- Spark RDD 之 Partition
博弈史密斯
SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- 深入解析Hadoop中的Region分裂与合并机制
码字的字节
hadoop布道师hadoop大数据分布式Region分裂合并
Hadoop与Region的基本概念Hadoop的分布式架构基础作为大数据处理的核心框架,Hadoop通过分布式存储和计算解决了海量数据的处理难题。其架构核心由HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce组成,前者负责数据的分布式存储,后者实现分布式计算。在HDFS中,数据被分割成固定大小的块(默认128MB)分散存储在集群节点上,而MapReduce则通
- 深入解析Hadoop RPC:技术细节与推广应用
码字的字节
hadoop布道师HadoopRPC
HadoopRPC框架概述在分布式系统的核心架构中,远程过程调用(RPC)机制如同神经网络般连接着各个计算节点。Hadoop作为大数据处理的基石,其自主研发的RPC框架不仅支撑着内部组件的协同运作,更以独特的工程哲学诠释了分布式通信的本质。透明性:隐形的通信桥梁HadoopRPC最显著的特征是其对通信细节的完美封装。当NameNode接收DataNode的心跳检测,或ResourceManager
- 深入解析Hadoop:大数据处理的基石
学习的锅
hadoop大数据分布式
随着信息技术的快速发展和互联网的普及,数据的产生速度极具增加。面对如此海量的数据,传统的数据处理工具显得力不从心。在这种背景下,诞生了一系列用于处理大数据的框架与工具,而ApacheHadoop便是其中最为知名和应用最广泛的一个。本文将深入解析Hadoop的基本原理、架构及其在大数据处理中的重要性。1.Hadoop的起源与发展Hadoop起源于Google公司的三篇奠基性论文:GoogleFile
- 大数据技术关键技术组件
大数据技术是一组用于处理、分析和管理大规模数据集的复杂方法和技术。这些数据集的特点是容量大、增长速度快,且结构多样化,包括结构化、半结构化和非结构化数据。传统数据库管理和分析工具在处理此类数据时效率低下或无法胜任,因此需要专门的大数据技术栈来支持高效的数据处理和智能决策。大数据技术的关键组件通常包括:分布式存储系统:HadoopDistributedFileSystem(HDFS):一个高度可扩展
- 大数据领域HDFS的集群资源管理优化
大数据洞察
大数据与AI人工智能大数据AI应用大数据hdfshadoopai
大数据领域HDFS的集群资源管理优化关键词:HDFS;集群资源管理;存储优化;性能调优;副本策略;负载均衡;NameNode优化摘要:HDFS(Hadoop分布式文件系统)作为大数据领域的基石,承载着海量数据的存储与管理重任。随着数据规模爆炸式增长和业务复杂度提升,HDFS集群的资源管理面临着"存不下、跑不快、管不好"的三重挑战:存储资源浪费与不足并存、计算与存储资源匹配失衡、集群运维效率低下。本
- 深入探索Hadoop技术:全面学习指南
引言在大数据时代,高效地存储、处理和分析海量数据已成为企业决策与创新的关键驱动力。Hadoop,作为开源的大数据处理框架,以其强大的分布式存储和并行计算能力,以及丰富的生态系统,为企业提供了应对大规模数据挑战的有效解决方案。本文旨在为初学者和进阶者提供一份详尽的Hadoop技术学习指南,涵盖HDFS、MapReduce、YARN等核心组件,以及Hive、Pig、HBase等生态系统工具,助您踏上H
- HDFS文件系统
HDFS文件系统是hadoop生态系统的核心,主要用于分布式文件存储,它具备高可用,流式读取,文件结构简单,跨平台的特点,它的集群采用的是主从结构,分为命名节点和数据节点,命名节点主要用于元数据管理(例如对目录,文件的创建,数据块与数据节点的关系维护管理)及数据节点管理(例如数据节点之间数据的复制,节点状态的维护,节点间数据的均衡),该文件系统最基本的存储单位是block即数据块,默认大小是64M
- Flink-Hadoop实战项目
Dylan_muc
hadoophdfsflink
项目说明文档1.项目概述1.1项目简介本项目是一个基于ApacheFlink的大数据流处理平台,专门用于处理铁路系统的票务和车次信息数据。系统包含两个核心流处理作业:文件处理作业和数据合并作业,采用定时调度机制,支持Kerberos安全认证,实现从文件读取到数据仓库存储的完整数据处理链路。1.2技术栈流处理引擎:ApacheFlink1.18.1存储系统:HDFS(Hadoop分布式文件系统)数据
- 大数据技术是解决什么问题的?
