<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[墨染百城]]></title><description><![CDATA[士别三日，当刮目相看]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; mrbcy]]></copyright><item><title><![CDATA[看到一个好句子，记下来]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/74452087</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/74452087</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Wed, 05 Jul 2017 15:26:29 +0800</pubDate><description><![CDATA[人一能之,己百之;人十能之,己千之。果能此道矣,虽愚,必明;虽柔,必强。–《礼记》]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[OKR学习笔记]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/73610195</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/73610195</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Thu, 22 Jun 2017 18:45:11 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 什么是OKROKR的全称是“Objectives and Key Results”，翻译过来就是“目标和关键成果”。它是一种目标管理方法，是一种能够让企业更好的聚焦战略目标，更好的集中配置资源，更好的使团队上下同欲的管理方法。2. OKR是怎么来的2.1 起源1954年，德鲁克在《管理的实践》一书中明确的提出了目标管理法（MBO），这应该是最早的源头了。德鲁克认为：所有企业的使命和任务，必须转]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【算法】算法的时间复杂度计算]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/73250461</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/73250461</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Wed, 14 Jun 2017 17:28:05 +0800</pubDate><description><![CDATA[计量单位为了便于比较同一个问题的不同算法，通常的做法是，从算法中选取一种对于所研究的问题（或算法类型）来说是基本操作的原操作，以该基本操作的重复执行的次数作为算法的时间量度。时间频度一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例，哪个算法中语句执行次数多，它花费时间就多。一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度。记为T(n)。时间复杂度在刚才提到的时间频度中，n称为问题的规模，当n不断变化时]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[用Python一键搭建Http服务器]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/72630201</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/72630201</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Mon, 22 May 2017 21:15:22 +0800</pubDate><description><![CDATA[用Python一键搭建Http服务器今天好友问我怎么从阿里云服务器上把文件下载下来。我一听之下觉得办法很多啊，随意搭个服务器，然后把文件一丢就可以下载了；弄个FTP也行；直接用远程桌面往下拖也可以。考虑到便捷性，觉得上面的办法都比较麻烦，最好能有个直接解决问题的办法。然后就找到了Python里面。Python3请看python -m http.server 8000
Python2请看python]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[职场初体验]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69487446</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69487446</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Thu, 06 Apr 2017 22:29:59 +0800</pubDate><description><![CDATA[今天是一辈子第一次上跟专业相关的班。有点小忐忑。本来以为要见识早高峰了，但是实际上并没多少人，居然还有点小不甘心。。。不过想想以后早上不用早高峰，实际上放松了好多。出了地铁站就遇到了小黄车，哈哈，运气超好。所以提前到了一会儿。在周围熟悉一下环境。然后就被HR姐姐接到楼上了。先是填了一些表，然后熟悉了一下工作环境，装了一下办公要用的软件。基本弄完以后还不到吃中饭的时间，所以就先继续看《Scala编程思]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第22课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69224571</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69224571</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Wed, 05 Apr 2017 09:59:23 +0800</pubDate><description><![CDATA[第15课到21课也看过了，感觉没有什么记笔记的需要。本课很重要，一定要记一下。本课的主题是“高级SQL特性”，介绍约束、索引和触发器。概念
约束：管理如何插入或处理数据库数据的规则。
约束引用完整性利用键来建立一个从一个表到另一个表的引用，保证只在表中插入合法（存在于引用列）的数据。主键保证一列中的值是唯一的，且永不改动。外键有助于防止意外删除。唯一约束保证一列中的数据是唯一的。检查约束用户自定义约]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第14课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69218824</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69218824</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Tue, 04 Apr 2017 23:48:53 +0800</pubDate><description><![CDATA[本课的主题是“组合查询”，讲述如何利用UNION操作符将多条SELECT语句组合成一个结果集。组合查询主要有两种情况使用组合查询：
在一个查询中从不同的表返回结构数据
对一个表执行多个查询，按一个查询返回数据
UNION规则
UNION必须由两条或两条以上的SELECT语句组成。
UNION中的每个查询必须包含相同的列、表达式或聚集函数
列数据类型必须兼容：类型不必完全相同，但必须是DBMS可以隐式]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第13课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69218769</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69218769</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Tue, 04 Apr 2017 23:37:07 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章的主题是“创建高级联结”，主要介绍如何使用表别名，如何对被联结的表使用聚集函数。提示
表的别名只在查询执行中使用，不返回到客户端。
使用表别名SQL允许给表名起别名，有两个主要理由：
缩短SQL语句
允许在一条SELECT语句中多次使用相同的表
自连接自连接通常作为外部语句，用来替代从相同表中检索数据的使用子查询语句。许多DBMS处理联结远比处理子查询快得多。自然联结无论何时对表进行连接，应该至]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第12课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69218652</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/69218652</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Tue, 04 Apr 2017 23:14:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章的主题是“联结表”，主要介绍什么是联结，为什么使用联结，如何编写使用联结的SELECT语句。概念
由没有联结条件的表关系返回的结果为笛卡尔积。检索出的行的数目将是第一个表中的行数乘以第二个表中的行数。笛卡尔积又称为Cross Join
警告
要保证所有的联结都有WHERE子句，否则DBMS将返回比想要的数据多得多的数据。
DBMS在运行时关联指定的每个表，以处理联结。这种处理可能非常耗费资源，因]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【SQL练习】经典SQL练习题]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68965271</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68965271</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2017 18:12:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[准备数据建表语句CREATE TABLE students
(sno VARCHAR(3) NOT NULL, 
sname VARCHAR(4) NOT NULL,
ssex VARCHAR(2) NOT NULL, 
sbirthday DATETIME,
class VARCHAR(5))CREATE TABLE courses
(cno VARCHAR(5) NOT NULL, 
