsoft Help Viewer）的方法"
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ECharts
异步加载
ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
chart.setOption({
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string(8) "DonetRen"
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string(55) "Visual Studio 2017|MSDN帮助|C#程序|.NET|Help Viewer"
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string(42) "npm -v；报错 cannot find module "wrapp""
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ECharts
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(50) "node.js|npm|cannot find module "wrapp“|node"
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string(54) "说说css中pt、px、em、rem都扮演了什么角色"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(12) "zhengqiaoyin"
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string(83) "深入学习JS执行--创建执行上下文（变量对象，作用域链，this）"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(33) "Javascript|Javascript执行过程"
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string(30) "C# 排序技术研究与对比"
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数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(72) "【算法】小白的算法笔记：快速排序算法的编码和优化"
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ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(6) "算法"
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string(64) "JavaScript数据可视化编程学习（二）Flotr2，雷达图"
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ECharts
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ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(28) "数据可视化|前端学习"
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string(36) "C#表达式目录树（Expression）"
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ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(47) "数据结构 队列_队列实例：事件处理"
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ECharts
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ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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string(47) "久等了,博客园官方Android客户端发布"
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ECharts
数据可视化在过去几年中取得了巨大进展。开发人员对可视化产品的期望不再是简单的图表创建工具，而是在交互、性能、数据处理等方面有更高的要求。
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222
NoSQL数据库之：HBase - 爱码网
1、not only sql 2、回顾：关系型数据库: Oracle、MySQL等等 -----> 面向行：适合insert update delete 3、常见的NoSQL数据库 （*）基于Key-Value模型：Redis（内存）-----> 前身：MemCached（不足：不支持持久化） （*）面向列的模型：HBase、Cassandra------> 适合 select （*）基于文档型：MongoDB -----> 文档：BSON文档 是json的二进制 举例：设计一个数据库，保存电影的信息 tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C ~/training/ 设置环境变量 vi ~/.bash_profile HBASE_HOME=/root/training/hbase-1.3.1 export HBASE_HOME PATH=$HBASE_HOME/bin:$PATH export PATH source ~/.bash_profile 1、本地模式: 不需要HDFS，保存在Linux的文件系统 bigdata111配置 建个目录: mkdir data 修改文件：hbase-env.sh export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144 核心配置文件: conf/hbase-site.xml <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>file:///root/training/hbase-1.3.1/data</value> </property> 启动HBase：start-hbase.sh starting master, logging to /root/training/hbase-1.3.1/logs/hbase-root-master-bigdata111.out 只有HMaster 2、伪分布模式（bigdata111） 修改文件：hbase-env.sh HBASE_MANAGES_ZK true ---> 使用HBase自带的ZK 核心配置文件: conf/hbase-site.xml <!--HBase的数据保存在HDFS对应目录--> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://192.168.157.111:9000/hbase</value> </property> <!--是否是分布式环境--> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!--配置ZK的地址--> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>192.168.157.111</value> </property> <!--冗余度--> <property> <name>dfs.replication</name> <value>1</value> </property> 文件regionservers：配置从节点地址 192.168.157.111 3、全分布模式：bigdata112 bigdata113 bigdata114 修改文件：hbase-env.sh export JAVA_HOME=/root/training/jdk1.8.0_144 HBASE_MANAGES_ZK true ---> 使用HBase自带的ZK 核心配置文件: conf/hbase-site.xml <!--HBase的数据保存在HDFS对应目录--> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://192.168.157.112:9000/hbase</value> </property> <!--是否是分布式环境--> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!--配置ZK的地址--> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>192.168.157.112</value> </property> <!--冗余度--> <property> <name>dfs.replication</name> <value>2</value> </property> <!--主节点和从节点允许的最大时间误差--> <property> <name>hbase.master.maxclockskew</name> <value>180000</value> </property> 文件regionservers：配置从节点地址 192.168.157.113 192.168.157.114 复制到其他节点上 scp -r hbase-1.3.1/ [email protected] :/root/training scp -r hbase-1.3.1/ [email protected] :/root/training 1、HBase在ZK中保存的数据 2、在bigdata113再手动启动一个HMaster hbase-daemon.sh start master 1、命令行 创建表: create 'student','info','grade' 插入数据: put 'student','stu001','info:name','Tom' put 'student','stu001','info:age','24' put 'student','stu001','info:gender','Male' put 'student','stu001','grade:math','80' put 'student','stu002','info:name','Mike' 查询：scan 'student' get格式: get '表名','行键' get 'student','stu001' 删除表：disable 'student' drop 'student'
2、Java API 3、Web Console: 端口 16010
七、HBase的过滤器（Java程序）：实现复杂的查询，类似where条件 准备测试数据：emp表 员工表 1、列值过滤器 2、列名前缀过滤器 3、多个列名前缀过滤器 4、Rowkey过滤器 5、在查询的时候，可以组合多个过滤器 测试数据：WordCount create 'word','content' put 'word','1','content:info','I love Beijing' put 'word','2','content:info','I love China' put 'word','3','content:info','Beijing is the capital of China' 结果: create 'result','content' 设置环境变量 export HADOOP_CLASSPATH=$HBASE_HOME/lib/*:$CLASSPATH
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