- HBase Shell基本操作
wanglingli95
大数据开发hbase数据库大数据
一、进入HbaseShell客户端先在LinuxShell命令行终端执行start-dfs.sh脚本启动HDFS,再执行start-hbase.sh脚本启动HBase。如果Linux系统已配置HBase环境变量,可直接在任意目录下执行hbaseshell脚本命令,就可进入HBaseShell的命令行终端环境,exit可以退出HBaseShell(我安装的是伪分布式的HBase)。(1)help帮助
- 安装HBase-2.4.12 (hadoop3.3.1)
不饿同学
大数据hbasebigdatahadoop
1.下载https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hbase/2.4.12/hbase-2.4.12-bin.tar.gz节点角色配置节点MasterZooKeeperRegionServernode001yesyesyesnode002backupyesyesnode003noyesyes2.解压下载的文件,并切换到新创建的目录。(base)[root@node
- Hadoop--HA架构详解
娘子,出来看上帝
HadoopHadoop大数据HA
一、HA架构工作背景HDFS集群中的nameNode存在单点故障因素。对于只有一个nameNode工作的集群来说,一旦nameNode出现意外情况,会导致整个集群无法工作,直到nameNode重新启动。为了解决上述问题,Hadoop给出了高容错,高可用的HA方案:一个HDFS集群至少存在两个nameNode,一个nameNode处在active(主)状态,其他nameNode处在standby(备
- Hadoop HA 架构
weixin_30569033
shell大数据
为什么要用集群?企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN节点挂了,就不能提供对外服务(-put,-get)需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外,另外一台是
- hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作(建库、建表、分区表、写数据)...
weixin_39710660
hive表指定分区字段搜索
hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- 【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询
新世纪debug战士
hadoop学习之路hive
目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c
- HDFS总结
ChenJieYaYa
Hadoophdfshadoopbigdata
基于前面的学习与配置,相信对于HDFS有了一定的了解HDFS概述1.什么是HDFSHadoopDistributedFileSystem:分步式文件系统HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的1.流式数据:将数据序列化为字节流来存储,这样不会破坏文件的结构和内容,而且字节流直接存储在磁盘上,可以分片或分块2.当超大规模的文件本身就已经超
- 11 Spark面试真题
TTXS123456789ABC
#Sparkspark面试大数据
11Spark大厂面试真题1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?6.checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?8.RDD机制理解吗?9.Spa
- 【详细讲解】hive优化
songqq27
大数据hive
1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
qq_79856539
javawebjava大数据hadoop课程设计
系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
- HDFS读写流程
金州饿霸
HadoopBigDatahdfshadoop大数据
因为namenode维护管理了文件系统的元数据信息,这就造成了不管是读还是写数据都是基于NameNode开始的,也就是说NameNode成为了HDFS访问的唯一入口。入口地址是:http://nn_host:8020。一、写数据流程1.1Pipeline管道、ACK应答响应Pipeline,中文翻译为管道。这是HDFS在上传文件写数据过程中采用的一种数据传输方式。客户端将数据块写入第一个数据节点,
- HDFS读写流程(全面深入理解)
AnAn-66.
hadoophdfs面试hadoop
1、HDFS写流程 (1)客户端通过对FileSystem.create()对象创建建文件,DistributedFileSystem会创建输出流FSDataOutputStream。 (2)DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件,此时该文件中还没有相应的数据块。 (3)名称节会执行一些检查,比如文件是否已经存在、客户端是
- HDFS的读写流程
熊與猫v
大数据hadoopbigdata
一,HDFS的读写流程1.hdfs的写入流程文上传流程如下:创建文件:①HDFSclient向HDFS写入数据,先调用DistributedFileSystem.create()②RPC调用namenode的create(),会在HDFS目录树中指定的路径,添加新文件;并将操作记录在edits.log中namenode.create()方法执行完后,返回一个FSDataOutputStream,它
- HDFS的读写流程步骤(附图文解析)
m0_67265464
面试学习路线阿里巴巴hdfshadoop大数据面试intellij-idea
1、HDFS的写入流程:详细步骤:client发起文件上传请求,通过RPC与NameNode建立通讯,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在,返回是否可以上传;client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上;NameNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行文件分配,返回可用的DataNode的地址,如:A,B,C;client请求3台DataNo
