- 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
- hive的sql优化思路-明白底层运行逻辑
ycllycll
hivesqlhadoop
一、首先要明白底层map、shuffle、reduce的顺序之中服务器hdfs数据文件在内存与存储之中是怎么演变的，因为hive的性能瓶颈基本在内存，具体参考以下他人优秀文章：1.HiveSQL底层执行过程详细剖析2.HiveJOIN性能调优二是要明白hive对应的sql它底层的mapreduce的过程中sql字段的执行顺序，来理解map的key、value会填充什么值，才能深刻理解怎么一步一步的
- 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
- 大数据处理技术：分布式文件系统HDFS
茜茜西西CeCe
hdfshadoop大数据HDFS-JAVA接口文件头歌Java
目录1实验名称：2实验目的3实验内容4实验原理5实验过程或源代码5.1HDFS的基本操作5.2HDFS-JAVA接口之读取文件5.3HDFS-JAVA接口之上传文件5.4HDFS-JAVA接口之删除文件6实验结果6.1HDFS的基本操作6.2HDFS-JAVA接口之读取文件6.3HDFS-JAVA接口之上传文件6.4HDFS-JAVA接口之删除文件1实验名称：分布式文件系统HDFS2实验目的1.理
- cdh6.3.2的hive使用apache paimon格式只能创建不能写报错的问题
明天,今天,此时
hivepaimon
前言 根据官网paimon安装教程，看上去简单，实则报错阻碍使用的信心。解决方法 原带的jars下的zstd开头的包旧了，重新下载zstd较新的包单独放到每个节点的hive/lib下; 然后将hdfsyarn用户下的mr-framework.tar.gz中的zstdjar包替换成新的版本。 重启就可以了总结 国外软件问题，尽量使用英文搜索，特别是google.。方法来源：http
- 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
- ETL可视化工具 DataX -- 简介( 一)
dazhong2012
软件工具数据仓库dataxETL
引言DataX系列文章：ETL可视化工具DataX–安装部署(二)ETL可视化工具DataX–DataX-Web安装(三)1.1DataX1.1.1DataX概览DataX是阿里云DataWorks数据集成的开源版本，在阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台。DataX实现了包括MySQL、Oracle、OceanBase、SqlServer、Postgre、HDFS、Hive、ADS、
- 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
- ftp文件服务器有连接数限制,查看ftp服务器连接数命令
赵承铭
ftp文件服务器有连接数限制
查看ftp服务器连接数命令内容精选换一换本章节适用于MRS3.x之前版本。Loader支持以下多种连接，每种连接的配置介绍可根据本章节内容了解。obs-connectorgeneric-jdbc-connectorftp-connector或sftp-connectorhbase-connector、hdfs-connector或hive-connectorOBS连接是Loa“数据导入”章节适用于
- ClickHouse高频面试题
野老杂谈
数据库
ClickHouse高频面试题1、简单介绍一下ClickHouse2、ClickHouse具有哪些特点3、ClickHouse作为一款高性能OLAP数据库，存在哪些不足4、ClickHouse有哪些表引擎5、介绍下Log系列表引擎应用场景共性特点不支持6、简单介绍下MergeTree系列引擎7、简单介绍下外部集成表引擎ODBCJDBCMySQLHDFSKafkaRabbitMQ8、ClickHou
- HDFS 伪分布模式搭建与使用全攻略（适合初学者 & 开发测试环境）
huihui450
hdfshadoop大数据
HDFS（HadoopDistributedFileSystem）作为Hadoop生态系统的核心组件，广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言，伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式，包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查，帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式？Hadoop有
- MapReduce学习笔记
1.MapReduce做什么Mapper负责“分”，即把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来处理。Reducer负责对map阶段的结果进行汇总。2.MapReduce工作机制实体一：客户端，用来提交MapReduce作业。实体二：JobTracker，用来协调作业的运行。实体三：TaskTracker，用来处理作业划分后的任务。实体四：HDFS，用来在其它实体间共享作业文件。3.编写MapRed
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 数据仓库技术及应用（Hive 产生背景与架构设计，存储模型与数据类型）
娟恋无暇
数据仓库笔记hive
1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网：https://hive.ap
- 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce分布式计算框架，通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括：批处理特性：基于MapReduce作业实现导入/导出，适合大规模离线数据迁移，不支持实时数据同步。异构数据源连接：支持关系型数据库（如MySQL、Oracle）与Hadoop生态（HDFS、H
- Hadoop之HDFS
只年
大数据HadoopHDFShadoophdfs大数据
Hadoop之HDFSHDFS的Shell操作启动Hadoop集群（方便后续测试）[atguigu@hadoop102~]$sbin/start-dfs.sh[atguigu@hadoop102~]$sbin/start-yarn.sh-help：输出这个命令参数[atguigu@hadoop102~]$hadoopfs-helprm-ls：显示目录信息[atguigu@hadoop102~]$h
- HDFS中fsimage和edits究竟是什么
清平乐的技术博客
