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__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些:command:Linuxshell命令行任务gobblin:通用数据采集工具hadoopJava:运行hadoopMR任务java:原生java任务hive:支持执行hiveSQLpig:pig脚本任务spark:spark任务hdfsToTeradata:把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs:把数据从Te
- Linux(centos7)部署hive
灯下夜无眠
Linuxlinuxhive运维dbeaverhive客户端
前提环境:已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- 一文详解大数据时代与低代码开发应用
快乐非自愿
大数据低代码
随着信息技术的飞速发展,我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代,数据成为了一种新的资源,大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。而在大数据技术的浪潮中,低代码开发应用也逐渐崭露头角,以其高效、灵活的特点,成为大数据时代的重要支撑。大数据时代的来临随着科技的飞速发展和互联网的广泛普及,我们迎来了一个被称为“大数据时代”的全新时代。这个时代,数据无处不在,无时不刻不在增长,其规模之大
- hadoop配置免密登录
我干开发那十年
ssh服务器linux
1.生成密钥ssh-keygen-trsa所有节点都要执行2.所有节点执行ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名1@主机名1ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名2@主机名2ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名3@主机名33.目录授权chmod700~/.sshchmod600~/.ssh/authorized_
- 大数据开发(Hive面试真题-卷二)
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大数据hive面试
大数据开发(Hive面试真题)1、举几个Hive开窗函数例子?什么要有开窗函数,和聚集函数区别?2、说下Hive是什么?跟数据仓库区别?3、Hive架构?4、Hive数据倾斜以及解决方案?5、Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么?6、Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?7、Hive分区和分桶的区别?8、Hive的执行流程?9、Hive
- 【笔记】HDFS基础笔记
哇咔咔哇咔
Hadoophdfs笔记hadoop大数据ubuntu
启动hadoop命令(未配环境变量):进入hadoop安装目录输入./sbin/start-dfs.sh已配环境变量:start-dfs.sh关闭hadoop命令:stop-dfs.sh启动完成后,可以通过命令jps来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程:"NameNode"、"DataNode"和"SecondaryNameNode"三种Shell命令方式:1.hadoopfs2.had
- 【笔记】Linux常用命令
哇咔咔哇咔
Linux笔记linux运维ubuntu
命令含义cd/home/hadoop#把/home/hadoop设置为当前目录cd..#返回上一级目录cd~#进入到当前Linux系统登录用户的主目录(或主文件夹)。在Linux系统中,~代表的是用户的主文件夹,即“/home/用户名”这个目录,如果当前登录用户名为hadoop,则~就代表“/home/hadoop/”这个目录ls#查看当前目录中的文件ls-l#查看文件和目录的权限信息touch文
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
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大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
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- linux安装单机版spark3.5.0
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一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
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程序员小郭同学
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简介大数据简介概述大数据的说法从出现到现在,也经历了十多年时间的发展。而在这十几年的发展过程中,非常多的机构、组织都试图对大数据做出过定义,例如:研究机构Gartner给出了这样的定义:"大数据"是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。再例如根据维基百科的定义,大数据是指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。
- Hive中的NVL函数与COALESCE函数
独影月下酌酒
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1.NVL函数1.1函数语法--nvl(value,default_value)-ReturnsdefaultvalueifvalueisnullelsereturnsvalueExample:>SELECTnvl(null,'bla')FROMsrcLIMIT1;blaFunctionclass:org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDFNv
- hive库表占用空间大小的命令
刀鋒偏冷
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1、查每个hive表占用的空间大小hdfsdfs-du-h/user/hive/warehouse2、按占用空间大小降序排列hdfsdfs-du/user/hive/warehouse/ipms.db|sort-nr3、查某一个分区占用空间大小(单位G)hadoopfs-ls/user/hive/warehouse/ipms.db/dw_ft_se_nt_u_gen_h/fp_rat=6/stat
