我现在有一个presto集群.和一个hive集群. 在我的presto集群的/etc/hosts中 没有hive集群的ip与主机名映射,只有presto集群自己的映射 比如说我的presto集群的hosts文件是 * 192.168.1.1 presto1 * 192.168.1.2 presto2 * 192.168.1.3 presto3 hive集群的hosts文件是 * 190.192.1.1 hive1 * 190.192.1.2 hive2 * 190.192.1.3 hive3 元数据服务是在hive3 我presto配置的hive.metastore.uri=thrift//hive3:9083 (190.192.1.3:9083)也试过. 报以下错误:  个人感觉应该是没有映射. 所以是unknowhost.. 请问.能让presto集群 识别 hive集群的主机名呢?

hive查询旧的数据时，有一个客户端卡死，等很久后报错，如下 Failed with exception java.io.IOException:org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException: Can't get the locations 说明：其他客户端的hive都正常，这个有问题的客户端可以创建新的表并且查询也没有问题， 但是查询旧的数据是有问题的。这个问题下午3点才出现的，以前是正常的。

首先我在Hbase中建了一张空表t1； 在hive中新建一张**外部分区表**使用HBaseStorageHandler与表t1映射起来； hive中插入一条分区数据，hive中存在1条数据，Hbase中一条； hive中插入第2，3,4,5条分区数据，**hive中存在25条数据，Hbase中5条**；why？ 另外hive中select查询带第一个分区条件查询数据竟然显示全部数据？？所以分区表和映射表同时使用无意义？？

环境： yun01-nn-01 192.168.56.11 namenade yun01-nn-02 192.168.56.12 namenade yun01-dn-01 192.168.56.13 datanade yun01-dn-02 192.168.56.14 datanade 192.168.56.110 安装mysql 4台服务器安装了hadoop2.6+zookeeper3.4.5+hbase1.0+hive2.0，1台服务器安装mysql 启动集群，在yun01-nn-01启动hive元数据库： hive --service metastore 在yun01-dn-01上启动客户端： hive 在客户端进行建表和单表查询没问题，但多表关联查询就卡住不动，后台： 2016-05-08T23:32:49,842 INFO [7b84a70c-3d54-44e6-b7ea-10a030a5bcdd 7b84a70c-3d54-44e6-b7ea-10a030a5bcdd main]: ipc.Client (Client.java:handleConnectionFailure(858)) - Retrying connect to server: 0.0.0.0/0.0.0.0:8032. Already tried 9 time(s); retry policy is RetryUpToMaximumCountWithFixedSleep(maxRetries=10, sleepTime=1000 MILLISECONDS) 求解

在hive中随机抽取1000条数据，保证数据的随机性，确保两次抽取数据的不一致。

用hive可以建表，执行不加条件的查询可以，如select * from t_hive；如果加上条件进行查询则失败，如select * from t_hive where a>30;则失败；执行过程如下： hive> show tables; OK t_hive t_hive2 t_hive3 Time taken: 0.058 seconds, Fetched: 3 row(s) hive> select * from t_hive; OK 16 2 3 61 12 13 41 2 31 17 21 3 71 2 31 1 12 34 11 2 34 Time taken: 0.156 seconds, Fetched: 7 row(s) hive> select * from t_hive where a>30; Total jobs = 1 Launching Job 1 out of 1 Number of reduce tasks is set to 0 since there's no reduce operator Starting Job = job_1401172375533_0024, Tracking URL = http://master:8088/proxy/a pplication_1401172375533_0024/ Kill Command = /home/omeesas/software_setup/hadoop-2.4.0/bin/hadoop job -kill j ob_1401172375533_0024 Hadoop job information for Stage-1: number of mappers: 0; number of reducers: 0 2014-06-11 11:56:46,067 Stage-1 map = 0%, reduce = 0% Ended Job = job_1401172375533_0024 with errors Error during job, obtaining debugging information... FAILED: Execution Error, return code 2 from org.apache.hadoop.hive.ql.exec.mr.Ma pRedTask MapReduce Jobs Launched: Job 0: HDFS Read: 0 HDFS Write: 0 FAIL Total MapReduce CPU Time Spent: 0 msec hive> web查看Hadoop错误日志如下： Application application_1401172375533_0020 failed 2 times due to AM Container for appattempt_1401172375533_0020_000002 exited with exitCode: -1000 due to: java.io.FileNotFoundException: File /tmp/hadoop-root/nm-local-dir/filecache does not exist .Failing this attempt.. Failing the application. 我新建了上如路径和文件，仍然不行。 有没有遇到或者知道如何解决的，跪求方法！谢谢！

