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如果是按ASCII码排序,则代码如下: foreach my $key ( sort { $hash{$a} cmp $hash{$b} } keys %hash ) {my $value = $hash{$key};# do something with ($key, $value)} 如果是按数字小到大排列,则代码如下: foreach my $key ( sort { $hash{$a} <=> $hash{$b} } keys %hash ) {my $value = $hash{$key};#do something with ($key, $value)} 如果是按数字大到小排列,则代码如下: foreach my $key ( sort { $hash{$b} <=> $hash{$a} } keys %hash ) {my $value = $hash{$key};#do something with ($key, $value)} 按KEY排列 foreach my $item (sort {$a<=>$b} keys %hash){print "$item  == > $hash{$item}","/n";}
小旋风柴进 2019-12-02 01:17:33 0 浏览量 回答数 0

问题

linux下安装node.js报错,求大神解决

目前正要部署应用到linux服务器上 在安装node.js时各种报错,首先是python版本问题,后来装了python2.7.5, 在执行./configure时,出现这个错误 ERROR:root:code for hash md5 wa...
杨冬芳 2019-12-01 20:20:46 1224 浏览量 回答数 1

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在Java编程语言中,最基本的结构就是两种,一个是数组,另外一个是模拟指针(引用),所有的数据结构都可以用这两个基本结构来构造的,HashMap也不例外。HashMap实际上是一个“链表散列”的数据结构,即数组和链表的结构,但是在jdk1.8里 加入了红黑树的实现,当链表的长度大于8时,转换为红黑树的结构。这里写图片描述从上图中可以看出,Java中HashMap采用了链地址法。链地址法,简单来说,就是数组加链表的结合。在每个数组元素上都一个链表结构,当数据被Hash后,得到数组下标,把数据放在对应下标元素的链表上。 */ static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> { final int hash;//用于定位数组索引的位置 final K key; V value; Node<K,V> next;//链表的下一个Node Node(int hash, K key, V value, Node<K,V> next) { this.hash = hash; this.key = key; this.value = value; this.next = next; } Node是HashMap的一个内部类,实现了Map.Entry接口,本质是就是一个映射(键值对)。有时两个key会定位到相同的位置,表示发生了Hash碰撞。当然Hash算法计算结果越分散均匀,Hash碰撞的概率就越小,map的存取效率就会越高。HashMap类中有一个非常重要的字段,就是 Node[] table,即哈希桶数组,明显它是一个Node的数组。如果哈希桶数组很大,即使较差的Hash算法也会比较分散,如果哈希桶数组数组很小,即使好的Hash算法也会出现较多碰撞,所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡,其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小,并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。那么通过什么方式来控制map使得Hash碰撞的概率又小,哈希桶数组(Node[] table)占用空间又少呢?答案就是好的Hash算法和扩容机制。如果哈希桶数组很大,即使较差的Hash算法也会比较分散,如果哈希桶数组数组很小,即使好的Hash算法也会出现较多碰撞,所以就需要在空间成本和时间成本之间权衡,其实就是在根据实际情况确定哈希桶数组的大小,并在此基础上设计好的hash算法减少Hash碰撞。这里存在一个问题,即使负载因子和Hash算法设计的再合理,也免不了会出现拉链过长的情况,一旦出现拉链过长,则会严重影响HashMap的性能。于是,在JDK1.8版本中,对数据结构做了进一步的优化,引入了红黑树。而当链表长度太长(默认超过8)时,链表就转换为红黑树,利用红黑树快速增删改查的特点提高HashMap的性能,其中会用到红黑树的插入、删除、查找等算法
wangccsy 2019-12-02 01:47:22 0 浏览量 回答数 0

