- MapReduce概述
Tate小白
大数据学习mapreduce
1、MapReduce概述1.1MapReduce定义MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是用户开发“Hadoop的数据分析应用”的核心框架。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。Map负责“分”,即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系。Reduc
- 【头歌】MapReduce基础实战 答案
Seven_Two2
头歌大数据实验答案c#开发语言
本专栏已收集大数据所有答案第1关:成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩,输入文件路径为/user/test/input,请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案:需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
- 解锁阿里云E-MapReduce:大数据处理的超能力秘籍
云资源服务商
阿里云云计算人工智能云原生
一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐,到金融机构严密的风险评估,再到医疗领域高效的疾病预测,大数据的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中,阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性,为企业和
- MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用
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ChatGPT实战ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶mapreduce大数据ai
MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用关键词:MapReduce、大数据处理、原理、算法、实战应用摘要:本文深入探讨了MapReduce这一在大数据处理领域具有基石地位的技术。首先介绍了MapReduce的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着详细阐述了核心概念、算法原理、数学模型,通过Python代码进行了算法的详细说明。然后给出了项目实战案例,从开发环境搭建到代码
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- Hadoop 发展过程是怎样的?
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2003年,美国加州大学洛杉矶分校教授李彦宏博士发明了一种分布式文件系统——GFS(GoogleFileSystem)。由于该文件系统设计得足够简单,可以适应大规模数据集存储需求,在此基础上演化出多种应用,包括MapReduce、BigTable、PageRank等,并成为当时互联网公司的标配技术之一。2004年,Google发布了第一版Hadoop项目,定位是
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
拾光师
大数据后端
Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能,成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构,master存在单点问题,一旦master出现故障,会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型,将槽位分为了Mapslot和Reducesl
- 头歌 MapReduce的编程开发-排序
敲代码的苦13
头歌mapreduce电脑大数据
任务描述本关任务:根据用户行为数据,编写MapReduce程序来统计出商品点击量排行。相关知识排序概述在MapReduce的Shuffle的过程中执行了三次排序,分别是:map中的溢写阶段:根据分区以及key进行快速排序。map中合并溢写文件:将同一分区的多个溢写文件进行归并排序,合成一个大的溢写文件。reduce输入阶段:将同一分区,来自不同maptask的数据文件进行归并排序。在MapRedu
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
扬子鳄008
Javahadoopjava大数据
Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
浅谈星痕
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- MapReduce
2401_8554978
mapreduce大数据
MapReduce原理与组成一、MapReduce组件及任务Mapper(映射器)任务:处理输入数据并生成键值对。每个输入记录被转换成一个或多个键值对。工作原理:Mapper接收输入的分片(InputSplit),通常是文件的一部分,然后根据业务逻辑将这些数据转换为键值对。例子:假设我们要统计文本中每个单词出现的次数,Mapper可以将每一行文本分割成单词,并输出每个单词作为键,值设为1。Redu
- 什么是MapReduce
ThisIsClark
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MapReduce:大数据处理的经典范式什么是MapReduce?MapReduce是一种编程模型和软件框架,用于大规模数据集(通常大于1TB)的并行处理。它由Google在2004年提出,后来成为ApacheHadoop项目的核心计算引擎。MapReduce通过将计算任务分解为两个主要阶段——Map(映射)和Reduce(归约)——来实现分布式计算。核心思想MapReduce的核心设计原则可以概
- Spark 学习【一】
Spark基本概念MapReduce存在的缺陷编写难度大不能很好充分利用系统内存一个作业多个MR任务嵌套不友好(每一个task都是jvm进程级别创建销毁开销都很大、每一次都要涉及磁盘或dfs或db和网络的IO)(期望以pipeline流水线的方式从头到尾)只能离线处理数据处理读数据(read)–>规整(ETL)–>写(write)将业务系统的数据经过抽取(Extract)、清洗转换(Transfo
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HadoopMapReduce作业提交流程源码精讲:主线方法、设计模式与调试实战一、前言HadoopMapReduce是大数据计算生态的基础。深入理解其作业提交的源码流程,不仅有助于故障排查和性能优化,也是大数据工程师进阶和面试的必备技能。本文将以源码为主线,结合流程图、设计模式、参数说明和调试技巧,全面剖析MapReduce客户端提交作业的每个核心环节,助你掌握底层原理与实战方法。二、作业提交方
- 深入理解 Hadoop MapReduce 调度原理与 YARN 架构
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MapReducehadoopmapreduce架构学习方法
深入理解HadoopMapReduce调度原理与YARN架构作者:标签:大数据、Hadoop、YARN、MapReduce、调度器一、前言在大数据领域,Hadoop是最重要的分布式计算平台之一。随着数据规模的增长,Hadoop从1.x到2.x发生了巨大变革,核心就是引入了YARN资源调度框架。本文将结合图示,详细梳理HadoopMapReduce的调度原理与YARN的工作机制。二、Hadoop1.
