- 如何搭建spark yarn模式的集群
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spark大数据分布式
搭建SparkonYARN模式的集群需要完成Hadoop和Spark的安装与配置,并确保它们能够协同工作。以下是详细的搭建步骤和代码示例:1系统准备操作系统:推荐使用CentOS或Ubuntu。Java环境:安装JDK1.8或更高版本sudoaptupdatesudoaptinstallopenjdk-8-jdkScala环境(可选,视需求而定):sudoaptinstallscala2安装Had
- Spark总结
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spark大数据分布式
一、Spark概念:Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1、SparkandHadoop的关系(1)首先从时间节点上来看:➢Hadoop2006年1月,DougCutting加入Yahoo,领导Hadoop的开发2008年1月,Hadoop成为Apache顶级项目2011年1.0正式发布2012年3月稳定版发布2013年10月发布2.X(Yarn)版本➢Spark20
- spark和Hadoop之间的对比和联系
财神爷的心尖宠55
sparkhadoop大数据
Spark和Hadoop是大数据领域两个核心的开源框架,虽然功能有重叠,但设计理念和适用场景有显著差异。以下是它们的对比和联系:1.核心组件对比特性HadoopSpark诞生时间2006年(Apache)2014年(Apache)核心组件HDFS(存储)+MapReduce(计算)SparkCore(内存计算)扩展组件Hive,HBase,Pig,Sqoop等SparkSQL,MLlib,Grap
- hadoop初学:MapReduce项目实践
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hadoop大数据分布式
一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,能够处理大规模数据集,并且具有高可靠性和高扩展性。它由Apache软件基金会开发,采用Java编程语言编写,提供了一个可靠、高效的分布式系统基础架构。二、Hadoop核心组件Hadoop分布式文件系统(HDFS):HDFS是Hadoop的核心组件之一,用于存储大规模数据集。它将数据分布式存储在集群的多个节点上,并提供了高容错性。Ha
- 探索大数据的奥秘:Hadoop大数据课程设计资源推荐
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探索大数据的奥秘:Hadoop大数据课程设计资源推荐【下载地址】Hadoop大数据课程设计资源下载本仓库提供了一个名为“hadoop大数据课程设计”的资源文件下载。该资源文件主要包含了一个基于Hadoop的大数据课程设计项目,涉及爬虫技术和Python编程项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/cce72项目介绍在当今数据驱动的时代,掌握大数据处理
- 探索 Hadoop:学习思路与超强实用性全解析
20210320043-wjw
hadoop学习大数据
在大数据风起云涌的时代,Hadoop已然成为了数据处理领域的中流砥柱。如果你也渴望踏入这个充满机遇的大数据世界,掌握Hadoop绝对是关键一步。今天,就来和大家分享一下学习Hadoop的思路以及它究竟为何如此实用。一、开启学习之旅:步步为营的Hadoop学习思路(一)夯实基础:Java与Linux先行Java功底修炼:Hadoop是基于Java构建的,扎实的Java基础就如同基石般重要。花时间去吃
- 【hadoop】HBase分布式数据库安装部署
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hadoop分布式数据库hadoop
一、HBase集群的安装与配置步骤:1、使用XFTP将HBase安装包hbase-1.2.0-bin.tar.gz发送到master机器的主目录。2、解压安装包:tar-zxvf~/hbase-1.2.0-bin.tar.gz3、修改文件夹的名字,将其改为hbase,或者创建软连接也可:mv~/hbase-1.2.0~/hbase以上也可以通过命令的方式安装:看这篇文章:版本号不同没关系的,正常使
- 【hadoop】HBase shell 操作
火龙谷
hadoophadoophbase大数据
1.创建course表hbase(main):002:0>create'course','cf'2.查看HBase所有表hbase(main):003:0>list3.查看course表结构hbase(main):004:0>describe'course'4.向course表插入数据hbase(main):005:0>put'course','001','cf:cname','hbase'hba
- hive关键字在mysql_Hive基础sql语法(DDL)
凯二七
hive关键字在mysql
前言:经过前面的学习我们了解到Hive可以使用关系型数据库来存储元数据,而且Hive提供了比较完整的SQL功能,这篇文章主要介绍Hive基本的sql语法。首先了解下Hive的数据存储结构,抽象图如下:Hive存储.png1.Database:Hive中包含了多个数据库,默认的数据库为default,对应于HDFS目录是/user/hadoop/hive/warehouse,可以通过hive.met
- Ubuntu下安装Hive3.1.2教程(附MySQL安装方法及安装包)
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面试阿里巴巴mysqlubuntuhadoop开发语言人工智能