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在 Apache Flink 1.10 中我们有多种方式进行 UDF 的定义,比如: ● Extend ScalarFunction, e.g class HashCodeMean(ScalarFunction): def eval(self, i, j): return (hash(i) + hash(j)) / 2 ● Lambda Functio lambda i, j: (hash(i) + hash(j)) / 2 ● Named Function def hash_code_mean(i, j): return (hash(i) + hash(j)) / 2 ● Callable Function class CallableHashCodeMean(object): def __call__(self, i, j): return (hash(i) + hash(j)) / 2 上面定义函数除了第一个扩展 ScalaFunction 的方式是 PyFlink 特有 的,其他方式都是 Python 语言本身就支持的,也就是说,在 Apache Flink 1.10 中 PyFlink 允许以任何 Python 语言所支持的方式定义 UDF。
Lee_tianbai 2020-12-30 14:11:02 0 浏览量 回答数 0

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首先要知道Hash索引和B+树索引的底层实现原理: hash索引底层就是hash表,进行查找时,调用一次hash函数就可以获取到相应的键值,之后进行回表查询获得实际数据。B+树底层实现是多路平衡查找树。对于每一次的查询都是从根节点出发,查找到叶子节点方可以获得所查键值,然后根据查询判断是否需要回表查询数据。 那么可以看出他们有以下的不同: hash索引进行等值查询更快(一般情况下),但是却无法进行范围查询。 因为在hash索引中经过hash函数建立索引之后,索引的顺序与原顺序无法保持一致,不能支持范围查询。而B+树的的所有节点皆遵循(左节点小于父节点,右节点大于父节点,多叉树也类似),天然支持范围。 hash索引不支持使用索引进行排序,原理同上。 hash索引不支持模糊查询以及多列索引的最左前缀匹配。原理也是因为hash函数的不可预测。AAAA和AAAAB的索引没有相关性。hash索引任何时候都避免不了回表查询数据,而B+树在符合某些条件(聚簇索引,覆盖索引等)的时候可以只通过索引完成查询。hash索引虽然在等值查询上较快,但是不稳定。性能不可预测,当某个键值存在大量重复的时候,发生hash碰撞,此时效率可能极差。而B+树的查询效率比较稳定,对于所有的查询都是从根节点到叶子节点,且树的高度较低。 因此,在大多数情况下,直接选择B+树索引可以获得稳定且较好的查询速度。而不需要使用hash索引。
剑曼红尘 2020-03-31 10:53:37 0 浏览量 回答数 0