大数据运维hdfshadoop大数据
fsimage和edits是HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中的两个关键组件，用于存储文件系统的元数据，以确保文件系统的持久性和一致性。在理解它们的作用之前，我们先了解一下HDFS的基本工作原理。HDFS采用了一种分布式文件系统的架构，其中数据被划分成块并分布在不同的数据节点上，而元数据(文件和目录的信息)则由单独的组件进行管理。元数据的持久性和一致性非常重要，因为文件系统的正确
- 【Hadoop】Hadoop车辆数据存储
db_hjx_2066
javahadoop
Hadoop车辆数据存储本作业旨在实现将车辆数据按天存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并根据数据文件大小分割成多个文件进行存储。数据格式为JSON。作业要求车辆数据按天存储，每天的数据存储在一个文件夹下。数据文件以JSON格式存储。如果数据文件大于100M，则另起一个文件存储。每天的数据总量不少于300M。实现方法1.代码说明以下是用Java编写的实现代码：1.导入类//导入必要的类
- HDFS与HBase有什么关系？
lucky_syq
hdfshbasehadoop
1、HDFS文件存储系统和HBase分布式数据库HDFS是Hadoop分布式文件系统。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoopdatabase，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。
- Hbase和关系型数据库、HDFS、Hive的区别
别这么骄傲
hivehbase数据库
目录1.Hbase和关系型数据库的区别2.Hbase和HDFS的区别3.Hbase和Hive的区别1.Hbase和关系型数据库的区别关系型数据库Hbase存储适合结构化数据，单机存储适合结构化和半结构数据的松散数据，分布式存储功能（1）支持ACID（2）支持join（3）使用主键PK（4）数据类型：int、varchar等（1）仅支持单行事务（2）不支持join，把数据糅合到一张大表（3）行键ro
- 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定
原来是猪猪呀
hadoop大数据分布式
HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心设计包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型；Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。它通过利用集群的力量，提供高速运算和存储能力，特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
- Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系
静心观复
大数据hadoophdfshive
Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件，它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统，包括HadoopCommon（共享库和工具）、HadoopDistributedFileSystem(
- 大数据(1)-hdfs&hbase
viperrrrrrr
大数据hdfshbase
hbase&hdfs一、体系结构HDFS是一个标准的主从(Master/Slave)体系结构的分布式系统；HDFS集群包含一个或多个NameNode(NameNodeHA会有多个NameNode)和多个DataNode(根据节点情况规划),用户可以通过HDFS客户端同NameNode和DataNode进行交互以访问文件系统。HDFS公开文件系统名称空间，并允许将用户数据存储在文件中。在内部，一个文
- Hadoop入门案例
'Wu'
学习日常大数据hadoophdfs大数据
Hadoop的运行流程：客户端向HDFS请求文件存储或使用MapReduce计算。NameNode负责管理整个HDFS系统中的所有数据块和元数据信息；DataNode则实际存储和管理数据块。客户端通过NameNode查找需要访问或处理的文件所在的DataNode，并将操作请求发送到相应的DataNode上。当客户端上传一个新文件时（比如输入某些日志），它会被分成固定大小（默认64MB）并进行数据复
- Hadoop、Spark、Flink 三大大数据处理框架的能力与应用场景
一、技术能力与应用场景对比产品能力特点应用场景Hadoop-基于MapReduce的批处理框架-HDFS分布式存储-容错性强、适合离线分析-作业调度使用YARN-日志离线分析-数据仓库存储-T+1报表分析-海量数据处理Spark-基于内存计算，速度快-支持批处理、流处理（StructuredStreaming）-支持SQL、ML、图计算等-支持多语言（Scala、Java、Python）-近实时处
- 使用datax进行mysql的表恢复
是桃萌萌鸭~
mysql数据库
DataXDataX是阿里巴巴集团内被广泛使用的离线数据同步工具/平台，实现包括MySQL、SQLServer、Oracle、PostgreSQL、HDFS、Hive、HBase、OTS、ODPS等各种异构数据源之间高效的数据同步功能。FeaturesDataX本身作为数据同步框架，将不同数据源的同步抽象为从源头数据源读取数据的Reader插件，以及向目标端写入数据的Writer插件，理论上Dat
- 【头歌】MapReduce基础实战 答案
Seven_Two2
头歌大数据实验答案c#开发语言
本专栏已收集大数据所有答案第1关：成绩统计编程要求使用MapReduce计算班级每个学生的最好成绩，输入文件路径为/user/test/input，请将计算后的结果输出到/user/test/output/目录下。答案：需要先在命令行启动HDFS#命令行start-dfs.sh再在代码文件中写入以下代码#代码文件importjava.io.IOException;importjava.util.S
- HDFS（Hadoop分布式文件系统）总结
Cachel wood
大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode（名称节点）2.DataNode（数据节点）3.Client（客户端）4.SecondaryNameNode（辅助名称节点）三、数据存储机制1.数据块（Block）设计2.复制策略（默认复制因子=3）3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性（HA）机制1.单点故障解决方案2.
