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大数据技术派
#Flinkelasticsearchflinkmysql
什么是CDC？CDC是（ChangeDataCapture变更数据获取）的简称。核心思想是，监测并捕获数据库的变动（包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等），将这些变更按发生的顺序完整记录下来，写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明：如果没有安装hadoop，那么可以不用yarn，直
- 搭建分布式Hive集群
逸曦玥泱
大数据运维分布式hivehadoop
title:搭建分布式Hive集群date:2024-11-2923:39:00categories:-服务器tags:-Hive-大数据搭建分布式Hive集群本次实验环境：Centos7-2009、Hadoop-3.1.4、JDK8、Zookeeper-3.6.3、Mysql-5.7.38、Hive-3.1.2功能规划方案一（本地运行模式）Master主节点（Mysql+Hive）192.168
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件：HDFS(HadoopDistributedFileSystem)：分布式文件系统，提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator)：集群资源管理和作业调度系统。MapReduce：基于YARN的并行处理框架，用
- Windows系统下解压".tar"文件出错，提示：无法创建符号链接，可能需要以管理器身份运行winrar
ruangaoyan
1、解压文件出错，如下信息：D:\tools\hadoop-3.1.2.tar.gz:无法创建符号链接D:\tools\hadoop-3.1.2\hadoop-3.1.2\lib\native\libhadoop.so您可能需要以管理器身份运行WinRAR!客户端没有所需的特权。2、解决方式如下：WIN+R快捷的打开命令窗口，输入CMD输入：cd/dD:\tools\hadoop-3.1.2这是我
- 大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
大数据hadoophive
大数据技术生态圈：Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中，Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术，它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的，但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系，并提供相应的源代码示例。Hadoop：Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- ZooKeeper学习总结（1）——ZooKeeper入门介绍
一杯甜酒
ZooKeeper学习总结Zookeeper
1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目，它是分布式系统中的协调系统，可提供的服务主要有：配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点：简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统，它支持一些简单的操作和一些抽象操作，例如，排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的，可实现一些协调数据结构和协议。例如，分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
- Zookeeper+kafka学习笔记
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Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目，属于Hadoop系统，扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器，比如我在搭建hadoop的HDFS的时候，需要在一个主机器上（Master节点）配置好HDFS需要的各种配置文件，然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上，这样各个机器拿到的配置信息是一致的，才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务：一种集
- 麒麟arm架构系统_安装nginx-1.27.0_访问500 internal server error nginx解决_13: Permission denied---Linux工作笔记072
添柴程序猿
javanginx-1.27.0nginx最新版安装麒麟v10arm架构麒麟v10安装nginx
[
[email protected]]#wget-chttp://nginx.org/download/nginx-1.27.0.tar.gz--2024-07-0509:47:00--http://nginx.org/download/nginx-1.27.0.tar.gzResolvingnginx.org(nginx.org)...3.125.197.172,52.58.19
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
zookeeperkafka学习
一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务，用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型（Znode树结构），每个节点可存储<1MB数据典型应用场景：HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储，不适合大数据量场景数据变更通过版本号（Version）控制，实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- phoenix无法连接hbase shell创建表失败_报错_PleaseHoldException: Master is initializing---记录020_大数据工作笔记0180
添柴程序猿
hbase连接报错phoenix连接hbasephoenixPleaseHoldExcep
今天发现,我的phoenix,去连接hbase集群,怎么也连不上了,奇怪了...弄了一晚上org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing[root@hadoop120bin]#ll总用量184-rwxr-xr-x.1rootroot36371月222020chaos-daemon.sh-rwxr-xr-x.1root
- Hadoop的运行模式
对许
#Hadoophadoop大数据分布式
Hadoop的运行模式1、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式：本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程，单机运行，所有的程序都运行在同一个JVM上执行Hadoop安装后默认为本地模式，数据存储在Linux本地。在本地模式下调试MapReduce程序非常高效方便，一般该模式主要是在
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
大数据hadoopmapreduce大数据
一、map阶段的执行过程第一阶段：把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片，形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize（128M），每一个切片由一个MapTask处理。（getSplits）第二阶段：对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量，value是本行的文本内容。（TextInputFormat）第三阶段：调用Mapp
- Hadoop：分布式计算平台初探
dccrtbn6261333
大数据运维java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台，是Apache的一个用java语言实现开源软件框架，实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是：MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算，HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的，简单的一句话解释M
- 【Hadoop】如何理解MapReduce？
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hadoopmapreduce数据库
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段：Map（映射）和Reduce（归约）。通过这种方式，MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map（映射）：将输入数据分割成小块，并对每个小块进行初步处理。输出键值对（key-valuepairs），例如。2.Shuffle和Sort（洗牌
- Hadoop：全面深入解析
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hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架，其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。本篇博文将从Hadoop的定义、架构、原理、应用场景以及常见命令等多个方面进行详细探讨，帮助读者全面深入地了解Hadoop。1.Hadoop的定义1.1什么是HadoopHadoop是由Apache软件基金会开发的开源软件框架，用于存储和处理大规模数据。其核心组件包括Hadoop分布式文件系统（HDFS）
- Hadoop介绍：什么是Hadoop？了解Hadoop的应用
Zzzxt007
hadoop大数据分布式