文章目录前言一、安装Hive1.下载压缩包并解压2.安装Hive3.配置环境变量4.修改配置文件二、MySQL安装与配置1.安装MySQL2.安装MySQLjdbc包3.为Hive创建MySQL账号三、验证Hive安装及错误处理1.启动Hadoop2.启动hive3.运行Hive实例总结前言Hive的安装需要建立在Hadoop的之上(类似于Hbase),关于Hadoop的单机安装以及伪分布式安装可
- Ubuntu22.04下安装Spark2.4.0(Local模式)
哇咔咔哇咔
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目录一、版本信息二、安装Hadoop(伪分布式)三、安装JAVAJDK四、安装Spark(Local模式)1.将Spark安装包移到下载目录中2.下载Spark并确保hadoop用户对Spark目录有操作权限五、修改Spark的配置文件六、验证Spark是否安装成功一、版本信息虚拟机产品:VMware®Workstation17Pro虚拟机版本:17.0.0build-20800274ISO映像文
- 如何配置Spark
悻运
spark大数据分布式
1.上传spark安装包到某一台机器(自己在finaShell上的机器)。2.解压。把第一步上传的安装包解压到/opt/module下(也可以自己决定解压到哪里)。对应的命令是:tar-zxvf安装包-C/opt/module3.重命名。进入/opt/module/目录下把解压的内容重命名一下。命令是:mvspark-3.1.1-bin-hadoop3.2/spark-standalone4.配置
- spark数据分析基于python语言 中文版pdf_Spark数据分析:基于Python语言
weixin_39901332
中文版pdf
译者序前言引言第一部分Spark基础第1章大数据、Hadoop、Spark介绍21.1大数据、分布式计算、Hadoop简介21.1.1大数据与Hadoop简史21.1.2Hadoop简介31.2Spark简介81.2.1Spark背景91.2.2Spark的用途91.2.3Spark编程接口91.2.4Spark程序的提交类型101.2.5Spark应用程序的输入/输出类型111.2.6Spark
- Hadoop 基本操作命令全解析:掌控数据海洋的「舵手指南」
我不是秋秋
hadoop大数据分布式
引言:Hadoop命令——数据巨轮的「方向盘」Hadoop作为大数据处理的「航空母舰」,承载着海量数据的存储与计算。而Hadoop命令就是操控这艘巨轮的「方向盘」——HDFS命令让你在分布式文件系统中自由穿梭,像管理本地文件一样操作集群数据;YARN命令帮你调度资源,让计算任务高效运行;MapReduce命令则是触发数据处理「引擎」的钥匙。本文带你梳理核心操作命令,轻松驾驭Hadoop集群!一、H
- Hadoop进阶之路
£菜鸟也有梦
大数据基础hadoop大数据分布式
目录一、Hadoop基础概念二、Hadoop运行模式三、HDFS3.1HDFS架构与组件3.2HDFS读写流程3.3HDFS容错机制四、MapReduce4.1MapReduce原理与架构4.2MapReduce任务执行流程4.3Combiner和Shuffle机制五、YARN5.1YARN架构与组件5.2YARN资源调度5.3YARN应用提交与运行六、总结与展望一、Hadoop基础概念Hadoo
- 大数据开发教程——构建Hadoop开发环境
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大数据架构师源码零基础教程hadoopbigdatamapreduce
什么是Hadoop?Hadoop是由Apache基金会开发和维护的一个开源的分布式计算和存储框架。Hadoop为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。Hadoop使用Java开发,所以可以在多种不同硬件平台的计算机上部署和使用。其核心部件包括分布式文件系统(HadoopDF
- Hive架构
漂漂1
大数据主题Hive架构Hive是一种以SQL风格进行任何大小数据分析的工具,其特点是采取类似关系数据库的SQL命令。其特点是通过SQL处理Hadoop的大数据,数据规模可以伸缩扩展到100PB+,数据形式可以是结构或非结构数据。Hive与传统关系数据库比较有如下几个特点:侧重于分析,而非实时在线交易无事务机制不像关系数据库那样可以随机进行insert或update.通过Hadoop的map/red
- /sbin/start-dfs.sh
i757_w
hadoop
./sbin/start-dfs.shStartingnamenodeson[hadoop01]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR:butthereisnoHDFS_NAMENODE_USERdefined.Abortingoperation.StartingdatanodesERROR:Attemptingtooperateonh
- Linux环境搭建spark3 yarn模式
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大数据之Spark大数据之Hadoopspark大数据hadoop
集群规划:HostnameIPRolehadoop32001192.168.126.138NameNodeDataNodeNodeManagerhadoop32002192.168.126.139ResourceManagerDataNodeNodeManagerhadoop32003192.168.126.140Seconda
- 【面试宝典】100道Spark高频题库整理(附答案背诵版)