问题

[@徐雷frank][¥20]hash算法及常用的hash算法

hash算法及常用的hash算法...
jack胡 2019-12-01 19:28:17 761 浏览量 回答数 3

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如大家所知道的,Mysql目前主要有以下几种索引类型:FULLTEXT,HASH,BTREE,RTREE。 那么,这几种索引有什么功能和性能上的不同呢? FULLTEXT 即为全文索引,目前只有MyISAM引擎支持。其可以在CREATE TABLE ,ALTER TABLE ,CREATE INDEX 使用,不过目前只有 CHAR、VARCHAR ,TEXT 列上可以创建全文索引。值得一提的是,在数据量较大时候,现将数据放入一个没有全局索引的表中,然后再用CREATE INDEX创建FULLTEXT索引,要比先为一张表建立FULLTEXT然后再将数据写入的速度快很多。 全文索引并不是和MyISAM一起诞生的,它的出现是为了解决WHERE name LIKE “%word%"这类针对文本的模糊查询效率较低的问题。在没有全文索引之前,这样一个查询语句是要进行遍历数据表操作的,可见,在数据量较大时是极其的耗时的,如果没有异步IO处理,进程将被挟持,很浪费时间,当然这里不对异步IO作进一步讲解,想了解的童鞋,自行谷哥。 全文索引的使用方法并不复杂: 创建ALTER TABLE table ADD INDEX FULLINDEX USING FULLTEXT(cname1[,cname2…]); 使用SELECT * FROM table WHERE MATCH(cname1[,cname2…]) AGAINST ('word' MODE ); 其中, MODE为搜寻方式(IN BOOLEAN MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE ,IN NATURAL LANGUAGE MODE WITH QUERY EXPANSION / WITH QUERY EXPANSION)。 关于这三种搜寻方式,愚安在这里也不多做交代,简单地说,就是,布尔模式,允许word里含一些特殊字符用于标记一些具体的要求,如+表示一定要有,-表示一定没有,*表示通用匹配符,是不是想起了正则,类似吧;自然语言模式,就是简单的单词匹配;含表达式的自然语言模式,就是先用自然语言模式处理,对返回的结果,再进行表达式匹配。 对搜索引擎稍微有点了解的同学,肯定知道分词这个概念,FULLTEXT索引也是按照分词原理建立索引的。西文中,大部分为字母文字,分词可以很方便的按照空格进行分割。但很明显,中文不能按照这种方式进行分词。那又怎么办呢?这个向大家介绍一个Mysql的中文分词插件Mysqlcft,有了它,就可以对中文进行分词,想了解的同学请移步Mysqlcft,当然还有其他的分词插件可以使用。 HASH Hash这个词,可以说,自打我们开始码的那一天起,就开始不停地见到和使用到了。其实,hash就是一种(key=>value)形式的键值对,如数学中的函数映射,允许多个key对应相同的value,但不允许一个key对应多个value。正是由于这个特性,hash很适合做索引,为某一列或几列建立hash索引,就会利用这一列或几列的值通过一定的算法计算出一个hash值,对应一行或几行数据(这里在概念上和函数映射有区别,不要混淆)。在java语言中,每个类都有自己的hashcode()方法,没有显示定义的都继承自object类,该方法使得每一个对象都是唯一的,在进行对象间equal比较,和序列化传输中起到了很重要的作用。hash的生成方法有很多种,足可以保证hash码的唯一性,例如在MongoDB中,每一个document都有系统为其生成的唯一的objectID(包含时间戳,主机散列值,进程PID,和自增ID)也是一种hash的表现。额,我好像扯远了-_-! 由于hash索引可以一次定位,不需要像树形索引那样逐层查找,因此具有极高的效率。那为什么还需要其他的树形索引呢? 在这里愚安就不自己总结了。引用下园子里其他大神的文章:来自 14的路 的MySQL的btree索引和hash索引的区别 (1)Hash 索引仅仅能满足"=","IN"和"<=>"查询,不能使用范围查询。 由于 Hash 索引比较的是进行 Hash 运算之后的 Hash 值,所以它只能用于等值的过滤,不能用于基于范围的过滤,因为经过相应的 Hash 算法处理之后的 Hash 值的大小关系,并不能保证和Hash运算前完全一样。 (2)Hash 索引无法被用来避免数据的排序操作。 