- 从底层原理上理解ClickHouse 中的稀疏索引
goTsHgo
大数据分布式Clickhouse数据库clickhouse
稀疏索引(SparseIndexes)是ClickHouse中一个重要的加速查询机制。与传统数据库使用的B-Tree或哈希索引不同,ClickHouse的稀疏索引并不是为每一行数据构建索引,而是为数据存储的块或部分数据生成索引。这种索引的核心思想是通过减少需要扫描的数据范围来加速查询,特别适用于大数据量场景。1.基本概念:数据存储与索引在理解稀疏索引之前,首先需要理解ClickHouse的列式存储
- ECharts地图-自定义26(大数据量散点图、地图飞线效果)
图表制作解说
echarts地图echarts地图大数据量散点图涟漪散点图飞线图统计分析数据可视化大屏可视化
代码视频讲解:ECharts地图-自定义26_哔哩哔哩_bilibiliECharts地图-自定义26
- hutool获取大数据量的excel内容及sheet名称问题
liu_qixiang
excel
读取大数据量的excel时代码如下privatestaticRowHandlercreateRowHandler(){returnnewRowHandler(){@Overridepublicvoidhandle(inti,longl,Listlist){System.out.println(i+""+l+""+list);}};}publicstaticvoidmain(String[]args
- 大数据量查询:流式查询与游标查询
不识愁滋味.
sql数据库springcloudspringboot微服务
最近在做一个计算相关的功能,大体就是有很多条SQL,每条SQL都涉及复杂地运算,最后要将所有计算结果进行合并分析。经初步测试,每个SQL起码会查出几十万条记录,我们现在有毛毛多的这种SQL。最大的问题不在于速度,毕竟涉及运算的功能,想要从速度入手就得靠中间件和算法了。内存占用才是我们最需要注意的,一旦数据量很大且一次性冲入Java堆内存,程序会直接OOM然后离开人世。比如使用非分页的普通查询,这张
- 嵌入式学习(数据库)
小林王斯
数据库学习
数据库的定义:可以理解为数据库是用来存放数据的一个容器。有了数据库后,我们可以直接查找数据。或者可以对数据库进行读写删除等操作。Sqlite小型数据库.Sqlite特点:可以实现大数据量的管理读写速度慢最常见的数据库类型是关系型数据库管理系统(RDBMS):RDRMS中的数据存储在被称为表(tables)的数据库对象中。表是相关的数据项的集合,它由列和行组成创建表:CREATETABLE表名称例如
- Mapreduce是什么
whisky丶
简单来说,MapReduce是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。HadoopMapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。Mapreduce的特点:软件框架并行处理可靠且容错大规模集群海量数据集
- 深入分析和优化MySQL主从复制延迟的技术指南
molashaonian
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在高并发和大数据量的数据库环境中,主从复制延迟是一个常见的问题。特别是当多个数据库共享同一个实例时,资源竞争会更加激烈,从而导致复制延迟。本文将深入分析导致主从复制延迟的可能原因,解释其根本原因,并提供优化方案以减少复制延迟,提高数据库系统的整体性能。MySQL主从复制原理在讨论具体的优化方案之前,了解MySQL的主从复制原理是至关重要的。主从复制的基本过程主服务器(Master)记录变更:在主服
- oracle大数据量查询sql优化
雪夜明月
数据库oracle
纯手打,编辑工具用的不熟练,格式不会整,见谅,严禁抄袭!数据库版本19c,数据量>5亿1.查询强行指定索引在查询时,oracle会对sql进行优化,但有时,优化后,会不走索引造成查询速度过慢,比如使用模糊匹配,或者查询使用到了联合索引,却未使用联合索引的第一个字段作为查询条件。造成索引失效的方式很多,不再赘述。写法:select/*+index(表名索引名)*/字段1,字段2from表2.如果为分
- 大数据量sql优化
菜鸟小学弟
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说明:表里有406243206多数据,每天需要捞出100万的数据进行处理。条件有day_id,sub,…等相关条件,表中已经建立了联合索引,但还是会出现慢sql,sql运行时常10多s的都有。优化方案:1、先根据条件查询出最大的ID,和最小的IDselectIDfromxxxwheredata_day_id=#{dayId}andsub_biz_type=#{subBizType}andflow_
- docker部署Elasticsearch和Kibana
youm.