@佳瑞
大数据
基础知识1TB(太字节)=1024GB1PB(拍字节)=1024TB大数据核心框架HadoopHadoop作为大数据技术生态的核心框架,主要解决了海量数据(TB/PB级)的存储、处理和分析难题,尤其是在传统数据库(如MySQL)和单机计算无法应对的场景下,提供了低成本、高可靠、可扩展的解决方案。其核心解决的问题可归纳为以下几点:海量数据的存储问题传统痛点:单机存储容量有限(如单服务器硬盘通常在TB
- Hadoop与图像识别与处理
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop与图像识别与处理作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,数据的爆炸性增长对数据处理技术提出了新的挑战。图像数据作为一种重要的数据形式,其处理和分析在许多领域中具有重要意义,如医疗影像分析、自动驾驶、安防监控等。然而,传统的图像处理方法在面对海量图像数据时显得力不从心。Hadoop作为一种分
- hadoop 集群问题处理
一切顺势而行
hadoop大数据分布式
1.1.JournalNode的作用在HDFSHA配置中,为了实现两个NameNode之间的状态同步和故障自动切换,Hadoop使用了一组JournalNode来管理共享的编辑日志。具体来说,JournalNode的主要职责包括:共享编辑日志:JournalNode节点组成了一个分布式系统,用于存储HDFS的编辑日志(EditLogs)。这两个日志文件记录了对HDFS所做的所有更改,如文件创建、删
- sqoop从mysql导数据到hdfs,出现java.lang.ClassNotFoundException: Class QueryResult not found
无级程序员
大数据sqoopmysqlhdfs
运行sqoop从postgresql/mysql导入数据到hdfs,结果出现如下错误:2025-07-1816:59:13,624INFOorm.CompilationManager:HADOOP_MAPRED_HOMEis/opt/datasophon/hadoop-3.3.3Note:/opt/sqoop/bin/QueryResult.javausesoroverridesadeprecat
- 计算机专业大数据毕业设计-基于 Spark 的音乐数据分析项目(源码+LW+部署文档+全bao+远程调试+代码讲解等)
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博主介绍:✌️码农一枚,专注于大学生项目实战开发、讲解和毕业文撰写修改等。全栈领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌️技术范围::小程序、SpringBoot、SSM、JSP、Vue、PHP、Java、python、爬虫、数据可视化、大数据、物联网、机器学习等设计与开发。主要内容:免费功能设计,开题报告、任务书、全b
- 绝佳组合 SpringBoot + Lua + Redis = 王炸!
Java精选面试题(微信小程序):5000+道面试题和选择题,真实面经,简历模版,包含Java基础、并发、JVM、线程、MQ系列、Redis、Spring系列、Elasticsearch、Docker、K8s、Flink、Spark、架构设计、大厂真题等,在线随时刷题!前言曾经有一位魔术师,他擅长将SpringBoot和Redis这两个强大的工具结合成一种令人惊叹的组合。他的魔法武器是Redis的
- hive底层原理 sql执行过程_Hive原理总结(完整版)
目录课程大纲(HIVE增强)31.Hive基本概念41.1Hive简介41.1.1什么是Hive41.1.2为什么使用Hive41.1.3Hive的特点41.2Hive架构51.2.1架构图51.2.2基本组成51.2.3各组件的基本功能51.3Hive与Hadoop的关系61.4Hive与传统数据库对比61.5Hive的数据存储62.Hive基本操作72.1DDL操作72.1.1创建表72.1.
- 六、深度剖析 Hadoop 分布式文件系统(HDFS)的数据存储机制与读写流程
深度剖析Hadoop分布式文件系统(HDFS)的数据存储机制与读写流程在当今大数据领域当中,Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为极为关键的核心组件之一,为海量规模的数据的存储以及处理构筑起了坚实无比的根基。本文将会对HDFS的数据存储机制以及读写流程展开全面且深入的探究,通过将原理与实际的实例紧密结合的方式,助力广大读者更加全面地理解HDFS的工作原理以及其具体的应用场景。一、HDFS概述H
- Linux教程(4)----[hive数据仓库工具]
.房东的猫
Linux教程(完善中~~)linux
Hive基本概念Hive简介什么是HiveHive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,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。为什么使用Hive直接使用hadoop所面临的问题人员学习成本太高
- 【Hadoop】onekey_install脚本
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Linuxhadoop大数据分布式
hosts[root@kafka01hadoop-script]#cat/etc/hosts127.0.0.1localhostlocalhost.localdomainlocalhost4localhost4.localdomain4::1localhostlocalhost.localdomainlocalhost6localhost6.localdomain6192.168.100.150k
- AI日报-20250620:华为云重磅发布盘古大模型5.5!宇树科技C轮融资引爆资本圈!Genspark AI Pod震撼发布!
