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HBase编程 API入门系列之delete.deleteColumn和delete.deleteColumns区别(客户端而言)(4)

心得,写在前面的话,也许,中间会要多次执行,连接超时,多试试就好了。 delete.deleteColumn和delete.deleteColumns区别是: deleteColumn是删除某一个列簇里的最新时间戳版本。 delete.deleteColumns是删除某个列簇里的所有时间戳版本。 hbase(main):020:0>desc 'test_table' Table test_table is ENABLED test_table COLUMN FAMILIES DESCRIPTION {NAME => 'f', DATA_BLOCK_ENCODING => 'NONE', BLOOMFILTER => 'ROW', REPLICATION_SCOPE => '0', VERSIONS => '1', COMPRESSION => 'NONE', MIN_VERSIONS => '0', TTL => 'FOREVER', KEEP_DELETED_CELLS => 'FALSE', BLOCKSIZE => '65536', IN_MEMORY => 'false', BLOCKCACHE => 'true'} 1 row(s) in 0.2190 seconds hbase(main):021:0>scan 'test_table' ROW COLUMN+CELL row_01 column=f:col, timestamp=1478102698687, value=maizi row_01 column=f:name, timestamp=1478104345828, value=Andy row_02 column=f:name, timestamp=1478104477628, value=Andy2 row_03 column=f:name, timestamp=1478104823358, value=Andy3 3 row(s) in 0.2270 seconds hbase(main):022:0>scan 'test_table' ROW COLUMN+CELL row_01 column=f:col, timestamp=1478102698687, value=maizi row_01 column=f:name, timestamp=1478104345828, value=Andy row_02 column=f:name, timestamp=1478104477628, value=Andy2 row_03 column=f:name, timestamp=1478104823358, value=Andy3 3 row(s) in 0.1480 seconds hbase(main):023:0>scan 'test_table',{VERSIONS=>3} ROW COLUMN+CELL row_01 column=f:col, timestamp=1478102698687, value=maizi row_01 column=f:name, timestamp=1478104345828, value=Andy row_02 column=f:name, timestamp=1478104477628, value=Andy2 row_03 column=f:name, timestamp=1478104823358, value=Andy3 3 row(s) in 0.1670 seconds hbase(main):024:0> 1 package zhouls.bigdata.HbaseProject.Test1; 2 3 import javax.xml.transform.Result; 4 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; 7 import org.apache.hadoop.hbase.TableName; 8 import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; 9 import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; 10 import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; 11 import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 12 import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; 13 14 public class HBaseTest { 15 public static void main(String[] args) throws Exception { 16 HTable table = new HTable(getConfig(),TableName.valueOf("test_table"));//表名是test_table 17 Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_04"));//行键是row_04 18 put.add(Bytes.toBytes("f"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("Andy0"));//列簇是f,列修饰符是name,值是Andy0 19 // put.add(Bytes.toBytes("f2"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("Andy3"));//列簇是f2,列修饰符是name,值是Andy3 20 table.put(put); 21 table.close(); 22 23 // Get get = new Get(Bytes.toBytes("row_04")); 24 // get.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("age"));如现在这样,不指定,默认把所有的全拿出来 25 // org.apache.hadoop.hbase.client.Result rest = table.get(get); 26 // System.out.println(rest.toString()); 27 // table.close(); 28 29 // Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row_2")); 30 // delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("email")); 31 // delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name")); 32 // table.delete(delete); 33 // table.close(); 34 35 36 // Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row_03")); 37 // delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("name")); 38 // delete.deleteColumns(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("name")); 39 // table.delete(delete); 40 // table.close(); 41 } 42 43 public static Configuration getConfig(){ 44 Configuration configuration = new Configuration(); 45 // conf.set("hbase.rootdir","hdfs:HadoopMaster:9000/hbase"); 46 configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "HadoopMaster:2181,HadoopSlave1:2181,HadoopSlave2:2181"); 47 return configuration; 48 } 49 } hbase(main):038:0>scan 'test_table' ROW COLUMN+CELL row_01 column=f:col, timestamp=1478102698687, value=maizi row_01 column=f:name, timestamp=1478104345828, value=Andy row_02 column=f:name, timestamp=1478104477628, value=Andy2 row_03 column=f:name, timestamp=1478123664884, value=Andy3 3 row(s) in 0.1910 seconds hbase(main):039:0>scan 'test_table' ROW COLUMN+CELL row_01 column=f:col, timestamp=1478102698687, value=maizi row_01 column=f:name, timestamp=1478104345828, value=Andy row_02 column=f:name, timestamp=1478104477628, value=Andy2 row_03 column=f:name, timestamp=1478123664884, value=Andy3 row_04 column=f:name, timestamp=1478123917775, value=Andy0 4 row(s) in 0.1310 seconds delete.deleteColumn和delete.deleteColumns区别是: deleteColumn是删除某一个列簇里的最新时间戳版本。 delete.deleteColumns是删除某个列簇里的所有时间戳版本。 1 package zhouls.bigdata.HbaseProject.Test1; 2 3 import javax.xml.transform.Result; 4 5 import org.apache.hadoop.conf.Configuration; 6 import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; 7 import org.apache.hadoop.hbase.TableName; 8 import org.apache.hadoop.hbase.client.Delete; 9 import org.apache.hadoop.hbase.client.Get; 10 import org.apache.hadoop.hbase.client.HTable; 11 import org.apache.hadoop.hbase.client.Put; 12 import org.apache.hadoop.hbase.util.Bytes; 13 14 public class HBaseTest { 15 public static void main(String[] args) throws Exception { 16 HTable table = new HTable(getConfig(),TableName.valueOf("test_table"));//表名是test_table 17 Put put = new Put(Bytes.toBytes("row_04"));//行键是row_04 18 put.add(Bytes.toBytes("f"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("Andy1"));//列簇是f,列修饰符是name,值是Andy0 19 // put.add(Bytes.toBytes("f2"),Bytes.toBytes("name"),Bytes.toBytes("Andy3"));//列簇是f2,列修饰符是name,值是Andy3 20 table.put(put); 21 table.close(); 22 23 // Get get = new Get(Bytes.toBytes("row_04")); 24 // get.addColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("age"));如现在这样,不指定,默认把所有的全拿出来 25 // org.apache.hadoop.hbase.client.Result rest = table.get(get); 26 // System.out.println(rest.toString()); 27 // table.close(); 28 29 // Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row_2")); 30 // delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("email")); 31 // delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("f1"), Bytes.toBytes("name")); 32 // table.delete(delete); 33 // table.close(); 34 35 36 // Delete delete = new Delete(Bytes.toBytes("row_03")); 37 // delete.deleteColumn(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("name")); 38 // delete.deleteColumns(Bytes.toBytes("f"), Bytes.toBytes("name")); 39 // table.delete(delete); 40 // table.close(); 41 } 42 43 public static Configuration getConfig(){ 44 Configuration configuration = new Configuration(); 45 // conf.set("hbase.rootdir","hdfs:HadoopMaster:9000/hbase"); 46 configuration.set("hbase.zookeeper.quorum", "HadoopMaster:2181,HadoopSlave1:2181,HadoopSlave2:2181"); 47 return configuration; 48 } 49 } delete.deleteColumn和delete.deleteColumns区别是: deleteColumn是删除某一个列簇里的最新时间戳版本。 delete.deleteColumns是删除某个列簇里的所有时间戳版本。 本文转自大数据躺过的坑博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/zlslch/p/6156265.html,如需转载请自行联系原作者