由于 Hash 索引中存放的是经过 Hash 计算之后的 Hash 值,而且Hash值的大小关系并不一定和 Hash 运算前的键值完全一样,所以数据库无法利用索引的数据来避免任何排序运算; (3)Hash 索引不能利用部分索引键查询。 对于组合索引,Hash 索引在计算 Hash 值的时候是组合索引键合并后再一起计算 Hash 值,而不是单独计算 Hash 值,所以通过组合索引的前面一个或几个索引键进行查询的时候,Hash 索引也无法被利用。 (4)Hash 索引在任何时候都不能避免表扫描。 前面已经知道,Hash 索引是将索引键通过 Hash 运算之后,将 Hash运算结果的 Hash 值和所对应的行指针信息存放于一个 Hash 表中,由于不同索引键存在相同 Hash 值,所以即使取满足某个 Hash 键值的数据的记录条数,也无法从 Hash 索引中直接完成查询,还是要通过访问表中的实际数据进行相应的比较,并得到相应的结果。 (5)Hash 索引遇到大量Hash值相等的情况后性能并不一定就会比B-Tree索引高。 对于选择性比较低的索引键,如果创建 Hash 索引,那么将会存在大量记录指针信息存于同一个 Hash 值相关联。这样要定位某一条记录时就会非常麻烦,会浪费多次表数据的访问,而造成整体性能低下。 愚安我稍作补充,讲一下HASH索引的过程,顺便解释下上面的第4,5条: 当我们为某一列或某几列建立hash索引时(目前就只有MEMORY引擎显式地支持这种索引),会在硬盘上生成类似如下的文件: hash值 存储地址 1db54bc745a1 77#45b5 4bca452157d4 76#4556,77#45cc… … hash值即为通过特定算法由指定列数据计算出来,磁盘地址即为所在数据行存储在硬盘上的地址(也有可能是其他存储地址,其实MEMORY会将hash表导入内存)。 这样,当我们进行WHERE age = 18 时,会将18通过相同的算法计算出一个hash值==>在hash表中找到对应的储存地址==>根据存储地址取得数据。 所以,每次查询时都要遍历hash表,直到找到对应的hash值,如(4),数据量大了之后,hash表也会变得庞大起来,性能下降,遍历耗时增加,如(5)。 BTREE BTREE索引就是一种将索引值按一定的算法,存入一个树形的数据结构中,相信学过数据结构的童鞋都对当初学习二叉树这种数据结构的经历记忆犹新,反正愚安我当时为了软考可是被这玩意儿好好地折腾了一番,不过那次考试好像没怎么考这个。如二叉树一样,每次查询都是从树的入口root开始,依次遍历node,获取leaf。 BTREE在MyISAM里的形式和Innodb稍有不同 在 Innodb里,有两种形态:一是primary key形态,其leaf node里存放的是数据,而且不仅存放了索引键的数据,还存放了其他字段的数据。二是secondary index,其leaf node和普通的BTREE差不多,只是还存放了指向主键的信息. 而在MyISAM里,主键和其他的并没有太大区别。不过和Innodb不太一样的地方是在MyISAM里,leaf node里存放的不是主键的信息,而是指向数据文件里的对应数据行的信息. RTREE RTREE在mysql很少使用,仅支持geometry数据类型,支持该类型的存储引擎只有MyISAM、BDb、InnoDb、NDb、Archive几种。 相对于BTREE,RTREE的优势在于范围查找. 各种索引的使用情况 (1)对于BTREE这种Mysql默认的索引类型,具有普遍的适用性 (2)由于FULLTEXT对中文支持不是很好,在没有插件的情况下,最好不要使用。其实,一些小的博客应用,只需要在数据采集时,为其建立关键字列表,通过关键字索引,也是一个不错的方法,至少愚安我是经常这么做的。 (3)对于一些搜索引擎级别的应用来说,FULLTEXT同样不是一个好的处理方法,Mysql的全文索引建立的文件还是比较大的,而且效率不是很高,即便是使用了中文分词插件,对中文分词支持也只是一般。真要碰到这种问题,Apache的Lucene或许是你的选择。 (4)正是因为hash表在处理较小数据量时具有无可比拟的素的优势,所以hash索引很适合做缓存(内存数据库)。如mysql数据库的内存版本Memsql,使用量很广泛的缓存工具Mencached,NoSql数据库redis等,都使用了hash索引这种形式。当然,不想学习这些东西的话Mysql的MEMORY引擎也是可以满足这种需求的。 (5)至于RTREE,愚安我至今还没有使用过,它具体怎么样,我就不知道了。有RTREE使用经历的同学,到时可以交流下! 答案来源于网络
养狐狸的猫 2019-12-02 02:18:32 0 浏览量 回答数 0

