- Hive 深度优化指南:从原理到实战,附完整代码解析
落辰010
hivehadoop数据仓库
在大数据处理领域,Hive凭借其强大的数据处理能力和SQL友好性,成为众多企业处理海量数据的首选工具。然而,随着数据量的不断增长,Hive的性能问题逐渐凸显。本文将从表设计、查询执行、资源管理等多个维度,深入探讨Hive优化的方法和技巧,并通过具体代码示例进行详细说明,帮助你显著提升Hive的运行效率。一、表设计优化1.1选择合适的存储格式Hive支持多种存储格式,如TextFile、ORC、Pa
- Hive优化及解析
架构森林之旅
数仓数据库hive大数据hive数据仓库
1.explain一般用于查看表的具体stage流程,根据流程判断自我推测2.explaindependency快速排查分区具体场景快速排出因为读取不到相应分区的数据而导致任务数据输出异常理清表的输入,帮助理解程序的运行,特别是有助于了理解子查询,多表连接的依赖输入(on,where)不同写法,最后的实现也不会一样3.explainauthorization了解数据源、数据输出以及访问用户和操作4
- Hive优化(3)——索引优化
麦当当MDD
hivehivehadoop数据仓库数据库开发数据库大数据
一、索引优化步骤了解数据和查询:在创建索引之前,了解数据和查询类型至关重要。识别查询中经常使用的列以及用于过滤、连接和排序的列。选择正确的存储格式:Hive支持各种存储格式,如ORC(优化行列式)、Parquet等。这些格式提供了用于数据检索的内置优化。根据数据和查询模式选择适当的格式可以在不需要额外索引的情况下提高性能。分区:分区数据可以通过限制需要扫描的数据量显著减少查询时间。这是一种优化查询
- Hive优化原则及对应优化方法
datacode_wud
Hivehivehadoopbigdata
Hive优化未经允许禁止转载A、执行过程查询B、优化原则1、提前过滤数据列剪裁子查询过滤分区剪裁写明连接条件2、减少Job多表选用相同key连接unionall减少groupby使用使用同一表unionall合理使用UDTF函数3、解决数据倾斜小表放前大表放后使用mapjoin使用map端groupby4、设置合理的mapreduce的task数复杂文件增加map个数小文件合并map前合并mapr
- Hive优化(2)——join优化
麦当当MDD
hivehive数据仓库数据库大数据数据库开发
一、join优化在Hive中,优化JOIN操作是提高查询性能的关键之一。JOIN操作是将两个或多个数据集中的记录基于某个共同字段进行关联的操作,它可能会消耗大量的计算资源和时间,尤其是在处理大型数据集时。优化HiveJOIN操作可以通过数据预处理、分区、数据倾斜处理、合适的JOIN类型选择、调整并行度和资源配置以及使用索引等方法来提高查询性能和执行效率。根据实际情况选择合适的优化策略,可以有效地提
- Hive优化:Hive的执行计划、分桶、MapJoin、数据倾斜
@听风吟
Hivehivehadoop数据仓库大数据
文章目录1.hive的执行计划1.1为什么使用EXPLAIN1.2使用EXPLAIN的步骤1.3EXPLAIN在什么场合使用2.分桶2.1为什么要使用分桶3.MapJoin3.1MapJoin3.1.1大小表关联3.1.2不等连接3.2Bucket-MapJoin3.2.1作用3.2.2条件3.3SMBJoin3.3.1作用4.数据倾斜4.1表连接数据倾斜(Joinskewin)4.1.1运行时优
- Hive优化高频面试题
lzhlizihang
hivehivehadoop面试题hive优化
文章目录一、开启本地模式二、explain分析sql语句三、修改Fetch操作四、开启hive的严格模式五、JVM重用六、分区、分桶以及压缩七、合理设置map和ruduce的数量八、设置并行执行九、CBO优化-成本优化器十、谓词下推十一、小表join大表--使用MapJoin十二、大表join大表--使用SMBJoin十三、列裁剪与分区裁剪十四、避免数据倾斜1、数据倾斜的表现2、数据倾斜的原因和解
- 【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
- HIVE优化场景七--数据倾斜--group by 倾斜
xuanxing123
HIVE优化场景七--数据倾斜:GROUPBY场景下的数据倾斜JOIN场景下的数据倾斜1)由于空值导致的数据倾斜问题2)由于数据类型不一致,导致的转换问题,导致的数据倾斜3)业务数据本身分布不均,导致的数据倾斜,下面4个小场景i.大表与小表JOIN(MapJOIN)ii.大表与大表JOIN,一张表数据分布均匀,另一张表数据特定的KEY(有限几个)分布不均iii.大表与大表JOIN,一张表数据分布均
- HIVE优化场景七--数据倾斜--Join 倾斜
xuanxing123
2)由于数据类型不一致,导致的转换问题,导致的数据倾斜场景说明:用户表中user_id字段为int,log表中user_id为既有string也有int的类型。当按照两个表的user_id进行join操作的时候,默认的hash操作会按照int类型的id进行分配,这样就会导致所有的string类型的id就被分到同一个reducer当中。解决方案:将INT类型id,转换为STRING类型的id.SEL
