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本文将详细探讨如何在Python中连接全种类数据库以及实现相应的CRUD(创建,读取,更新,删除)操作。我们将逐一解析连接MySQL,SQLServer,Oracle,PostgreSQL,MongoDB,SQLite,DB2,Redis,Cassandra,MicrosoftAccess,ElasticSearch,Neo4j,InfluxDB,Snowflake,AmazonDynamoDB,
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第1阶段-数据仓库基1.MysQL关系型数据库(MySQL介绍、MySQL安装、MySQL基础语法、MySQL高级语法、MySQL系统架构、MySQL存储引擎、MySQL索引、MySQL备份恢复、MySQL主从、主主复制、MySQL存储过程、MySQL分库分表、MySQL综合案例、MySQL性能优化)2.Python编程技术(Python基础语法、Python循环、Python集合、Python函
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1、外部表和内部表Hive表分为两类,即内部表和外部表。所谓内部表,即Hive管理的表,Hive内部表的管理既包含逻辑以及语法上的,也包含实际物理意义上的,即创建Hive内部表时,数据将真实存在于表所在的目录内,删除内部表时,物理数据和文件也一并删除。外部表(externaltable)则不然,其管理仅仅是在逻辑和语法意义上的,即新建表仅仅是指向一个外部目录而已。同样,删除时也并不物理删除外部目录
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一、Hadoop的作用本质来说hadoop的作用是在多计算机集群环境中营造一个统一而稳定的存储和计算环境,并能为其他分布式应用服务提供平台支持。或者说将多台计算机组织成了一台计算机,让他们做同一件事,在这其中HDFS就相当于这台计算机的硬盘,而MapReduce就是这台计算机的CPU控制器。二、Hadoop环境部署按着正常来说我们想要部署Hadoop集群需要把相同的软件部署到众多计算机上,实际学习
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1、HadoopMapReduce介绍mapreduce的思想:分而治之,先分再和,分而治之,把复杂的问题分解,然后逐个解决,分别计算出结果。拆分求解合并拆分求解合并原问题子问题子问题的解结果子问题子问题的解模拟实现分布式计算:分布式计算和集中式计算相对,有些应用需要非常巨大的算力才能完成,如果采用集中式计算,需要耗费比较长的时间,分布式计算应该将该应用分解成许多小的部分,分配给多台计算机进行处理
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Hadoop大数据尚硅谷笔记总结
大数据技术之大数据概论第1章大数据概念大数据(BigData):指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、**TB、PB、EB、**ZB、YB、BB、NB、DB。1Byte=8bit1K=1024Byte1MB=10
- 【大数据学习笔记-1】大数据hadoop平台基本组件
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相关概念和应用场景大数据
Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式计算和存储架构。说人话的通俗描述:你在爱奇艺网站看过一次科幻片后,下次再登录爱奇艺,首页会把最新科幻动作片推送给你,目的是要向你多收点会员费。这背后的技术就是叫大数据的技术来自动判断你好什么口味的电影。行业描述:开源的分布式存储和计算框架,广泛用户海量数据的存储和处理,比如淘宝网的商品推送,爱奇艺视频的首页电影推送。Hadoop的主要组件:htt
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目录1、企业存储系统1.1认识硬盘、RAID1.2存储架构1.3文件系统1.4文件系统的分类(按照位置)1.5海量数据存储面临的问题2、场景案例:如何实现分布式文件存储2.1如何解决海量数据存的下的问题2.2如何解决海量数据文件查询边界问题2.3如何解决大文件传输效率慢的问题2.4如何解决硬件故障导致的数据丢失问题2.5如何解决用户查询视角统一规整问题3、分布式文件系统HDFS入门3.1简介3.2
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风也醉
RAID:RedundantArraysofIndependentDrives独立冗余磁盘阵列,独立磁盘构成的具有冗余功能的阵列。GFS:GoogleFileSystemGoogle文件系统HDFS:HadoopDsitributedFileSystemHadoop分布式文件系统Zookeeper:分布式应用程序协调服务,是Hadoop和Hbase的重要组件Hadoop:Apache基金会所开发的
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Amo Xiang