- hdfs的读写流程
披星戴月的蝈蝈
hadoop面试题hdfshadoop大数据
1.hdfs写数据面试回答方式1、客户端向NameNode发起上传请求2、NameNode进行权限检查,如果没有问题,返回可以上传通知3、客户端将文件切分多个block,并上传第一个block,NameNode返回主机列表4、客户端开始和对应的主机建立关联,开始上传第一个block及它的副本5、上传完第一个之后,接着上传剩余的block及副本,上传完成之后,由NameNode更新元数据2.hdfs
- HDFS安全模式
哒啵Q297
hdfshadoop大数据
当hdfs集群启动的时候,由于要做很多的事情,这期间集群进入了安全模式离开安全模式的条件:NameNode启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态。处于安全模式的NameNode对于客户端来说是只读的。NameNode从所有的DataNode接收心跳信号和块状态报告(blockreport)每个数据块都有一个指定的最小副本数(dfs.replication.min),当NameNode检测确认某个数
- python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境
小国阁下
python分布式集群
前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
- Hadoop错误: put: Lease mismatch on ... by DFSClient_NONMAPREDUCE_-499992815_1.... 学习总结
星月情缘02
ETL技术Hadoophdfs租约hadoop错误
错误总结分享:使用了hadoop挺长时间了,多数人应该很熟悉它的特点了吧,但是今天突然遇到个错误,从来没见过,一时自己也想不到是什么原因,就在网上查了一些资料,得到了解决的办法,再次分享一下。过程:使用kettle数据清洗工具在进行同步任务的过程中,最后数据是被加载到hdfs的,这里用shell脚本实现,hdfsdfs-put-r/hdfs的目录。结果程序执行到这一步的时候报错了。错误描述就是文章
- 一图看懂 HBase 架构(全面详细)
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大数据hbasehadoophbase组件架构大数据
HBase一图看懂HBase架构HBase最常用的shell操作HBase工作机制及读写流程HBase架构HBase前言HBase简介什么是HBaseHBase特点NoSQL与RDBMS对比HBase生态圈技术HBase架构Client客户端ZooKeeper集群协调一致性服务HMaster节点HRegionServer节点HDFSHBase组件整体物理结构RegionWALStoreFile(H
- Hadoop3.3.4伪分布式环境搭建
凡许真
分布式hadoop伪分布式hadoop3.3.4
文章目录前言一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量3.配置免密二、Hadoop配置1.hadoop-env.sh2.hdfs-site.xml3.core-site.xml4.mapred-site.xml5.yarn-site.xml三、格式化四、启动五、访问web页面前言hadoop学习——伪分布式环境——普通用户搭建一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量vi~/.bash_pro
- Hadoop HA 格式化NameNode 顺序
凡许真
hadoop大数据分布式HA
文章目录前言一、启动JournalNode二、格式化NameNode1.执行格式化命令2.启动namenode3.执行格式化命令4.启动namenode其他前言记录搭建HadoopHA架构时格式化namenode问题一、启动JournalNode分别启动JournalNode,命令如下hadoop-daemon.shstartjournalnode二、格式化NameNode1.执行格式化命令找其中
- Hive存储系统全面测试报告
蚂蚁质量
软件测试测试用例功能测试
引言在大数据时代,数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,因其能够提供类SQL查询功能(HiveQL)而广受欢迎。Hive的设计初衷是为了简化大数据集的查询和管理,它允许用户通过简单的SQL语句来操作存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据集。然而,随着数据量的激增和业务需求的多样化,Hive存储系统的功能、性能和安全性面临
- window10下编译hadoop报错:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:
huangxgc
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Windows10下buildhadoop2.7.3报错:Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:[ERROR]Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:run(dist)onprojecthadoop-hdf
- 图文详解 MapReduce on YARN
Shockang
大数据技术体系大数据mapreduceyarn
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文权威版本——《Hadoop权威指南第3版》1.作业提交MRrunJob从RM获取新的作业ID作业客户端检査作业的输出说明,计算输入分片并将作业资源(包括作业JAR、配置和分片信息)复制到HDFS。通过调用R
- 深入MapReduce——从MRv1到Yarn
