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TDengine (老段)
TDengine运维大数据数据库物联网时序数据库服务器运维tdengine
为了帮助企业更好地进行大数据处理,我们在此前TDengine3.x系列版本中进行了几项与集群相关的优化和新功能开发,以提升集群的稳定性和在异常情况下的恢复能力。这些优化包括clusterID隔离、leaderrebalance、raftlearner和restorednode。本文将对这几项重要优化进行详细阐述,以解答企业在此领域的疑问,并帮助大家更好地应对相关挑战。clusterID隔离问题fi
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Kafka:企业级消息系统与流处理平台的深度解析ApacheKafka作为分布式流处理平台,广泛应用于大数据处理和实时分析领域。本文将基于其官方文档,详细探讨Kafka的核心功能、应用场景以及如何进行有效管理。背景简介Kafka作为高吞吐量的消息系统,支持企业级的发布-订阅模式。它能够处理大量实时数据,并支持高并发读写操作。本文将依据Kafka官方文档的内容,逐层深入,从入门到高级应用,帮助读者全
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在当今数据驱动的商业环境中,企业面临着巨大的数据处理挑战。性能瓶颈、数据一致性问题和可扩展性需求使得大数据处理成为一项复杂任务。作为一种新兴的数据库管理系统,YashanDB以其独特的架构设计和强大的数据处理能力,在解决这些挑战方面提供了有效的手段。本文旨在探讨如何利用YashanDB优化大数据处理流程,为企业提供高效、可靠的解决方案。YashanDB的体系架构与部署形态YashanDB支持多种部
- 通过YashanDB提升大数据处理能力的指南
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数据的急剧增长给数据库技术领域带来了诸多挑战,包括性能瓶颈、数据一致性问题及处理效率低下等。为了应对这些挑战,企业需采取有效的技术手段来提升大数据处理能力。YashanDB作为一款高性能的数据库产品,通过其先进的体系架构、优化的数据存储形式以及强大的并发控制能力,有效地提升了大数据环境下的处理性能。本文旨在为技术人员和决策者提供深入的技术分析和可操作的建议,通过YashanDB的功能特性来实现大数
- Java多线程实战指南:从基础到高并发的核心技术解析
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一、为什么必须掌握多线程?在单核CPU时代,多线程主要用于提高程序响应速度;在如今的多核处理器时代,多线程已成为榨干硬件性能的必备技能。无论是高并发Web服务器、实时数据处理系统,还是游戏引擎,都离不开多线程技术的支撑。典型案例:电商秒杀系统:1秒内处理10万+请求大数据处理:并行计算TB级数据金融交易系统:毫秒级订单撮合二、线程创建的四大核心方式1.继承Thread类(不推荐)classMyTh
- 如何利用AWS Lambda作为Serverless数据库进行大数据处理
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AI人工智能与大数据自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术Serverless数据库一直是构建数据分析应用的主要选择之一。它能帮助客户节省运行服务所需的服务器成本、快速弹性扩展和自动伸缩能力,并且能提升整体性能,有效减少运维和开发资源投入。但是,在实际生产环境中,它们也面临着很多技术上的挑战,比如如何让Serverless数据库服务可以像传统数据库一样,做到高并发处理、实时计算等。而AWSLambda为Serverless数据
- Apache SeaTunnel × Hive 深度集成指南:原理、配置与实践
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在大数据处理的复杂生态中,数据的高效流转与整合是实现数据价值的关键。ApacheSeaTunnel作为一款高性能、分布式、易扩展的数据集成框架,能够快速实现海量数据的实时采集、转换和加载;而ApacheHive作为经典的数据仓库工具,为结构化数据的存储、查询和分析提供了坚实的基础。将ApacheSeaTunnel与Hive进行集成,能够充分发挥两者的优势,构建起高效的数据处理链路,满足企业多样化的
- Flink ClickHouse 连接器:实现 Flink 与 ClickHouse 无缝对接
Edingbrugh.南空
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引言在大数据处理领域,ApacheFlink是一款强大的流处理和批处理框架,而ClickHouse则是一个高性能的列式数据库,专为在线分析处理(OLAP)场景设计。FlinkClickHouse连接器为这两者之间搭建了一座桥梁,使得用户能够在Flink中方便地与ClickHouse数据库进行交互,实现数据的读写操作。本文将详细介绍FlinkClickHouse连接器的相关内容,包括其特点、使用方法
- 深入解析Spring Boot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用
Uranus^
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深入解析SpringBoot与Kafka集成:构建高性能消息驱动应用引言在现代分布式系统中,消息队列是实现异步通信和解耦的关键组件之一。ApacheKafka作为一种高性能、分布式的消息队列系统,被广泛应用于大数据处理、实时流处理以及事件驱动的架构中。本文将深入探讨如何在SpringBoot应用中集成Kafka,构建高性能的消息驱动应用。Kafka简介ApacheKafka是一个分布式流处理平台,
- 数据结构与算法中外部排序的详细剖析
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数据结构与算法中外部排序的详细剖析关键词:外部排序、归并排序、多路归并、置换选择排序、败者树、磁盘I/O优化、大数据处理摘要:本文将深入探讨外部排序技术,这是处理大规模数据时不可或缺的算法。我们将从基本概念出发,逐步解析多路归并、置换选择排序等核心技术,并通过实际代码示例展示如何实现高效的外部排序。文章还将分析外部排序在现代大数据处理中的应用场景和优化策略。背景介绍目的和范围本文旨在全面介绍外部排