大数据开发hadoop大数据linux
文章目录一、Linux操作系统的安装二、在Ubuntu20.04.2.0中进行Hadoop伪分布式安装1、Ubuntu20.04.2.0安装jdk2、配置SSH无密码登录3、Hadoop的下载与安装4、Hadoop环境配置5、启动与关闭Hadoop6、查看Hadoop的基本信息6.1、查看HDFSWeb界面6.2、查看YARNWeb界面三、在Centos7中进行Hadoop伪分布式安装一、Linu
- 华为云hadoop伪分布式安装学习笔记(一)
我是夜阑的狗
大数据学习笔记hadoopjavaeclipse
所属专栏:【大数据学习笔记(华为云)】作 者:我是夜阑的狗个人简介:一个正在努力学技术的码仔,专注基础和实战分享,欢迎咨询!欢迎大家:这里是CSDN,我总结知识的地方,喜欢的话请三连,有问题请私信文章目录前言1.购买云ECS主机2.开发环境step1创建hadoop用户step2更新aptstep3安装最新版本的Javastep4配置SSH无密码登陆节点3.安装Hadoopstep1下载step
- 大数据学习笔记-MapReduce(二) 深度
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深度了解MapReduce运行流程,通过案例全面了解MR运行过程、涉及的组件、设计的思想。对MapReducePartition、MapreduceCombiner、MapReduce编程技巧掌握,对自定义对象、序列化、排序、分区、分组的实现熟练掌握,掌握MapReduce并行度机制、工作流程和shuffle的机制。1、MapreducePartition、Combiner输出结果文件只有一个。默
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大数据目前技术组件有很多,比如有hdfs,hive,spark,flink,kafka,clickhouse,cdh,nifi,streamset等等技术,主流的开发语言有Java,Scala,Python等等开发语言,大数据SQL必须要会,MySQL和hive,clickhouse等等SQL语言都要会,SQL语言必须要会而且要能随时写百行以上的SQL语言下面是我整理的学习笔记和大数据学习的基本路
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之前有看过一些基础的大数据课程,现在又回来发现这里的课程更新还是蛮快的,讲的内容干货也很多,继续学习一下,下面是一些主要内容说明。地址:https://developer.aliyun.com/learning/course/58?spm=a2c6h.17661847.0.0.3b266fb2aXVsbc第一节Flink中文社区发起人开课寄语内容介绍:1.大数据趋势2.ApacheFlink的介绍
- 大数据学习笔记之flink----流式数据处理引擎
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很多人可能都是在2015年才听到Flink这个词,其实早在2008年,Flink的前身已经是柏林理工大学一个研究性项目,在2014被Apache孵化器所接受,然后迅速地成为了ASF(ApacheSoftwareFoundation)的顶级项目之一。Flink的最新版本目前已经更新到了0.10.0了,在很多人感慨Spark的快速发展的同时,或许我们也该为Flink的发展速度点个赞。Flink是一个针
- 大数据学习笔记1.3 Linux目录操作
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Linux目录操作一、常用权限操作(一)、常用权限操作(1)chgrp命令(2)chown命令(3)chmod命令(二)、权限操作1、创建文件,设置其用户组2、修改文件的所有者3、修改文件所有者与用户组4、修改文件操作权限二、常用目录操作(一)、常用目录操作2、目录操作实战1、获取命令帮助信息2、查看当前目录3、显示目录(文件)4、创建目录创建多级目录方法一:采用参数-p直接创建方法二、逐层创建每
- 北风网大数据学习笔记--java语言基础--初识JAVA--JAVA历史发展(1)
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1.使用文本编辑器开发JAVA程序。建议刚开始学用文本编辑器,而不用IDE,IDE有补全功能方便很多。2.使用MyEclipse开发JAVA程序,真正用于企业写编程的软件。SUN公司,目前稳定的版本是java7JAVA平台的体系结构基础核心:JAVASEJAVAEEJAVAME-移动端应用–不在有人使用,因为安卓、IOS流行。JavaSE=JavaStandardEditionJavaEE=Jav
- 大数据学习笔记2:现代数据湖之Iceberg
泊浮目
本文首发于泊浮目的:https://www.jianshu.com/u/204b8aaab8ba版本日期备注1.02021.6.20文章首发最近Iceberg有点小火,在这里也是根据自己看到的资料做个笔记输出一下。数据湖的定义就不说了,不了解的小伙伴可以看我之前做的笔记大数据学习笔记1:数仓、数据湖、数据中台。1.数据湖发展现状从广义上来说数据湖系统主要包括数据湖村处和数据湖分析现有数据湖技术主要
