- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客，揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- 浅谈MapReduce
Android路上的人
Hadoop分布式计算mapreduce分布式框架hadoop
从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
- Hadoop
傲雪凌霜，松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
- Hadoop架构
henan程序媛
hadoop大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代，数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互，要处理的数据量实在是太大了，以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现，在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合，
- hbase介绍
CrazyL-
云计算+大数据hbase
hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点：数据量大：一个表可以有上亿行，上百万列（列多时，插入变慢）面向列：面向列（族）的
- HBase介绍
mingyu1016
数据库
概述HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是GoogleBigtable的开源实现，它利用HadoopHDFS作为其文件存储系统，利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。HBase的表结构HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为
- 【HDFS】【HDFS架构】【HDFS Architecture】【架构】
资源存储库
hdfs架构hadoop
目录1Introduction介绍2AssumptionsandGoals假设和目标HardwareFailure硬件故障StreamingDataAccess流式数据访问LargeDataSets大型数据集SimpleCoherencyModel简单凝聚力模型“MovingComputationisCheaperthanMovingData”“移动计算比移动数据更便宜”PortabilityAc
- Hadoop学习第三课（HDFS架构--读、写流程）
小小程序员呀~
数据库hadoop架构bigdata
1.块概念举例1：一桶水1000ml，瓶子的规格100ml=>需要10个瓶子装完一桶水1010ml，瓶子的规格100ml=>需要11个瓶子装完一桶水1010ml，瓶子的规格200ml=>需要6个瓶子装完块的大小规格，只要是需要存储，哪怕一点点，也是要占用一个块的块大小的参数：dfs.blocksize官方默认的大小为128M官网：https://hadoop.apache.org/docs/r3.
- hdfs启动流程
weixin_44352020
hadoophdfshadoop
Namenode1.init()namenode初始化，执行加载配置文件等操作2.loadFsImage()开始加载元数据将FsImage护额徐为目录树，保存在内存中FsImage中主要包含了问价你和数据块的对应关系3.loadEditlog()加载Editlog，将Editlog中记录的元数据修改应用到内存中；4.saveCheckpoint()将内存中最新的目录树持久化为新的FsImage到磁
- hdfs开机启动流程
鸭梨山大哎
hadoophdfs
第一步：加载name目录下最新的那个fsimage_xxx019文件，将里面存储的元数据（目录树结构）维护到内存中，但是还不是关机前的状态第二步：将关机前的最后使用的edits_inprogress_xxxx0160进行重命名edits_0000000000000000160-0000000000000000169操作，然后生成一个最新的edits_inprogress_xxx170文件，并修改s
- hadoop启动HDFS命令
m0_67401228
java搜索引擎linux后端
启动命令：/hadoop/sbin/start-dfs.sh停止命令：/hadoop/sbin/stop-dfs.sh
- 【HDFS主从集群】存在两个独立的问题和解决方案
流辉fglow
大数据#HDFShdfsjavahadoop大数据分布式学习
主从集群存在两个独立的问题和解决方案单点“主”的两个独立的问题以下是解决方案HA高可用方案：解决单点故障导致集群整体不可用问题Federation联邦机制：解决NN压力过大问题总结一般很多技术都是主从结构（最简单的结构）优点：结构相对简单，主与从协作“主”是单点，好处有，缺点也有好处：单点NameNode，数据一致性好掌握 因为一个人管，说一不二的单点“主”的两个独立的问题关键词：独立：两套独立
- 【HDFS】角色的架构设计
流辉fglow
#HDFS大数据hdfshadoop大数据学习分布式
HDFS角色的架构设计前置知识：Windows与Linux文件系统的差异HDFS中的角色及功能HDFS的架构NameNodeDataNodeNameNode元数据的持久化说明：/表示两个词是同一语义，方便你理解的前置知识：Windows与Linux文件系统的差异Windows&LInux虽然都有硬盘/分区、目录，但感受很不同的是：Windows：有很强的分区概念，要先通过不同的“盘符”去找文件在命
- HDFS的启动过程
ffbc2020
HDFSHDFS
HDFS的启动过程HDFS的启动过程分为四个阶段：第一阶段：NameNode读取包含元数据信息的fsimage文件，并加载到内存；第二阶段：NameNode读取体现HDFS最新状态的edits日志文件，并加载到内存中第三阶段：生成检查点，SecondaryNameNode将edits日志中的信息合并到fsimage文件中第四阶段：进入安全模式，检查数据块的完整性HDFS的安全模式什么是安全模式安全
- 集群hdfs启动
sxu~源
hdfshadoopbigdata
1）各个模块分开启动/停止（配置ssh是前提）常用（1）整体启动/停止HDFSstart-dfs.sh/stop-dfs.sh（2）整体启动/停止YARNstart-yarn.sh/stop-yarn.sh2）各个服务组件逐一启动/停止（1）分别启动/停止HDFS组件hdfs--daemonstart/stopnamenode/datanode/secondarynamenode（2）启动/停止Y
- spark常用命令
我是浣熊的微笑
spark
查看报错日志：yarnlogsapplicationIDspark2-submit--masteryarn--classcom.hik.ReadHdfstest-1.0-SNAPSHOT.jar进入$SPARK_HOME目录，输入bin/spark-submit--help可以得到该命令的使用帮助。hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$bin/spark-submit--
- 编程常用命令总结
Yellow0523
LinuxBigData大数据
编程命令大全1.软件环境变量的配置JavaScalaSparkHadoopHive2.大数据软件常用命令Spark基本命令Spark-SQL命令Hive命令HDFS命令YARN命令Zookeeper命令kafka命令Hibench命令MySQL命令3.Linux常用命令Git命令conda命令pip命令查看Linux系统的详细信息查看Linux系统架构(X86还是ARM，两种方法都可)端口号命令L
- Hadoop常见面试题整理及解答
叶青舟
Linuxhdfs大数据hadooplinux
Hadoop常见面试题整理及解答一、基础知识篇：1.把数据仓库从传统关系型数据库转到hadoop有什么优势？答：（1）关系型数据库成本高，且存储空间有限。而Hadoop使用较为廉价的机器存储数据，且Hadoop可以将大量机器构建成一个集群，并在集群中使用HDFS文件系统统一管理数据，极大的提高了数据的存储及处理能力。（2）关系型数据库仅支持标准结构化数据格式，Hadoop不仅支持标准结构化数据格式
- hive表格统计信息不准确
weixin_41956627
hivehivehadoop数据仓库
问题描述有个hive分区表，orc存储格式，有个分区，查询selectcount(1)fromtablewheredt='yyyyMMdd'结果是0，但查询select*fromtablewheredt='yyyyMMdd'又能查到数据，去hdfs对应目录下查看，也能看到有数据文件解决执行如下sqlANALYZETABLEdb.table1PARTITION(dt='20240908')COMPU