- 03hive数仓安装与基础使用
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hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供完整的sql查询功能,本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低,不用开发复杂的mapreduce应用,十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
- 大数据开发(Spark面试真题-卷一)
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大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
- HDFS
weixin_51987187
笔记大数据
(一)HDFS简介及其基本概念 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件
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大数据开发(Spark面试真题)1、SparkHashPartitioner和RangePartitioner的实现?2、SparkDAGScheduler、TaskScheduler、SchedulerBackend实现原理?3、介绍下Sparkclient提交application后,接下来的流程?4、Spark的cache和persist的区别?它们是transformation算子还是ac
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷二)
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大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
- AI辅助研发:2024年的新趋势与未来展望
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人工智能人工智能
在过去的几年里,人工智能(AI)已经从一个科幻概念转变为现实世界中不可或缺的一部分,尤其是在研发领域。2024年,我们见证了AI辅助研发的飞速发展,它不仅改变了研发的方式,还加速了新技术和产品的创新周期。本文将深入探讨AI辅助研发的最新趋势,分析其对各行各业的影响,并对AI未来的发展方向提出预测。一、AI辅助研发的崛起随着计算能力的提升和大数据技术的进步,AI的能力已经达到了新的高度。在研发领域,
- zookeeper 使用
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zookeeper介绍zookeeper是一个为分布式应用提供一致性服务的软件,它是开源的Hadoop项目中的一个子项目,并且根据google发表的论文来实现的,接下来我们首先来安装使用下这个软件,然后再来探索下其中比较重要一致性算法。zookeeper安装和使用zookeeper的安装基本上可以按照http://hadoop.apache.org/zookeeper/docs/current/z
- Hive SQL 开发指南(三)优化及常见异常
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003-数据开发hiveHive优化数据倾斜Hive常见异常hivejoin
在大数据领域,HiveSQL是一种常用的查询语言,用于在Hadoop上进行数据分析和处理。为了确保代码的可读性、维护性和性能,制定一套规范化的HiveSQL开发规范至关重要。本文将介绍HiveSQL的基础知识,并提供一些规范化的开发指南,帮助您高效地编写HiveSQL查询。本系列分为HiveSQL开发指南(一)数据类型及函数HiveSQL开发指南(二)使用(DDL、DML,DQL)HiveSQL开
- 大数据开发(Hadoop面试真题-卷九)
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大数据开发(Hadoop面试真题)1、Hivecount(distinct)有几个reduce,海量数据会有什么问题?2、既然HBase底层数据是存储在HDFS上,为什么不直接使用HDFS,而还要用HBase?3、Sparkmapjoin的实现原理?4、Spark的stage如何划分?在源码中是怎么判断属于ShuffleMapStage或ResultStage的?5、SparkreduceByKe
- 大数据开源框架技术汇总
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主要基于对现阶段一些常用的大数据开源框架技术的整理,只是一些简单的介绍,并不是详细技术梳理。可能会有疏漏,发现再整理。参考的太多,就不一一列出来了。这只是作为一个梳理,对以后选型或者扩展的做个参考。目录系统平台(Hadoop、CDH、HDP)监控管理(CM、Hue、Ambari、Dr.Elephant、Ganglia、Zabbix、Eagle)文件系统(HDFS、GPFS、Ceph、Gluster
- 【Hadoop】在spark读取clickhouse中数据
方大刚233
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读取clickhouse数据库数据importscala.collection.mutable.ArrayBufferimportjava.util.Propertiesimportorg.apache.spark.sql.SaveModeimportorg.apache.spark.sql.SparkSessiondefgetCKJdbcProperties(batchSize:String="
- 【Hadoop】使用Metorikku框架读取hive数据统计分析写入mysql
方大刚233
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一、定义作业文件作业文件该文件将包括输入源、输出目标和要执行的配置文件的位置,具体内容如下metrics:-/user/xrx/qdb.yaml#此位置为hdfs文件系统目录inputs:output:jdbc:connectionUrl:"jdbc:mysql://233.233.233.233:3306/sjjc"user:"root"password:"123456"driver:"com.