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一个 API 入口调用多个大模型:AiiOnly客户端 + CC Switch 打通 Codex AI 编程流程

随着 AI 编程工具逐渐普及,开发者使用大模型辅助开发已经成为常态。从代码补全、Bug 分析,到完整项目搭建,AI 正在参与越来越多的软件开发环节。但在实际使用过程中,一个问题也越来越明显:模型越来越多,但管理模型的成本也越来越高。不同模型各有优势,有的适合快速生成代码,有的擅长复杂推理,有的更适合长上下文分析。如果分别购买多个模型的 API,不仅需要维护不同的 API Key、接口地址和模型名称,还容易出现余额分散、重复充值和成本难以统计等问题。这次测试通过 AiiOnly Token Plan + CC Switch + Codex 的组合,用一个 API 入口接入 DeepSeek、GLM、Kimi、MiniMax 等多款模型,并使用 GLM-5.2 完成了一个简单日程表网页的开发。相比单独购买多个模型 API,这套方案更值得关注的地方在于:29 元/月起,一份套餐即可共享多个模型的调用额度,并在不同开发任务之间灵活分配 Credits。

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Odoo 商城模块 Oejia_weshop v1.0.1 发布,统一强大的后台多种客户端支持

概述 oejia_weshop 是基于Odoo实现的商城系统 如果您想要搭建一套进销存(ERP)系统并实现微信商城及完整的电商管理后台,用OE商城系统(Odoo + oejia_weshop 系列模块)是个不错的选择,强大的生态,灵活的架构,可适应未来各种新的在线商业模式 如果您已使用odoo系统,而想要在微信小程序上实现自己的独立的微商城卖odoo里的商品,装上 oejia_weshop 模块即可,无额外的数据迁移之类的工作。 包含微信小程序商城、H5公众号商城、头条抖音小程序商城、PC电脑端商城等各种商城端的实现,可覆盖品牌自营商城toC销售、toB批发供货、企业电商化采购等各种业务场景。 v1.0.1 微信用户wxapp.user增加来源ID;订单处理过程的order_dict增加entry 优化电商订单的过滤条件 异常信息返回的编码兼容处理 菜单增加角色权限 controllers base增加_makeup_context 更新物流商字典库,物流商菜单顺序和权限优化 WxappCategory类增加get_categorys接口函数 修复兼容新版od的权限问题 订单列表视图优化,订单增加显示是否已支付 分类增加首页导航展示开关 商品按分类排序及推荐商品单独排序的支持 横幅图功能增强,跳转相关优化 商业版更新 增加快递鸟付费版接口的支持 增加 share_profile 系统参数, 分享的文案可后台配置 发货的实现转移到调拨单上;支持分批发货 发货单接口兼容odoo老版本的处理 发货状态处理优化 微信用户增加企业码字段 订单设置销售员的同时设置公司 增加商品视频展示的支持 快递物流跟踪增加快递100的支持 优化商品详情页主图的url的获取 增加境外wepayez支付方式的支持 注册申请逻辑优化 产品变体时返回积分的修复 增加推荐商品页面及单独排序支持 货到付款的单确认收货时不转为待支付 分类增加右上角跳转到产品 修复jpg图片被识别为mimetype为application的问题 预览 图一 后台 社区版相关地址 下载地址:https://github.com/JoneXiong/oejia_weshop/releases 项目地址:https://github.com/JoneXiong/oejia_weshop 使用说明 https://github.com/JoneXiong/oejia_weshop/blob/master/README.md 常见问题处理:http://oejia.net/blog/2018/12/21/oejia_weshop_qa.html 其他相关扩展 OE商城多店铺版扩展 http://oejia.net/blog/2021/08/31/weshop_multi_show.html Odoo 通用H5商城模块 https://www.calluu.cn/shop/product/odoo-h5-24?category=1 Odoo OE商城 PC 版 https://www.calluu.cn/shop/product/odoo-oe-pc-71?category=1 OE商城多公司/多商城版 https://www.calluu.cn/shop/product/oe-69?category=1 OE商城平台多商户版 https://www.calluu.cn/shop/product/oe-51?category=1 Odoo 小程序商城分销模块 https://www.calluu.cn/shop/product/odoo-23?category=1 OE商城积分模块 https://www.calluu.cn/shop/product/oe-52?category=1 小程序商城优惠券、秒杀、特价活动模块 https://www.calluu.cn/shop/product/35?category=1 商城(小程序/H5)客服消息集成http://oejia.net/blog/2018/12/21/odoo_kf.html 融合电商工具的引导客户下单的企业微信CRM系统http://oejia.net/blog/2020/03/31/oejia_wx_crm_about.html

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Spring

Spring

Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

Rocky Linux

Rocky Linux

Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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