- 京东面试总结
小小少年Boy
1数据仓库的概念?和数据库的区别?2hdfs上传文件有哪几种方式?3Hive的优化问题?4Hive的数据倾斜问题?5数据分析?概念和总结6Django源码?7python的浅拷贝和深拷贝?总结:HDFS基本命令总结Hive基本命令总结HBase基本命令总结Hive优化问题?HBase优化问题?出现的问题:大数据开发没有理论支撑,应该可以涉及多一点的应用方面;其次引导面试官提问MapReduce;在
- 大数据学习(32)hive优化方法总结
viperrrrrrr
大数据学习hive
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦Hive优化主要从以下几个方面考虑:数据倾斜:对于数据倾斜问题,可以尝试进行数据重分布,将倾斜的数据进行重新整理。也可以通过多线程处理和数据分箱等技术进行优化。减少job数:对于大量的小任务,可以尝试进行任务的合并,减少任务的启动次数,从而提高效率。合理设置ma
- 学了这一篇,你对Hive优化会更上一层楼
语兴数据
hivehadoop数据仓库调优
球友提问汪哥问题1:sethive.exec.max.dynamic.partitions=1000;–所有节点的总(默认)限制为1000个动态分区sethive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100;–默认值为每个节点100个动态分区我看某个博客上:sethive.exec.max.dynamic.partitions.pernode=100#表示每个m
- HIVE优化场景三-合理并行控制
xuanxing123
场景三.合理进行并行控制合理的使用并行化参数控制并行化参数有以下几个:开启任务并行执行sethive.exec.parallel=true;允许并行任务的最大线程数sethive.exec.parallel.thread.number=8;这个只是开启并行化建议,具体最终能不能并行,还是依赖于之间有无依赖关系。有依赖关系,既使开启了优化参数也是不行的。如何查看每个阶段间是否有依赖关系,我们可以通过
- Hive 优化总结
Byyyi耀
hivehadoop数据仓库Hive优化
Hive优化本质:HDFS+MapReduce问题原因:倾斜:分区:有的分区没有数据,有的分区数据堆积。(若按天分区,每一天数据差别大就叫倾斜。)groupby:有的分组键在表中数据很多,有的分组键数据很少。小表join大表:小表数据小,大表数据多,造成倾斜。如何识别倾斜?-若表为分区分桶表,以分区字段作为聚合条件聚合,并进行抽样。-若有HDFS的权限,查看分区文件夹的大小是否存在明显差异。过多:
- HIVE优化之map和reduce数量
莱特昂
hivehadoop数据仓库
1、控制hive任务中的map数我们先来了解下什么情况要设置map数量。一般来讲,map数量默认,不需要我们设置,一般情况下,Hive自己就可以知道到底使用多少个map。但是,当我们明确知道表的数据量不大,而Hive运行启动了几千个map的时候,就有必要减小map的数量了。好比1000个西瓜没必要安排100辆车去拉,安排2辆车就可以搞定了。另一方面,当我们发现map数量不多,但map运行速度极慢的
- HIVE优化场景一:去重场景问题
xuanxing123
场景一.去重场景问题1)UNION--UNIONALL之间的区别,如何取舍2)DISTINCT替代方式GROUPBY1)UNION--UNIONALL之间的区别,如何取舍注意SQL中UNIONALL与UNION是不一样的,UNIONALL不会对合并的数据去重UNION会对合并的数据去重例子:EXPLAINSELECTcompany_name,dep_name,user_id,user_nameFR
- hive优化
DIY……
hivehadoop大数据
一、执行计划(Explain)基本语法EXPLAIN[EXTENDED|DEPENDENCY|AUTHORIZATION]querydemo:hive(dyhtest)>explainselect*fromemp;OKExplainSTAGEDEPENDENCIES:Stage-0isarootstageSTAGEPLANS:Stage:Stage-0**FetchOperator**limit:
- HIVE优化场景九--减少IO次数
xuanxing123
场景九.减少IO次数1)通过多表插入FROMAINSERTBSELECTA,....INSERTCSELECTA...2)一次输入,多次使用WITHTABLEAS(....)1)通过多表插入FROMAINSERTBSELECTA,....INSERTCSELECTA...Hive支持多表插入,可以在同一个查询中使用多个insert子句,这样的好处是我们只需要扫描一遍源表就可以生成多个不相交的输出!