问题描述： 旧集群为spark2.1.0，hive2.4.2。新集群为cdh的spark2.3.3+hive3.0.0。hdfs不在一起。我尝试用spark2.3.3去读旧集群的hive2.4.2。在spark-submit的时候--files添加了 hive-site.xml。 里面定义了 ``` spark.sql.warehouse.dir=hdfs://master:9000/apps/hive/warehouse hive.metastore.uris=thrift://master:9083 ``` 这里的master为旧集群的地址。 当我将依赖包打进要执行的jar的时候执行抛出如下异常: ``` class org.apache.hadoop.hdfs.web.HftpFileSystem cannot access its superinterface org.apache.hadoop.hdfs.web.TokenAspect$TokenManagementDelegator ``` 而当我仅执行original的jar包， 依赖包选择spark-submit --jars的方式引入时，则抛出这个异常 ``` org.apache.thrift.TApplicationException: Invalid method name: 'get_all_functions' ```

之前做项目用的hive，本来功能什么的都好了，但是测试的时候不知道王里面加了多少数据，可能有5000W条，一张表。 然后我现在用select * from tablename，或者select count（1） from tablename，根本就没有反映，一直在loding 用select * from tablename limit 1，1，就可以出来结果 请问这是杂回事情，怎么优化？是不是内存不足？？？ **求帮忙，今天我一定得解决这个问题阿** 我是用java 的jdbc来操作的，换到beeline上执行也是一样，一直loading

我将mr后的输出目录放在hdfs的/data/after,其中我使用MultipleOutputs进行了分流，分成man,woman，即hdfs目录上的/data/after下还有2个文件夹是man，woman。在hive创建分区外部表并location到/data/after，可是查询表时没数据