- 阿里云Flink:开启大数据实时处理新时代
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阿里云大数据云计算
走进阿里云Flink在大数据处理的广袤领域中,阿里云Flink犹如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。随着数据量呈指数级增长,企业对数据处理的实时性、高效性和准确性提出了前所未有的挑战。传统的数据处理方式逐渐难以满足这些严苛的需求,而阿里云Flink凭借其卓越的特性和强大的功能,成为众多企业实现数据价值挖掘与业务创新的关键技术。它不仅继承了开源Flink的优秀基因,还融入了阿里云自主研发的创新技
- 为什么YashanDB数据库是大数据处理的理想选择?
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在当今大数据时代,如何高效管理和处理海量数据成为了许多企业的首要挑战。针对这一问题,选择合适的数据库系统至关重要。尤其是在大数据场景中,诸如数据存储、数据访问效率和并发控制等技术要求提高,给数据库的选择带来了更高的标准。YashanDB作为一款高性能数据库,以其独特的架构设计与一系列优秀的功能,成为大数据处理的理想选择。高度可扩展的部署架构YashanDB支持多种部署形态,包括单机部署、分布式集群
- MapReduce分布式计算框架:从原理到实战
AI妈妈手把手
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大家好!今天我们来聊聊大数据处理领域的一个重要框架——MapReduce。作为Google提出的经典分布式计算模型,MapReduce极大地简化了海量数据的处理流程。无论你是大数据新手还是有一定经验的开发者,这篇文章都会让你对MapReduce有更深入的理解。我们还会通过实际代码示例来展示它的强大功能!一、MapReduce是什么?想象你有一个装满10亿本书的图书馆,现在需要统计所有书中"大数据"
- 基于 SASL/SCRAM 让 Kafka 实现动态授权认证
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一、说明在大数据处理和分析中ApacheKafka已经成为了一个核心组件。然而在生产环境中部署Kafka时,安全性是一个必须要考虑的重要因素。SASL(简单认证与安全层)和SCRAM(基于密码的认证机制的盐化挑战响应认证机制)提供了一种方法来增强Kafka集群的安全性。本文将从零开始部署ZooKeeper和Kafka并通过配置SASL/SCRAM和ACL(访问控制列表)来增强Kafka的安全性。二
- JVM调优实战 Day 14 :大数据处理中的JVM调优
在未来等你
JVM调优实战JVMJava性能优化调优虚拟机
【JVM调优实战Day14】大数据处理中的JVM调优文章标签jvm调优,大数据处理,Java性能优化,JVM参数配置,JVMGC调优,Java开发,大数据架构,Jvm实战文章简述在大数据处理场景中,Java应用通常面临内存占用高、GC频率频繁、堆内存不足等挑战。本文作为“JVM调优实战”系列的第14天,深入探讨了大数据处理中的JVM调优策略。文章从概念解析、技术原理、常见问题、诊断方法、调优策略到
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
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- Vue3 中 Excel 导出的性能优化与实战指南
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- 凌晨の3点,线程池竟在服务器里偷偷····
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凌晨の3点,线程池の竟在服务器里偷偷榨干CPU····⚡️CPU:JAVAKing为窝发声,HELPME⚡️JAVAKING今天将揭露线程池的罪恶行为⚡️《线程池:OH,YES》线程池到底对项目做了什么想象一下:每次点外卖都新雇一个厨师,吃完就开除——这就是裸奔线程的日常!在高并发三巨头(电商秒杀、金融交易、大数据处理)中:1️⃣CPU哭诉:90%时间在面试线程,10%干活(线程切换开销)2️⃣
- Flink项目基础配置指南
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在大数据处理领域,ApacheFlink凭借强大的实时流处理和批处理能力,成为众多开发者的首选工具。在日常工作中,开发FlinkJar任务是常见需求,但每次都需重复配置日志、梳理pom依赖、设置打包插件等,流程繁琐且易出错。为提升开发效率,减少重复劳动,将这些基础配置进行整理归纳十分必要。本文将围绕Flink项目的本地日志配置、pom依赖及插件配置展开详细介绍,为开发者提供一套可直接复用的基础配置
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一、引言在数字化浪潮汹涌澎湃的当下,大数据已然成为推动各行业创新发展的核心驱动力。从电商平台精准的个性化推荐,到金融机构严密的风险评估,再到医疗领域高效的疾病预测,大数据的应用场景无处不在,深刻地改变着我们的生活与工作方式。在这片充满机遇与挑战的大数据领域中,阿里云E-MapReduce宛如一颗璀璨的明星,占据着举足轻重的地位。它凭借强大的大数据处理能力、卓越的性能表现以及丰富的功能特性,为企业和
- 自学Java怎么入门
Java鼠鼠吖
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自学Java其实没有想象中那么难,只要找对方法,循序渐进地学习,很快就能上手。下面我结合自己的经验,给你整理一条清晰的学习路径,咱们一步步来。一、先了解Java能做什么在开始之前,建议你先看看Java都能用在哪些地方。比如开发企业级系统、Android应用、大数据处理等等。这样你就能明白为什么要学它,也更有动力。Java最大的特点就是"一次编写,到处运行",这要归功于JVM虚拟机。二、准备好学习环
- 大数据领域数据工程的消息中间件选型