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程序喵D
人生苦短我用Pythonpythonpandas
人生苦短我用Pythonpandas文件格式转换前言示例1excel与csv互转常用格式的方法FlatfileExcelJSONXML示例2常用格式转换简要需求依赖export方法main方法附其它格式的方法HTMLPicklingClipboardLatexHDFStore:PyTables(HDF5)FeatherParquetORCSASSPSSSQLGoogleBigQuerySTATA前
- 深入解析HDFS：定义、架构、原理、应用场景及常用命令
CloudJourney
hdfs架构hadoop
引言Hadoop分布式文件系统（HDFS，HadoopDistributedFileSystem）是Hadoop框架的核心组件之一，它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。本文将从HDFS的定义、架构、工作原理、应用场景以及常用命令等多个方面进行详细探讨，帮助读者全面深入地了解HDFS。1.HDFS的定义1.1什么是HDFSHDFS是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系
- 解决flume在抽取不断产生的日志文件时，hdfs上出现很多小文件的问题
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问题在使用flume时，需要编写conf文件，然后执行，明明sinks已经指定了roll的三个参数：a1.sinks.k1.hdfs.rollInterval=0（根据写入时间来切割）a1.sinks.k1.hdfs.rollSize=0（根据写入的文件大小来切割）a1.sinks.k1.hdfs.rollCount=0（根据Event数量来切割）其中0代表不根据其属性来切割文件但是hdfs上还会
- Hadoop的搭建流程
lzhlizihang
hadoop大数据分布式
文章目录一、配置IP二、配置主机名三、配置主机映射四、关闭防火墙五、配置免密六、安装jdk1、第一步：2、第二步：3、第三步：4、第四步：5、第五步：七、安装hadoop1、上传2、解压3、重命名4、开始配置环境变量5、刷新配置文件6、验证hadoop命令是否可以识别八、全分布搭建7、修改配置文件core-site.xml8、修改配置文件hdfs-site.xml9、修改配置文件hadoop-en
- hive搭建 -----内嵌模式和本地模式
lzhlizihang
hivehadoop
文章目录一、内嵌模式（使用较少）1、上传、解压、重命名2、配置环境变量3、配置conf下的hive-env.sh4、修改conf下的hive-site.xml5、启动hadoop集群6、给hdfs创建文件夹7、修改hive-site.xml中的非法字符8、初始化元数据9、测试是否成功10、内嵌模式的缺点二、本地模式（最常用）1、检查mysql是否正常2、上传、解压、重命名3、配置环境变量4、修改c
- 详解 JuiceFS sync 新功能，选择性同步增强与多场景性能优化
Juicedata
性能优化
JuiceFSsync是一个强大的数据同步工具，支持在多种存储系统之间进行并发同步或迁移数据，包括对象存储、JuiceFS、NFS、HDFS、本地文件系统等。此外，该工具还提供了增量同步、模式匹配（类似Rsync）、分布式同步等高级功能。在最新的v1.2版本中，针对Juicesync我们引入了多项新功能，并对多个场景进行了性能优化，以提高用户在处理大目录和复杂迁移时的数据同步效率。新增功能增强选择
- Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
BigDataMLApplication
大数据hadoophadoophdfs大数据
HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS（Hadoop分布式文件系统）中，有三个关键的组件：NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNodeNameNode是HDFS的主要组件之一，负责管理文件系统的命名空间、存储文件的元数据信息以及处理客
- 【Hadoop|HDFS篇】NameNode和SecondaryNameNode
Vez'nan的幸福生活
hadoophdfs大数据
1.NN和2NN的工作机制思考：NameNode中的元数据是存储在哪里的？首先，我们做个假设，如果存储在NameNode节点的磁盘中，因为经常需要进行随机访问，还有响应客户请求，必然是效率过低。因此，元数据需要存放在内存中。但如果只存在内存中，一旦断电，元数据丢失，整个集群就无法工作了。因此产生在磁盘中备份元数据的Fslmage。这样又会带来新的问题，当在内存中的元数据更新时，如果同时更新FsIm
- Hbase的简单使用示例
傲雪凌霜，松柏长青
后端大数据hbase数据库大数据
HBase是基于HadoopHDFS构建的分布式、列式存储的NoSQL数据库，适用于存储和检索超大规模的非结构化数据。它支持随机读写，并且能够处理PB级数据。HBase通常用于实时数据存取场景，与Hadoop生态紧密集成。使用HBase的Java示例前置条件HBase集群：确保HBase集群已经安装并启动。如果没有，你可以通过本地伪分布模式或Docker来运行HBase。Hadoop配置：HBas
- HBase
傲雪凌霜，松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）构建的分布式、面向列的NoSQL数据库，主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable，能够在海量数据中提供快速的随机读写操作，适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表（Table）：HBase的数据存储在表中，与传统的关系型数据库不同，HBase的表是面向列族（Co
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜，松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势：1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上，能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询，具备高度扩展性，适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式，一个是继承Thread，另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票，第一例子继承thread，代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ，用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言，可以用来标记数据、定义数据类型，是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一，跨平台和语言，早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数，交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件，耗时三个月，是一个根据央视节目开门大吉改变的，提供音调，猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP，同意权限，安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。（同时软件自动播放背景音乐）。3、用户登录到主页后，会有五个模块。a、点击不胫而走，用户得到开门大吉首页部分新闻，点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点，在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题，通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理，然后输出
awk命令形式:
awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
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- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
