- 大数据开发(Spark面试真题-卷一)
Key-Key
大数据spark面试
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
- Structured Streaming
Francek Chen
Spark编程基础sparkzookeeperkafkaStructuredStreaming
目录一、概述(一)基本概念(二)两种处理模型(三)StructuredStreaming和SparkSQL、SparkStreaming关系二、编写StructuredStreaming程序的基本步骤(一)实现步骤(二)运行测试三、输入源(一)File源(二)Kafka源(三)Socket源(四)Rate源四、输出操作(一)启动流计算(二)输出模式(三)输出接收器一、概述提供端到端的完全一致性是设
- 入门篇 - Spark简介
君子何为
Spark核心模块image.pngSparkCore:提供了Spark最基础与最核心的功能,Spark其他的功能如:SparkSQL,SparkStreaming,GraphX,MLlib都是在SparkCore的基础上进行扩展的SparkSQL:Spark用来操作结构化数据的组件。通过SparkSQL,用户可以使用SQL或者ApacheHive版本的SQL来查询数据。SparkStreamin
- Flink状态编程
万事万物
介绍有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。SparkStreaming在状态管理这块做的不好,很多时候需要借助于外部存储(例如Redis)来手动管理状态,增加了编程的难度.访问redis需要通过网络访问,增大处理时间状态一致性问题,可能会造成数据的不一致(如何保证读写一致?)。Flink的状态管理是它的优势之一.什么是
- Spark streaming写入delta数据湖问题
kk_io
疑难杂症spark大数据分布式
问题1一个batch运行时间过长检查发现问题出现在merge写文件时间过长,一个batch本来应该是控制在1min。但项目上线到生产环境,检查sparkstreaming的job,发现数据在merge写入到数据湖时,往往超过1小时。继续排查,发现是一张表往往出现几百个小文件,影响数据写性能,故每天进行小文件合并操作。.优化小文件问题:optimizedelta.`dbfs:/your_mount_
- Spark streaming batch运行时间过长问题02
kk_io
疑难杂症sparkbatch大数据
排查Sparkstreaming数据写入时间过长问题,一方面是因为程序写数据湖小文件问题。在解决了小文件问题后,还是不能达到预期的1分钟一个batch。继续排查发现,在用Spark读取Kafka数据之后,由于数据通过Kafka读取后是逗号分隔的字符串,但是为了解决字符串某些字段中还有逗号的问题,只能使用正则表达式匹配,导致性能过慢。例如一条写入的业务数据如下:"OrderInfo","123","
- Spark简介
麦克阿瑟99
Spark作为第二代大数据处理工具,跟hadoop对比,它是基于内存的,所以在迭代计算方便速度有了很大提升。我用到的主要是SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming。Spark以Rdd作为基础,Rdd是一个分布式的容器,类似于java中的String数组,但是它是分布式的。Rdd中有各种算子,总的来说分为转化算子和行动算子,转换算子不触到真正的计算,当执行到行动算子时才会触
- SparkStreaming---DStream
肥大毛
scala大数据sparksparkscalasql
文章目录1.DStream是什么2.DStream创建2.1RDD队列2.2自定义数据源3.DStream转换3.1无状态转换3.1.1Transformations3.1.2join3.2有状态转换操作3.2.1UpdateStateByKey3.2.2WindowOperations4.DStream输出1.DStream是什么参考博文SparkStreaming入门2.DStream创建2.
