coolsunchen
coolsunchen

基于Yarn的淘宝海量数据服务平台

目前的云梯现状
•  YARN的介绍
•  YARN在云梯的应用
•  未来展望

http://www.infoq.com/cn/presentations/hadoop2-application-of-massive-data-services-platform-based-on-yarn-taobao?utm_source=infoq&utm_medium=videos_homepage&utm_campaign=videos_row1

你可能感兴趣的:(海量数据)

  • 深度解析ECharts.js：构建现代化数据可视化的利器 斯~内克 WebGLecharts信息可视化前端
    引言：数据可视化的新时代挑战在数字化转型浪潮中，数据可视化已成为企业决策和用户体验的关键环节。面对海量数据的呈现需求，传统表格已无法满足用户对直观洞察的渴求。作为百度开源的JavaScript可视化库，ECharts.js凭借其强大的功能和灵活的扩展性，正在成为前端开发者的首选工具。本文将从核心技术解析、实践指南到性能优化，带您全面掌握这个可视化利器。一、ECharts核心技术架构剖析1.1分层渲
  • [利用RAG和Elasticsearch打造智能检索系统：详解实现过程] afTFODguAKBF elasticsearchjenkins大数据python
    引言在信息爆炸的时代，如何高效地从海量数据中提取有用信息成为了一个重要课题。通过结合RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）和Elasticsearch，一种强大的信息检索和生成系统可以被实现。本文将详细介绍如何利用RAG和Elasticsearch打造一个智能检索系统。主要内容1.环境设置首先，我们需要设置必要的环境变量来访问Elasticsearch实例和OpenA
  • 第七章Solr：企业级搜索应用 AGI大模型与大数据研究院 DeepSeekR1&大数据AI人工智能计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    第七章Solr：企业级搜索应用1.背景介绍1.1搜索引擎的重要性在当今信息时代,数据量呈指数级增长,海量数据中蕴含着极其宝贵的信息和知识。然而,如何快速、准确地从大数据中检索出所需的信息,一直是企业和组织面临的巨大挑战。传统的数据库查询方式已经无法满足现代搜索需求,因此高效的搜索引擎应运而生。1.2什么是SolrApacheSolr是一个高性能、可扩展、云就绪的企业级搜索平台,由Apache软件基
  • Hive函数大全：从核心内置函数到自定义UDF实战指南（附详细案例与总结） 一个天蝎座 白勺 程序猿 大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
    目录背景‌一、Hive函数分类与核心函数表‌1.内置函数分类‌2.用户自定义函数（UDF）分类二、常用函数详解与实战案例‌1.数学函数‌2.字符串函数‌3.窗口函数‌4.自定义UDF实战‌三、总结与优化建议‌1.核心总结2.性能优化建议‌3.常问问题背景‌Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具，其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为‌内置函数‌和‌用户自
  • 探索高效查找的艺术：解锁二分查找的神奇力量 孤舟独钓寒江 算法java算法开发语言数据结构
    在这个信息爆炸的时代，每一秒都有海量数据在我们指尖穿梭。想象一下，若能在眨眼间从这浩瀚数据中精准捕获所需信息，岂不是如同拥有超能力一般？而这，正是“二分查找”——这一算法界璀璨明珠所赋予我们的力量！文章目录跨越数据海洋的极速之旅：揭秘二分查找的非凡魅力！一、超速直击：二分查找，时间的魔术师！二、简约而不简单：算法之美，尽在掌握！三、解密二分查找的魔法公式向未来进发跨越数据海洋的极速之旅：揭秘二分查
  • 深入理解MySQL索引：原理、数据结构与优化策略 大骨熬汤 mysql数据结构数据库
    深入理解MySQL索引：原理、数据结构与优化策略MySQL是当今最流行的开源关系型数据库管理系统之一，其强大的性能与灵活的可扩展性使得它广泛应用于各种规模的应用程序中。在数据库的日常操作中，索引起着至关重要的作用，能够极大地提高查询效率。然而，索引的设计与使用并不总是那么直观，尤其是在面对复杂查询、海量数据和频繁更新时，如何有效地设计和优化索引成为一项重要的挑战。本文将深入探讨MySQL索引的底层
  • Java性能优化：让你的程序飞起来！ 杨凯凡 Java高级java
    大家好！今天我们来聊聊Java的性能优化。无论是开发高并发的Web应用，还是处理海量数据，性能优化都是Java程序员必须掌握的技能。通过优化代码、调整JVM参数以及使用性能分析工具，我们可以显著提升程序的运行效率。准备好了吗？让我们开始吧！一、代码优化技巧：从细节提升性能代码优化是性能优化的基础。通过改进代码逻辑、减少资源消耗，我们可以显著提升程序的性能。1.减少对象创建频繁创建对象会增加垃圾回收
  • 一文搞懂 AI Agent 与 AI 大模型的区别 a小胡哦 人工智能ManusAiagent
    在人工智能蓬勃发展的当下，新术语和新技术层出不穷。AIAgent和AI大模型便是其中的“明星”，但不少人对它们的区别感到困惑。今天，我们就以Manus这类AIAgent为例，深入剖析AIAgent与一般AI大模型的不同之处。Manus：Manus定义与核心能力AI大模型AI大模型是基于深度学习架构，通过海量数据训练得到的复杂模型，像GPT-4、文心一言等。它们具备强大的知识储备和语言理解生成能力，
  • 海量数据查询加速：Presto、Trino、Apache Arrow 晴天彩虹雨 apache大数据hive数据仓库
    1.引言在大数据分析场景下，查询速度往往是影响业务决策效率的关键因素。随着数据量的增长，传统的行存储数据库难以满足低延迟的查询需求，因此，基于列式存储、向量化计算等技术的查询引擎应运而生。本篇文章将深入探讨Presto、Trino、ApacheArrow三种主流的查询优化工具，剖析其核心机制，并通过案例分析展示它们在实际业务中的应用。2.Presto：分布式SQL查询引擎2.1Presto介绍Pr