- 什么是Hadoop Yarn
ThisIsClark
大数据hadoop大数据分布式
HadoopYARN:分布式集群资源管理系统详解1.什么是YARN?YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是ApacheHadoop生态系统中的资源管理和作业调度系统,最初在Hadoop2.0中引入,取代了Hadoop1.0的MapReduce1(MRv1)架构。它的核心目标是提高集群资源利用率,并支持多种计算框架(如MapReduce、Spark、Flink等)在同
- 全面解析Hadoop配置文件:架构、调整与最佳实践
秦道衍
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop作为一个关键组件在分布式计算中处理和存储大量数据,而其配置文件则是保证系统正常运行和性能优化的核心。文章详细探讨了Hadoop配置文件的作用,包括核心配置文件及其内容,并阐述如何根据实际需求进行适当调整。同时,介绍了针对HDFS、MapReduce和YARN的主要配置文件,并通过实例说明如何细化设置以满足性能和资源管理的需求。最后,文章分享了一些最
- 大数据基础——大数据处理架构Hadoop
皮皮大卫
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一、Hadoop是什么?(1)Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构(2)Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中(3)Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce(4)Hadoop被公认为行业大数据
- MapReduce 程序详解
Hadoop的第一课总是MapReduce,但是往往我们每次都是使用自带的例子跑一遍MapReduce程序,今天总与自己写了一个完整的程序。技术有限,多多指教。1.导Jar包,将Hadoop的Jar导入到你的工程2.开始写自己的主类,分为3个类。第一个类WordcountMapperpackagecn.itcast.bigdata.mr.wcdemo;importjava.io.IOExcepti
- MapReduce技术详解
暴躁哥
大数据技术mapreduce大数据
MapReduce技术详解MapReduce是一个分布式计算框架,用于大规模数据集的并行处理。本文将详细介绍MapReduce的工作原理、编程模型、优化策略以及最佳实践。1.MapReduce概述1.1基本概念分布式计算框架大规模数据处理自动并行化容错机制数据本地化1.2核心特性高可靠性高扩展性高容错性数据本地化简单编程模型1.3应用场景日志分析数据挖掘机器学习搜索引擎数据统计2.工作原理2.1执
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sunxunyong
hivesqlhadoop
HSQL优化Hive作为大数据领域常用的数据仓库组件,在平时设计和查询时要特别注意效率。影响Hive效率的几乎从不是数据量过大,而是数据倾斜、数据冗余、job或I/O过多、MapReduce分配不合理等等。对Hive的调优既包含对HiveSQL语句本身的优化,也包含Hive配置项和MR方面的调整。列裁剪和分区裁剪最基本的操作。所谓列裁剪就是在查询时只读取需要的列,分区裁剪就是只读取需要的分区。以我
- 史上最全Hive面试题(10w字完整版)
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1、下述SQL在Hive、SparkSql两种引擎中,执行流程分别是什么,区别是什么HiveonMapreducehive的特性:hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供完整的sql查询功能,可以将sql语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapR
- 头歌 MapReduce的编程开发-合并
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头歌MapReduce的编程开发-合并任务描述:本关任务:根据课程信息数据、学生信息数据与学员成绩数据,编写MapReduce程序来将三个数据文件合并为一个文件。相关知识概述:合并是MapReduce最为常见的操作,将多个文件合并为一个文件或者将多个文件进行连接操作,最终返回一个文件。使用map端合并或者使用reduce端合并都是可以进行合并操作。使用map端合并,先在setup()方法中读取文件