cname]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第11课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68961050</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68961050</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2017 15:45:20 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章的主题是“使用子查询”，介绍什么是子查询，以及如何使用它们。提示
在WHERE子句中使用子查询能够编写出功能很强且很灵活的SQL语句。对于能嵌套的子查询的书目没有限制，不过在实际使用时由于性能的限制不能嵌套太多的子查询。
也可以在计算字段中使用子查询。
警告
使用子查询并不总是执行这类数据检索的最有效方法。
子查询SQL允许创建子查询，即嵌套在其他查询中的查询。可以把一条SELECT语句返回的结]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Flume安装及使用示例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68960648</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68960648</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2017 15:33:31 +0800</pubDate><description><![CDATA[Flume概述
Flume是一个分布式、可靠、和高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统。
Flume可以采集文件，socket数据包等各种形式源数据，又可以将采集到的数据输出到HDFS、hbase、hive、kafka等众多外部存储系统中
一般的采集需求，通过对flume的简单配置即可实现
Flume针对特殊场景也具备良好的自定义扩展能力，因此，flume可以适用于大部分的日常数据采集场景
运行机制]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【LeetCode】258. Add Digits]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68958303</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68958303</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Mon, 03 Apr 2017 12:54:48 +0800</pubDate><description><![CDATA[问题描述问题链接：https://leetcode.com/problems/add-digits/#/descriptionGiven a non-negative integer num, repeatedly add all its digits until the result has only one digit.For example:Given num = 38, the proces]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[一道Hive面试题：累积报表]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68953858</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68953858</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sun, 02 Apr 2017 20:29:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[我们有如下的用户访问数据：
  userId
  visitDate
  visitCount  u01
  2017-01-21
  5
  u02
  2017-01-23
  6
  u03
  2017-01-22
  8
  u04
  2017-01-20
  3
  u01
  2017-01-23
  6
  u01
  2017-02-21
  8
  u02
  2017-01-]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第10课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68953542</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68953542</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sun, 02 Apr 2017 19:21:44 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章的主题是“分组数据”，介绍如何分组数据，以便汇总表内容的子集。涉及到GROUP BY和HAVING子句。提示
使用分组可以将数据分为多个逻辑组，对每个组进行聚集计算。
HIVING支持所有WHERE操作符。
WHERE在数据分组前进行过滤，HAVING在数据分组后进行过滤。
创建分组分组是使用SELECT语句和GROUP BY子句建立的。来看下面的SQL命令：SELECT vend_id, CO]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第9课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68949063</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68949063</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sun, 02 Apr 2017 00:08:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章的主题是“汇总数据”，介绍什么是SQL聚集函数，以及如何利用它们汇总表的数据。警告
AVG只能用来确定特定数值列的平均值，列名必须作为参数给出。为了获得多个列的平均值，必须使用多个AVG函数。
AVG函数忽略列值为NULL的行。
MAX函数忽略列值为NULL的行。
MIN函数忽略列值为NULL的行。
SUM函数忽略列值为NULL的行。
DISTINCT只能用于COUNT(column)，不能用于]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[【书山有路】SQL必知必会 第8课]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68945064</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68945064</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sat, 01 Apr 2017 15:33:32 +0800</pubDate><description><![CDATA[本章的主题是“使用数据处理函数”，介绍什么是函数，如何使用这些函数；还将讲解为什么SQL函数的使用可能会带来问题。概念
可移植：所编写的代码可以在多个系统上运行。
提示
为了代码的可移植性，许多SQL程序员不赞成使用特定于实现的功能。虽然这样做很有好处，但有的时候并不利于应用程序的性能。如果不使用这些函数，编写某些应用程序代码会很艰难。必须利用其他方法来实现DBMS可以非常有效完成的工作。
使用或不]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hive TransForm案例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68943537</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68943537</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sat, 01 Apr 2017 13:36:51 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hive的 TRANSFORM 关键字提供了在SQL中调用自写脚本的功能，适合实现Hive中没有的功能又不想写UDF的情况。步骤1、先加载rating.json文件到hive的一个原始表 rat_jsoncreate table rat_json(line string) row format delimited;
load data local inpath '/home/hadoop/ratin]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Hive中的UDF及自定义函数示例]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68943418</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68943418</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sat, 01 Apr 2017 13:25:06 +0800</pubDate><description><![CDATA[Hive官方的UDF手册地址是：https://cwiki.apache.org/confluence/display/Hive/LanguageManual+UDF测试内置函数的快捷方法创建一个表dualload数据到dual表尝试内置函数自定义函数例子有时候Hive提供的内置函数不能满足我们的要求，此时就需要自定义函数。下面我们做一个自定义函数实现ToLowerCase的功能。新建Java工程需]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[广告精准推送项目介绍]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68943059</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/mrbcy/article/details/68943059</guid><author>mrbcy</author><pubDate>Sat, 01 Apr 2017 12:16:40 +0800</pubDate><description><![CDATA[广告中介商：每个用户的目标客户不同，找的广告位也就不一样。广告提供商（网站、APP）：想拉业务，也去找中介。将广告栏位提供给中介商。广告用户（各行业厂商）：想去打广告，需要去找一些广告提供商。但是很难找到靠谱的，所以需要去找中介商。如果是一个综合网站，同一个广告栏位需要根据不同的浏览者展示不同的广告。广告商应该提供一个界面，供用户选择投放对象的性别、年龄等。然后网站去判断浏览者的这些属性，如果匹配，]]></description><category></category></item></channel></rss>