- Hive优化总结
July2333
1.小表大表join(MapJOIN):使用mapjoin让小的维度表先进内存,在map端完成joinsethive.auto.convert.join=true;默认为truesethive.mapjoin.smalltable.filesize=25000000;默认25M以下是小表2.大表join大表:(1)空key过滤:一般业务场景不常用(2)空key转换:nvl(n.id,rand())
- Hive优化-SQL调优
ShyGlow
大数据#Hivehive大数据
Hive优化-SQL调优此博客参考了其他博客:hivesqlhttps://www.cnblogs.com/fnlingnzb-learner/p/13087976.html后续还会继续更新和优化优化的根本思想:尽早尽量过滤数据,减少每个阶段的数据量减少job数解决数据倾斜问题尽早尽量过滤数据,减少每个阶段的数据量列裁剪例如某表有a,b,c,d,e五个字段,但是我们只需要a和b,那么请用selec
- 【美团大数据面试】大数据面试题附答案
话数Science
大数据面试大数据面试
目录1.hdfs读写流程解析2.hdfs副本机制,三副本原因,副本存放策略3.hdfs容错机制原理4.MapReduce执行流程详解5.spark和mr的区别6.TopN求法,大数据量无法完全写入内存解决方案,MapReduce实现方法7.spark部署、调度原理8.spark的stage划分方法9.reducejoin执行过程10.大数据量join优化方法11.hive优化手段12.hiveSQ
- Hive优化(十三)-小文件进行合并
bigdata张凯翔
小文件进行合并在Map执行前合并小文件,减少Map数:CombineHiveInputFormat具有对小文件进行合并的功能(系统默认的格式)。HiveInputFormat没有对小文件合并功能。1)参数设置setmapred.max.split.size=112345600;setmapred.min.split.size.per.node=112345600;setmapred.min.spl
- 技本功|Hive优化之监控(三)
云掣YUNCHE
技术文档数据库运维hive大数据mysql
Hive是大数据领域常用的组件之一,主要是大数据离线数仓的运算,关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的一个点,因此掌握一些Hive调优是必不可少的技能。影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。本文主要是从监控运维的角度对Hive进行整体性能把控,通过对hive元数据监控,提前发现Hive表的不合理
- 技本功|Hive优化之Spark执行引擎参数调优(二)
云掣YUNCHE
技术文档sparkhive
Hive是大数据领域常用的组件之一,主要是大数据离线数仓的运算,关于Hive的性能调优在日常工作和面试中是经常涉及的的一个点,因此掌握一些Hive调优是必不可少的一项技能。影响Hive效率的主要有数据倾斜、数据冗余、job的IO以及不同底层引擎配置情况和Hive本身参数和HiveSQL的执行等因素。本文主要结合实际业务情况,在使用Spark作为底层引擎时,通过一些常见的配置参数对报错任务进行调整优
- Hive优化
新鲜氧气
大数据#hive#hadoophivehadoop数据仓库
Hive优化Hive的存储层依托于HDFS,Hive的计算层依托于MapReduce,一般Hive的执行效率主要取决于SQL语句的执行效率,因此,Hive的优化的核心思想是MapReduce的优化。1、查看Hive执行计划(小白慎用)Hive的SQL语句在执行之前需要将SQL语句转换成MapReduce任务,因此需要了解具体的转换过程,可以在SQL语句中输入如下命令查看具体的执行计划。--查看执行
- HIVE优化场景八-数据裁剪问题
xuanxing123
场景八_数据裁剪问题1)记录数裁剪i.通过分区,分桶表的优势去构建分桶表的构建过程与使用:https://blog.csdn.net/qq_26803795/article/details/105205702分区表与分桶表本身就是一个一个优化策略。分区表更适用可以合理方式进行数据组织的列,比如每天的log日志,由于每天的数据都差不多,可以按分区进行组织!!分桶表适用于无法形成合理分区的场景,并且可
- Hive优化
耗子背刀PK猫
hive数据仓库
一、问题背景Hive离线数仓开发,一个良好的数据任务,它的运行时长一般是在合理范围内的,当发现报表应用层的指标数据总是产出延迟,排查定位发现是有些任务执行了超10小时这样肯定是不合理的,此时就该想想如何优化ETL任务链路,主要从以下几个角度来考虑问题解决:1、从数据任务本身Hive逻辑代码出发,即Hive逻辑优化,偏理解业务角度。2、从集群的资源设置出发,即Hive参数调优,偏理解技术角度。3、从
- HIVE优化场景二--减少job数量
xuanxing123