  • 深度学习在医疗影像诊断中的应用与实现 Evaporator Core #DeepSeek快速入门人工智能#深度学习深度学习人工智能
    引言随着人工智能技术的快速发展，深度学习在医疗领域的应用日益广泛，尤其是在医疗影像诊断方面。医疗影像数据量大、复杂度高，传统的诊断方法往往依赖于医生的经验，容易受到主观因素的影响。而深度学习通过自动学习特征，能够从海量数据中提取出有用的信息，辅助医生进行更精准的诊断。本文将探讨深度学习在医疗影像诊断中的应用，并通过代码示例展示如何实现一个简单的医疗影像分类模型。深度学习在医疗影像诊断中的应用1.图
  • 图神经网络学习笔记—高级小批量处理（专题十四） AI专题精讲 图神经网络入门到精通人工智能
    小批量（mini-batch）的创建对于让深度学习模型的训练扩展到海量数据至关重要。与逐条处理样本不同，小批量将一组样本组合成一个统一的表示形式，从而可以高效地并行处理。在图像或语言领域，这一过程通常通过将每个样本缩放或填充为相同大小的形状来实现，然后将样本在一个额外的维度中分组。该维度的长度等于小批量中分组的样本数量，通常称为batch_size。由于图是能够容纳任意数量节点或边的最通用的数据结
  • MongoDB在Spring商城用户行为记录中的应用 小小初霁 mongodbspring数据库
    一、MongoDB的优势灵活Schema用户行为数据结构多变（如点击、搜索、下单），MongoDB的文档模型无需固定字段，适应快速迭代。高吞吐写入支持批量插入，适合高并发场景（如秒杀活动的用户操作记录）。复杂查询优化支持聚合管道、地理空间查询、全文索引，便于多维分析。水平扩展通过分片（Sharding）应对海量数据存储。二、用户行为数据建模1.基础行为记录集合（如user_actions）{"us
  • DeepSeek选择方向的优势 AIWritePaper官方账号 DeepSeekAIWritePaperChatGPT人工智能deepseekAIWritePaper机器学习大数据
    DeepSeek选择方向的优势在学术研究与论文发表的征程中，DeepSeek凭借其独特的优势，正逐渐成为研究者们不可或缺的得力助手。以下将从多个维度深入剖析DeepSeek选择方向的卓越之处。一、高效的数据处理能力DeepSeek能够迅速处理海量数据，自动识别数据模式，精准定位关键趋势与关联。这一能力使研究者无需耗费大量时间在数据的海洋中苦苦搜寻，从而为论文研究节省宝贵时间，显著提升研究效率。二、
  • 场景题：100G的文件里有很多id，用1G内存的机器排序，怎么做？
    海量数据排序思路核心方案：外排序（分治+多路归并）MapReduce外排序是指数据量太大，无法全部加载到内存中，需要将数据分成多个小块进行排序，然后将排序后的小块合并成一个大的有序块1.分块排序（Map阶段）分块策略按1G内存容量限制，将100G文件拆分为200个500MB分块（保留内存用于排序计算和系统开销）内存排序每个分块加载至内存后：①使用快速排序（时间复杂度O(nlogn)）②去重优化：若
  • 如何设计高效的数据湖架构？ 晴天彩虹雨 架构大数据数据仓库
    1.引言在大数据时代，数据湖（DataLake）逐渐成为企业存储和处理海量数据的重要基础设施。相比于传统数据仓库，数据湖能够支持结构化、半结构化和非结构化数据，同时提供更灵活的存储与计算能力。然而，如何合理设计数据湖架构，优化存储策略、Schema演进以及数据生命周期管理，是数据架构师必须深入思考的问题。本篇文章将深入探讨数据湖架构的设计方法，结合Hudi、Iceberg、DeltaLake等技术
  • Deep Lake：人工智能时代的数据湖 开源项目精选 人工智能
    DeepLake是一款由Activeloop开发的开源深度学习数据湖，旨在解决深度学习数据管理的挑战。它提供高效的多模态数据管理、类似Git的版本控制、强大的查询和可视化功能，并与MLOps生态系统无缝集成，助你轻松驾驭海量数据，加速模型训练！Stars数8,458Forks数652主要特点多模态数据支持：支持图像、视频、音频、文本、点云等各种数据类型。张量存储：以深度学习框架友好的张量格式存储数
  • AIGC是怎么为拥有5000家门店的行业头部企业做内容分发？ Tezign_space AIGC人工智能科技经验分享传媒音视频
    在AI的发展过程中，我们也曾走过弯路。最初，我们都沉浸在通过海量数据训练出超级智能的幻想中，但随着时间的推移，我们逐渐意识到，在商业应用中，技术的稳定性和可靠性远比单纯的先进性更为重要。特别是在面向企业的应用场景中，客户需要的是稳定、可靠的服务，而不是可能出错的概率性结果。所以，我们现在需要做的是将工程技术与AI进行深度融合。通过工程手段来提升AI的稳定性和降低成本，这样我们才能在商业场景中更好地
  • 关联规则算法：揭秘数据中的隐藏关系，从理论到实战 秋声studio 机器学习算法详解关联规则算法数据挖掘Apriori算法FP-Growth算法大数据优化数据预处理增量式更新
    引言在当今数据驱动的时代，如何从海量数据中挖掘出有价值的信息成为了各行各业的核心挑战。关联规则算法作为数据挖掘领域的重要工具，能够帮助我们发现数据中隐藏的关联关系，从而为决策提供支持。无论是电商平台的商品推荐，还是医疗领域的疾病诊断，关联规则算法都展现出了强大的应用潜力。本文将从基础概念出发，逐步深入探讨关联规则算法的核心原理、经典算法及其优化策略。无论你是数据挖掘的初学者，还是希望进一步了解关联
  • ClickHouse 作用，优缺点。 mldsh13 clickhouse
    ClickHouseClickHouse是一个开源的分布式列式数据库管理系统(DBMS)，专门设计用于实时分析(OLAP)。它最初由俄罗斯的Yandex开发，后来成为了开源项目，被广泛应用于需要高性能数据分析和查询的场景。作用：实时分析：ClickHouse专注于快速查询和分析大量数据，使其特别适用于数据分析、报告和实时仪表板等应用场景。大规模数据处理：能够处理海量数据，支持分布式架构，可以水平扩
  • 领域大模型之微调技术和最佳实践 程序员莫玛 人工智能深度学习语言模型金融