一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，使用Java语言编写，具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用（HA）等特点，非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现，并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS（HadoopDistributedFileSystem，Hadoop分布式文件系统）、MapReduce、YA
- Hbase在hdfs上的archive目录占用空间过大
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hbase版本：1.1.2hadoop版本：2.7.3Hbase在hdfs上的目录/apps/hbase/data/archive占用空间过大，导致不停地发出hdfs空间使用率告警。【问题】告警信息alert:datanode_storageistriggered告警信息表明某个或某些datanode的HDFS存储空间使用率已超过阈值(我们设置的是80%)，需要清理。[hdfs@master-2r
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
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一、Hadoop的shuffle前置知识：Map任务的数量由Hadoop框架自动计算，等于分片数量，等于输入文件总大小/分片大小，分片大小为HDFS默认值128M，可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点，在Map任务执行期间，通过Partitioner（分区器）确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 【Hadoop】什么是Zookeeper？如何理解Zookeeper？
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hadoopzookeeper大数据
ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务，可以为分布式应用提供一致性的服务，功能包括：配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等等。ZooKeeper的目标是封装好复杂易出错的关键服务，将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。1.Zookeeper的特点最终一致性：Client不论连接到哪个Server,展示给它的都是同一个视图。可靠性：如果某个消息被一台服务器接受，那么它
- 【Hadoop】详解HDFS
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hadoophdfs大数据
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统，它是一个高度容错性的系统，适合部署在廉价的机器上，能够提供高吞吐量的数据访问，非常适合大规模数据集上的应用。为了做到可靠性，HDFS创建了多份数据块的副本，并将它们放置在服务器群的计算节点中，MapReduce可以在它们所在的节点上处理这些数据。1.HDFS的设计目标存储大规模数据：HDFS可以存储并管理PB级甚至
- HDFS的设计架构
F_0125
Hadoophdfshbasehadoop
HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统，设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点，适合运行在廉价硬件上。1.HDFS的设计思想HDFS的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题，其核心设计思想包括：（1）分布式存储-数据被分割成多个块（Block），并分布存储在集群中的多个节点上。-每个数据块默认大小为128MB或256MB，可以根据需求配置。（2）高容
- 大数据Flink（六十四）：Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
2401_84181942
程序员大数据flink架构
于是人们提出了“不共享任何东西”（share-nothing）的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP（MassivelyParallelProcessing，大规模并行处理）架构，到Hadoop、Spark为代表的批处理架构，再到Storm、Flink为代表的流处理架构，都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道，Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说，它会由多个进
- 大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）
emmm形成中
大数据运维
大数据运维实战指南：零基础入门与核心技术解析（第一篇）系列文章目录第一篇：大数据运维概述与核心技能体系第二篇：Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇：分布式存储系统运维与优化第四篇：资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇：实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇：大数据监控体系与自动化运维第七篇：云原生时代的大数据运维实践第八篇：数据安全与合规性管理第九篇：性能调优与故障排查案例集第
- hadoop框架与核心组件刨析（四）MapReduce
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoopmapreduce大数据
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架，最初由Google提出，后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段：Map和Reduce，并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之：将大规模数据集分割成多个小块，分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段：将输入数据转换为键值对（Key-ValuePair）
- hadoop 运行java程序_原生态在Hadoop上运行Java程序
淇水煮汤
hadoop运行java程序
第一种：原生态运行jar包1，利用eclipse编写Map-Reduce方法，一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar。注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件，只是引入其匝包，该eclipse可以安装在windows或者linux中，如果是在windows中安装的，且在其虚拟机安装的linux，可以通过共享文件夹来实现传递。2，编写要测试的数据，如命名为tempdata3，利
- hadoop运行java程序命令_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0
emi0wb
网上的MapReduceWordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过…而有写到的，大多又是0.20等旧版本版本的做法，即javac-classpath/usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jarWordCount.java，但较新的2.X版本中，已经没有hadoop-core*.jar这个文件，因此编辑和打
- 大数据Hadoop集群运行程序
赵广陆
hadoophadoopbigdatamapreduce
目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序，以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时，系统给用户提供了一些MapReduce示例程序，其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包，现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
- hadoop框架与核心组件刨析（三）YARN
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoop大数据分布式
一、负载均衡的概念负载均衡（LoadBalancing）是一种将工作负载（如网络流量、计算任务或数据请求）分配到多个资源（如服务器、计算节点或存储设备）的技术，目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间，并避免单个资源过载。负载均衡广泛应用于计算机网络、分布式系统、云计算等领域。负载均衡的核心目标提高性能：通过将负载分配到多个资源，避免单个资源成为瓶颈，从而提高系统的整体性能。提高可用性：如
- Doris 数据集成 Kafka
不二人生
Doris实战doris数据仓库
Doris数据集成Kafka这是我们Doris数据集成篇的第二篇，前面我们介绍过通过Catalog进行集成的例子Doris基础篇—数据集成Catalog目前公司的很多数据服务都开始使用Doris了，目前使用下来感觉还是很方便的，比起Hadoop那一套少了很多运维的成本，而且整体的效率也不错，现在也要把ELK那一套日志分析的替换掉，后面日志分析也走Doris。关于如何使用Doris做日志分析，可以参
- 大数据面试系列之——Hadoop
潜心_守道
大数据面经面试大数据Hadoop
Hadoop的三个核心：HDFS（分布式存储系统）MapReduce（分布式计算系统）YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式：直接解压安装，不存在分布式存储系统2.伪分布式：NameNode和DataNode安装于同一个节点，无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式：一个主节点，多个从节点，存在如果主节点宕机，集群就无法使用的缺点。4.高可用模式：多个主节点，多个
- 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