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try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
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安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础，最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取，Zookeeper 的安装非常简单，下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库：
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU：
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存：
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三.查看硬盘：
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linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备；
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备（声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时，需要考虑如下问题：
1. 序列化时，Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时，把日期字符串序列化为Date对象，也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档：
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量，然后可以在需要时引用，比如记录到日志里面，
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
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变量$all_cookie就获得了cookie的值，可以用于运算了
- java-65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的：
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n，按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3，则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类，不熟悉FrameDecoder的，可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说，ReplayingDecoder简化了操作，比如：
FrameDecoder在decode时，需要判断数据是否接收完全：
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~！@#￥……&*（）——|{}【】‘；：”“'。，、？]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时，会碰到要以另外一个用户来执行相关命令，其方法简单记下：
1、执行单个命令：su - user -c "command"
如：下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123"
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了：public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一：代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处：
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后，通常这个命令都会有返回结果，怎么对这个返回的结果做一些操作呢？那就得用管道命令‘|’。
上面那段话，简单说了下管道命令的作用，那什么事管道命令呢？
答：非常的经典的一句话，记住了，何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题：
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键，此时需要在APP层对按键事件（keyevent）做分解处理，模拟Android系统做法，把keyevent分解成：
1、单击事件：就是普通key的单击；
2、双击事件：500ms内同一按键单击两次；
3、长按事件：同一按键长按超过1000ms（系统中长按事件为500ms）；
4、组合按键：两个以上按键同时按住；
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms)，例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下：
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下：
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平，就看他用键盘多，还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码（当然了，也包括注释），再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》：“人有多大懒，才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表，目的也就是通过读书，让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看，改变了格式……
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#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
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一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中，操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中，也就是说，数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中，然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区，
- 随想 生活
暗黑小菠萝
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其实账户之前就申请了，但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的，但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生，真正最后做到软件开发的只要两个包括我，PS：我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作，考研失败，我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术，增强自己的实战能力，以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
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javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑，只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲，我倾向简单质朴的设计开发理念；从方法论上，我更加倾向自顶向下的设计；从做事情的目标上来看，我追求质量优先，更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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