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入我们前面篇章有提到,和MapReduce的论文不太一样。在Hadoop1.0实现里,每一个MapReduce的任务并没有一个独立的master进程,而是直接让调度系统承担了所有的worker的master的角色,这就是Hadoop1.0里的JobTracker。在Hadoop1.0里,MapReduce论文里面的worker就是TaskTracker,用来执行map和reduce的任务。而分配
- Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理
杨鑫newlfe
数据仓库大数据挖掘与大数据应用案例YARNHadoop大数据资源调度数据仓库
一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统,直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷);原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaster进行实现;ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度ApplicationMaste
- 【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构
大数据王小皮
深入浅出Yarn架构与实现架构hadoop大数据yarnjava
一、Yarn产生的背景Hadoop2之前是由HDFS和MR组成的,HDFS负责存储,MR负责计算。一)MRv1的问题耦合度高:MR中的jobTracker同时负责资源管理和作业控制两个功能,互相制约。可靠性差:管理节点是单机的,有单点故障的问题。资源利用率低:基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot,并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计
- 【YARN】yarn 基础知识整理——hadoop1.0与hadoop2.0区别、yarn总结
时间的美景
HadoopYarnhadoophadoop1hadoop2大数据
文章目录1.hadoop1.0和hadoop2.0区别1.1hadoop1.01.1.1HDFS1.1.2Mapreduce1.2hadoop2.01.2.1HDFS1.2.2Yarn/MapReduce22.Yarn2.1Yarn(YetAnotherResourceNegotiator)概述2.2Yarn的优点2.3Yarn重要概念2.3.1ResourceManager2.3.2NodeMa
- 搭建Hadoop与Hive环境
达达玲玲
hadoophive大数据
当搭建Hadoop与Hive环境时,以下是每个步骤的详细操作说明:1.安装并配置CentOS7操作系统:-下载CentOS7ISO镜像文件,并通过虚拟机或物理机安装CentOS7操作系统。-在安装过程中,为系统分配必要的网络、用户和权限。2.安装Java开发环境:-下载适合您的系统的JavaJDK版本。-使用命令或GUI工具安装JavaJDK。-配置JAVA_HOME环境变量:-打开终端,输入以下
- 大数据技术之MapReduce
wespten
HadoopHiveSpark大数据安全大数据mapreducehadoop
一、MapReduce概述1、MapReduce简介MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。MapReduce处理过程分为两个阶段:Map和Reduce。Map负责把一个任务分解成多个任务,Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。2、MapReduce优缺点MapReduce优点:MapReduce易于编程:它简单的实现一些接口,就可以完
- jvm调优总结(从基本概念 到 深度优化)
oloz
javajvmjdk虚拟机应用服务器
JVM参数详解:http://www.cnblogs.com/redcreen/archive/2011/05/04/2037057.html
Java虚拟机中,数据类型可以分为两类:基本类型和引用类型。基本类型的变量保存原始值,即:他代表的值就是数值本身;而引用类型的变量保存引用值。“引用值”代表了某个对象的引用,而不是对象本身,对象本身存放在这个引用值所表示的地址的位置。
- 【Scala十六】Scala核心十:柯里化函数
bit1129
scala
本篇文章重点说明什么是函数柯里化,这个语法现象的背后动机是什么,有什么样的应用场景,以及与部分应用函数(Partial Applied Function)之间的联系 1. 什么是柯里化函数
A way to write functions with multiple parameter lists. For instance
def f(x: Int)(y: Int) is a
- HashMap
dalan_123
java
HashMap在java中对很多人来说都是熟的;基于hash表的map接口的非同步实现。允许使用null和null键;同时不能保证元素的顺序;也就是从来都不保证其中的元素的顺序恒久不变。
1、数据结构
在java中,最基本的数据结构无外乎:数组 和 引用(指针),所有的数据结构都可以用这两个来构造,HashMap也不例外,归根到底HashMap就是一个链表散列的数据
- Java Swing如何实时刷新JTextArea,以显示刚才加append的内容
周凡杨
java更新swingJTextArea
在代码中执行完textArea.append("message")后,如果你想让这个更新立刻显示在界面上而不是等swing的主线程返回后刷新,我们一般会在该语句后调用textArea.invalidate()和textArea.repaint()。
问题是这个方法并不能有任何效果,textArea的内容没有任何变化,这或许是swing的一个bug,有一个笨拙的办法可以实现
- servlet或struts的Action处理ajax请求
g21121
servlet
其实处理ajax的请求非常简单,直接看代码就行了:
//如果用的是struts
//HttpServletResponse response = ServletActionContext.getResponse();
// 设置输出为文字流
response.setContentType("text/plain");
