remedy得到URL中参数，设置到字段里

最新推荐文章于 2023-10-25 21:29:17 发布
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#remedy #javascript

本文探讨了使用JavaScript进行窗体操作的具体实现方式，包括如何通过特定函数调用来改变窗体元素的状态。深入研究了`window.F`方法及其参数传递机制，这对于理解网页交互逻辑至关重要。

JAVASCRIPT{window.F(700000022).S((new window.CharType(GetArgValue('basetplid'))));}


remedy添加自定义权限使用
weixin_34138056的博客
03-05 149
1.涉及的表单Group人员更新权限组表单CTM:PeoplePermissionGroups更新权限组权限menu读取的LIC:SYS-LicensePermissionMap权限分类表单SYS:MenuItems2.涉及到的menu更新权限组权限menu名LIC:LMP:PermissionGrou...
Git从入门到精通，Git命令大全
xg895623的博客
07-10 1738
（1）所谓的暂存区只是一个简单的索引文件而已。 （2）暂存区这个索引文件里面包含的是文件的目录树，像一个虚拟的工作区，在这个虚拟工作区的目录树中，记录了文件名、文件的时间戳、文件长度、文件类型以及最重要的SHA-1值，文件的内容并没有存储在其中，所以说 它像一个虚拟的工作区。 （3）索引指向的是.Git/objects下的文件。 （4）暂存区的作用：除非是绕过暂存区直接提交，否则Git想把修改提交上去，就必须将修改存入暂存区最后才能commit。每次提交的是暂存区所对应的文件快照。...
Hive中的数据倾斜
andyguan01_2的博客
03-29 5760
列举Hive中出现数据倾斜的几种情况： 一、没开Map端聚合产生的计算不均衡 例如有一张客户表customer，里面存有客户ID（cust_id）和性别（gender），男女各1亿条记录，cust_id没有重复。 现在要按性别分组统计记录数： select gender, count(1) from customer group by gender; 没开Map端聚合的数据处理流程如下： ...
【Spring Cloud】Spring Cloud中文手册
12-16 1万+
欢迎关注公众号： ----------------------------------------------正文----------------------------------------------------   Spring Cloud Netflix   关于(about) 由于翻译质量不高，所以合成为中英对照双语版本，如有不当之处，可联系修正，感谢你的支持。 ...
15、MapReduce介绍及wordcount
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alanchanchn的专栏
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MapReduce的思想核心是分布式计算，即先分散再聚合。分散就是把一个大的问题，按照一定的策略分为等价的、规模较小的若干部分，然后逐个解决，分别计算出各部分的结果聚合就是最后把各部分的结果组成整个问题的最终结果Map负责“分散”：即把大的任务分解为若干个小任务来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Reduce负责“聚合”：即对map阶段的结果进行全局汇总。
hadoop生态系统学习之路（九）MR将结果输出到数据库（DB）
蛋导的平凡之路
04-10 6623
最开始讲MapReduce的时候，我们是指定输出目录，然后把结果直接输出到hdfs上。然后，在介绍hive的简单使用时，我们直接将结果输出到了hive表中。另外，MR还可以将结果输出到数据库以及hbase。 今天，笔者就给大家介绍MR将结果输出到db。 首先，笔者要提及一下之前MR将结果输出到hive表，这里需要注意，只能向某张表中入一次数据，再次执行MR报错： org.apache.hive
一脸懵逼学习Hadoop中的序列化机制——流量求和统计MapReduce的程序开发案例——流量求和统计排序...
HiterCoder
09-20 226
一脸懵逼学习Hadoop中的序列化机制——流量求和统计MapReduce的程序开发案例——流量求和统计排序 一：序列化概念 序列化（Serialization）是指把结构化对象转化为字节流。反序列化（Deserialization）是序列化的逆过程。即把字节流转回结构化对象。Java序列化（java.io.Serializable） ...
Hadoop3.0大数据处理学习4（案例：数据清洗、数据指标统计、任务脚本封装、Sqoop导出Mysql）
Huathy的博客
10-25 1850
由于原始数据涉及多个需要统计的字段，可以将这些字段统一的记录在一个自定义的数据类型中，方便使用import org/*** @description 自定义数据类型，为了保存主播相关核心字段，方便后期维护} }/*** @description 自定义数据类型，为了保存主播相关核心字段，方便后期维护} }/**
第2章:MapReduce
weixin_33947521的博客
11-08 182
MapReduce是一个数据处理的编程模型。这个模型很简单，但也不是简单到不能够支持一些有用的语言。Hadoop能够运行以多种语言写成的MapReduce程序。在这一章中，我们将看看怎样用Java,Ruby,Python语言来写同一个例子。更重要的是，MapReduce程序天生并发运行，这就相当于把能够进行大数据分析的工具交到了某个拥有足够多机器的人手里。 气候数据集 在我们的例子中，将会写一个程...
Remedy深度解析：功能模块、表单与API技术详解
- URL数据传递技术，包括表单RequestID的传递和参数化搜索。 6. **WEBServices技术**: - 简介Web服务在Remedy中的作用，客户端操作类型如Create、Set、Get和GetList，以及数据交换。 7. **导入导出功能**: - ...
CMDB落地案例揭秘：从0到1搭建企业级配置管理体系的全过程
!... # 摘要 配置管理数据库（CMDB）...结合实际建设路径，探讨了从需求分析、模型构建到系统集成的关键实施步骤，并剖析了在落地过程中面临的数据质量、用户接受度及性能优化等挑战。同时，本文进一步探讨了CMDB在故障分
ISO9001在IT服务管理中的应用：揭秘提升服务质量的秘诀
本文全面探讨了ISO9001标准在IT服务管理中的应用与实践，以及如何构建和维护一个有效的质量管理体系。首先概述了ISO9001标准及其在IT服务中的重要性，紧接着深入阐述了质量管理体系的构建要素，包括基本要求、流程...