在hive中查询时可以查到数据，没有问题，但是用presto查询时会报错： ``` java.lang.IllegalArgumentException: Unsupported encoding timestamp ``` 具体的错误信息如下： ```SQL 错误 [16777217]: Query failed (#20190723_075844_00196_8ifu8): Failed to read ORC file: hdfs://hexindai-bj-dfgc-233:8020/warehouse/tablespace/managed/hive/ti_car.db/ti_car_evt_rea_da_contractinfo/bdw_statis_year=2019/bdw_statis_month=07/bdw_statis_day=21/ContractInfo__a6b98c8c_253b_4bf2_9ffc_c425e9a7389f Query failed (#20190723_075844_00196_8ifu8): Failed to read ORC file: hdfs://hexindai-bj-dfgc-233:8020/warehouse/tablespace/managed/hive/ti_car.db/ti_car_evt_rea_da_contractinfo/bdw_statis_year=2019/bdw_statis_month=07/bdw_statis_day=21/ContractInfo__a6b98c8c_253b_4bf2_9ffc_c425e9a7389f Query failed (#20190723_075844_00196_8ifu8): Failed to read ORC file: hdfs://hexindai-bj-dfgc-233:8020/warehouse/tablespace/managed/hive/ti_car.db/ti_car_evt_rea_da_contractinfo/bdw_statis_year=2019/bdw_statis_month=07/bdw_statis_day=21/ContractInfo__a6b98c8c_253b_4bf2_9ffc_c425e9a7389f com.facebook.presto.spi.PrestoException: Failed to read ORC file: hdfs://hexindai-bj-dfgc-233:8020/warehouse/tablespace/managed/hive/ti_car.db/ti_car_evt_rea_da_contractinfo/bdw_statis_year=2019/bdw_statis_month=07/bdw_statis_day=21/ContractInfo__a6b98c8c_253b_4bf2_9ffc_c425e9a7389f Failed to read ORC file: hdfs://hexindai-bj-dfgc-233:8020/warehouse/tablespace/managed/hive/ti_car.db/ti_car_evt_rea_da_contractinfo/bdw_statis_year=2019/bdw_statis_month=07/bdw_statis_day=21/ContractInfo__a6b98c8c_253b_4bf2_9ffc_c425e9a7389f java.lang.IllegalArgumentException: Unsupported encoding timestamp Unsupported encoding timestamp ``` 还有这个错误： ``` SQL 错误 [65536]: Query failed (#20190723_075845_00197_8ifu8): outputFormat should not be accessed from a null StorageFormat ``` 具体如下： ``` org.jkiss.dbeaver.DBException: SQL 错误 [65536]: Query failed (#20190723_075845_00197_8ifu8): outputFormat should not be accessed from a null StorageFormat at org.jkiss.dbeaver.model.impl.jdbc.cache.JDBCStructCache.loadChildren(JDBCStructCache.java:176) at org.jkiss.dbeaver.model.impl.jdbc.cache.JDBCStructCache.getChild(JDBCStructCache.java:230) at org.jkiss.dbeaver.ext.generic.model.GenericTable.getAttribute(GenericTable.java:164) at org.jkiss.dbeaver.ext.generic.model.GenericTable.getAttribute(GenericTable.java:1) at org.jkiss.dbeaver.ui.controls.resultset.ResultSetUtils.bindAttributes(ResultSetUtils.java:161) at org.jkiss.dbeaver.ui.controls.resultset.ResultSetDataReceiver.fetchEnd(ResultSetDataReceiver.java:159) at org.jkiss.dbeaver.model.impl.jdbc.struct.JDBCTable.readData(JDBCTable.java:222) at org.jkiss.dbeaver.ui.controls.resultset.ResultSetJobDataRead.lambda$0(ResultSetJobDataRead.java:93) at org.jkiss.dbeaver.model.DBUtils.tryExecuteRecover(DBUtils.java:1553) at org.jkiss.dbeaver.ui.controls.resultset.ResultSetJobDataRead.run(ResultSetJobDataRead.java:91) at org.jkiss.dbeaver.model.runtime.AbstractJob.run(AbstractJob.java:95) at org.eclipse.core.internal.jobs.Worker.run(Worker.java:60) Caused by: java.sql.SQLException: Query failed (#20190723_075845_00197_8ifu8): outputFormat should not be accessed from a null StorageFormat at com.facebook.presto.jdbc.PrestoResultSet.resultsException(PrestoResultSet.java:1840) at com.facebook.presto.jdbc.PrestoResultSet$ResultsPageIterator.computeNext(PrestoResultSet.java:1820) at com.facebook.presto.jdbc.PrestoResultSet$ResultsPageIterator.computeNext(PrestoResultSet.java:1759) at com.facebook.presto.jdbc.internal.guava.collect.AbstractIterator.tryToComputeNext(AbstractIterator.java:141) at com.facebook.presto.jdbc.internal.guava.collect.AbstractIterator.hasNext(AbstractIterator.java:136) at com.facebook.presto.jdbc.internal.guava.collect.TransformedIterator.hasNext(TransformedIterator.java:42) at com.facebook.presto.jdbc.internal.guava.collect.Iterators$ConcatenatedIterator.getTopMetaIterator(Iterators.java:1319) at com.facebook.presto.jdbc.internal.guava.collect.Iterators$ConcatenatedIterator.hasNext(Iterators.java:1335) at com.facebook.presto.jdbc.PrestoResultSet.next(PrestoResultSet.java:144) at org.jkiss.dbeaver.model.impl.jdbc.exec.JDBCResultSetImpl.next(JDBCResultSetImpl.java:284) at org.jkiss.dbeaver.model.impl.jdbc.cache.JDBCStructCache.loadChildren(JDBCStructCache.java:102) ... 11 more Caused by: java.lang.IllegalStateException: outputFormat should not be accessed from a null StorageFormat at com.facebook.presto.hive.metastore.StorageFormat.getOutputFormat(StorageFormat.java:62) at com.facebook.presto.hive.HiveMetadata.extractHiveStorageFormat(HiveMetadata.java:2214) at com.facebook.presto.hive.HiveMetadata.getTableMetadata(HiveMetadata.java:459) at com.facebook.presto.hive.HiveMetadata.listTableColumns(HiveMetadata.java:564) at com.facebook.presto.spi.connector.classloader.ClassLoaderSafeConnectorMetadata.listTableColumns(ClassLoaderSafeConnectorMetadata.java:262) at com.facebook.presto.metadata.MetadataManager.listTableColumns(MetadataManager.java:556) at com.facebook.presto.metadata.MetadataListing.listTableColumns(MetadataListing.java:93) at com.facebook.presto.connector.system.jdbc.ColumnJdbcTable.cursor(ColumnJdbcTable.java:126) at com.facebook.presto.connector.system.SystemPageSourceProvider$1.cursor(SystemPageSourceProvider.java:124) at com.facebook.presto.split.MappedRecordSet.cursor(MappedRecordSet.java:53) at com.facebook.presto.spi.RecordPageSource.<init>(RecordPageSource.java:37) at com.facebook.presto.connector.system.SystemPageSourceProvider.createPageSource(SystemPageSourceProvider.java:103) at com.facebook.presto.split.PageSourceManager.createPageSource(PageSourceManager.java:56) at com.facebook.presto.operator.ScanFilterAndProjectOperator.getOutput(ScanFilterAndProjectOperator.java:221) at com.facebook.presto.operator.Driver.processInternal(Driver.java:379) at com.facebook.presto.operator.Driver.lambda$processFor$8(Driver.java:283) at com.facebook.presto.operator.Driver.tryWithLock(Driver.java:675) at com.facebook.presto.operator.Driver.processFor(Driver.java:276) at com.facebook.presto.execution.SqlTaskExecution$DriverSplitRunner.processFor(SqlTaskExecution.java:1077) at com.facebook.presto.execution.executor.PrioritizedSplitRunner.process(PrioritizedSplitRunner.java:162) at com.facebook.presto.execution.executor.TaskExecutor$TaskRunner.run(TaskExecutor.java:483) at com.facebook.presto.$gen.Presto_0_221____20190620_074001_1.run(Unknown Source) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149) at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624) at java.lang.Thread.run(Thread.java:748) ``` 找了好久没找到原因，在这里求助大家！