- 大数据学习笔记-HDFS(三)——集群管理运维
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1、HDFS数据迁移解决方案1.1迁移方案——数据迁移的使用场景和考量因素场景冷热集群数据同步、分类存储使用频率较高的数据随着时间发展频率变低而迁移集群数据整体搬迁:原A机房搬迁到B机房数据的准实时同步:数据双备份使用考量因素带宽:带宽使用多了影像正常业务,带宽低了迁移慢性能:采用单机程序,还是多线程的分布式程序增量同步:TB\PB级别的数据如何只迁移增量数据数据迁移的同步性:数据迁移的过程需要保
- 大数据学习笔记:Hadoop之HDFS(上)
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。分布式文件系统(DistributedFileSystem)是指文件系统管理的物理存储资源不一定直接连接在本地节点上,而是通过计算机网络与节点相连。分布式文件系统的设计基于客户机/服务器模式。[优点]支持超大文件:超大文件在这里指的是几百M,几百GB,甚至几TB大小的文
- 黑马大数据学习笔记5-案例
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大数据大数据学习笔记
目录需求分析背景介绍目标需求数据内容DBeaver连接到Hive建库建表加载数据ETL数据清洗数据问题需求实现查看结果扩展指标计算需求需求指标统计可视化展示BIFineBI的介绍及安装FineBI配置数据源及数据准备可视化展示P73~77https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=73需求分析背景介绍聊天平台每天都会有大量的用户在线,会出现大量的聊天
- 黑马大数据学习笔记4-Hive部署和基本操作
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目录思考规划安装MySQL数据库修改root用户密码配置Hadoop下载解压Hive提供MySQLDriver包配置Hive初始化元数据库启动Hive(使用Hadoop用户)Hive体验HiveServer2HiveServer2服务启动Beelinep48、51、52https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=48思考Hive是分布式运行的框架还
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大数据flinksparkhadoop
大数据学习笔记一.概念1.传统数据处理架构2.有状态的流处理二.批处理与流处理1.批处理2.流处理三.大数据软件生态1.Hadoop2.Spark3.Flink一.概念大数据(BigData)指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合,是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。四个主要特征:Volume(数据量)数据量
- 大数据学习笔记(一)
加油牛牛
bigdata学习大数据
一、大数据的概念无法再一定时间范围内用软件工具进行管理与处理的数据集合称之为大数据。大数据技术主要解决存储和分析计算问题.1.4V特征-A.Valume 大量 (KB->MB->GB->TB->PB->EB->ZB)-B.Velocity 高速 分布式技术(N台计算机同时运算.)-C.Variety 多样 (存储结构化数据与非结构化数据和半结构化数据)-D.Value 低价值密度2.结构化、
- 大数据学习笔记-Yarn(二)
天码村
大数据大数据学习hadoop
YarnWebUI服务1.1yarnwenUI服务,http://RMHOST:8088打开页面,以列表的形式展示处于各种状态的各种程序以下参数指定UI地址UI页面的参数介绍(图片来源黑马程序员教程)1.2JobHistoryServer服务仅存储已经完成的Mapredyce应用程序的作业历史信息,当启用JHS服务时,建议开启日志聚合功能。配置mapreduce.jobhistory.addres
- 大数据学习笔记-Yarn(一)
天码村
大数据大数据学习hadoopyarn
1、yarn产生和发展历史背景:数据、程序、运算资源三者组合在一起,才能完成数据的处理,单机不存在问题,但是分布式环境如何协调是一个问题。Hadoop早期用户使用Hadoop与众多主机上运行的桌面程序类似:在少了几个节点上建立一个集群、将数据载入HDFS、运行mapreduceHadoop演进阶段:Adhoc集群以单用户的方式建立,随着私人集群的使用实现了HDFS集群的共享,不同于HDFS,共享m
- 黑马大数据学习笔记3-MapReduce配置和YARN部署以及基本命令
蓝净云
大数据大数据学习笔记
目录部署说明MapReduce配置文件YARN配置文件分发配置文件集群启动命令开始启动YARN集群查看YARN的WEBUI页面保存快照YARN集群的启停命令一键启动脚本单进程启停提交MapReduce任务到YARN执行提交wordcount示例程序查看运行日志提交求圆周率示例程序p41~43https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7/?p=41部署说明H