- Spark的JVM调优
王一1995
jvmspark
目录导致gc因素内存不充足的时候,出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM参数优化设置Sparkstreaming参数优化设置Spark反压参数设置导致gc因素堆内存存放我们创建的一些对象,有老年代和年轻代。理想情况下,老年代都是放一些生命周期很长的对象,数量应该是很少的,比如数据库连接池。我们在s
- 2019-10-08 大数据开发进阶之路
红瓦李
市场需要的水平熟练掌握Linux、SQL与HiveSQL掌握Hadoop生态主流技术,如HDFS/MapRedunce/Yarn/HBase/Flume等掌握Spark生态核心技术,如Spark架构/RDD转换算子/行动算子/持久化算子/任务调度/SparkStreaming等能够对崭新的问题进行建模分析,使用一直只是进行解决掌握大数据平台调优技能,源码阅读技巧具备应对BAT级别相关岗位面试能力学
- 2019-03-16 Spark基本架构及运行原理
做一只乐观的小猴子
SparkCore:包含Spark的基本功能,包含任务调度,内存管理,容错机制等,内部定义了RDDs(弹性分布式数据集),提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。为其他组件提供底层的服务。SparkSQL:Spark处理结构化数据的库,就像HiveSQL,Mysql一样,企业中用来做报表统计。SparkStreaming:实时数据流处理组件,类似Storm。SparkStreaming提供了A
- 大数据之Spark:Spark大厂面试真题
浊酒南街
大数据系列三sparkbigdata面试
目录1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?RDD机制理解吗?9.Sparkstreaming以及基本
- SparkStreaming---入门
肥大毛
spark大数据scalasparksql大数据
文章目录1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理1.2实时和离线1.3SparkStreaming是什么1.4SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理流处理和批处理是两种不同的数据处理方式,它们在处理数据的方式和特点上有所不同。流处理(StreamProcessing)是一种数据处理方式,它实时
- window环境下安装spark
FTDdata
spark是大数据计算引擎,拥有SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX四个模块。并且spark有R、python的调用接口,在R中可以用SparkR包操作spark,在python中可以使用pyspark模块操作spark。本文介绍spark在window环境下的安装。0环境先给出安装好后的各个软件版本:win1064bitjava1.8.0scala2.12.8
- Spark 的架构与组件
OpenChat
spark架构大数据分布式
1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架,它可以处理批量数据和流式数据,支持多种数据源,并提供了丰富的数据处理功能。Spark的核心组件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming和MLlib等。本文将详细介绍Spark的架构和组件,并分析其优势和挑战。1.1Spark的诞生和发展Spark的诞生可以追溯到2008年,当时Netflix的工程师Matei
- 大数据——Flink 知识点整理
Vicky_Tang
Flinkflink面试bigdata大数据
目录1.Flink的特点2.Flink和SparkStreaming的对比3.Flink和Blink、Alink之间的关系4.JobManager和TaskManager的职责5.Flink集群部署有哪些模式6.FlinkDataflow介绍7.Parallelism和Slot的理解8.Flink执行图9.DatastreamAPI常见的Transform算子10.Flink中窗口类型11.Fli
- Apache Spark架构与特点
OpenChat
apachespark架构大数据分布式
1.背景介绍ApacheSpark是一个开源的大数据处理框架,由AMLLabs公司开发,后被Apache软件基金会所支持。它可以处理批量数据和流式数据,并提供了一个易用的编程模型,使得开发人员可以使用Scala、Java、Python等编程语言来编写程序。Spark的核心组件是SparkStreaming、MLlib、GraphX和SparkSQL,它们分别提供了流式数据处理、机器学习、图形计算和
- Spark-core
luckboy0000
学习笔记
什么是SparkSpark是基于内存的快速,通用,可扩展的大数据分析引擎Spark的内置模块SparkCore是Spark可以离线处理的部分,实现了spark的基本功能,包含任务调度,错误恢复,与存储系统交互等模块。SparkCore中还包含了对弹性分布式数据集的APISparkSQL可以使用sql结构化语句来查询数据,支持多种数据源,hive,json等SparkStreaming是Spark对
- flume+kafka+SparkStreaming+mysql+ssm+高德地图热力图项目
printf200
第一步、编写python脚本,产生模拟数据#coding=UTF-8importrandomimporttimephone=["13869555210","18542360152","15422556663","18852487210","13993584664","18754366522","15222436542","13369568452","13893556666","1536669855
- Flink 基础入门
IT领域君