- Spark-sql Adaptive Execution动态调整分区数量,调整输出文件数
不想起的昵称
hivesparkhive数据仓库
背景:在数仓任务中,经常要解决小文件的问题。有时间为了解决小文件问题,我们把spark.sql.shuffle.partitions这个参数调整的很小,但是随着时间的推移,数据量越来越大,当初设置的参数就不合适了,那有没有一个可以自我伸缩的参数呢?看看这个参数如何运用:我们的spark-sql版本:[hadoop@666~]$spark-sql--versionWelcometo______/__
- hadoop里需要的libhadoop.so版本不一致导致问题及解决办法
weixin_34304013
大数据操作系统嵌入式
$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-amd64-64(64位操作系统)$HADOOP_HOME/lib/native/Linux-i386-32(32位操作系统)文件夹中的libhadoop.so文件,就是hadoop的本地。问题如下如果本地库不存在,或者本地库与当前操作系统的版本不一致的时候,会报下面的错误:WARNorg.apache.hadoop.util.Nativ
- hadoop启动报错处理
akuibpt23191
大数据操作系统
1.hadoop启动报错1.1.问题1util.NativeCodeLoader:Unabletoloadnative-hadooplibraryforyourplatform...usingbuiltin-javaclasseswhereapplicable主要是依赖包版本过低的问题。首先要定位问题,出现该问题的原因主要是hadoopnative下面的hadoop静态库的问题:libhadoop
- java线程Thread和Runnable区别和联系
zx_code
javajvmthread多线程Runnable
我们都晓得java实现线程2种方式,一个是继承Thread,另一个是实现Runnable。
模拟窗口买票,第一例子继承thread,代码如下
package thread;
public class ThreadTest {
public static void main(String[] args) {
Thread1 t1 = new Thread1(
- 【转】JSON与XML的区别比较
丁_新
jsonxml
1.定义介绍
(1).XML定义
扩展标记语言 (Extensible Markup Language, XML) ,用于标记电子文件使其具有结构性的标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种允许用户对自己的标记语言进行定义的源语言。 XML使用DTD(document type definition)文档类型定义来组织数据;格式统一,跨平台和语言,早已成为业界公认的标准。
XML是标
- c++ 实现五种基础的排序算法
CrazyMizzz
C++c算法
#include<iostream>
using namespace std;
//辅助函数,交换两数之值
template<class T>
void mySwap(T &x, T &y){
T temp = x;
x = y;
y = temp;
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const int size = 10;
//一、用直接插入排
- 我的软件
麦田的设计者
我的软件音乐类娱乐放松
这是我写的一款app软件,耗时三个月,是一个根据央视节目开门大吉改变的,提供音调,猜歌曲名。1、手机拥有者在android手机市场下载本APP,同意权限,安装到手机上。2、游客初次进入时会有引导页面提醒用户注册。(同时软件自动播放背景音乐)。3、用户登录到主页后,会有五个模块。a、点击不胫而走,用户得到开门大吉首页部分新闻,点击进入有新闻详情。b、
- linux awk命令详解
被触发
linux awk
awk是行处理器: 相比较屏幕处理的优点,在处理庞大文件时不会出现内存溢出或是处理缓慢的问题,通常用来格式化文本信息
awk处理过程: 依次对每一行进行处理,然后输出
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awk [-F|-f|-v] ‘BEGIN{} //{command1; command2} END{}’ file
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- 各种语言比较
_wy_
编程语言
Java Ruby PHP 擅长领域
- oracle 中数据类型为clob的编辑
知了ing
oracle clob
public void updateKpiStatus(String kpiStatus,String taskId){
Connection dbc=null;
Statement stmt=null;
PreparedStatement ps=null;
try {
dbc = new DBConn().getNewConnection();