问题

关于thinkphp防止本地在提交时<form>中增加一个HASH值

为防止表单本地提交,thinkphp在每个form标签默认增加了一个32位的hash值,任何表单提交都要验证这个hash是否和服务器端的SESSION一致,但是,我如果采用的是Ajax怎么办?!该怎样防止用户本地提交恶意参数。另外,thin...
落地花开啦 2019-12-01 20:01:58 924 浏览量 回答数 1

问题

RDS MySQL InnoDB 引擎表索引类型更改为 Hash 后无效的原因

1. 问题描述 MySQL 包含的索引类型主要包括 Btree、Hash、FullText 和 Rtree,经常使用的主要是 Btree 和 Hash 两种索引。 通过 DMS 登录 RDS 实例后,执行 ...
云栖大讲堂 2019-12-01 21:32:28 1629 浏览量 回答数 0

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数据结构:类似于HashMap,无序字典渐进式rehash:rehash时保留新旧两个hash结构,查询时同时查询两个hash结构,后续定时任务中逐渐迁移旧hash内容到新hash内容hdel最后一个元素后,hash自动删除,内存回收缺点:存储消耗高于单个字符串
1658458755422780 2020-03-31 15:26:37 0 浏览量 回答数 0

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尝试: $sql = "INSERT INTO persist (user_id, hash, expire) VALUES (:user_id, :hash, :expire) ON DUPLICATE KEY UPDATE hash=:hash2"; 和 $stm->execute(array(":user_id" => $user_id, ":hash" => $hash, ":expire" => $future, ":hash2" => $hash)); 文档摘录(http://php.net/manual/zh/pdo.prepare.php): 调用PDOStatement :: execute()时,对于要传递给语句的每个值,必须包含一个唯一的参数标记。您不能在准备好的语句中两次使用相同名称的命名参数标记。您不能在例如SQL语句的IN()子句中将多个值绑定到单个命名参数。来源:stack overflow
保持可爱mmm 2020-05-11 16:52:28 0 浏览量 回答数 0

问题

PHP PDOException:“ SQLSTATE [HY093]:无效的参数编号”

尝试运行以下功能时,出现错误“ SQLSTATE [HY093]:无效的参数号”: function add_persist($db, $user_id) { $hash = md5(&#...
保持可爱mmm 2020-05-11 16:51:58 0 浏览量 回答数 1

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java是开源的,可以直接看源码。而且对于一个java程序员来说,JDK里面的集合框架是必看的。HashSet 源码:定义public class HashSet<E> extends AbstractSet<E> implements Set<E>, Cloneable, java.io.SerializableHashSet 内部使用了 HashMap:private transient HashMap<E,Object> map;如果使用一个已经有的集合来初始化 HashSet:默认的加载因子为 0.75。这个数值已常量 DEFAULT_LOAD_FACTOR 的方式定义在 HashMap 中。现在重点来了,添加元素:/** * Implements Map.put and related methods * * @param hash hash for key * @param key the key * @param value the value to put * @param onlyIfAbsent if true, don't change existing value * @param evict if false, the table is in creation mode. * @return previous value, or null if none */ final V putVal(int hash, K key, V value, boolean onlyIfAbsent, boolean evict) { Node<K,V>[] tab; Node<K,V> p; int n, i; if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) n = (tab = resize()).length; if ((p = tab[i = (n - 1) & hash]) == null) tab[i] = newNode(hash, key, value, null); else { Node<K,V> e; K k; if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) e = p; else if (p instanceof TreeNode) e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this, tab, hash, key, value); else { for (int binCount = 0; ; ++binCount) { if ((e = p.next) == null) { p.next = newNode(hash, key, value, null); if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) // -1 for 1st treeifyBin(tab, hash); break; } if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) break; p = e; } } if (e != null) { // existing mapping for key V oldValue = e.value; if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) e.value = value; afterNodeAccess(e); return oldValue; } } ++modCount; if (++size > threshold) resize(); afterNodeInsertion(evict); return null; }看中间部分代码。如果key相同,则新value替换旧的。否则继续找next。如果hash不同,则肯定不同;如果hash相同,则不一定相同。相对于直接比较 key 的容器,HashMap 无疑是速度快不少。
蛮大人123 2019-12-02 01:55:08 0 浏览量 回答数 0