各位大侠，我在hive 的beeline下，新建了一个表test，创建语句如下: beeline->create table u_data(colname string); beeline->select * from u_data;(现在这个select可以运行) 之后把hdfs上/hive/warehouse/u_data.txt load到这个表里面，test.txt只有一行数据一个单词：“test”，语句如下: beeline->load data inpath '/bigdata/apache-hive-2.2.0-bin/conf' into table test; 返回结果成功 接下来运行: beeline->select * from u_data; 报错了:Error:java.io.Exception:java.io.IOException:java.lang.reflect.UndeclaredThrowableExcetpion; 尝试了好多遍了，都是在我load完数据之后，select就会报错，没load数据，表为空的时候select就没有问题。 因为公司的系统好复杂，我刚开始用不知道去那里看hive 日志。。有哪个好心人给个提示吗？感激！

最近项目中需要在Hadoop平台中做对账的工作，采用hive开做，容易上手，AB双方数据做数据比对的时候，准备用表连接方式来处理，这样存在问题，表连接的时候left join会存在多对多的情况，会出现A方中多条数据和B方一条数据比对成功的情况，需求如下： 1、以A方数据为主查找B方与之匹配的数据， 2、获取到多条时，取第一条， 3、且此条数据不再与A方其他数据进行比对 之前处理的方式是在db2中用存储过程来实现的，用游标遍历A放数据逐条从B方查找来处理的，现在用Hive来做的话就遇到这样的难处了

目前需要从kudu中实时同步数据，并将同步过来的数据更新到hive中，但此时不知道如何将kudu中的数据更新到hive中，更新包括增删改这三种情况，增加很容易处理，修改和删除存在一定的问题，hive是不支持修改和删除的，请问有什么解决方案？

