- 13.Spark Core-Spark中广播变量和累加器
__元昊__
一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量。累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计。二、具体原理1、广播变量广播变量理解图image注意事项1、能不能将一个RDD使用广播变量广播出去?不能,因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。2、广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Spark底层逻辑
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端spark大数据
ApacheSpark的底层逻辑可以从其核心概念、组件和执行流程等方面来理解。Spark提供了一个分布式数据处理框架,其底层逻辑基于批处理架构,能够在大规模集群中高效地处理数据。以下是Spark的底层逻辑的详细介绍:1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算,包括:RDD(ResilientDistributedDataset,弹性分布式数据集):RDD是Spark最基础的数据抽
- hadoop 0.22.0 部署笔记
weixin_33701564
大数据java运维
为什么80%的码农都做不了架构师?>>>因为需要使用hbase,所以开始对hbase进行学习。hbase是部署在hadoop平台上的NOSql数据库,因此在部署hbase之前需要先部署hadoop。环境:redhat5、hadoop-0.22.0.tar.gz、jdk-6u13-linux-i586.zipip192.168.1.128hostname:localhost.localdomain(
- Spark - 升级版数据源JDBC2
大猪大猪
在spark的数据源中,只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式,但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的,就是已存在的数据肯定不能覆盖,在mysql中实现就是采用:ONDUPLICATEKEYUPDATE,有没有这样一种实现?官方:不好意思,不提供,dounine:我这有呀,你来用吧。哈哈,为了方便大家的使用我已经把项目打包到mave
- PySpark
静听山水
Sparkspark
PySpark的本质确实是Python的一个接口层,它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口,你可以利用Spark强大的分布式计算能力,同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤:编写Python代码:开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs(弹性分布
- Ubuntu的ssh
请不要问我是谁
安装sshsudoapt-getupdatesudoapt-getinstallopenssh-server检测ssh是否启动sudops-e|grepssh创建root用户sudopasswdroot配置本机无密码ssh登录cd/home/spark0ssh-keygen-trsa-P""cat.ssh/id_rsa.pub>>.ssh/authorized_keyschmod600.ssh/a
- 2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
2401_84185556
程序员大数据架构
技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink:用于数据ETL,包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Spark:用于数据ETL,包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;Doris:O
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1),2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题
2401_84181221
程序员架构大数据
+Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;+Doris:OLAP引擎,同步数仓结果模型,对外提供数据服务支持;+Hbase:用来存储维表信息,维表数据来源一部分有Flink加工实时写入,另一部分是从Spark任务生产,其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
- starrocks和clickhouse数据库比较
CodeMaster_37714848
clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- HBase 源码阅读(一)
Such Devotion
hbase数据库大数据
1.HMastermain方法在上文中MacosM1IDEA本地调试HBase2.2.2,我们使用HMaster的主函数使用"start"作为入参,启动了HMaster进程这里我们再深入了解下HMaster的运行机理publicstaticvoidmain(String[]args){LOG.info("STARTINGservice"+HMaster.class.getSimpleName())
- HBase 源码阅读(四)HBase 关于LSM Tree的实现- MemStore
Such Devotion
hbaselsm-tree数据库
4.MemStore接口Memstore的函数不能并行的被调用。调用者需要持有读写锁,这个的实现在HStore中我们放弃对MemStore中的诸多函数进行查看直接看MemStore的实现类AbstractMemStoreCompactingMemStoreDefaultMemStore4.1三个实现类的使用场景1.AbstractMemStore角色:基础抽象类作用:AbstractMemStor
- 大数据(Hbase简单示例)
BL小二
hbase大数据hadoop
importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.TableName;importorg.apache.hadoop.hbase.client.*;importorg.apache.hadoop.hbase
- 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
- 快手HBase在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践
王知无
声明:本文的原文是来自Hbase技术社区的一个PPT分享,个人做了整理和提炼。大家注意哈,这种会议PPT类的东西能学习到的更多的是技术方案和他人在实践过程中的经验。希望对大家有帮助。背景快手每天产生数百亿用户特征数据,分析师需要在跨30-90天的数千亿特征数据中,任意选择多维度组合(如:城市=北京&性别=男),秒级分析用户行为。针对这一需求,快手基于HBase自主研发了支持bitmap转化、存储、
- ClickHouse与其他数据库的对比
九州Pro
ClickHouse数据库clickhouse数据仓库大数据sql
目录1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异1.2数据模型差异1.3适用场景差异2与其他列式存储数据库的对比2.1ApacheCassandra2.2HBase3与分布式数据库的对比3.1GoogleBigQuery3.2AmazonRedshift3.3Snowflake4ClickHouse的缺点5ClickHouse的其他优点1与传统关系型数据库的对比1.1性能差异ClickHouse是一种
- Hbase、hive以及ClickHouse的介绍和区别?