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1.Elasticsearch和Kibana介绍1.1什么是Elasticsearch?Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,用于处理大规模数据的实时搜索、分析和存储。它构建在ApacheLucene搜索引擎库的基础上,提供了一个RESTfulAPI和易于使用的工具,使得在大数据量情况下进行搜索和分析变得高效和简单。1.2为什么使用Elasticsearch?Elastics
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MySQL高级课程:索引设计与性能优化的最佳实践MySQL作为一种流行的关系型数据库管理系统,在企业级应用中被广泛使用。随着数据量的增加和业务复杂度的提升,数据库的性能成为关键问题。为了保证MySQL数据库在高并发、大数据量场景下的高效运行,索引设计与性能优化成为数据库管理的重要一环。本课程将深入探讨MySQL索引设计和性能优化的最佳实践,帮助你掌握从理论到实战的优化技巧。一、索引的基础知识1.1
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【选型】数据库MysqlMariaDB存储引擎选择MariaDB新增十多个存储引擎,比较有特色的有:(1)Aria:适用于快速读取快速写入场景,替代为人诟病的MyISAM,支持事务,支持崩溃恢复;(2)TokuDB:适用于大数据量写入场景,支持事务,支持高压缩比,减少存储空间;(3)Spider:适用于水平分片场景,支持数据分片,将数据分布在多个服务器上;(5)DynamicComumns:支持动
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虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- hive中的数据同步到hbase
流~星~雨
大数据相关hivehbasehadoop
hive中的数据同步到hbase工作中遇到了这个工作,就是将hive中的数据同步到hbase中,然后java通过hbase相关的API来访问hbase中的数据。关于hadoop,hive,hbase这三个技术栈我写了两篇博客简单的分享了我对这三个技术栈的一些看法,在我目前的认知里,hadoop提供hdfs这个组件来存储大数据量的数据(相比于mysql,oracle这些关系型数据库),然后提供了Ma
- MongoDB适用场景
Rverdoser
mongodb数据库
MongoDB是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统,其主要目标是为WEB应用提供高性能,高可用性和高伸缩性的数据存储解决方案。MongoDB将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成。MongoDB文档类似于JSON对象。字段值可以包含其他文档,数组及文档数组。MongoDB适用场景:大数据量存储:MongoDB非常适合存储PB级的数据。高性能:MongoDB能够实现高
- Web Worker 应用场景和实现
zhou周大哥
java开发语言前端
应用场景众所周知JavaScript是单线程的语言,所有任务只能在一个线程上完成,一次只能做一件事,即前面的任务还没有完成,后面的任务只能排队等待。如果前面的任务需要执行一些大数据量的计算,页面就会出现卡顿、点击无反应、甚至页面崩溃等现象。这对用户体验而言是非常糟糕的。在这种情况下,WebWorker可以为js提供一个多线程环境,主线程可以将一些耗时、复杂的计算任务分配给Worker线程,两者可以
- 10W数据导入该如何与库中数据去重?