场景二.减少JOB的数量1)巧妙的使用UNIONALL减少JOB数量2)利用多表相同的JOIN关联条件字段,去减少JOB的数量1)巧妙的使用UNIONALL减少JOB数量假如如下的场景,我们需要统计每多张表的数据量。首先我们可以编写多条SQL进行统计,这样的效率不高。(没意义)或者我们采用UNIONALL的形式把多个结果合并起来,但是这样效率也比较低如:SELECT'a'AStype,COUNT(
- 大数据开发之Hive优化篇6-Hive on spark
只是甲
大数据和数据仓库#Hivehiveonsparkhadoophivespark
备注:Hive版本2.1.1一.HiveonSpark介绍Hive是基于Hadoop平台的数据仓库,最初由Facebook开发,在经过多年发展之后,已经成为Hadoop事实上的SQL引擎标准。相较于其他诸如Impala、Shark(SparkSQL的前身)等引擎而言,Hive拥有更为广泛的用户基础以及对SQL语法更全面的支持。Hive最初的计算引擎为MapReduce,受限于其自身的Map+Red
- Hadoop(一)
朱辉辉33
hadooplinux
今天在诺基亚第一天开始培训大数据,因为之前没接触过Linux,所以这次一起学了,任务量还是蛮大的。
首先下载安装了Xshell软件,然后公司给了账号密码连接上了河南郑州那边的服务器,接下来开始按照给的资料学习,全英文的,头也不讲解,说锻炼我们的学习能力,然后就开始跌跌撞撞的自学。这里写部分已经运行成功的代码吧.
在hdfs下,运行hadoop fs -mkdir /u
- maven An error occurred while filtering resources
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/18145774/eclipse-an-error-occurred-while-filtering-resources
maven报错:
maven An error occurred while filtering resources
Maven -> Update Proje
- jdk常用故障排查命令
daysinsun
jvm
linux下常见定位命令:
1、jps 输出Java进程
-q 只输出进程ID的名称,省略主类的名称;
-m 输出进程启动时传递给main函数的参数;
&nb
- java 位移运算与乘法运算
周凡杨
java位移运算乘法
对于 JAVA 编程中,适当的采用位移运算,会减少代码的运行时间,提高项目的运行效率。这个可以从一道面试题说起:
问题:
用最有效率的方法算出2 乘以8 等於几?”
答案:2 << 3
由此就引发了我的思考,为什么位移运算会比乘法运算更快呢?其实简单的想想,计算机的内存是用由 0 和 1 组成的二
- java中的枚举(enmu)
g21121
java
从jdk1.5开始,java增加了enum(枚举)这个类型,但是大家在平时运用中还是比较少用到枚举的,而且很多人和我一样对枚举一知半解,下面就跟大家一起学习下enmu枚举。先看一个最简单的枚举类型,一个返回类型的枚举:
public enum ResultType {
/**
* 成功
*/
SUCCESS,
/**
* 失败
*/
FAIL,
- MQ初级学习
510888780
activemq
1.下载ActiveMQ
去官方网站下载:http://activemq.apache.org/
2.运行ActiveMQ
解压缩apache-activemq-5.9.0-bin.zip到C盘,然后双击apache-activemq-5.9.0-\bin\activemq-admin.bat运行ActiveMQ程序。
启动ActiveMQ以后,登陆:http://localhos
- Spring_Transactional_Propagation
布衣凌宇
springtransactional
//事务传播属性
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIRED)//如果有事务,那么加入事务,没有的话新创建一个
@Transactional(propagation=Propagation.NOT_SUPPORTED)//这个方法不开启事务
@Transactional(propagation=Propagation.REQUIREDS_N
- 我的spring学习笔记12-idref与ref的区别
aijuans
spring
idref用来将容器内其他bean的id传给<constructor-arg>/<property>元素,同时提供错误验证功能。例如:
<bean id ="theTargetBean" class="..." />
<bean id ="theClientBean" class=&quo
- Jqplot之折线图
antlove
jsjqueryWebtimeseriesjqplot
timeseriesChart.html
<script type="text/javascript" src="jslib/jquery.min.js"></script>
<script type="text/javascript" src="jslib/excanvas.min.js&
- JDBC中事务处理应用
百合不是茶
javaJDBC编程事务控制语句