- 基于mapreduce的气候分析系统设计与实现
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标题:基于mapreduce的气候分析系统设计与实现内容:1.选题依据1.1.选题背景随着全球气候变化问题日益严峻,气候数据的分析与研究变得至关重要。气候数据具有海量、多源、异构等特点,传统的数据处理技术在处理如此大规模的气候数据时面临着效率低下、计算能力不足等问题。例如,气象卫星每天会产生数以PB级别的观测数据,包括温度、湿度、气压等多个维度的信息。而这些数据的有效分析对于气候模型的建立、气象灾
- 黑马-hive学习笔记(1)
霜 杀 百 草
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一、hadoop介绍1.hadoop定义是一个分布式的大数据平台,这个平台上会有很多的组件,HDFS,Mapreduce,hive都是它生态的一部分,HDFS是一个数据存储系统,Mapreduce是一个计算引擎,hive是一个数据仓库2.Hadoop集群Hadoop集群是一种分布式大数据存储和处理系统,主要由Hadoop文件系统(HDFS)和Hadoop资源管理器(YARN)组成,同时还常配合一些
- Hadoop 三巨头:大数据界的搬砖天团
AAA建材批发王师傅
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各位同学好,今天咱来唠唠大数据领域的"老大哥"Hadoop。这玩意儿就像大数据界的基建狂魔,而它的三大核心组件——HDFS、MapReduce和YARN,堪称分布式计算界的"搬砖天团"。咱今天就用接地气的方式,讲讲这三位大佬是怎么在数据海洋里搞建设的。一、HDFS:分布式仓库的"货架管理员"首先说说HDFS(HadoopDistributedFileSystem),这东西本质上就是个超级大仓库,但
- Hive的索引使用如何优化?
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Hive索引优化全面指南:类型、创建与性能策略一、Hive索引概述与核心价值Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具,其索引机制不同于传统数据库,主要通过建立数据映射关系减少数据扫描范围。索引的核心价值在于:减少IO开销:避免全表扫描,精准定位数据块加速查询响应:对频繁过滤/排序字段建立索引可提升10-100倍查询速度优化资源分配:减少MapReduce任务数据处理量二、Hive索引类型详解1.
- Hbase集群部署(三个节点)
河西帝王蟹
hbasezookeeperhadoop
概述HBASE–HBase–HadoopDatabase,是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩、实时读写的分布式数据库–利用HadoopHDFS作为其文件存储系统,利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据,利用Zookeeper作为其分布式协同服务–主要用来存储非结构化和半结构化的松散数据(列存NoSQL数据库)Hbase的架构图如下所示1、Client包含访问HBase的
- Hive的基本操作技巧
rit8432499
hivehadoop数据仓库
Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供简单的SQL查询功能,可以将SQL语句转换为MapReduce任务进行运行。其优点是学习成本低,可以通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计,不必开发专门的MapReduce应用,十分适合数据仓库的统计分析。下面是一些Hive的基本操作技巧:创建数据库和表:在Hive中,你可以创建数据库和表。
- 深入学习 Apache Spark:从入门到精通
mckim_
笔记学习大数据spark
引言随着大数据时代的到来,数据处理和分析的需求日益增长。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的分布式计算引擎,它不仅支持批处理,也支持流处理,并且提供了丰富的API接口来简化开发。本文将带你走进Spark的世界,了解它的核心概念、工作原理以及如何在实际项目中应用,特别关注使用Java语言进行开发。一、为什么选择Spark?速度:相比传统的MapReduce框架,Spark可以达到10倍甚
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$