未来世界2099
AI日报人工智能华为云科技业界资讯
1、昆仑万维开源Skywork-SWE-32B:32B模型刷新代码修复SOTA,性能直逼闭源巨头2、腾讯AILab开源音乐生成大模型SongGeneration,人人皆可创作音乐!3、重磅!ManusAIWindows版免码开放,职场效率革命来袭!4、B站618商单效率飙升5倍!通义千问3助力AI选人功能大爆发5、HailuoVideoAgent震撼发布:零门槛生成专业级视频,创意秒变现实!6、中
- SPARKLE:深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
摘要:强化学习(ReinforcementLearning,RL)已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法(例如GRPO)已经展示了显著的经验性收益,但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白,我们引入了一个细粒度的分析框架,以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素:(1)计划遵循和执行,(2)问题分解,以及(3)改进的推理和知
- Hadoop与云原生集成:弹性扩缩容与OSS存储分离架构深度解析
Hadoop与云原生集成的必要性Hadoop在大数据领域的基石地位作为大数据处理领域的奠基性技术,Hadoop自2006年诞生以来已形成包含HDFS、YARN、MapReduce三大核心组件的完整生态体系。根据CSDN技术社区的分析报告,全球超过75%的《财富》500强企业仍在使用Hadoop处理EB级数据,其分布式文件系统HDFS通过数据分片(默认128MB块大小)和三副本存储机制,成功解决了P
- 24.park和unpark方法
卷土重来…
java并发编程java
1.park方法可以暂停线程,线程状态为wait。2.unpark方法可以恢复线程,线程状态为runnable。3.LockSupport的静态方法。4.park和unpark方法调用不分先后,unpark先调用,park后执行也可以恢复线程。publicclassParkDemo{publicstaticvoidmain(String[]args){Threadt1=newThread(()->
- Hive简介
文章目录Hive简介Hive特点Hive和RDBMS的对比Hive的架构Hive的数据组织Hive数据类型Hive简介1、Hive由Facebook实现并开源2、是基于Hadoop的一个数据仓库工具3、可以将结构化的数据映射为一张数据库表4、并提供HQL(HiveSQL)查询功能5、底层数据是存储在HDFS上6、Hive的本质是将SQL语句转换为MapReduce任务运行7、使不熟悉MapRedu
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目录技术栈介绍具体实现截图系统设计研究方法:设计步骤设计流程核心代码部分展示研究方法详细视频演示试验方案论文大纲源码获取/详细视频演示技术栈介绍Django-SpringBoot-php-Node.js-flask本课题的研究方法和研究步骤基本合理,难度适中,本选题是学生所学专业知识的延续,符合学生专业发展方向,对于提高学生的基本知识和技能以及钻研能力有益。该学生能够在预定时间内完成该课题的设计。
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dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode30hadoop104:8020dfs.namenode.rpc-address.nameservice1.namenode37hadoop106:8020dfs.namenode.http-address.nameservice1.namenode30hadoop104:9870dfs.namenode.
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目录访问HIVE的三种方式DDLDML数据操作向表中装载数据数据导出常用函数Like和RLike分组Join排序分区表和分桶表访问HIVE的三种方式启动Hive命令,CtrlC退出客户端,执行测试语句,与sql一致[wyc@hadoop102hive]$bin/hive经验小结:在hive中执行语句报错:ExecutionError,returncode2fromorg.apache.hadoop
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安全运维
在数字化运维场景中,异构系统复杂、攻击手段隐蔽等挑战日益突出。保旺达基于“全域纳管-身份认证-行为监测-自动响应-审计溯源”的五层防护架构,融合AI、零信任等技术,构建全链路安全运维体系,以下从技术逻辑与实践落地展开解析:第一层:全域资产纳管——筑牢安全根基挑战云网基础设施包含分布式计算(Hadoop/Spark)、数据流处理(Storm/Flink)等异构组件,通信协议繁杂,传统方案难以全面纳管
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文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- Docker快速构建Hive测试环境
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Docker是一种流行的容器化平台,可以帮助我们快速构建和管理应用程序的环境。在本文中,我们将学习如何使用Docker快速构建Hive测试环境。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施,它提供了一种类似于SQL的查询语言,用于分析和处理大规模数据集。步骤1:安装Docker和DockerCompose首先,我们需要安装Docker和DockerCompose。您可以根据您的操作系统类型,从
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。