解释事务的概念; 事务控制是sql语句中的核心之一;事务控制的作用就是保证数据的正常执行与异常之后可以恢复
事务常用命令:
Commit提交
- [转]ConcurrentHashMap Collections.synchronizedMap和Hashtable讨论
bijian1013
java多线程线程安全HashMap
在Java类库中出现的第一个关联的集合类是Hashtable,它是JDK1.0的一部分。 Hashtable提供了一种易于使用的、线程安全的、关联的map功能,这当然也是方便的。然而,线程安全性是凭代价换来的――Hashtable的所有方法都是同步的。此时,无竞争的同步会导致可观的性能代价。Hashtable的后继者HashMap是作为JDK1.2中的集合框架的一部分出现的,它通过提供一个不同步的
- ng-if与ng-show、ng-hide指令的区别和注意事项
bijian1013
JavaScriptAngularJS
angularJS中的ng-show、ng-hide、ng-if指令都可以用来控制dom元素的显示或隐藏。ng-show和ng-hide根据所给表达式的值来显示或隐藏HTML元素。当赋值给ng-show指令的值为false时元素会被隐藏,值为true时元素会显示。ng-hide功能类似,使用方式相反。元素的显示或
- 【持久化框架MyBatis3七】MyBatis3定义typeHandler
bit1129
TypeHandler
什么是typeHandler?
typeHandler用于将某个类型的数据映射到表的某一列上,以完成MyBatis列跟某个属性的映射
内置typeHandler
MyBatis内置了很多typeHandler,这写typeHandler通过org.apache.ibatis.type.TypeHandlerRegistry进行注册,比如对于日期型数据的typeHandler,
- 上传下载文件rz,sz命令
bitcarter
linux命令rz
刚开始使用rz上传和sz下载命令:
因为我们是通过secureCRT终端工具进行使用的所以会有上传下载这样的需求:
我遇到的问题:
sz下载A文件10M左右,没有问题
但是将这个文件A再传到另一天服务器上时就出现传不上去,甚至出现乱码,死掉现象,具体问题
解决方法:
上传命令改为;rz -ybe
下载命令改为:sz -be filename
如果还是有问题:
那就是文
- 通过ngx-lua来统计nginx上的虚拟主机性能数据
ronin47
ngx-lua 统计 解禁ip
介绍
以前我们为nginx做统计,都是通过对日志的分析来完成.比较麻烦,现在基于ngx_lua插件,开发了实时统计站点状态的脚本,解放生产力.项目主页: https://github.com/skyeydemon/ngx-lua-stats 功能
支持分不同虚拟主机统计, 同一个虚拟主机下可以分不同的location统计.
可以统计与query-times request-time
- java-68-把数组排成最小的数。一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的。例如输入数组{32, 321},则输出32132
bylijinnan
java
import java.util.Arrays;
import java.util.Comparator;
public class MinNumFromIntArray {
/**
* Q68输入一个正整数数组,将它们连接起来排成一个数,输出能排出的所有数字中最小的一个。
* 例如输入数组{32, 321},则输出这两个能排成的最小数字32132。请给出解决问题
- Oracle基本操作
ccii
Oracle SQL总结Oracle SQL语法Oracle基本操作Oracle SQL
一、表操作
1. 常用数据类型
NUMBER(p,s):可变长度的数字。p表示整数加小数的最大位数,s为最大小数位数。支持最大精度为38位
NVARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字符数为单位)
VARCHAR2(size):变长字符串,最大长度为4000字节(以字节数为单位)
CHAR(size):定长字符串,最大长度为2000字节,最小为1字节,默认
- [强人工智能]实现强人工智能的路线图
comsci
人工智能
1:创建一个用于记录拓扑网络连接的矩阵数据表
2:自动构造或者人工复制一个包含10万个连接(1000*1000)的流程图
3:将这个流程图导入到矩阵数据表中
4:在矩阵的每个有意义的节点中嵌入一段简单的
- 给Tomcat,Apache配置gzip压缩(HTTP压缩)功能
cwqcwqmax9
apache
背景:
HTTP 压缩可以大大提高浏览网站的速度,它的原理是,在客户端请求网页后,从服务器端将网页文件压缩,再下载到客户端,由客户端的浏览器负责解压缩并浏览。相对于普通的浏览过程HTML ,CSS,Javascript , Text ,它可以节省40%左右的流量。更为重要的是,它可以对动态生成的,包括CGI、PHP , JSP , ASP , Servlet,SHTML等输出的网页也能进行压缩,
- SpringMVC and Struts2
