Informatica bulk与normal模式的深入详解

Bulk 方式进行目标数据的Load,是Informatica提供的一种高性能的Load数据方式.它利用数据库底层机制,依靠调用数据库本身提供的Utility来进行数据的加载. 使用Bulk方式 Load时,Informatica调用Utility进行Load,此方式将绕过数据库的 log记录,以此来提高数据库Load性能,因此Bulk方式也就不可能进行Rollback操作,也不可能使用数据库作Recover操作.所以当进行这个属性设置时,需用平衡一下性能提升与系统数据恢复的重要性. 从 Bul

swift where与匹配模式的实例详解 前言: 在众多 Swift 提供给 Objective-C 程序员使用的新特性中,有个特性把自己伪装成一个无聊的老头,但是却在如何优雅的解决"鞭尸金字塔"的问题上有着巨大的潜力.很显然我所说的这个特性就是 switch 语句, 对于很多 Objective-C 程序员来说,除了用在 Duff's Device 上比较有趣之外,switch 语句非常笨拙,与多个 if 语句相比,它几乎没有任何优势. 1.基本使用 Swift中switch语句c

本文章来详细介绍js中正则表达式的全局匹配模式 /g用法,代码如下: var str = "123#abc"; var re = /abc/ig; console.log(re.test(str)); //输出ture console.log(re.test(str)); //输出false console.log(re.test(str)); //输出ture console.log(re.test(str)); //输出false 在创建正则表达式对象时如果使用了"g&q

严格模式:由ECMA-262规范定义的JavaScript标准,对javascrip的限制更强. (非严格的模式,被称为"马虎模式/稀松模式/懒散模式".) 一.严格模式的使用 严格模式可以在脚本或函数级别实现.(即全局和局部模式) 1.全局 在js文件的最前面添加    "use strict" 2.局部 在函数内部添加   "use strict",如下 function fn() { "use strict"; //so

spark运行模式 Spark 有很多种模式,最简单就是单机本地模式,还有单机伪分布式模式,复杂的则运行在集群中,目前能很好的运行在 Yarn和 Mesos 中,当然 Spark 还有自带的 Standalone 模式,对于大多数情况 Standalone 模式就足够了,如果企业已经有 Yarn 或者 Mesos 环境,也是很方便部署的. 1.local(本地模式):常用于本地开发测试,本地还分为local单线程和local-cluster多线程; 2.standalone(集群模式):典型的M

java实现事件委托模式的实例详解 举例说明: 一个班级,有两类学生,A类:不学习,玩,但是玩的东西不一样,有的是做游戏,与的是看电视(有点不合理) B类:放哨的学生,专门看老师的动向,如果老师进班了就立即通知大家. 如此就形成了一个需求,放哨的学生要通知所有玩的学生:老师来了,而不同的学生有不同的反应,有的马上把电视关闭,有的停止玩游戏. 设计的要求如下,让A类学生和B类学生完全解耦,即A类完全不知道B类的学生,却可以通知B类的学生. 代码及说明如下: Event 类,定义了一个事件类: pa

java 工厂模式的实例详解 工厂方法中的"工厂"和我们平常理解的一样:用于生产产品. 而客户是要和产品打交道,所以工厂方法模式的意义在于把客户和产品分开,达到解耦和更灵活的目的. 一般我们有一个产品的抽象类,然后有几个具体的产品,如下: //抽象产品角色 public interface Product{ void product(); } //具体产品1 public class Pro1 implements Product{ @Override public void prod

MVP 是从经典的模式MVC演变而来,它们的基本思想有相通的地方:Controller/Presenter负责逻辑的处理,Model提供数据,View负 责显示.作为一种新的模式,MVP与MVC有着一个重大的区别:在MVP中View并不直接使用Model,它们之间的通信是通过Presenter (MVC中的Controller)来进行的,所有的交互都发生在Presenter内部,而在MVC中View会从直接Model中读取数据而不是通过 Controller. 在MVC里,View是可以直接访问