- Spark 性能优化(四):Cache
LevenBigData
spark性能调优spark性能优化大数据
在Spark中,缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式,目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时,如果多次重复使用相同的数据集,缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存,Spark可以将数据存储在内存中,这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点:缓存基本概念:通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下,数据会存储在内存中(RAM),
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- spark任务运行
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
运行环境在这里插入代码片[root@hadoop000conf]#java-versionjavaversion"1.8.0_144"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)[root@hadoop000conf]#echo$JAVA_HOME/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144[root@hadoop000conf]#
- 【Redis】golang操作Redis基础入门
寸 铁
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【Redis】golang操作Redis基础入门大家好我是寸铁总结了一篇【Redis】golang操作Redis基础入门sparkles:喜欢的小伙伴可以点点关注Redis的作用Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的内存数据库,它主要用于存储键值对,并提供多种数据结构的支持。Redis的主要作用包括:1.缓存:Redis可以作为缓存系统,将常用的数据缓存在内存中,以
- hive spark读取hive hbase外表报错分析和解决
spring208208
hivehivesparkhbase
问题现象使用Sparkshell操作hive关联Hbase的外表导致报错;hive使用tez引擎操作关联Hbase的外表时报错。问题1:使用tez或spark引擎,在hive查询时只要关联hbase的hive表就会有问题其他表正常。“org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException:Can’tgetthelocations”问题2:s
- spark-广播变量
哈哈哈哈q
+sparkhdfshadoop大数据spark
当本地数据极大的时候,可以使用广播变量,使得减少内存。本地集合对象和分布式集合对象(RDD)进行关联的时候,需要将本地集合对象广播变量。本地的数据传输到集群上,会发到每一个线程,每一个分区。每一个进程executor,有多个线程分区,进程内的线程数据共享因此,给每一个线程发送数据会导致数据占用,浪费资源。所有,出现了广播变量,使得只发送给进程代码使用:broadcast=sc.broadcast(
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- maven插件学习(maven-shade-plugin和maven-antrun-plugin插件)
catcher92
javamavenmaven学习大数据
整合spark3.3.x和hive2.1.1-cdh6.3.2碰到个问题,就是spark官方支持的hive是2.3.x,但是cdh中的hive确是2.1.x的,项目中又计划用spark-thrift-server,导致编译过程中有部分报错。其中OperationLog这个类在hive2.3中新增加了几个方法,导致编译报错。这个时候有两种解决办法:修改spark源码,注释掉调用OperationLo
- 使用SparkLLM实现智能聊天:技术原理与实战演示
shuoac
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在本篇文章中,我们将探讨如何使用iFlyTek的SparkLLM模型来实现智能聊天功能。我们将详细介绍SparkLLM的技术背景、核心原理,并通过实际代码展示如何进行实现。另外,还会分析应用场景并给出一些实践建议。技术背景介绍SparkLLM是由iFlyTek提供的一种强大的语言模型,支持多种语言生成任务。它能够理解并生成自然语言,适用于对话系统、内容生成、智能客服等场景。核心原理解析SparkL
- Spark 性能优化 (三):RBO 与 CBO
LevenBigData
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1.RBO的核心概念在ApacheSpark的查询优化过程中,规则优化(Rule-BasedOptimization,RBO)是Catalyst优化器的一个关键组成部分。它主要依赖于一组固定的规则进行优化,而不是基于统计信息(如CBO-Cost-BasedOptimization)。RBO主要通过一系列逻辑规则(LogicalRules)和物理规则(PhysicalRules)来转换和优化查询计划
- python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
- java获取hive表所有字段,Hive Sql从表中动态获取空列计数
拾亿年
java获取hive表所有字段
我正在使用datastaxspark集成和sparkSQLthrift服务器,它为我提供了一个HiveSQL接口来查询Cassandra中的表.我的数据库中的表是动态创建的,我想要做的是仅根据表名在表的每列中获取空值的计数.我可以使用describedatabase.table获取列名,但在hiveSQL中,如何在另一个为所有列计数null的select查询中使用其输出.更新1:使用Dudu的解决
- PySpark查询Dataframe中包含乱码的数据记录的方法
weixin_30777913
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首先,用PySpark获取Dataframe中所有非ASCII字符,找到其中的非乱码字符。frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,concat_ws,explode,split,coalesce,litfrompyspark.sql.typesimportStringTypespark=SparkSes
- spark streaming基础操作
天选之子123
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sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示,叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为RDD存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说,DStre
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
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SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- DS缩写乱争:当小海豚撞上AI顶流,技术圈也逃不过“撞名”修罗场