问题

ubuntu安装Tairconfigure遇到的问题

configure: WARNING: ext/hash_map: present but cannot be compiled configure: WARNING: ext/hash_map: check for missing pre...
csc1000 2019-12-01 21:06:21 3866 浏览量 回答数 1

问题

无法对浮点迭代求和

ruby -v 2.3.7 (sqlite3与较新的ruby -v存在兼容性问题) sqlite3 -v 3.22 sqlite -v 2.8 lsb_release -a 18.04 我尽可能地浓缩了代码。 def some_method...
小六码奴 2019-12-01 19:37:31 326 浏览量 回答数 0

问题

技术运维问题 - MYSQL使用 - RDS MySQL InnoDB 引擎表索引类型更改为 Hash 后无效

问题描述问题原因 1. 问题描述 MySQL 包含的索引类型主要包括 Btree、Hash、FullText 和 Rtree,经常使用的主要是 Btree 和 Hash 两种索引。 通过 DMS 登录 RDS 实例...
李沃晟 2019-12-01 21:41:55 757 浏览量 回答数 0

问题

技术运维问题 - MYSQL使用 - RDS MySQL InnoDB 引擎表索引类型更改为 Hash 后无效

问题描述问题原因 1. 问题描述 MySQL 包含的索引类型主要包括 Btree、Hash、FullText 和 Rtree,经常使用的主要是 Btree 和 Hash 两种索引。 通过 DMS 登录 RD...
李沃晟 2019-12-01 21:41:55 804 浏览量 回答数 0

问题

【PPT分享】图片服务器的hash架构剖析 : 配置报错 

url hash架构对url进行一次hash算法,然后通过hash结果找到对应的服务器。因为针对单一个url的hash结果是一样的,所以理论上这个url会被永久分配到固定的一台服务器上。另外因为经过了hash算法...
kun坤 2020-06-03 14:58:48 5 浏览量 回答数 1

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可以使用hash.方案:假设该表有10个字段,1个是unique的主键,你可以在插入字段时将要比较重复的其他字段(这里我们假设是其他9个字段)连成字符串,取 hash 值,放进缓存(数据量比较小的话可以考虑 memcached, 比较大的话可以考虑 Redis),用 hash->id 存储。这样,在插入新数据的时候,只要把要比较的字段按照相同的方式连起来取 hash值,到缓存里找一下,就可以很快找到是否有相同的了,有的话,再取出 id,到数据库中取出整条数据。本方案的缺陷就是额外使用了缓存。如果没有条件的话,可以稍加改进。再建一个表,里面只有两个字段, hash 和 id,这个表专门用来做这个功能。想必比比较9个字段要快得多吧。 $str = $f1 . $f2 . $f3 ... . $f9; // 如果有非字符串类型,安全起见可以考虑转一下类型 $hash = md5($str); // 从 redis 或其他数据库中取出,如果为空,就保存,如果有,做其他操作 $rs = $redis->get($hash); if(!$rs){ // code for saving // 保存完别忘了把这条记录插入缓存 $redis->set($hash, $id); }else{ // return to frontend }
蛮大人123 2019-12-02 01:43:08 0 浏览量 回答数 0

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hash结构是没有顺序的,所以第一条是什么都不知道,何来的删除第一条,你所认为的第一条只是你插入的顺序中的第一条,但是很抱歉hash并不按你的插入顺序进行排序,所以你就算遍历hash也未必能够得到你想要的结果。如果希望遍历顺序保持与插入顺序一致,可使用list。你的需求可以通过两个结构来实现,一个list用于维护集合顺序,另一个hash用于保存k-v数据,删除时从list中pop出一个数据,然后到hash中根据key进行删除即可。
爵霸 2019-12-02 02:01:02 0 浏览量 回答数 0