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数据库数据分析
使用的是PostgreSQL在做大数据量(十万级)导入时,某些字段和数据库表里数据(千万级)重复的需要排除掉,把表数据查询出来用程序的方式判断去重效率很低,于是考虑用临时表。先把新数据插入到临时表里,临时表结构和原始表一致。用SQL的方式把不重复的数据DataA查询出来。把DataA插入到原始表里。因为不重复的数据我还要做一些其他的处理,所以查出来DataA,若不需做特殊处理可直接使用insert
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对于业务中存在一些功能需求,业务逻辑复杂且数据量大,过程处理也就比较繁琐,如果直接在单线程同步执行,效率就比较低了,所以我们需要利用多线程,开启多个线程去把任务分线程异步执行,这些效率就有显著提升多线程+countDownLatchCountDownLatch概念CountDownLatch是一个同步工具类,用来协调多个线程之间的同步,或者说起到线程之间的通信(而不是用作互斥的作用)。CountD
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作物模型apsimwofostdssat数据同化ApsimWOFOST
给自己打个小广告读研期间方向为作物模型和数据同化。师门提的模型是Apsim、Wofost、Dssat三个。大数据量必须要脚本去跑,目前Apsim和Wofost出了点成果,跟大家分享一下。欢迎各位道友留言、私聊、交流病情最好到B站上去留言啦,CSDN平很少登录需要指导的话,那就得让我挣点零花咯,嘿嘿。PS:不说虚的,程序狂奔才是最重要的。打算用脚本狂奔的道友建议先用GUI跑下熟悉操作流程。Apsim
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离线数仓开发过程中经常会对数据去重后聚合统计,而对于大数据量来说,count(distinct)操作消耗资源且查询性能很慢,以下是调优的方式。解决方案一:groupby替代原sql如下:#=====7日、14日的app点击的用户数(user_id去重统计)selectgroup_id,app_id,--7日内UVcount(distinctcasewhendt>='${7d_before}'the
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概念Redis:非关系型数据库(non-relational),Mysql是关系型数据库(RDBMS)Redis是当今非常流行的基于KV结构的作为Cache使用的NoSQL数据库为什么使用NoSQL关系型数据库无法应对每秒上万次的读写请求表中的存储记录数量有限无法简单的通过增加硬件、服务节点来提高系统性能关系型数据库大多是收费的,对硬件要求较高,软硬件成本较高NoSQL优势大数据量,高性能灵活的数
- 高分一号卫星遥感数据的选取和处理流程
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高分一号卫星属于低轨卫星,于2013年4月成功发射。在单星上同时实现了大宽幅与高分辨率的结合:16m分辨率实现大于800km成像幅宽;2m高分辨率实现大于60km成像幅宽。适应多源遥感数据、多种高分辨率等综合需求。同时,实现了在无地面控制点的条件下达到50m图像的定位精度,及2×450Mbps的数据传输能力,满足大数据量应用需求,大大提高了数据的传输能力,在国内同类卫星中属于最高水平。.原始遥感影
- 大数据量处理以及结果导出技术方案
Ability Liao
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1方案(1)数据处理接口采用异步处理数据,快速返回一个redis的key。异步处理结果以excel等文件形式存储于oss等文件存储系统中,并以接口返回的key作为redis的key,oss下载地址作为值将下载地址存储于redis中,设置一定的过期时间。(2)结果导出接口通过数据处理接口返回的key获取下载地址。页面直接访问该链接地址获取处理结果并自动导出。2示例示例代码如下所示。/***数据处理接
- 鸿蒙开发第3篇__大数据量的列表加载性能优化
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HarmonyOS和OpenHarmonyharmonyList列表
列表是最常用到的组件一ForEach渲染控制语法————ForeachForeach的作用遍历数组项,并创建相同的布局组件块在组件加载时,将数组内容数据全部创建对应的组件内容,渲染到页面上constswiperImage:Resource[]={$r("app.media.ic_home"),$r("app.media.ic_coupons"),$r('app.media.ic_internal_
- 数组
Hao_38b9
数组介绍引用数据类型保存多个同类型的数据可存储基本数据类型数据,也可以存储引用数据类型的数据存储的数据内存地址连续优缺点优点查找某个元素的效率极高下标的计算不复杂:首地址+下标x类型在内存中所占大小缺点删除或者修改的时候,为了保证内存地址连续,需要将后面所有的数据向前或者向后迁移,效率降低不能存储大数据量,因为需要保证一段连续的内存地址数组的使用声明数据int[]iarray;初始化数组int[]
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_