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大数据领域数据工程的消息中间件选型关键词:消息中间件、数据工程、大数据处理、选型标准、分布式系统、实时数据流、可靠性保障摘要:在大数据领域的数据工程实践中,消息中间件是构建高可靠、高可扩展数据管道的核心组件。本文从技术架构、功能需求、应用场景等维度,系统解析消息中间件选型的关键要素。通过对比Kafka、Pulsar、RabbitMQ、RocketMQ等主流中间件的技术特性,结合数学模型分析吞吐量、
- Flink部署与应用——Flink集群模式
黄雪超
从0开始学Flinkflink大数据
Flink集群模式在大数据处理领域,ApacheFlink凭借其卓越的流批一体化处理能力,成为众多企业的首选框架。而Flink集群模式的选择与运用,对于充分发挥Flink的性能优势、满足不同业务场景的需求至关重要。接下来,我们将深入探讨Flink的多种集群模式,剖析其特点、适用场景及相互间的差异。集群部署模式对比Flink的集群部署模式可依据两个关键维度进行分类:一是集群的生命周期和资源隔离方式;
- MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用
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MapReduce原理详解:大数据处理的基石与实战应用关键词:MapReduce、大数据处理、原理、算法、实战应用摘要:本文深入探讨了MapReduce这一在大数据处理领域具有基石地位的技术。首先介绍了MapReduce的背景,包括其目的、适用读者、文档结构和相关术语。接着详细阐述了核心概念、算法原理、数学模型,通过Python代码进行了算法的详细说明。然后给出了项目实战案例,从开发环境搭建到代码
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文章目录一、Spark是什么?二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么?ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发,2013年捐赠给Apache软件基金会,如
- 打造个性化HiveSQL格式化插件:Hql_formatter实战
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:在软件开发中,代码格式化对于保持代码整洁和提升可读性至关重要。对于HiveSQL,一种用于大数据处理的查询语言,格式化工具可以显著提高开发效率。本项目名为Hql_formatter,是一个为SublimeText定制的HiveSQL格式化插件,通过改良现有的Python库sqlbutifier和sqlparse,实现了满足特定HiveSQL格式化需求的功能。开
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在当前技术快速发展的背景下,如何在海量数据中实现高效存储和处理成为了众多企业面临的重要挑战。尤其对于数据库技术而言,优化查询速度成为决定系统响应时间和用户体验的关键因素。作为一款高度灵活、可扩展的数据库系统,YashanDB以其独特的技术架构,提供了一系列扩展应用来提升新兴技术的发展,尤其是在大数据处理、云计算及人工智能等领域。YashanDB的数据存储与处理架构YashanDB采用了先进的段页式
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在大数据处理领域,FlinkSQL凭借其强大的处理能力和易用性,成为众多开发者的选择。与其他OLAP引擎类似,FlinkSQL的SQL执行流程大致都需要经过词法解析、语法解析、生成抽象语法树(AST)、校验以及生成逻辑执行计划等步骤。整体流程可笼统地概括为两大阶段:从SQL到Operation的转换,再从Operation到Transformation的转换,最终进入分布式执行阶段。接下来,我们将
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
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javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
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java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
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- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
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- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
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//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
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一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
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...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
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在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
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required
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