// 设置字符集
res
- FineReport的公式编辑框的语法简介
老A不折腾
finereport公式总结
FINEREPORT用到公式的地方非常多,单元格(以=开头的便被解析为公式),条件显示,数据字典,报表填报属性值定义,图表标题,轴定义,页眉页脚,甚至单元格的其他属性中的鼠标悬浮提示内容都可以写公式。
简单的说下自己感觉的公式要注意的几个地方:
1.if语句语法刚接触感觉比较奇怪,if(条件式子,值1,值2),if可以嵌套,if(条件式子1,值1,if(条件式子2,值2,值3)
- linux mysql 数据库乱码的解决办法
墙头上一根草
linuxmysql数据库乱码
linux 上mysql数据库区分大小写的配置
lower_case_table_names=1 1-不区分大小写 0-区分大小写
修改/etc/my.cnf 具体的修改内容如下:
[client]
default-character-set=utf8
[mysqld]
datadir=/var/lib/mysql
socket=/va
- 我的spring学习笔记6-ApplicationContext实例化的参数兼容思想
aijuans
Spring 3
ApplicationContext能读取多个Bean定义文件,方法是:
ApplicationContext appContext = new ClassPathXmlApplicationContext(
new String[]{“bean-config1.xml”,“bean-config2.xml”,“bean-config3.xml”,“bean-config4.xml
- mysql 基准测试之sysbench
annan211
基准测试mysql基准测试MySQL测试sysbench
1 执行如下命令,安装sysbench-0.5:
tar xzvf sysbench-0.5.tar.gz
cd sysbench-0.5
chmod +x autogen.sh
./autogen.sh
./configure --with-mysql --with-mysql-includes=/usr/local/mysql
- sql的复杂查询使用案列与技巧
百合不是茶
oraclesql函数数据分页合并查询
本片博客使用的数据库表是oracle中的scott用户表;
------------------- 自然连接查询
查询 smith 的上司(两种方法)
&
- 深入学习Thread类
bijian1013
javathread多线程java多线程
一. 线程的名字
下面来看一下Thread类的name属性,它的类型是String。它其实就是线程的名字。在Thread类中,有String getName()和void setName(String)两个方法用来设置和获取这个属性的值。
同时,Thr
- JSON串转换成Map以及如何转换到对应的数据类型
bijian1013
javafastjsonnet.sf.json
在实际开发中,难免会碰到JSON串转换成Map的情况,下面来看看这方面的实例。另外,由于fastjson只支持JDK1.5及以上版本,因此在JDK1.4的项目中可以采用net.sf.json来处理。
一.fastjson实例
JsonUtil.java
package com.study;
impor
- 【RPC框架HttpInvoker一】HttpInvoker:Spring自带RPC框架
bit1129
spring
HttpInvoker是Spring原生的RPC调用框架,HttpInvoker同Burlap和Hessian一样,提供了一致的服务Exporter以及客户端的服务代理工厂Bean,这篇文章主要是复制粘贴了Hessian与Spring集成一文,【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
在
【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中
- 【Mahout二】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup的脚本分析
bit1129
Mahout
#!/bin/bash
#
# Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
# contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
# this work for additional information re
- nginx三种获取用户真实ip的方法
ronin47
随着nginx的迅速崛起,越来越多公司将apache更换成nginx. 同时也越来越多人使用nginx作为负载均衡, 并且代理前面可能还加上了CDN加速,但是随之也遇到一个问题:nginx如何获取用户的真实IP地址,如果后端是apache,请跳转到<apache获取用户真实IP地址>,如果是后端真实服务器是nginx,那么继续往下看。
实例环境: 用户IP 120.22.11.11
- java-判断二叉树是不是平衡
bylijinnan
java
参考了
http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174201142733927831/
但是用java来实现有一个问题。
由于Java无法像C那样“传递参数的地址,函数返回时能得到参数的值”,唯有新建一个辅助类:AuxClass
import ljn.help.*;
public class BalancedBTree {
- BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
诸葛不亮
PropertyUtilsBeanUtils
BeanUtils.copyProperties VS PropertyUtils.copyProperties
作为两个bean属性copy的工具类,他们被广泛使用,同时也很容易误用,给人造成困然;比如:昨天发现同事在使用BeanUtils.copyProperties copy有integer类型属性的bean时,没有考虑到会将null转换为0,而后面的业
- [金融与信息安全]最简单的数据结构最安全
comsci
数据结构
现在最流行的数据库的数据存储文件都具有复杂的文件头格式,用操作系统的记事本软件是无法正常浏览的,这样的情况会有什么问题呢?