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS基本操作
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目录进程启停管理一键启停脚本单进程启停文件系统操作命令HDFS文件系统基本信息介绍创建文件夹查看指定目录下内容上传文件到HDFS指定目录查看HDFS文件内容下载HDFS文件拷贝HDFS文件追加数据到HDFS文件HDFS数据移动HDFS数据删除其他命令HDFSWEB浏览HDFS权限修改权限https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=26切换到hadoo
- 黑马大数据学习笔记0-环境配置
蓝净云
大数据学习笔记
目录设置VMware网络CentOS操作系统三台虚拟机系统配置:主机名、固定IP、SSH免密登录配置主机名映射配置SSH免密登录创建hadoop用户并配置免密登录JDK1.8环境部署防火墙、SELinux、时间同步设置快照视频p3-p5https://www.bilibili.com/video/BV1WY4y197g7?p=3设置VMware网络网段设置为192.168.88.0网关设置为192
- 黑马大数据学习笔记2-HDFS环境部署
蓝净云
大数据学习笔记
目录环境部署hadoop-3.3.4.tar.gz构建软链接配置workers文件夹配置hadoop-env.sh文件配置core-site.xml文件配置hdfs-site.xml文件准备数据目录分发Hadoop文件夹将Hadoop的一些脚本、程序配置到PATH中授权为hadoop用户格式化整个文件系统查看HDFSWEBUI保存快照https://www.bilibili.com/video/B
- java封装继承多态等
麦田的设计者
javaeclipsejvmcencapsulatopn
最近一段时间看了很多的视频却忘记总结了,现在只能想到什么写什么了,希望能起到一个回忆巩固的作用。
1、final关键字
译为:最终的
&
- F5与集群的区别
bijian1013
weblogic集群F5
http请求配置不是通过集群,而是F5;集群是weblogic容器的,如果是ejb接口是通过集群。
F5同集群的差别,主要还是会话复制的问题,F5一把是分发http请求用的,因为http都是无状态的服务,无需关注会话问题,类似
- LeetCode[Math] - #7 Reverse Integer
Cwind
java题解MathLeetCodeAlgorithm
原题链接:#7 Reverse Integer
要求:
按位反转输入的数字
例1: 输入 x = 123, 返回 321
例2: 输入 x = -123, 返回 -321
难度:简单
分析:
对于一般情况,首先保存输入数字的符号,然后每次取输入的末位(x%10)作为输出的高位(result = result*10 + x%10)即可。但
- BufferedOutputStream
周凡杨
首先说一下这个大批量,是指有上千万的数据量。
例子:
有一张短信历史表,其数据有上千万条数据,要进行数据备份到文本文件,就是执行如下SQL然后将结果集写入到文件中!
select t.msisd
- linux下模拟按键输入和鼠标
被触发
linux
查看/dev/input/eventX是什么类型的事件, cat /proc/bus/input/devices
设备有着自己特殊的按键键码,我需要将一些标准的按键,比如0-9,X-Z等模拟成标准按键,比如KEY_0,KEY-Z等,所以需要用到按键 模拟,具体方法就是操作/dev/input/event1文件,向它写入个input_event结构体就可以模拟按键的输入了。
linux/in
- ContentProvider初体验
肆无忌惮_
ContentProvider
ContentProvider在安卓开发中非常重要。与Activity,Service,BroadcastReceiver并称安卓组件四大天王。
在android中的作用是用来对外共享数据。因为安卓程序的数据库文件存放在data/data/packagename里面,这里面的文件默认都是私有的,别的程序无法访问。
如果QQ游戏想访问手机QQ的帐号信息一键登录,那么就需要使用内容提供者COnte
- 关于Spring MVC项目(maven)中通过fileupload上传文件
843977358
mybatisspring mvc修改头像上传文件upload
Spring MVC 中通过fileupload上传文件,其中项目使用maven管理。
1.上传文件首先需要的是导入相关支持jar包:commons-fileupload.jar,commons-io.jar
因为我是用的maven管理项目,所以要在pom文件中配置(每个人的jar包位置根据实际情况定)
<!-- 文件上传 start by zhangyd-c --&g
- 使用svnkit api,纯java操作svn,实现svn提交,更新等操作
aigo
svnkit
原文:http://blog.csdn.net/hardwin/article/details/7963318
import java.io.File;
import org.apache.log4j.Logger;
import org.tmatesoft.svn.core.SVNCommitInfo;