想念@思恋
面试宝典面试spark职场和发展
简述什么是Spark?Spark是一个开源的大数据处理框架,它被设计来进行高速度、通用性和易用性的大规模数据处理。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,后来成为Apache软件基金会的顶级项目。Spark的主要特点包括:快速性:Spark使用了内存计算技术,相较于Hadoop的MapReduce,它能更快地处理大规模数据集。这是因为MapReduce在数据处理过程中频繁地将中间结果
- HDFS Shell命令基础入门实战
一个爱好编程的业余人士
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HDFS基础知识1.HDFS是做什么的HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(LargeDataSet)的应用处理带来
- 新书速览|Hadoop与Spark大数据全景解析(视频教学版)
全栈开发圈
大数据hadoopspark
《Hadoop与Spark大数据全景解析:视频教学版》01本书内容《Hadoop与Spark大数据全景解析:视频教学版》结合作者多年在大数据领域的开发实践经验,采用“理论+实战”的形式,以大量实例全面介绍Hadoop和Spark的基础知识及其高级应用。作者将丰富的教学经验,融入为读者精心录制的配套教学视频中,并提供了书中所有实例的源码,方便读者学习和实践。《Hadoop与Spark大数据全景解析:
- spark和hadoop的区别与联系
啊喜拔牙
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区别计算模式:Hadoop:基于MapReduce模型,数据处理依赖磁盘读写,任务分为Map和Reduce两个阶段,中间结果需写入磁盘,磁盘I/O成为性能瓶颈。Spark:采用内存计算,将数据存储在内存中,减少了磁盘读写开销,中间结果在内存中直接传递和处理,大大提高了计算速度。性能表现:Hadoop:更适合大规模数据的批处理任务,在处理实时数据、迭代计算等场景下,性能欠佳。其性能受磁盘I/O限制,
- hadoop与spark的区别和联系
紫韫
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区别:架构Hadoop:采用主从式架构,主要由HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(计算框架)以及YARN(资源管理系统)构成。HDFS负责数据存储,MapReduce用于数据处理,YARN进行资源的分配与调度。Spark:核心是弹性分布式数据集(RDD),基于内存计算。其架构涵盖了DriverProgram(驱动程序)、ClusterManager(集群管理器)和Executor(执行
- spark和Hadoop的区别和联系
满分对我强制爱
sparkhadoop大数据
一、Hadoop•定义•Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式计算平台。它主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。HDFS用于存储大规模数据,它将文件分割成多个数据块(block),并将这些数据块存储在多个节点上,以实现数据的高可靠性和高吞吐量访问。MapReduce是一种并行编程模型,用于处理大规模数据集。它将任务分解为
- HDFS 的硬链接 详解
goTsHgo
Hadoophdfshadoop大数据
本文将以清晰、详细的方式,从底层原理到实现机制,逐步解释HDFS(HadoopDistributedFileSystem)的硬链接机制。为了让初学者也能理解,本文中会尽量用通俗的语言,避免使用过多的术语,并通过类比来阐明每一步的原理。由于HDFS的硬链接机制涉及底层文件系统设计,本文会结合HDFS的架构、核心组件(如NameNode和DataNode)以及相关的源代码逻辑进行说明。1.HDFS硬链
- 【github下载】下载文件子目录
毕业茄
github
比如我要下载这个链接下的子文件winutils的hadoop-2.7.1版本:https://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.7.1方法1:直接下载单个文件(推荐)进入GitHub文件页面:https://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.7.1
- hivesql建表语句_Hive SQL语法总结
格物龙场
hivesql建表语句
Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作,了解SQL的人,学起来毫不费力。Hive查询操作过程严格遵守HadoopMapReduce的作业执行模型,Hive将用户的HiveSQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上,Hadoop监控作业执行过程,然后返回作业执行结果给用户。Hive并
- 文件内容课堂总结
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人工智能
ApacheHive是Hadoop上的SQL引擎,SparkSQL编译时可以包含Hive支持,也可以不包含。包含Hive支持的SparkSQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)、Hive查询语言(HQL)等。需要强调的一点是,如果要在SparkSQL中包含Hive的库,并不需要事先安装Hive。一般来说,最好还是在编译SparkSQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。使用