    BERT和GPT-3等语言模型针对语言任务进行了预训练。微调使它们适应特定领域，如营销、医疗保健、金融。在本指南中，您将了解LLM架构、微调过程以及如何为NLP任务微调自己的预训练模型。-介绍-大型语言模型（LLM）的特别之处可以概括为两个关键词——大型和通用。“大”是指它们训练的海量数据集及其参数的大小，即模型在训练过程中学习的记忆和知识;“通用”意味着他们具有广泛的语言任务能力。更明确地说，L
  • AI-NAS：当存储遇上智能，开启数据管理新纪元 DeepSeek+NAS 人工智能大数据winnas安卓nasWindowsnasAINAS
    在数据爆炸的时代，NAS（网络附加存储）已成为个人和企业存储海量数据的利器。然而，面对日益庞大的数据量，传统的NAS系统在文件管理和搜索效率上逐渐力不从心。AI-NAS应运而生，它将NAS与人工智能（AI）能力深度融合，为数据管理带来革命性的变化。AI-NAS的核心优势在于其智能化能力：智能文件分类与整理：告别繁琐的手动分类，AI-NAS能够自动识别文件类型、内容，并根据预设规则或学习用户习惯，将
  • SQL Server 性能优化最佳实践 Morris只会敲命令 性能优化
    引言在数据驱动的业务场景中，SQLServer作为企业级关系型数据库的核心，其性能直接影响业务系统的吞吐量和响应速度。无论是应对高并发交易、复杂分析查询，还是处理海量数据写入，性能瓶颈往往隐藏在索引设计、查询逻辑、锁竞争或资源配置中。本文将深入剖析SQLServer性能优化的关键技术，从诊断工具使用到实战调优策略，提供一套完整的优化闭环方案。一、性能分析：定位瓶颈的科学方法1.1内置监控工具实战1
  • 数据集与云计算：云端数据集的管理与应用 AI天才研究院 AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
    1.背景介绍1.1大数据时代的数据挑战步入21世纪，我们见证了信息技术的爆炸式增长，数据以前所未有的速度产生、存储和使用。从社交媒体互动到科学研究，从电子商务交易到物联网传感器，各行各业都被海量数据所淹没。这种数据爆炸式增长带来了前所未有的机遇和挑战。1.1.1机遇：数据驱动型决策数据的激增为企业和组织提供了前所未有的洞察力。通过分析和理解这些数据，我们可以识别趋势、预测未来行为并做出更明智的决策
  • Hadoop：分布式计算平台初探 dccrtbn6261333 大数据运维java
    Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算，HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释M
  • MapReduce：分布式计算的基石 Earth explosion mapreduce大数据
    MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型，以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群（数千台机器）上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念：分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段：Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
  • 【Hadoop】如何理解MapReduce？ 2302_79952574 hadoopmapreduce数据库
    MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。通过这种方式，MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map（映射）：将输入数据分割成小块，并对每个小块进行初步处理。输出键值对（key-valuepairs），例如。2.Shuffle和Sort（洗牌
  • Hadoop介绍：什么是Hadoop？了解Hadoop的应用 Zzzxt007 hadoop大数据分布式
    一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，使用Java语言编写，具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用（HA）等特点，非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现，并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、YA
  • Linux grep 命令到底有多强？90% 的人只会用最简单的用法！ linux
    前言：别再傻傻地翻文件了！grep让你效率翻倍！你有没有遇到过这种情况？日志文件太大，想找某个关键字，翻得眼花缭乱？代码里某个变量到底在哪改的，找半天都没找到？成百上千个文件里，想找某个特定的内容，手动翻找效率太低？如果你还在一行行地Ctrl+F查找内容，那你真的该认识一下Linux里最强大的查找工具——grep！它不仅能帮你快速定位关键内容，还能支持正则匹配、多文件查找、高亮显示，让你在海量数据
  • 『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！ AI大模型前沿研究 大模型笔记人工智能OpenAI推理模型GPTGPTo1GPTo3ChatGPT
    『大模型笔记』强烈推荐OpenAI官方：推理模型最佳实践！文章目录一.OpenAI官方：推理模型最佳实践推理模型vs.GPT模型选择指南二.何时使用我们的推理模型1.处理模糊不清的任务2.从海量信息中精准提取关键信息3.在海量数据集中发现关系和细微差别4.多步骤自主规划5.视觉推理6.代码审查、调试与质量提升7.评估与基准测试其他模型的响应如何有效提示推理模型其他资源一.OpenAI官方：推理模型
  • TopK问题 K. Bob 大数据
    海量数据中寻找TopK问题TopK问题介绍TopK问题举例及解答TopK问题介绍  所谓的TopK问题：在海量数据中找出出现频率最好的前K个数，或者从海量数据中找出最大的前K个数。例如，在搜索引擎中，统计搜索最热门的10个查询词/在歌曲库中统计下载最高的前10首歌等。针对TopK问题，通常方案是分治+Trie树/Hash+小顶堆，即先将数据集按照Hash方法分解成多个小数据集，然后使用Trie树/