//stmt = db
- 分布式服务框架 Zookeeper -- 管理分布式环境中的数据
矮蛋蛋
zookeeper
原文地址:
http://www.ibm.com/developerworks/cn/opensource/os-cn-zookeeper/
安装和配置详解
本文介绍的 Zookeeper 是以 3.2.2 这个稳定版本为基础,最新的版本可以通过官网 http://hadoop.apache.org/zookeeper/来获取,Zookeeper 的安装非常简单,下面将从单机模式和集群模式两
- tomcat数据源
alafqq
tomcat
数据库
JNDI(Java Naming and Directory Interface,Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。
没有使用JNDI时我用要这样连接数据库:
03. Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver");
04. conn
- 遍历的方法
百合不是茶
遍历
遍历
在java的泛
- linux查看硬件信息的命令
bijian1013
linux
linux查看硬件信息的命令
一.查看CPU:
cat /proc/cpuinfo
二.查看内存:
free
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linux下查看硬件信息
1、lspci 列出所有PCI 设备;
lspci - list all PCI devices:列出机器中的PCI设备(声卡、显卡、Modem、网卡、USB、主板集成设备也能
- java常见的ClassNotFoundException
bijian1013
java
1.java.lang.ClassNotFoundException: org.apache.commons.logging.LogFactory 添加包common-logging.jar2.java.lang.ClassNotFoundException: javax.transaction.Synchronization
- 【Gson五】日期对象的序列化和反序列化
bit1129
反序列化
对日期类型的数据进行序列化和反序列化时,需要考虑如下问题:
1. 序列化时,Date对象序列化的字符串日期格式如何
2. 反序列化时,把日期字符串序列化为Date对象,也需要考虑日期格式问题
3. Date A -> str -> Date B,A和B对象是否equals
默认序列化和反序列化
import com
- 【Spark八十六】Spark Streaming之DStream vs. InputDStream
bit1129
Stream
1. DStream的类说明文档:
/**
* A Discretized Stream (DStream), the basic abstraction in Spark Streaming, is a continuous
* sequence of RDDs (of the same type) representing a continuous st
- 通过nginx获取header信息
ronin47
nginx header
1. 提取整个的Cookies内容到一个变量,然后可以在需要时引用,比如记录到日志里面,
if ( $http_cookie ~* "(.*)$") {
set $all_cookie $1;
}
变量$all_cookie就获得了cookie的值,可以用于运算了
- java-65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
bylijinnan
java
参考了网上的http://blog.csdn.net/peasking_dd/article/details/6342984
写了个java版的:
public class Print_1_To_NDigit {
/**
* Q65.输入数字n,按顺序输出从1最大的n位10进制数。比如输入3,则输出1、2、3一直到最大的3位数即999
* 1.使用字符串
- Netty源码学习-ReplayingDecoder
bylijinnan
javanetty
ReplayingDecoder是FrameDecoder的子类,不熟悉FrameDecoder的,可以先看看
http://bylijinnan.iteye.com/blog/1982618
API说,ReplayingDecoder简化了操作,比如:
FrameDecoder在decode时,需要判断数据是否接收完全:
public class IntegerH
- js特殊字符过滤
cngolon
js特殊字符js特殊字符过滤
1.js中用正则表达式 过滤特殊字符, 校验所有输入域是否含有特殊符号function stripscript(s) { var pattern = new RegExp("[`~!@#$^&*()=|{}':;',\\[\\].<>/?~!@#¥……&*()——|{}【】‘;:”“'。,、?]"