- 【Hive入门】Hive分区与分桶深度解析:优化查询性能的关键技术
IT成长日记
大数据成长笔记hivehadoop数据仓库分区分桶
引言在大数据领域,ApacheHive作为构建在Hadoop之上的数据仓库工具,因其类SQL的查询语言(HiveQL)和良好的扩展性而广受欢迎。然而,随着数据量的增长,查询性能往往成为瓶颈。本文将深入探讨Hive中两种关键的数据组织技术——分区(Partitioning)和分桶(Bucketing),它们是如何显著提升查询效率的利器。1Hive分区技术详解1.1什么是分区分区(Partitioni
- 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO(根据数据表生成POJO类)
AdyZhang
POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
推荐:MiddlegenIDE插件, 是一个Eclipse 插件. 用它可以直接连接到数据库, 根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ,用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件! 今天开始试着使用
- .9.png
Cb123456
android
“点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式,文件扩展名为:.9.png
智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。
我们都知道android平台有多种不同的分辨率,很多控件的切图文件在被放大拉伸后,边
- 算法的效率
天子之骄
算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
算法的效率
效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度,也称运行时间或执行时间,用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示,而且它总是小于或等于时间需求。
以下是我的学习笔记:
1.求值与霍纳法则,即为秦九韶公式。
2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
- java数据结构
何必如此
java数据结构
Java 数据结构
Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类:
枚举(Enumeration)
位集合(BitSet)
向量(Vector)
栈(Stack)
字典(Dictionary)
哈希表(Hashtable)
属性(Properties)
以上这些类是传统遗留的,在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
- MybatisHelloWorld
3213213333332132
//测试入口TestMyBatis
package com.base.helloworld.test;
import java.io.IOException;
import org.apache.ibatis.io.Resources;
import org.apache.ibatis.session.SqlSession;
import org.apache.ibat
- Java|urlrewrite|URL重写|多个参数
7454103
javaxmlWeb工作
个人工作经验! 如有不当之处,敬请指点
1.0 web -info 目录下建立 urlrewrite.xml 文件 类似如下:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>
<!DOCTYPE u
- 达梦数据库+ibatis
darkranger
sqlmysqlibatisSQL Server
--插入数据方面
如果您需要数据库自增...
那么在插入的时候不需要指定自增列.
如果想自己指定ID列的值, 那么要设置
set identity_insert 数据库名.模式名.表名;
----然后插入数据;
example:
create table zhabei.test(
id bigint identity(1,1) primary key,
nam
- XML 解析 四种方式
aijuans
android
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。
XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
- spring中配置文件占位符的使用
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1.类
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
- 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流
bee1314
webpack
题记: 一个人的项目,还有工程化的问题嘛? 我们在推进模块化和组件化的过程中,肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理?另外怎么依赖也是个问题? 你真的想这样嘛? var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。
- 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,该如何回应?