import org.tmateso
- 对比浏览器,casperjs,httpclient的Header信息
alleni123
爬虫crawlerheader
@Override
protected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse res) throws ServletException, IOException
{
String type=req.getParameter("type");
Enumeration es=re
- java.io操作 DataInputStream和DataOutputStream基本数据流
百合不是茶
java流
1,java中如果不保存整个对象,只保存类中的属性,那么我们可以使用本篇文章中的方法,如果要保存整个对象 先将类实例化 后面的文章将详细写到
2,DataInputStream 是java.io包中一个数据输入流允许应用程序以与机器无关方式从底层输入流中读取基本 Java 数据类型。应用程序可以使用数据输出流写入稍后由数据输入流读取的数据。
- 车辆保险理赔案例
bijian1013
车险
理赔案例:
一货运车,运输公司为车辆购买了机动车商业险和交强险,也买了安全生产责任险,运输一车烟花爆竹,在行驶途中发生爆炸,出现车毁、货损、司机亡、炸死一路人、炸毁一间民宅等惨剧,针对这几种情况,该如何赔付。
赔付建议和方案:
客户所买交强险在这里不起作用,因为交强险的赔付前提是:“机动车发生道路交通意外事故”;
如果是交通意外事故引发的爆炸,则优先适用交强险条款进行赔付,不足的部分由商业
- 学习Spring必学的Java基础知识(5)—注解
bijian1013
javaspring
文章来源:http://www.iteye.com/topic/1123823,整理在我的博客有两个目的:一个是原文确实很不错,通俗易懂,督促自已将博主的这一系列关于Spring文章都学完;另一个原因是为免原文被博主删除,在此记录,方便以后查找阅读。
有必要对
- 【Struts2一】Struts2 Hello World
bit1129
Hello world
Struts2 Hello World应用的基本步骤
创建Struts2的Hello World应用,包括如下几步:
1.配置web.xml
2.创建Action
3.创建struts.xml,配置Action
4.启动web server,通过浏览器访问
配置web.xml
<?xml version="1.0" encoding="
- 【Avro二】Avro RPC框架
bit1129
rpc
1. Avro RPC简介 1.1. RPC
RPC逻辑上分为二层,一是传输层,负责网络通信;二是协议层,将数据按照一定协议格式打包和解包
从序列化方式来看,Apache Thrift 和Google的Protocol Buffers和Avro应该是属于同一个级别的框架,都能跨语言,性能优秀,数据精简,但是Avro的动态模式(不用生成代码,而且性能很好)这个特点让人非常喜欢,比较适合R
- lua set get cookie
ronin47
lua cookie
lua:
local access_token = ngx.var.cookie_SGAccessToken
if access_token then
ngx.header["Set-Cookie"] = "SGAccessToken="..access_token.."; path=/;Max-Age=3000"
end
- java-打印不大于N的质数
bylijinnan
java
public class PrimeNumber {
/**
* 寻找不大于N的质数
*/
public static void main(String[] args) {
int n=100;
PrimeNumber pn=new PrimeNumber();
pn.printPrimeNumber(n);
System.out.print
- Spring源码学习-PropertyPlaceholderHelper
bylijinnan
javaspring
今天在看Spring 3.0.0.RELEASE的源码,发现PropertyPlaceholderHelper的一个bug
当时觉得奇怪,上网一搜,果然是个bug,不过早就有人发现了,且已经修复:
详见:
http://forum.spring.io/forum/spring-projects/container/88107-propertyplaceholderhelper-bug
- [逻辑与拓扑]布尔逻辑与拓扑结构的结合会产生什么?
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拓扑
如果我们已经在一个工作流的节点中嵌入了可以进行逻辑推理的代码,那么成百上千个这样的节点如果组成一个拓扑网络,而这个网络是可以自动遍历的,非线性的拓扑计算模型和节点内部的布尔逻辑处理的结合,会产生什么样的结果呢?
是否可以形成一种新的模糊语言识别和处理模型呢? 大家有兴趣可以试试,用软件搞这些有个好处,就是花钱比较少,就算不成
- ITEYE 都换百度推广了
cuisuqiang
GoogleAdSense百度推广广告外快
以前ITEYE的广告都是谷歌的Google AdSense,现在都换成百度推广了。
为什么个人博客设置里面还是Google AdSense呢?