从信息安全的角度来看,如果我们数据库系统仅仅把这种格式的数据文件做异地备份,如果相同版本的所有数据库管理系统都同时被攻击,那么
- vi区段删除
Cwind
linuxvi区段删除
区段删除是编辑和分析一些冗长的配置文件或日志文件时比较常用的操作。简记下vi区段删除要点备忘。
vi概述
引文中并未将末行模式单独列为一种模式。单不单列并不重要,能区分命令模式与末行模式即可。
vi区段删除步骤:
1. 在末行模式下使用:set nu显示行号
非必须,随光标移动vi右下角也会显示行号,能够正确找到并记录删除开始行
- 清除tomcat缓存的方法总结
dashuaifu
tomcat缓存
用tomcat容器,大家可能会发现这样的问题,修改jsp文件后,但用IE打开 依然是以前的Jsp的页面。
出现这种现象的原因主要是tomcat缓存的原因。
解决办法如下:
在jsp文件头加上
<meta http-equiv="Expires" content="0"> <meta http-equiv="kiben&qu
- 不要盲目的在项目中使用LESS CSS
dcj3sjt126com
Webless
如果你还不知道LESS CSS是什么东西,可以看一下这篇文章,是我一朋友写给新人看的《CSS——LESS》
不可否认,LESS CSS是个强大的工具,它弥补了css没有变量、无法运算等一些“先天缺陷”,但它似乎给我一种错觉,就是为了功能而实现功能。
比如它的引用功能
?
.rounded_corners{
- [入门]更上一层楼
dcj3sjt126com
PHPyii2
更上一层楼
通篇阅读完整个“入门”部分,你就完成了一个完整 Yii 应用的创建。在此过程中你学到了如何实现一些常用功能,例如通过 HTML 表单从用户那获取数据,从数据库中获取数据并以分页形式显示。你还学到了如何通过 Gii 去自动生成代码。使用 Gii 生成代码把 Web 开发中多数繁杂的过程转化为仅仅填写几个表单就行。
本章将介绍一些有助于更好使用 Yii 的资源:
- Apache HttpClient使用详解
eksliang
httpclienthttp协议
Http协议的重要性相信不用我多说了,HttpClient相比传统JDK自带的URLConnection,增加了易用性和灵活性(具体区别,日后我们再讨论),它不仅是客户端发送Http请求变得容易,而且也方便了开发人员测试接口(基于Http协议的),即提高了开发的效率,也方便提高代码的健壮性。因此熟练掌握HttpClient是很重要的必修内容,掌握HttpClient后,相信对于Http协议的了解会
- zxing二维码扫描功能
gundumw100
androidzxing
经常要用到二维码扫描功能
现给出示例代码
import com.google.zxing.WriterException;
import com.zxing.activity.CaptureActivity;
import com.zxing.encoding.EncodingHandler;
import android.app.Activity;
import an
- 纯HTML+CSS带说明的黄色导航菜单
ini
htmlWebhtml5csshovertree
HoverTree带说明的CSS菜单:纯HTML+CSS结构链接带说明的黄色导航
在线体验效果:http://hovertree.com/texiao/css/1.htm代码如下,保存到HTML文件可以看到效果:
<!DOCTYPE html >
<html >
<head>
<title>HoverTree
- fastjson初始化对性能的影响
kane_xie
fastjson序列化
之前在项目中序列化是用thrift,性能一般,而且需要用编译器生成新的类,在序列化和反序列化的时候感觉很繁琐,因此想转到json阵营。对比了jackson,gson等框架之后,决定用fastjson,为什么呢,因为看名字感觉很快。。。
网上的说法:
fastjson 是一个性能很好的 Java 语言实现的 JSON 解析器和生成器,来自阿里巴巴的工程师开发。
- 基于Mybatis封装的增删改查实现通用自动化sql
mengqingyu
DAO
1.基于map或javaBean的增删改查可实现不写dao接口和实现类以及xml,有效的提高开发速度。
2.支持自定义注解包括主键生成、列重复验证、列名、表名等
3.支持批量插入、批量更新、批量删除
<bean id="dynamicSqlSessionTemplate" class="com.mqy.mybatis.support.Dynamic
- js控制input输入框的方法封装(数字,中文,字母,浮点数等)
qifeifei
javascript js
在项目开发的时候,经常有一些输入框,控制输入的格式,而不是等输入好了再去检查格式,格式错了就报错,体验不好。 /** 数字,中文,字母,浮点数(+/-/.) 类型输入限制,只要在input标签上加上 jInput="number,chinese,alphabet,floating" 备注:floating属性只能单独用*/
funct
- java 计时器应用
tangqi609567707
javatimer
mport java.util.TimerTask; import java.util.Calendar; public class MyTask extends TimerTask { private static final int
- erlang输出调用栈信息
wudixiaotie
erlang
在erlang otp的开发中,如果调用第三方的应用,会有有些错误会不打印栈信息,因为有可能第三方应用会catch然后输出自己的错误信息,所以对排查bug有很大的阻碍,这样就要求我们自己打印调用的栈信息。用这个函数:erlang:process_display (self (), backtrace).需要注意这个函数只会输出到标准错误输出。
也可以用这个函数:erlang:get_s