分区表导入数据load data local inpath '/opt/datas/distdata/emp.txt' into table emp_partition partition(month='201512');我修改了mysql的字符集：alter database hive character set latin1;报错如下：  不知道这个问题是怎么回事 文件也上传上去了 select查询就查不出来

刚接触hive，不知道在项目中如何连接hive分页查询一张表的数据，最好有详细代码或小案例，急需！！！ 谢谢

16/08/29 15:32:46 INFO ParseDriver: Parsing command: FROM dim_shop SELECT koubei_id,customer_id,koubei_customer_pid,first_cat_id,second_cat_id,third_cat_id,owner_id,shop_sour ce,transferred_out where dt = '20160130' 16/08/29 15:32:46 INFO ParseDriver: Parse Completed 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(428968) called with curMem=1497706, maxMem=556038881 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: Block broadcast_8 stored as values in memory (estimated size 418.9 KB, free 528.4 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(46219) called with curMem=1926674, maxMem=556038881 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: Block broadcast_8_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 45.1 KB, free 528.4 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on 10.100.24.30:57113 (size: 45.1 KB, free: 530.1 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO SparkContext: Created broadcast 8 from show at TmpAliTradSchema.scala:53 16/08/29 15:32:47 INFO FileInputFormat: Total input paths to process : 1 16/08/29 15:32:47 INFO NetworkTopology: Adding a new node: /default/10.100.24.30:50010 16/08/29 15:32:47 INFO NetworkTopology: Adding a new node: /default/10.100.24.10:50010 16/08/29 15:32:47 INFO NetworkTopology: Adding a new node: /default/10.100.24.29:50010 16/08/29 15:32:47 INFO SparkContext: Starting job: show at TmpAliTradSchema.scala:53 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Got job 5 (show at TmpAliTradSchema.scala:53) with 1 output partitions 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Final stage: ResultStage 5(show at TmpAliTradSchema.scala:53) 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Parents of final stage: List() 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Missing parents: List() 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Submitting ResultStage 5 (MapPartitionsRDD[25] at show at TmpAliTradSchema.scala:53), which has no missing parents 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(14504) called with curMem=1972893, maxMem=556038881 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: Block broadcast_9 stored as values in memory (estimated size 14.2 KB, free 528.4 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: ensureFreeSpace(5576) called with curMem=1987397, maxMem=556038881 16/08/29 15:32:47 INFO MemoryStore: Block broadcast_9_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 5.4 KB, free 528.4 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_9_piece0 in memory on 10.100.24.30:57113 (size: 5.4 KB, free: 530.1 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO SparkContext: Created broadcast 9 from broadcast at DAGScheduler.scala:861 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Submitting 1 missing tasks from ResultStage 5 (MapPartitionsRDD[25] at show at TmpAliTradSchema.scala:53) 16/08/29 15:32:47 INFO YarnScheduler: Adding task set 5.0 with 1 tasks 16/08/29 15:32:47 INFO TaskSetManager: Starting task 0.0 in stage 5.0 (TID 5, datanode162.hadoop, partition 0,NODE_LOCAL, 2443 bytes) 16/08/29 15:32:47 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_9_piece0 in memory on datanode162.hadoop:38271 (size: 5.4 KB, free: 530.1 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_8_piece0 in memory on datanode162.hadoop:38271 (size: 45.1 KB, free: 530.1 MB) 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: ResultStage 5 (show at TmpAliTradSchema.scala:53) finished in 0.199 s 16/08/29 15:32:47 INFO TaskSetManager: Finished task 0.0 in stage 5.0 (TID 5) in 202 ms on datanode162.hadoop (1/1) 16/08/29 15:32:47 INFO DAGScheduler: Job 5 finished: show at TmpAliTradSchema.scala:53, took 0.251634 s 16/08/29 15:32:47 INFO YarnScheduler: Removed TaskSet 5.0, whose tasks have all completed, from pool +---------+-----------+-------------------+------------+-------------+------------+--------+-----------+---------------+ |koubei_id|customer_id|koubei_customer_pid|first_cat_id|second_cat_id|third_cat_id|owner_id|shop_source|transferred_out| +---------+-----------+-------------------+------------+-------------+------------+--------+-----------+---------------+ |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | |null |null |null |null |null |null |null |null |null | +---------+-----------+-------------------+------------+-------------+------------+--------+-----------+---------------+ only showing top 20 rows 目前安装的spark 是CDH 5.5带的1.5.2版本，只有在hive进行分区，且指定分隔符不为默认的\001才会出现该问题

代码如下: public class ExtractJob { public static void main(String[] args) { String driverName = "org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"; String url = "jdbc:hive2://***.***.***.***:10000/default"; Connection conn = null; Statement state = null; ResultSet rs = null; try { Class.forName(driverName); conn = DriverManager.getConnection(url,"hive","hive"); state = conn.createStatement(); state.execute("use test"); rs = state.executeQuery("select * from test1"); int columnCount = rs.getMetaData().getColumnCount(); String str = ""; while(rs.next()){ for(int i = 0;i<columnCount;i++){ str+=rs.getString(i); } System.out.println(str); } } catch (SQLException e) { e.printStackTrace(); }catch (ClassNotFoundException e) { e.printStackTrace(); }finally{ try { rs.close(); state.close(); conn.close(); } catch (SQLException e) { // TODO Auto-generated catch block e.printStackTrace(); }finally{ rs = null; state = null; conn = null; } } } }

hive可以正常使用，切换成impal时可以读取到hive库表元数据，单数读取不到标的字段信息，查询时就报错 请教各位大神，又遇到过类似问题么？

我创建了两张表，一张内部表 javabloger1 和一张外部表 javabloger1 ，不管是load数据到外部表还是内部表，hdfs上的数据（也就是/my/in文件夹下的数据）都被删除了？这个是什么情况，请大神帮忙解答。详细代码如下： public static void loadData() throws ClassNotFoundException, SQLException{ Class.forName("org.apache.hive.jdbc.HiveDriver"); // String hsql = "create table javabloger1 (key String,value string)"; // String hsql = "create external table javabloger1 (key String,value string)"; String hsql = "load data inpath '/my/in/' into table javabloger1 "; // String hsql = "select * from javabloger"; Connection con = DriverManager.getConnection("jdbc:hive2://XXXXX:10000/default","",""); Statement stmt = con.createStatement(); stmt.executeUpdate(hsql); // ResultSet rs = stmt.executeQuery(hsql); // while(rs.next()){ // System.out.println(rs.getString(1)+"+++++"+rs.getString(2)); // } // rs.close(); stmt.close(); con.close(); }

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昨天早上通过远程的方式 review 了两名新来同事的代码，大部分代码都写得很漂亮，严谨的同时注释也很到位，这令我非常满意。但当我看到他们当中有一个人写的 switch 语句时，还是忍不住破口大骂：“我擦，小王，你丫写的 switch 语句也太老土了吧！” 来看看小王写的代码吧，看完不要骂我装逼啊。 private static String createPlayer(PlayerTypes p...

互联网公司工作，很难避免不和黑客们打交道，我呆过的两家互联网公司，几乎每月每天每分钟都有黑客在公司网站上扫描。有的是寻找 Sql 注入的缺口，有的是寻找线上服务器可能存在的漏洞，大部分都...

“亚马逊丛林里的蝴蝶扇动几下翅膀就可能引起两周后美国德州的一次飓风……” 这句人人皆知的话最初用来描述非线性系统中微小参数的变化所引起的系统极大变化。 而在更长的时间尺度内，我们所生活的这个世界就是这样一个异常复杂的非线性系统…… 水泥、穹顶、透视——关于时间与技艺的蝴蝶效应 公元前3000年，古埃及人将尼罗河中挖出的泥浆与纳特龙盐湖中的矿物盐混合，再掺入煅烧石灰石制成的石灰，由此得来了人...

loonggg读完需要3分钟速读仅需 1 分钟大家好，我是你们的校长。我之前讲过，这年头，只要肯动脑，肯行动，程序员凭借自己的技术，赚钱的方式还是有很多种的。仅仅靠在公司出卖自己的劳动时...

最近有个老铁，告诉我说，上班一个月，后悔当初着急入职现在公司了。他之前在美图做手机研发，今年美图那边今年也有一波组织优化调整，他是其中一个，在协商离职后，当时捉急找工作上班，因为有房贷供着，不能没有收入来源。所以匆忙选了一家公司，实际上是一个大型外包公司，主要派遣给其他手机厂商做外包项目。**当时承诺待遇还不错，所以就立马入职去上班了。但是后面入职后，发现薪酬待遇这块并不是HR所说那样，那个HR自...

昨天看到一档综艺节目，讨论了两个话题：（1）中国学生的数学成绩，平均下来看，会比国外好？为什么？（2）男生的数学成绩，平均下来看，会比女生好？为什么？同时，我又联想到了一个技术圈经常讨...

提到“程序员”，多数人脑海里首先想到的大约是：为人木讷、薪水超高、工作枯燥…… 然而，当离开工作岗位，撕去层层标签，脱下“程序员”这身外套，有的人生动又有趣，马上展现出了完全不同的A/B面人生！ 不论是简单的爱好，还是正经的副业，他们都干得同样出色。偶尔，还能和程序员的特质结合，产生奇妙的“化学反应”。 @Charlotte：平日素颜示人，周末美妆博主 大家都以为程序媛也个个不修边幅，但我们也许...

文章目录数据库基础知识为什么要使用数据库什么是SQL？什么是MySQL?数据库三大范式是什么mysql有关权限的表都有哪几个MySQL的binlog有有几种录入格式？分别有什么区别？数据类型mysql有哪些数据类型引擎MySQL存储引擎MyISAM与InnoDB区别MyISAM索引与InnoDB索引的区别？InnoDB引擎的4大特性存储引擎选择索引什么是索引？索引有哪些优缺点？索引使用场景（重点）...

有个好朋友ZS，是技术总监，昨天问我：“有一个老下属，跟了我很多年，做事勤勤恳恳，主动性也很好。但随着公司的发展，他的进步速度，跟不上团队的步伐了，有点...

私下里，有不少读者问我：“二哥，如何才能写出一份专业的技术简历呢？我总感觉自己写的简历太烂了，所以投了无数份，都石沉大海了。”说实话，我自己好多年没有写过简历了，但我认识的一个同行，他在阿里，给我说了一些他当年写简历的方法论，我感觉太牛逼了，实在是忍不住，就分享了出来，希望能够帮助到你。 01、简历的本质 作为简历的撰写者，你必须要搞清楚一点，简历的本质是什么，它就是为了来销售你的价值主张的。往深...

不说了，字节跳动也反手把我挂了。

场景 日常开发，if-else语句写的不少吧？？当逻辑分支非常多的时候，if-else套了一层又一层，虽然业务功能倒是实现了，但是看起来是真的很不优雅，尤其是对于我这种有强迫症的程序"猿"，看到这么多if-else，脑袋瓜子就嗡嗡的，总想着解锁新姿势：干掉过多的if-else！！！本文将介绍三板斧手段： 优先判断条件，条件不满足的，逻辑及时中断返回； 采用策略模式+工厂模式； 结合注解，锦...

有小伙伴问松哥这个问题，他在上海某公司，在离职了几个月后，前公司的领导联系到他，希望他能够返聘回去，他很纠结要不要回去？ 俗话说好马不吃回头草，但是这个小伙伴既然感到纠结了，我觉得至少说明了两个问题：1.曾经的公司还不错；2.现在的日子也不是很如意。否则应该就不会纠结了。 老实说，松哥之前也有过类似的经历，今天就来和小伙伴们聊聊回头草到底吃不吃。 首先一个基本观点，就是离职了也没必要和老东家弄的苦...

不知道是不是只有我这样子，还是你们也有过类似的经历。 上学的时候总有很多光辉历史，学年名列前茅，或者单科目大佬，但是虽然慢慢地长大了，你开始懈怠了，开始废掉了。。。 什么？你说不知道具体的情况是怎么样的？ 我来告诉你： 你常常潜意识里或者心理觉得，自己真正的生活或者奋斗还没有开始。总是幻想着自己还拥有大把时间，还有无限的可能，自己还能逆风翻盘，只不是自己还没开始罢了，自己以后肯定会变得特别厉害...

往往，我们看不进去大段大段的逻辑。深刻的哲理，往往短而精悍，一阵见血。问：产品经理挺漂亮的，有点心动，但不知道合不合得来。男生更看重女生的身材脸蛋，还是...

二哥，有个事想询问下您的意见，您觉得应届生值得去外包吗？公司虽然挺大的，中xx，但待遇感觉挺低，马上要报到，挺纠结的。

当HR压你价，说你只值7K时，你可以流畅地回答，记住，是流畅，不能犹豫。 礼貌地说：“7K是吗？了解了。嗯~其实我对贵司的面试官印象很好。只不过，现在我的手头上已经有一份11K的offer。来面试，主要也是自己对贵司挺有兴趣的，所以过来看看……”（未完） 这段话主要是陪HR互诈的同时，从公司兴趣，公司职员印象上，都给予对方正面的肯定，既能提升HR的好感度，又能让谈判气氛融洽，为后面的发挥留足空间。...

HashMap底层实现原理，红黑树，B+树，B树的结构原理 Spring的AOP和IOC是什么？它们常见的使用场景有哪些？Spring事务，事务的属性，传播行为，数据库隔离级别 Spring和SpringMVC，MyBatis以及SpringBoot的注解分别有哪些？SpringMVC的工作原理，SpringBoot框架的优点，MyBatis框架的优点 SpringCould组件有哪些，他们...

面试阿里p7被问到的问题(当时我只知道第一个)：@Conditional是做什么的?@Conditional多个条件是什么逻辑关系？条件判断在什么时候执...

我们程序员应该抱着尝鲜、猎奇的心态，否则就容易固步自封，技术停滞不前。

编程语言层出不穷，从最初的机器语言到如今2500种以上的高级语言，程序员们大呼“学到头秃”。程序员一边面临编程语言不断推陈出新，一边面临由于许多代码已存在，程序员编写新应用程序时存在重复“搬砖”的现象。 无代码/低代码编程应运而生。无代码/低代码是一种创建应用的方法，它可以让开发者使用最少的编码知识来快速开发应用程序。开发者通过图形界面中，可视化建模来组装和配置应用程序。这样一来，开发者直...

最近面试了一个31岁8年经验的程序猿，让我有点感慨，大龄程序猿该何去何从。

说实话，自己的算法，我一个不会，太难了吧

已经连续五年参加大厂校招、社招的技术面试工作，简历看的不下于万份 这篇文章会用实例告诉你，什么是差的程序员简历！ 疫情快要结束了，各个公司也都开始春招了，作为即将红遍大江南北的新晋UP主，那当然要为小伙伴们做点事（手动狗头）。 就在公众号里公开征简历，义务帮大家看，并一一点评。《启舰：春招在即，义务帮大家看看简历吧》 一石激起千层浪，三天收到两百多封简历。 花光了两个星期的所有空闲时...

我们都玩过Windows操作系统中的经典游戏扫雷（Minesweeper），如果把质数当作一颗雷，那么，表格中红色的数字哪些是雷（质数）？您能找出多少个呢？文中用列表的方式罗列了10000以内的自然数、质数（素数），6的倍数等，方便大家观察质数的分布规律及特性，以便对算法求解有指导意义。另外，判断质数是初学算法，理解算法重要性的一个非常好的案例。

正确选择比瞎努力更重要！

两个星期以前，就有读者强烈要求我写一篇 Java Stream 流的文章，我说市面上不是已经有很多了吗，结果你猜他怎么说：“就想看你写的啊！”你看你看，多么苍白的喜欢啊。那就“勉为其难”写一篇吧，嘻嘻。 单从“Stream”这个单词上来看，它似乎和 java.io 包下的 InputStream 和 OutputStream 有些关系。实际上呢，没毛关系。Java 8 新增的 Stream 是为...