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架，它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS（HadoopDistributedFileSystem）和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前，你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景：
用户下了一个订单，订单内的内容较多，且来自多表，首次下单的时候，内容可能会不全（部分内容不是必须，出现有些表根本就没有没有该订单的值）。在以后更改订单时，有些内容会更改，有些内容会新增。
问题：
如果在sql语句中执行update操作，在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询，查询结果有做更新，没有做插入，这样会将代码复杂化。
解决：
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、？、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式：@[package:]type/name
android：text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式：@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式，用一种提前设计好的框架去存取数据，以便更方便，高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构，对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外，在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈，堆等，就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下：
一：线性数据结构
(1)：列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能，联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊，写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn（一针见血）
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便，但提供方便的同时表示隐藏了细节，建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中，所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的？
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了，也能自动 编译java源代码，但是jre不是java的运行环境么，难道jre中也带有编译工具？ 还是eclipse自己实现的？谁能给解释一下呢问题补充：假设系统中没有安装jdk or jre，只在eclipse的目录中有一个jre，那么eclipse会采用该jre，问题是eclipse照样可以编译java源文件，为什么呢？
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景： 前端JavaScript模块化，其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来，还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制，造成了大量的全局变量，大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java（import），Python (import)，Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代，我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法： 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符，否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化，应尽量避免全表扫描，首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后，还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后，还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步，Flume和Kakfa对接，Flume抓取日志，写到Kafka中
第二部，Spark Streaming读取Kafka中的数据，进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理（脚本）来获取消息，走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件，下载地址：https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言，是在SDL语言的基础上加以修改而成，TNSDL需翻译成C语言得以编译执行，TNSDL语言中实现了异步并行的特点，当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持，异步并行类似于Erlang的process（轻量级进程），TNSDL中则称之为hand，Erlang是基于vm(beam)开发，
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件，我看新闻和网站，国防科技大学的科学家累死了，太疲劳，老是加班，不休息，经常吃药，吃药根本就没用，根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾，老想赶快学习到东西跳槽离开，搞得超负荷，不明理。深圳做软件开发经常累死人，总有不明理的人，有个软件提醒限制很好，可以挽救很多人的生命。
相关新闻：
（1）IT行业成五大疾病重灾区：过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
bylijinnan
java设计模式
声明： 本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法：
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫，终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库，比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
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设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果，即一次性将结果集绑定到一个集合变量中，并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考：批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync：yum install rsync
2、建立一个空的文件夹：mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录：rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了，删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理，处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
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Yii cValidator主要用法分析：
yii验证rulesit 分类： Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到，所以我使用的是make的方式安装，由于make依赖于gcc，所以要先安装gcc
开始安装，命令如下，[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]：
建议可以先切换到root用户，不然可能会遇到权限问题：su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
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spring4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
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- 浅谈enum与单例设计模式
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种)，两者同是私有构
造器，导出静态成员变量，以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break，程序将依次执行其后的每种条件（包括default）直到遇到break跳出
int main()
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int n = 1;
switch(n) {
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default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有：
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
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- Java 定时任务总结一
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Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式： 1.Java自带的java.util.Timer类，这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明： java.util.Timer定时器，实际上是个线程，定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
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rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法，对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式，方法如下：
1、注册多个账号（一般10个以上）。
2、从多个账号中选择一个账号，发表1-2篇博文