问题

用字符串数组制作哈希值

尝试将数组转换为散列,其中键是单词,值是单词出现在数组中的次数(例如“banana”=> 1,“芒果“=> 2等)。 我正在尝试使用each_with_object这样做,因为我读它应该适用于从数组构建新的哈希。 array =...
小六码奴 2019-12-01 19:37:26 293 浏览量 回答数 1

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在第二个页面写上这段代码试试 window.location.hash="no-back"; window.location.hash="Again-No-back-button";//again because google chrome don't insert first hash into history window.onhashchange=function(){window.location.hash="no-back";}
杨冬芳 2019-12-02 02:55:41 0 浏览量 回答数 0

问题

使用PHP 5.5的password_hash和password_verify函数

假设我想为用户存储密码,这是使用PHP 5.5的password_hash()功能(或针对PHP 5.3.7+的该版本:https : //github.com/ircmaxell/pass...
保持可爱mmm 2020-05-10 20:56:04 0 浏览量 回答数 1

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使用Python进行文件Hash计算有两点必须要注意: 1、文件打开方式一定要是二进制方式,既打开文件时使用b模式,否则Hash计算是基于文本的那将得到错误的文件Hash(网上看到有人说遇到Python的Hash计算错误在大多是由于这个原因造成的)。 2、对于MD5如果需要16位(bytes)的值那么调用对象的digest()而hexdigest()默认是32位(bytes),同理Sha1的digest()和hexdigest()分别产生20位(bytes)和40位(bytes)的hash值
游客aasf2nc2ujisi 2019-12-02 03:08:11 0 浏览量 回答数 0

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<script> window.location.hash="no-back-button"; window.location.hash="Again-No-back-button";//again because google chrome don't insert first hash into history window.onhashchange=function(){window.location.hash="no-back-button";} </script>
a123456678 2019-12-02 03:09:48 0 浏览量 回答数 0

问题

阿里的镜像是不是下载服务器缓存没更新啊?

sudo apt-get update 报错W: Failed to fetch http://mirrors.aliyuncs.com/ubuntu/dists/trusty-updates/universe/source/Sources...
sword.zheng 2019-12-01 19:37:49 3466 浏览量 回答数 3

问题

在做partition时,hash计算的k值是哪个?

在做partition时,hash计算的k值是哪个?是token的最小倍数吗?就是做hash时,总会与一个固定值做取模运算,这个partition key做完hash是跟...
养狐狸的猫 2019-12-01 19:55:12 4 浏览量 回答数 1

回答

存储和使用可以用对象封装。针对你的情况,我会这么存。Key : "session:123454:globalData" Value: hash 这里存属性hash. (hget, hset)Key : "sesison:123454:testWins" Value: list 存储 test wins' idsKey : "session:123454:testWins:win_id" Value: hash 这里存wins属性hash,也就是你json串的东西。存储这样,使用还是要用对象封装起来
落地花开啦 2019-12-02 01:53:45 0 浏览量 回答数 0

问题

如何安全的存储用户密码二:加密源代码(php)

<?php /* * Password Hashing With PBKDF2 (http://crackstation.net/hashing-security.htm). * Copyright (c) 2013, Taylo...
千鸟 2019-12-01 22:03:27 8229 浏览量 回答数 4

回答

定义完 UDF 我们应该怎样使用呢? Apache Flink 1.10 中提供了 2 种 Decorators,如下: ● Decorators - udf(), e.g. : udf(lambda i, j: (hash(i) + hash(j)) / 2, [for input types], [for result types]) Decorators - @udf, e.g. : @udf(input_types=..., result_type=...) def hash_code_mean(…): return … 然后在使用之前进行注册,如下: st_env.register_function("hash_code", hash_code_mean) 接下来就可以在 Table API/SQL 中进行使用了,如下: my_table.select("hash_code_mean(a, b)").insert_into("Results")
Lee_tianbai 2020-12-30 14:34:20 0 浏览量 回答数 0

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