前言SparkStreaming准确来说算是一个微批处理伪实时的做法,可是Flink是真的来一条就会处理一条,而且在SparkStreaming和Kafka进行整合时我们需要手动去管理偏移量的问题,而在Flink当中,它就会自动地去帮助我们去管理。而且Flink的算子比SparkStreaming的丰富多了,Flink是未来的趋势,起码我是这么认为的一、Flink基础Flink起源于一个名为Str
- 大数据开发之Spark(spark streaming)
Key-Key
大数据spark分布式
第1章:SparkStreaming概述1.1sparkstreaming是什么sparkstreaming用于流式数据的处理。sparkstreaming支持的数据源很多,例如:kafka、flume、hdfs等。数据输入后可以用spark的高度抽象原语如:map、reduce、join、window等进行计算。而结果也能保存在很多地方,如hdfs、数据库等。1.2sparkstreaming框
- Flink1.17总结
asxyyjh
大数据flinkjava
1.Flink介绍1.Flink和SparkStreaming区别2.Flink分层API3.WordCount案例需求:写一个文本,统计出单词的个数1.使用flink批处理查看WordCountBatchDemo类2.使用flink流处理查看WordCountStreamDemo类3.读取socket文本流,统计单词个数查看WordCountStreamUnboundedDemo类代码地址:学习
- SparkStreaming稽查布控/动态广播变量(处理电信数据)
莫尼莫尼
大数据sparkbigdatascala
SparkStreaming稽查布控/动态广播变量需求:1.在mysql中建表2.在虚拟机中使用指令:nc-lk88883.在IDEA中编写代码数据如下需求:1.在mysql中建表CREATETABLE`list`(`id`int(11)NOTNULLAUTO_INCREMENT,`mdn`varchar(255)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`))ENGINE=InnoDB
- Stuuctured Streaming基础--学习笔记
祈愿lucky
大数据学习笔记kafka
Structuredstreaming介绍spark进行实时数据流计算时有两个工具:SparkStreaming:编写rdd代码处理数据流,可以解决非结构化的流式数据StructuredStreaming:编写df代码处理数据流,可以解决结构化和半结构化的流式数据1,数据相关介绍有界数据和无界数据①有界数据:有起始位置,有结束位置。比如文件数据有起始行,有结束行有明确的数据容量大小。处理数据时就能
- Pyspark
李明朔
机器学习spark-ml
文章目录一、SparkCore1.SparkContext:2.SparkSession3.RDD4.Broadcast、Accumulator:5.Sparkconf6.SparkFiles7.StorageLevel二、SparkSQL1.读取数据2.保存/写入数据3.Dataframes3.pysparkSQL函数三、SparkStreaming四、MLlib一、SparkCore在Spar
- (转)Spark Streaming遇到问题分析
达微
parkStreaming遇到问题分析1、Spark2.0之后搞了个StructuredStreaming还没仔细了解,可参考:https://github.com/lw-lin/Coo...2、Spark的Job与Streaming的Job有区别及StreamingJob并发控制:先看看SparkStreaming的JobSet,Job,与SparkCore的Job,Stage,TaskSet,
- 大数据学习之 Flink
会编程的海贼王
Flink大数据Flink
目录一:简介二:为什么选择Flink三:哪些行业需要四:Flink的特点五:与sparkStreaming的区别六:初步开发七:Flink配置说明八:环境九:运行组件一:简介Flink是一个框架和分布式得计算引擎,对于无界和有界数据流进行状态计算二:为什么选择Flink流数据更真实地反应了我们得生活方式传统得数据架构是基于有限数据集的低延迟,高吞吐,结果的准确性和良好的容错性三:哪些行业需要电商和
- 大数据学长面试之OPPO面试题
大数据小理
大数据1大数据面试职场和发展
OPPO面试题学长1OPPO-实时处理工程师。一面试官,他拿了多个人的简历,边翻边问。1)技术部分(1)SparkStreaming消费方式及区别,Spark读取HDFS的数据流程(2)Kafka高性能(3)Hive调优,数据倾斜(4)Zookeeper怎么避免脑裂,什么是脑裂。(5)Redis的基本类型,并介绍一下应用场景(6)最后会问一些Linux常用命令,比如怎么查进程,查IO运行内存等。还
- Flink1.17 基础知识
魅美
大数据基础大数据flink
Flink1.17基础知识来源:B站尚硅谷目录Flink1.17基础知识Flink概述Flink是什么Flink特点FlinkvsSparkStreamingFlink的应用场景Flink分层APIFlink快速上手创建项目WordCount代码编写批处理流处理Flink部署集群角色部署模式会话模式(SessionMode)单作业模式(Per-JobMode)应用模式(ApplicationMod
- sparkstreaming实时写入hive
会飞的蜗牛66666
最近一直在研究presto接口hive和mysql的一些使用和功能,因此,我在想是否能将数据实时的写入到hive呢,刚好公司项目有需求数据实时写入到hive中,对此,我特定实现了一下。pom文件spark-streaming-kafka-0-10_2.112.1.0spark-core_2.11spark-sql_2.11scala-library采用的是scala2.11.8实现逻辑:实时的获取
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement