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	<title>ubuntu,debian,redhat -linuxany.com &#187; 9.Others</title>
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		<title>Oracle 性能监控——监控SQL语句</title>
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		<pubDate>Wed, 23 Nov 2011 07:27:51 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[Oracle]]></category>

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		<description><![CDATA[监控当前数据库谁在运行什么SQL语句 SELECT osuser, username, sql_text from v$session a, v$sqltext b where a.sql_address =b.address order by address, piece; 分析表 analyze table tablename compute statistics for all indexes; analyze table tablename compute statistics for all indexed columns; analyze table tablename compute statistics for table; 监控事例的等待 select event,sum(decode(wait_Time,0,0,1)) “Prev”, sum(decode(wait_Time,0,1,0)) “Curr”,count(*) “Tot” from v$session_Wait group by event order [...]]]></description>
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		<title>Python 对Hadoop的封装</title>
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		<pubDate>Wed, 23 Nov 2011 07:24:06 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[hadoop]]></category>
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		<description><![CDATA[Hadoop使用Java语言实现，编写具 体的应用业务除了借助Hadoop的Java API外，还可以使用开发者所熟悉的Python或C++等其他语言编码。在Hadoop安装路径的/src/examples/目录中，给出了 Python实现的分布式应用示例。除了将Python代码通过Jython运行时转换为jar包部署，还可借助Hadoop Streaming工具，利用可执行程序或脚本代码实现Map-Reduce中的Mapper或Reducer过程，借助标准输入输出交互数据而不需编写 Java实现类。 如何以Pythonic的方式完成Hadoop经典的WordCount词频统计工作，来自德国的开发者Michael G.Noll在博客中撰文讲解了实现方法： 在Python编码中，通过STDIN标准输入和STDOUT标准输在Map和Reduce代码之间传输数据。Python的sys.stdin方法读取 输入数据，并通过sys.stdout打印输出数据，而数据的交互处理过程交由Hadoop Streaming来处理。以同样的方式，可借助Perl、Ruby或其他动态语言完成Map-Reduce处理过程。 在Hadoop API的Python封装方面，著名音乐站点Last.fm发布了基于Python的Dumbo（小 飞象）项目，Dumbo能够帮助Python开发者更方便的编写Hadoop应用，并且Dumbo为MapReduce应用提供了灵活易用的Python API。Last.fm的开发者，同时也是Dumbo项目发起人Klaas Bosteels 认为，对于定制Hadoop应用，使用Python语言代替Java会让工作变得更有效率。 在基于Dumbo框架的应用实现中，不需模仿Michael G.Noll给出的代码将mapper和reducer存放于不同的文件中，而只需在程序中定义mapper和reducer函数，并通过语句 dumbo.run(mapper,reducer)来启动执行过程。在作者给出的Dumbo示例中， 能够将Hadoop原先60行Java源代码实现的WordCount示例，简化为Python实现的7行源代码来完成。此外，Dumbo还提供了一些易 用的功能，包括向dumbo.run()执行操作传递第三方参数。并在Dumbo项目文档中，给出了从Apache访问日志文件中进行IP统计的完整示 例，以及四个简短的应用示例。 另外一个相似的项目Happy，则为Jython 开发者使用Hadoop框架提供了便利，Happy框架封装了Hadoop的复杂调用过程，让Map-Reduce开发变得更为容易。Happy中的 Map-Reduce作业过程在子类happy.HappyJob中定义，当用户创建类实例后，设置作业任务的输入输出参数，然后调用run()方法即可 启动分治规约处理，此时，Happy框架将序列化用户的作业实例，并将任务及相应依赖库拷贝到Hadoop集群执行。目前，Happy框架已被数据集成站 点freebase.com采纳，用于进行站点的数据挖掘与分析工作。 您还可能感兴趣的内容Hadoop 入门介绍]]></description>
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		<title>Python yield的应用</title>
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		<pubDate>Wed, 23 Nov 2011 07:19:24 +0000</pubDate>
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		<category><![CDATA[yield]]></category>

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		<description><![CDATA[Python编程语言作为一款比较新的程序应用语言，其中有很多方法是开发人员需要慢慢熟练掌握的。比如今天为大家介绍的Python yield就是一个比较特殊的应用。yield的英文单词意思是生产，刚接触Python的时候感到非常困惑，一直没弄明白Python yield的用法。只是粗略的知道yield可以用来为一个函数返回值塞数据，比如下面的例子： def addlist(alist): for i in alist: yield i + 1 取出alist的每一项，然后把i + 1塞进去。然后通过调用取出每一项： alist = [1, 2, 3, 4] for x in addlist(alist): print x, 这的确是Python yield应用的一个例子，但是，看过limodou的文章《2.5版yield之学习心得》，并自己反复体验后，对yield有了一个全新的理解。 1. 包含yield的函数 假如你看到某个函数包含了yield，这意味着这个函数已经是一个Generator，它的执行会和其他普通的函数有很多不同。比如下面的简单的函数： def h(): print &#8216;To be brave&#8217; yield 5 h() 可以看到，调用h()之后，print 语句并没有执行！这就是yield，那么，如何让print 语句执行呢？这就是后面要讨论的问题，通过后面的讨论和学习，就会明白yield的工作原理了。 2. yield是一个表达式 Python2.5以前，Python yield是一个语句，但现在2.5中，yield是一个表达式(Expression)，比如： m = yield 5 表达式(yield 5)的返回值将赋值给m，所以，认为 [...]]]></description>
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