都知道Google AdSense不好申请,这在ITEYE上也不是讨论了一两天了,强烈建议ITEYE换掉Google AdSense。至少,用一个好申请的吧。
什么时候能从ITEYE上来点外快,哪怕少点
- 新浪微博技术架构分析
dalan_123
新浪微博架构
新浪微博在短短一年时间内从零发展到五千万用户,我们的基层架构也发展了几个版本。第一版就是是非常快的,我们可以非常快的实现我们的模块。我们看一下技术特点,微博这个产品从架构上来分析,它需要解决的是发表和订阅的问题。我们第一版采用的是推的消息模式,假如说我们一个明星用户他有10万个粉丝,那就是说用户发表一条微博的时候,我们把这个微博消息攒成10万份,这样就是很简单了,第一版的架构实际上就是这两行字。第
- 玩转ARP攻击
dcj3sjt126com
r
我写这片文章只是想让你明白深刻理解某一协议的好处。高手免看。如果有人利用这片文章所做的一切事情,盖不负责。 网上关于ARP的资料已经很多了,就不用我都说了。 用某一位高手的话来说,“我们能做的事情很多,唯一受限制的是我们的创造力和想象力”。 ARP也是如此。 以下讨论的机子有 一个要攻击的机子:10.5.4.178 硬件地址:52:54:4C:98
- PHP编码规范
dcj3sjt126com
编码规范
一、文件格式
1. 对于只含有 php 代码的文件,我们将在文件结尾处忽略掉 "?>" 。这是为了防止多余的空格或者其它字符影响到代码。例如:<?php$foo = 'foo';2. 缩进应该能够反映出代码的逻辑结果,尽量使用四个空格,禁止使用制表符TAB,因为这样能够保证有跨客户端编程器软件的灵活性。例
- linux 脱机管理(nohup)
eksliang
linux nohupnohup
脱机管理 nohup
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2166699
nohup可以让你在脱机或者注销系统后,还能够让工作继续进行。他的语法如下
nohup [命令与参数] --在终端机前台工作
nohup [命令与参数] & --在终端机后台工作
但是这个命令需要注意的是,nohup并不支持bash的内置命令,所
- BusinessObjects Enterprise Java SDK
greemranqq
javaBOSAPCrystal Reports
最近项目用到oracle_ADF 从SAP/BO 上调用 水晶报表,资料比较少,我做一个简单的分享,给和我一样的新手 提供更多的便利。
首先,我是尝试用JAVA JSP 去访问的。
官方API:http://devlibrary.businessobjects.com/BusinessObjectsxi/en/en/BOE_SDK/boesdk_ja
- 系统负载剧变下的管控策略
iamzhongyong
高并发
假如目前的系统有100台机器,能够支撑每天1亿的点击量(这个就简单比喻一下),然后系统流量剧变了要,我如何应对,系统有那些策略可以处理,这里总结了一下之前的一些做法。
1、水平扩展
这个最容易理解,加机器,这样的话对于系统刚刚开始的伸缩性设计要求比较高,能够非常灵活的添加机器,来应对流量的变化。
2、系统分组
假如系统服务的业务不同,有优先级高的,有优先级低的,那就让不同的业务调用提前分组
- BitTorrent DHT 协议中文翻译
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bit
前言
做了一个磁力链接和BT种子的搜索引擎 {Magnet & Torrent},因此把 DHT 协议重新看了一遍。
BEP: 5Title: DHT ProtocolVersion: 3dec52cb3ae103ce22358e3894b31cad47a6f22bLast-Modified: Tue Apr 2 16:51:45 2013 -070
- Ubuntu下Java环境的搭建
macroli
java工作ubuntu
配置命令:
$sudo apt-get install ubuntu-restricted-extras
再运行如下命令:
$sudo apt-get install sun-java6-jdk
待安装完毕后选择默认Java.
$sudo update- alternatives --config java
安装过程提示选择,输入“2”即可,然后按回车键确定。
- js字符串转日期(兼容IE所有版本)
qiaolevip
TODateStringIE
/**
* 字符串转时间(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)
* result (分钟)
*/
stringToDate : function(fDate){
var fullDate = fDate.split(" ")[0].split("-");
var fullTime = fDate.split("
- 【数据挖掘学习】关联规则算法Apriori的学习与SQL简单实现购物篮分析
superlxw1234
sql数据挖掘关联规则
关联规则挖掘用于寻找给定数据集中项之间的有趣的关联或相关关系。
关联规则揭示了数据项间的未知的依赖关系,根据所挖掘的关联关系,可以从一个数据对象的信息来推断另一个数据对象的信息。
例如购物篮分析。牛奶 ⇒ 面包 [支持度:3%,置信度:40%] 支持度3%:意味3%顾客同时购买牛奶和面包。 置信度40%:意味购买牛奶的顾客40%也购买面包。 规则的支持度和置信度是两个规则兴
- Spring 5.0 的系统需求,期待你的反馈
wiselyman
spring
Spring 5.0将在2016年发布。Spring5.0将支持JDK 9。
Spring 5.0的特性计划还在工作中,请保持关注,所以作者希望从使用者得到关于Spring 5.0系统需求方面的反馈。