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充气大锤
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- hive 数字转换字符串_Hive架构及Hive SQL的执行流程解读
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hive数字转换字符串
1、Hive产生背景MapReduce编程的不便性HDFS上的文件缺少Schema(表名,名称,ID等,为数据库对象的集合)2、Hive是什么Hive的使用场景是什么?基于Hadoop做一些数据清洗啊(ETL)、报表啊、数据分析可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转译成M/RJob然后在Hadoop执行。由Facebook开源,
- 大数据面试之路 (二) hive小文件合并优化方法
愿与狸花过一生
大数据大数据hivehadoop
大量小文件容易在文件存储端造成瓶颈,影响处理效率。对此,您可以通过合并Map和Reduce的结果文件来处理。一、合并小文件的常见场景写入时产生小文件:Reduce任务过多或数据量过小,导致每个任务输出一个小文件。动态分区插入:分区字段基数高,每个分区生成少量数据,形成大量小文件。频繁追加数据:通过INSERTINTO多次追加数据,导致文件碎片化。二、合并小文件的核心方法方法1:调整Reduce任务
- mySQL和Hive的区别
iijik55
面试学习路线阿里巴巴hivemysql大数据tomcat面试
SQL和HQL的区别整体1、存储位置:Hive在Hadoop上;Mysql将数据存储在设备或本地系统中;2、数据更新:Hive不支持数据的改写和添加,是在加载的时候就已经确定好了;数据库可以CRUD;3、索引:Hive无索引,每次扫描所有数据,底层是MR,并行计算,适用于大数据量;MySQL有索引,适合在线查询数据;4、执行:Hive底层是MapReduce;MySQL底层是执行引擎;5、可扩展性
- lambda表达式Stream流学习十—Stream操作练习题
头真的好重好重Y
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lambda表达式Stream流学习十—Stream操作练习题,map、sorted、collect、filter、forEach、max、min一,map与reduce复习/*1)给定一个数字列表,如何返回一个由每个数平方构成的列表呢,给定[1,2,3,4,5],应该返回[1,4,5,16,25]map—接收Lambda,将元素转换为其他形式或提取信息,接收一个函数作为参数,该函数会被应用到每个
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
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Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- 大数据面试之路 (一) 数据倾斜
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大数据面试职场和发展
记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位,数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长,其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段(如reduce阶段),日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡(如CPU、内存集中在某些节点)。常见场景Key分布不均:如某些Key对应的数据量极大(如用户ID为空的记录、热点事件)。数据分区
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rest参数Rest参数是ES6引入的一个特性,用于将函数调用时传递的不定数量的参数收集到一个数组中。functionsum(...numbers){returnnumbers.reduce((total,num)=>total+num,0);}console.log(sum(1,2,3,4,5));//输出15在上述代码中,…numbers会将所有传入的参数收集到一个名为numbers的数组中。
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作用:在组件每次重新渲染的时候缓存计算的结果import{useReducer,useState}from"react";functionfib(n){console.log('开始计算');if(nthisisapp,{setCount1(count1+1)}}>changecount1:{count1}{setCount2(count2+1)}}>changecount2:{count2}{r
- 【资料分享】IF=500+!基于鼻咽癌诱导化疗后减容放疗与常规减容放疗比较的研究综述
灵犀拾荒者
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一、摘要在鼻咽癌(NasopharyngealCarcinoma,NPC)的综合治疗中,诱导化疗(InductionChemotherapy,IC)可显著缩小肿瘤体积,随后行放射治疗(Radiotherapy,RT)已成为临床常见策略。传统共识通常建议按诱导化疗前(Pre-IC)的肿瘤范围进行常规放疗;然而,减容放疗(Reduced-volumeRT)基于诱导化疗后(Post-IC)显著缩小的肿瘤
- Hadoop的运行模式
对许
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Hadoop的运行模式1、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式:本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程,单机运行,所有的程序都运行在同一个JVM上执行Hadoop安装后默认为本地模式,数据存储在Linux本地。在本地模式下调试MapReduce程序非常高效方便,一般该模式主要是在
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
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一、map阶段的执行过程第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)第三阶段:调用Mapp
- Hadoop:分布式计算平台初探
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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
- 探秘开源项目 MapReduce:分布式计算的新篇章
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探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
- MapReduce:分布式并行编程的基石
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mapreduce分布式大数据
目录概述分布式并行编程分布式并行编程模型分布式并行编程框架MapReduce模型简介Map和Reduce函数Map函数Map函数的输入和输出Map函数的常见操作Reduce函数Reduce函数的输入和输出Reduce函数的常见操作工作流程概述各个阶段1.输入分片2.Map阶段3.Shuffle阶段4.Reduce阶段MapReduce工作流程总结Shuffle过程详解1.分区(Partitioni
- MapReduce:分布式计算的基石
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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?