damokelisijian866
hbasehiveclickhouse
一、Hbase介绍:HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,由ApacheSoftwareFoundation开发,是Hadoop生态系统中的一个重要组件。HBase的设计灵感来源于Google的Bigtable论文,它通过提供类似于Bigtable的能力,在Hadoop之上构建了一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。HBase主要用于存储大量结构化数据,并支持随机读写访问,
- Hive和Hbase的区别
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hivehbasehadoop
Hive和HBase都是Hadoop生态系统中的重要组件,它们都能处理大规模数据,但各自有不同的适用场景和设计理念。以下是两者的主要区别:1.数据模型Hive:Hive类似于传统的关系型数据库(RDBMS),以表格形式存储数据。它使用SQL-like语言HiveQL来查询和处理数据,数据通常是结构化或半结构化的。HBase:HBase是一个NoSQL数据库,基于Google的BigTable模型。
- 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
- Spark 3.5.1 升级 Java 17 异常 cannot access class sun.nio.ch.DirectBuffer
敏叔V587
sparkjavanio
异常说明使用Spark3.5.1升级到Java17的时候会有一个异常,异常如下SLF4J:Failedtoloadclass"org.slf4j.impl.StaticLoggerBinder".SLF4J:Defaultingtono-operation(NOP)loggerimplementationSLF4J:Seehttp://www.slf4j.org/codes.html#Static
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
蓦然_
大数据面试题hive大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- 【无标题】大数据之批处理,流处理,批流一体概念
数字天下
大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起,形成一个数据批次,然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理,其中Spark使用的是批处理模型,即将一批数据一次性读入内存,然后对其进行处理,处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理,但使用的是基于流处理的批处理模式,即将一批数据分成多个数据流进行处理,可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
weixin_39793638
pysparkkafkamysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- <转>Spark体系架构
yongjian_luo
Spark
最近看到一篇关于Spark架构的博文,作者是AlexeyGrishchenko。看过Alexey博文的同学应该都知道,他对Spark理解地非常深入,读完他的“spark-architecture”这篇博文,有种醍醐灌顶的感觉,从JVM内存分配到Spark集群的资源管理,步步深入,感触颇多。因此,在周末的业余时间里,将此文的核心内容译成中文,并在这里与大家分享。如在翻译过程中有文字上的表达纰漏,还请
- Spark分布式计算原理
NightFall丶
#Sparkapachesparkspark
目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系,同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例)packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
程序员flinkspark架构
2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd
2401_84187537
数据分析数据挖掘
DataFrame.show()使用格式:df.show()df.show(1)+---+---+-------+----------+-------------------+|a|b|c|d|e|+---+---+-------+----------+-------------------+|1|2.0|string1|2000-01-01|2000-01-0112:00:00|+---+---
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(1)
2401_84181368
程序员数据分析数据挖掘
dfDataFrame[a:bigint,b:double,c:string,d:date,e:timestamp]####通过由元组列表组成的RDD创建rdd=spark.sparkContext.parallelize([(1,2.,‘string1’,date(2000,1,1),datetime(2000,1,1,12,0)),(2,3.,‘string2’,date(2000,2,1),
- PySpark数据分析基础:PySpark基础功能及DataFrame操作基础语法详解_pyspark rdd(2)
2401_84181403
程序员数据分析数据挖掘
轻松切换到pandasAPI和PySparkAPI上下文,无需任何开销。有一个既适用于pandas(测试,较小的数据集)又适用于Spark(分布式数据集)的代码库。熟练使用pandas的话很快上手3.StreamingApacheSpark中的Streaming功能运行在Spark之上,支持跨Streaming和历史数据的强大交互和分析应用程序,同时继承了Spark的易用性和容错特性。SparkS
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。