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DS缩写风云:从“小海豚”到“深度求索”的魔幻现实曾几何时,技术圈提到DS,人们脑海中浮现的是一只灵动的“小海豚”——ApacheDolphinScheduler(简称DS)。这个2019年诞生的分布式任务调度系统,凭借可视化DAG界面、多租户支持和对Hadoop/Spark生态的深度集成,一度是大数据工程师的“梦中情工”。然而,命运的齿轮在2025年初突然加速转动:杭州AI公司DeepSeek(
- 如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark
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如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架,重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop:基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最早由Apache开发,旨在处理海量数据。它的核心
- Spark源码分析
数据年轮
Sparkspark源码spark大数据源码分析
过程描述:1.通过Shell脚本启动Master,Master类继承Actor类,通过ActorySystem创建并启动。2.通过Shell脚本启动Worker,Worker类继承Actor类,通过ActorySystem创建并启动。3.Worker通过Akka或者Netty发送消息向Master注册并汇报自己的资源信息(内存以及CPU核数等),以后就是定时汇报,保持心跳。4.Master接受消息
- Spark 源码 | 脚本分析总结
董可伦
spark源码脚本
前言最初是想学习一下Spark提交流程的源码,比如SparkOnYarn、Standalone。之前只是通过网上总结的文章大概了解整体的提交流程,但是每个文章描述的又不太一样,弄不清楚到底哪个说的准确,比如Client和CLuster模式的区别,Driver到底是干啥的,是如何定义的,为了彻底弄清楚这些疑问,所以决定学习一下相关的源码。因为不管是服务启动还是应用程序启动,都是通过脚本提交的,所以我
- Spark性能调优-----常规性能调优(一)最优资源配置
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spark性能调优常规资源配置
1.1.1常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:代码清单2-1标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/bin
- Spark性能调优系列:Spark资源模型以及调优
Mr Cao
大数据sparkSpark性能调优
Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块,execution内存、storage内存、other内存。execution内存是执行内存,join、aggregate都在这部分中执行,shuffle的数据也会先缓存在这个内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO,Map过程也是在这个内存中执行的。(0.25)storage内存是存储broadcast,cache
- spark 性能调优 (一):执行计划
LevenBigData
spark性能调优spark大数据
在Spark中,explain函数用于提供数据框(DataFrame)或SQL查询的逻辑计划和物理执行计划的详细解释。它可以帮助开发者理解Spark是如何执行查询的,包括优化过程、转换步骤以及它将采用的物理执行策略。1.逻辑计划(LogicalPlan)逻辑计划代表了Spark将应用于处理数据的抽象操作序列。它是基于用户提供的DataFrameAPI或SQL查询,经过优化前的中间表示。未优化的逻辑
- spark技术基础知识
24k小善
spark服务器
1.Spark的宽窄依赖划分Q:Spark中如何划分宽依赖和窄依赖?A:窄依赖:父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖(如map、filter),不会触发shuffle。宽依赖:父RDD的每个分区可能被多个子RDD的分区依赖(如groupByKey、reduceByKey),会触发shuffle。Q:宽依赖和窄依赖对性能的影响是什么?A:窄依赖:计算效率高,数据不需要跨节点传输。宽依赖:涉
- Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫1万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]
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Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后,用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能
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hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
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目录RunningSparkonYARN在YARN上运行SparkSecurity安全LaunchingSparkonYARN在YARN上启动SparkAddingOtherJARs添加其他JARPreparations筹备工作Configuration配置DebuggingyourApplication调试应用程序SparkProperties【Spark属性】Availablepatterns
- 在Jupyter Notebook中进行大数据分析:集成Apache Spark
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在JupyterNotebook中进行大数据分析:集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具,结合ApacheSpark后,能够处理和分析大规模数据。ApacheSpark是一个快速的统一分析引擎,支持大数据处理和分布式计算。本教程将详细介绍如何在JupyterNotebook中集成和使用Spark进行大数据分析。前提条件基本的Python编程知识基本
- 知识图谱智能应用系统:数据分析与挖掘技术文档
光芒再现0394
知识图谱数据分析人工智能
一、概述在知识图谱智能应用系统中,数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据,提取有价值的知识,并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术,包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍(一)Spa
- spark性能优化点(超详解!!!珍藏版!!!)
深漠大侠
sparkspark性能优化
spark性能优化点分配更多的资源1.1分配哪些资源1.2在哪里可以设置这些资源1.3参数调节到多大,算是最大分配更多的资源:它是性能优化调优的王道,就是增加和分配更多的资源,这对于性能和速度上的提升是显而易见的,基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后,进行性能调优的时候,首先第一步,就是要来调节最优的资源配置;在这个基础之上,如果说你的spa
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
dcj3sjt126com
http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
gupeng_ie
javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
wudixiaotie
erlang
当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那