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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
- Java Stream reduce()详解
Ben_F
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reduce()是JavaStreamAPI中的一个终端操作,它用于将流中的元素逐个结合起来,生成一个值。换句话说,reduce()通过对流中的元素应用二元运算(一个接收两个输入参数并返回一个结果的操作),将多个元素“归约”成一个值。1.reduce()方法的作用reduce()用于从流中生成单一结果,常见的用途有:计算总和、乘积计算最大值、最小值将字符串、对象等组合成一个结果reduce()操作
- 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
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
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一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 【Hadoop】详解HDFS
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hadoophdfs大数据
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了做到可靠性,HDFS创建了多份数据块的副本,并将它们放置在服务器群的计算节点中,MapReduce可以在它们所在的节点上处理这些数据。1.HDFS的设计目标存储大规模数据:HDFS可以存储并管理PB级甚至
- 前端日常总结与实战技巧-4
数值精度丢失如果数值过长,会造成精度丢失,前端用任何转换处理都会造成精度丢失问题。例如下图中的数值转字符串,最后得出的结果精度还是丢失所以最好是原始值就是字符串,这样精度才不会丢失reduce实现累加最简单的累加:leta=[3,4,5];letsum=a.reduce((accumulator,currentValue)=>accumulator+currentValue);console.lo
- hadoop框架与核心组件刨析(四)MapReduce
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoopmapreduce大数据
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架,最初由Google提出,后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段:Map和Reduce,并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之:将大规模数据集分割成多个小块,分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段:将输入数据转换为键值对(Key-ValuePair)
- stream 流的优势
Klong.k
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在Java8及以上版本中,stream提供了一种更简洁、高效、可读性更强的方式来处理集合数据,比如遍历、筛选、映射、归约(reduce)、聚合等操作。相比传统的for循环或迭代器,stream具备以下优势:1.代码简洁,提高可读性传统方式(for循环):Listnumbers=Arrays.asList(1,2,3,4,5);intsum=0;for(intnum:numbers){sum+=nu
- LeetCode热题100JS(37/100)第七天|排序链表|合并K个升序链表|LRU缓存|二叉树的中序遍历|二叉树的最大深度|对称二叉树
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LeetCode热题100JSleetcode算法职场和发展
148.排序链表题目链接:148.排序链表难度:中等刷题状态:1刷新知识:-`dic.reduceRight((t,c)=>(c.next=t,c),null)`方法从数组的末尾开始执行解题过程思考示例1:输入:head=[4,2,1,3]输出:[1,2,3,4]当然可以转成数组排序再生成链表,但我感觉这考点应该不是这个题解分析参考题解链接:240.搜索二维矩阵II(贪心,清晰图解)好吧,可以这么
- Go实战全家桶之五十二:go函数式编程
leijmdas
go实战全家桶gogolang
github.com/samber/lo是一个非常流行的Go语言库,提供了丰富的函数式编程工具,类似于JavaScript中的Lodash。它通过泛型支持,为Go开发者提供了许多便捷的集合操作函数(如Map、Filter、Reduce、Uniq等)。然而,是否认为它是“最好的”函数式编程库,取决于具体的需求和使用场景。以下是对lo库的详细分析,帮助你判断它是否适合你的项目:1.lo库的优点1.1丰
- hadoop 运行java程序_原生态在Hadoop上运行Java程序
淇水煮汤
hadoop运行java程序
第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar。注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递。2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利
- hadoop运行java程序命令_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0
emi0wb
网上的MapReduceWordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过…而有写到的,大多又是0.20等旧版本版本的做法,即javac-classpath/usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jarWordCount.java,但较新的2.X版本中,已经没有hadoop-core*.jar这个文件,因此编辑和打
- 大数据Hadoop集群运行程序
赵广陆
hadoophadoopbigdatamapreduce
目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序,以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时,系统给用户提供了一些MapReduce示例程序,其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包,现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
- 大数据面试系列之——Hadoop
潜心_守道
大数据面经面试大数据Hadoop
Hadoop的三个核心:HDFS(分布式存储系统)MapReduce(分布式计算系统)YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式:直接解压安装,不存在分布式存储系统2.伪分布式:NameNode和DataNode安装于同一个节点,无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式:一个主节点,多个从节点,存在如果主节点宕机,集群就无法使用的缺点。4.高可用模式:多个主节点,多个
- 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_