上述代码运行结果如下，如何查看是哪里出了问题[root@hadoop01 software]# hadoop jar CleanHouse.jar /贝壳网南通地区房价数据.json /out 25/06/13 13:19:28 INFO client.RMProxy: Connecting to ResourceManager at hadoop01/192.168.164.128:8032 25/06/13 13:19:29 WARN mapreduce.JobResourceUploader: Hadoop command-line option parsing not performed. Implement the Tool interface and execute your application with ToolRunner to remedy this. 25/06/13 13:19:33 INFO input.FileInputFormat: Total input paths to process : 1 25/06/13 13:19:34 INFO mapreduce.JobSubmitter: number of splits:1 25/06/13 13:19:34 INFO mapreduce.JobSubmitter: Submitting tokens for job: job_1749776424019_0026 25/06/13 13:19:35 INFO impl.YarnClientImpl: Submitted application application_1749776424019_0026 25/06/13 13:19:36 INFO mapreduce.Job: The url to track the job: http://hadoop01:8088/proxy/application_1749776424019_0026/ 25/06/13 13:19:36 INFO mapreduce.Job: Running job: job_1749776424019_0026 25/06/13 13:20:01 INFO mapreduce.Job: Job job_1749776424019_0026 running in uber mode : false 25/06/13 13:20:01 INFO mapreduce.Job: map 0% reduce 0% 25/06/13 13:20:17 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 0% 25/06/13 13:20:28 INFO mapreduce.Job: map 100% reduce 100% 25/06/13 13:20:33 INFO mapreduce.Job: Job job_1749776424019_0026 completed successfully 25/06/13 13:20:33 INFO mapreduce.Job: Counters: 49 File System Counters FILE: Number of bytes read=6 FILE: Number of bytes written=282717 FILE: Number of read operations=0 FILE: Number of large read operations=0 FILE: Number of write operations=0 HDFS: Number of bytes read=475889 HDFS: Number of bytes written=0 HDFS: Number of read operations=6 HDFS: Number of large read operations=0 HDFS: Number of write operations=2 Job Counters Launched map tasks=1 Launched reduce tasks=1 Data-local map tasks=1 Total time spent by all maps in occupied slots (ms)=11135 Total time spent by all reduces in occupied slots (ms)=8420 Total time spent by all map tasks (ms)=11135 Total time spent by all reduce tasks (ms)=8420 Total vcore-milliseconds taken by all map tasks=11135 Total vcore-milliseconds taken by all reduce tasks=8420 Total megabyte-milliseconds taken by all map tasks=11402240 Total megabyte-milliseconds taken by all reduce tasks=8622080 Map-Reduce Framework Map input records=14107 Map output records=0 Map output bytes=0 Map output materialized bytes=6 Input split bytes=124 Combine input records=0 Combine output records=0 Reduce input groups=0 Reduce shuffle bytes=6 Reduce input records=0 Reduce output records=0 Spilled Records=0 Shuffled Maps =1 Failed Shuffles=0 Merged Map outputs=1 GC time elapsed (ms)=403 CPU time spent (ms)=6350 Physical memory (bytes) snapshot=455335936 Virtual memory (bytes) snapshot=4195627008 Total committed heap usage (bytes)=273154048 Shuffle Errors BAD_ID=0 CONNECTION=0 IO_ERROR=0 WRONG_LENGTH=0 WRONG_MAP=0 WRONG_REDUCE=0 File Input Format Counters Bytes Read=475765 File Output Format Counters Bytes Written=0
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05-18 542
(((((((((YEAR($accepttime$)+ "-") + LPAD(MONTH($accepttime$), 2, "00")) +"-") + LPAD(DAY($accepttime$), 2, "00")) + "T") +LPAD(HOUR($accepttime$), 2, "00")) + ":") + LPAD(MINUTE($accepttime$),2, "00")
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05-18 479
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