bijian1013
项目管理沟通IT职业规划
问题:上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」,如何回应
正常下班时间6点,只要是6点半前下班的,上司都认为没有加班。
Eno-Bea回答,注重感受,不一定是别人的
虽然我不知道你具体从事什么工作与职业,但是我大概猜测,你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
- TortoiseSVN,过滤文件
征客丶
SVN
环境:
TortoiseSVN 1.8
配置:
在文件夹空白处右键
选择 TortoiseSVN -> Settings
在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件:
多类型用英文空格分开
*name : 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹
*.name : 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹
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- 【Flume二】HDFS sink细说
bit1129
Flume
1. Flume配置
a1.sources=r1
a1.channels=c1
a1.sinks=k1
###Flume负责启动44444端口
a1.sources.r1.type=avro
a1.sources.r1.bind=0.0.0.0
a1.sources.r1.port=44444
a1.sources.r1.chan
- The Eight Myths of Erlang Performance
bookjovi
erlang
erlang有一篇guide很有意思: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide
里面有个The Eight Myths of Erlang Performance: http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html
Myth: Funs are sl
- java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17
ljy325
java多线程socket
利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送;服务器接收文件并保存到本地文件系统中。
使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译,他们的类包是FileServer.
客户端:
修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式
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.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
- 配置心得
chenyu19891124
配置
时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬,转眼间来公司已经一年了,感觉时间过的很快,时间老人总是这样不停走,从来没停歇过。
作为一名新手的配置管理员,刚开始真的是对配置管理是一点不懂,就只听说咱们公司配置主要是负责升级,而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解,慢慢的对配置有了初步了解,对自己所在的岗位也慢慢的了解。
做了一年的配置管理给自总结下:
1.改变
从一个以前对配置毫无
- 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考
comsci
算法工作软件测试嵌入式领域模型
2008年上半年,我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候,由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文),当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想,对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来,然后进行处理,简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点,对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算,然后把这个实际
- Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
daizj
oracle
Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908
http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738
http://pan.baidu.com/share/l
- 非常好的介绍:Linux定时执行工具cron
dongwei_6688
linux
Linux经过十多年的发展,很多用户都很了解Linux了,这里介绍一下Linux下cron的理解,和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具,可以在无需人工干预的情况下运行作业,本文档不讲cron实现原理,主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。
新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务(编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
- Yii assets目录生成及修改
dcj3sjt126com
yii
assets的作用是方便模块化,插件化的,一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件,但是我们又希望将module单独出来,所以需要使用发布,即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。
assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php
assets配置方法 在m
- mac工作软件推荐
dcj3sjt126com
mac
mac上的Terminal + bash + screen组合现在已经非常好用了,但是还是经不起iterm+zsh+tmux的冲击。在同事的强烈推荐下,趁着升级mac系统的机会,顺便也切换到iterm+zsh+tmux的环境下了。
我为什么要要iterm2
切换过来也是脑袋一热的冲动,我也调查过一些资料,看了下iterm的一些优点:
* 兼容性好,远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
- Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache
frank1234
memcachedehcachespring ioc
本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装,这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异,仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换,Provider实现类通过Spring IoC注入。
cache.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
- Remove Duplicates from Sorted List II
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list.
For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
- Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进
jinnianshilongnian
spring4
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
- MySQL安装文档
liyong0802
mysql
工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中,即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。
安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即,这里就不具体介绍,本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。
Linux系统下安装MySQL分为三种:RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
- 使用VS2010构建HotSpot工程
p2p2500
HotSpotOpenJDKVS2010
1. 下载OpenJDK7的源码:
http://download.java.net/openjdk/jdk7
http://download.java.net/openjdk/
2. 环境配置
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- Oracle实用功能之分组后列合并
seandeng888
oracle分组实用功能合并
1 实例解析
由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理,鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能,且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂,因此,特将SQL语言的实现方式分享出来,希望对大家有所帮助。如下:
表test 数据如下:
ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE
1&nbs
- Java定时任务注解方式实现
tuoni
javaspringjvmxmljni
Spring 注解的定时任务,有如下两种方式:
第一种:
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"
xmlns:xsi="http
- 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比
yangshangchuan
word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
本文的目标有两个:
1、学会使用11大Java开源中文分词器
2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果
本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码,至于效果哪个好,那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。
11大Java开源中文分词器,不同的分词器有不同的用法,定义的接口也不一样,我们先定义一个统一的接口:
/**
* 获取文本的所有分词结果, 对比