  • scala的option和some 矮蛋蛋 编程scala
    原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在 本系列 前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
  • NullPointerException Cb123456 androidBaseAdapter
        java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference     出现以上异常.然后就在baidu上
  • PHP使用文件和目录 天子之骄 php文件和目录读取和写入php验证文件php锁定文件
    PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include()   include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。   在php.ini文件中设置
  • SQL SELECT DISTINCT 语句 何必如此 sql
    SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句 在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
  • java冒泡排序 3213213333332132 java冒泡排序
    package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
  • struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAOspringAjaxjsonqq
    struts2.18  出来有段时间了！ （貌似是 稳定版）   闲时研究下下！  貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！   实践了下下！ 不当之处请绕过！ 呵呵   网上一大堆 struts2+json  不过大多的json 插件 都是 jsonplugin.34.jar   strut
  • struts2 数据标签说明 darkranger jspbeanstrutsservletScheme
    数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能 数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
  • 链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
    /*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \  Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node {  &nbs
  • tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
    jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称 访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。          tomcat配置
  • 关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
    从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。 感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。 第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
  • 富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
    是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由 事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
  • oracle 日期时间格式转化 征客丶 oracle
    oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。 日期转字符窜： 一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM   月
  • 【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
    1. apply语法   FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义：   private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
  • Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
      代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
  • 移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java基础
    /** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 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/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
  • 利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmdjar
    cmd命令打jar是如下实现： 在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
  • [原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse设计模式算法工作swing
                           JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明     &nb
  • SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT右键粘贴
    一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。 老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。 菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
  • Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
    1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。 【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
  • DIV底部自适应 dcj3sjt126com JavaScript
    <!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/1999/xhtml&q
  • Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
    第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]#  yum -y install mysql-server 安装结果： Installed:     mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5                   &nb
  • 如何调试JDK源码 frank1234 jdk
    相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。 可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。 下面是编译jdk的具体步骤：         1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
  • Maximal Rectangle hcx2013 max
    Given a 2D binary matrix filled with 0's and 1's, find the largest rectangle containing all ones and return its area.   public class Solution { public int maximalRectangle(char[][] matrix)
  • Spring MVC测试框架详解——服务端测试 jinnianshilongnian spring mvc test
    随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。   Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
  • Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
    一、准备编译软件   1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。     环境变量设置如下：   （1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
  • StatusBar 字体白色 pangyulei status
    [[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
  • 如何分析Java虚拟机死锁 sesame javathreadoracle虚拟机jdbc
    英文资料： Thread Dump and Concurrency Locks   Thread dumps are very useful for diagnosing synchronization related problems such as deadlocks on object monitors. Ctrl-\ on Solaris/Linux or Ctrl-B
  • 位运算简介及实用技巧（一）：基础篇 tw_wangzhengquan 位运算
    http://www.matrix67.com/blog/archives/263    去年年底写的关于位运算的日志是这个Blog里少数大受欢迎的文章之一，很多人都希望我能不断完善那篇文章。后来我看到了不少其它的资料，学习到了更多关于位运算的知识，有了重新整理位运算技巧的想法。从今天起我就开始写这一系列位运算讲解文章，与其说是原来那篇文章的follow-up，不如说是一个r
  • jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎jsearch全文检索信息检索word分词
    jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。   jsearch的索引文件结构定义如下：     1、一个词的索引由=分割的三部分组成：        第一部分是词        第二部分是这个词在多少
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他