dashuaifu
struts2springMVC
SpringMVC VS Struts2
1:
spring3开发效率高于struts
2:
spring3 mvc可以认为已经100%零配置
3:
struts2是类级别的拦截, 一个类对应一个request上下文,
springmvc是方法级别的拦截,一个方法对应一个request上下文,而方法同时又跟一个url对应
所以说从架构本身上 spring3 mvc就容易实现r
- windows常用命令行命令
dcj3sjt126com
windowscmdcommand
在windows系统中,点击开始-运行,可以直接输入命令行,快速打开一些原本需要多次点击图标才能打开的界面,如常用的输入cmd打开dos命令行,输入taskmgr打开任务管理器。此处列出了网上搜集到的一些常用命令。winver 检查windows版本 wmimgmt.msc 打开windows管理体系结构(wmi) wupdmgr windows更新程序 wscrip
- 再看知名应用背后的第三方开源项目
dcj3sjt126com
ios
知名应用程序的设计和技术一直都是开发者需要学习的,同样这些应用所使用的开源框架也是不可忽视的一部分。此前《
iOS第三方开源库的吐槽和备忘》中作者ibireme列举了国内多款知名应用所使用的开源框架,并对其中一些框架进行了分析,同样国外开发者
@iOSCowboy也在博客中给我们列出了国外多款知名应用使用的开源框架。另外txx's blog中详细介绍了
Facebook Paper使用的第三
- Objective-c单例模式的正确写法
jsntghf
单例iosiPhone
一般情况下,可能我们写的单例模式是这样的:
#import <Foundation/Foundation.h>
@interface Downloader : NSObject
+ (instancetype)sharedDownloader;
@end
#import "Downloader.h"
@implementation
- jquery easyui datagrid 加载成功,选中某一行
hae
jqueryeasyuidatagrid数据加载
1.首先你需要设置datagrid的onLoadSuccess
$(
'#dg'
).datagrid({onLoadSuccess :
function
(data){
$(
'#dg'
).datagrid(
'selectRow'
,3);
}});
2.onL
- jQuery用户数字打分评价效果
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/5.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>jQuery用户数字打分评分代码 - HoverTree</
- mybatis的paramType
kerryg
DAOsql
MyBatis传多个参数:
1、采用#{0},#{1}获得参数:
Dao层函数方法:
public User selectUser(String name,String area);
对应的Mapper.xml
<select id="selectUser" result
- centos 7安装mysql5.5
MrLee23
centos
首先centos7 已经不支持mysql,因为收费了你懂得,所以内部集成了mariadb,而安装mysql的话会和mariadb的文件冲突,所以需要先卸载掉mariadb,以下为卸载mariadb,安装mysql的步骤。
#列出所有被安装的rpm package rpm -qa | grep mariadb
#卸载
rpm -e mariadb-libs-5.
- 利用thrift来实现消息群发
qifeifei
thrift
Thrift项目一般用来做内部项目接偶用的,还有能跨不同语言的功能,非常方便,一般前端系统和后台server线上都是3个节点,然后前端通过获取client来访问后台server,那么如果是多太server,就是有一个负载均衡的方法,然后最后访问其中一个节点。那么换个思路,能不能发送给所有节点的server呢,如果能就
- 实现一个sizeof获取Java对象大小
teasp
javaHotSpot内存对象大小sizeof
由于Java的设计者不想让程序员管理和了解内存的使用,我们想要知道一个对象在内存中的大小变得比较困难了。本文提供了可以获取对象的大小的方法,但是由于各个虚拟机在内存使用上可能存在不同,因此该方法不能在各虚拟机上都适用,而是仅在hotspot 32位虚拟机上,或者其它内存管理方式与hotspot 32位虚拟机相同的虚拟机上 适用。
- SVN错误及处理
xiangqian0505
SVN提交文件时服务器强行关闭
在SVN服务控制台打开资源库“SVN无法读取current” ---摘自网络 写道 SVN无法读取current修复方法 Can't read file : End of file found
文件:repository/db/txn_current、repository/db/current
其中current记录当前最新版本号,txn_current记录版本库中版本