- hibernate使用sql查询
ctrain
Hibernate
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import org.hibernate.Hibernate;
import org.hibernate.SQLQuery;
import org.hibernate.Session;
import org.hibernate.Transa
- linux shell脚本中切换用户执行命令方法
daizj
linuxshell命令切换用户
经常在写shell脚本时,会碰到要以另外一个用户来执行相关命令,其方法简单记下:
1、执行单个命令:su - user -c "command"
如:下面命令是以test用户在/data目录下创建test123目录
[root@slave19 /data]# su - test -c "mkdir /data/test123" 
- 好的代码里只要一个 return 语句
dcj3sjt126com
return
别再这样写了:public boolean foo() { if (true) { return true; } else { return false;
- Android动画效果学习
dcj3sjt126com
android
1、透明动画效果
方法一:代码实现
public View onCreateView(LayoutInflater inflater, ViewGroup container, Bundle savedInstanceState)
{
View rootView = inflater.inflate(R.layout.fragment_main, container, fals
- linux复习笔记之bash shell (4)管道命令
eksliang
linux管道命令汇总linux管道命令linux常用管道命令
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105461
bash命令执行的完毕以后,通常这个命令都会有返回结果,怎么对这个返回的结果做一些操作呢?那就得用管道命令‘|’。
上面那段话,简单说了下管道命令的作用,那什么事管道命令呢?
答:非常的经典的一句话,记住了,何为管
- Android系统中自定义按键的短按、双击、长按事件
gqdy365
android
在项目中碰到这样的问题:
由于系统中的按键在底层做了重新定义或者新增了按键,此时需要在APP层对按键事件(keyevent)做分解处理,模拟Android系统做法,把keyevent分解成:
1、单击事件:就是普通key的单击;
2、双击事件:500ms内同一按键单击两次;
3、长按事件:同一按键长按超过1000ms(系统中长按事件为500ms);
4、组合按键:两个以上按键同时按住;
- asp.net获取站点根目录下子目录的名称
hvt
.netC#asp.nethovertreeWeb Forms
使用Visual Studio建立一个.aspx文件(Web Forms),例如hovertree.aspx,在页面上加入一个ListBox代码如下:
<asp:ListBox runat="server" ID="lbKeleyiFolder" />
那么在页面上显示根目录子文件夹的代码如下:
string[] m_sub
- Eclipse程序员要掌握的常用快捷键
justjavac
javaeclipse快捷键ide
判断一个人的编程水平,就看他用键盘多,还是鼠标多。用键盘一是为了输入代码(当然了,也包括注释),再有就是熟练使用快捷键。 曾有人在豆瓣评
《卓有成效的程序员》:“人有多大懒,才有多大闲”。之前我整理了一个
程序员图书列表,目的也就是通过读书,让程序员变懒。 写道 程序员作为特殊的群体,有的人可以这么懒,懒到事情都交给机器去做,而有的人又可
- c++编程随记
lx.asymmetric
C++笔记
为了字体更好看,改变了格式……
&&运算符:
#include<iostream>
using namespace std;
int main(){
int a=-1,b=4,k;
k=(++a<0)&&!(b--
- linux标准IO缓冲机制研究
音频数据
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一、什么是缓存I/O(Buffered I/O)缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统默认I/O操作都是缓存I/O。在Linux的缓存I/O机制中,操作系统会将I/O的数据缓存在文件系统的页缓存(page cache)中,也就是说,数据会先被拷贝到操作系统内核的缓冲区中,然后才会从操作系统内核的缓冲区拷贝到应用程序的地址空间。1.缓存I/O有以下优点:A.缓存I/O使用了操作系统内核缓冲区,
- 随想 生活
暗黑小菠萝
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其实账户之前就申请了,但是决定要自己更新一些东西看也是最近。从毕业到现在已经一年了。没有进步是假的,但是有多大的进步可能只有我自己知道。
毕业的时候班里12个女生,真正最后做到软件开发的只要两个包括我,PS:我不是说测试不好。当时因为考研完全放弃找工作,考研失败,我想这只是我的借口。那个时候才想到为什么大学的时候不能好好的学习技术,增强自己的实战能力,以至于后来找工作比较费劲。我
- 我认为POJO是一个错误的概念
windshome
javaPOJO编程J2EE设计
这篇内容其实没有经过太多的深思熟虑,只是个人一时的感觉。从个人风格上来讲,我倾向简单质朴的设计开发理念;从方法论上,我更加倾向自顶向下的设计;从做事情的目标上来看,我追求质量优先,更愿意使用较为保守和稳妥的理念和方法。
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