- Hadoop
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成,分别是HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)、YARN(资源管理)和HadoopCommon(公共工具和库)。1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生
- linux挂载文件夹
小码快撩
linux
1.使用NFS(NetworkFileSystem)NFS是一种分布式文件系统协议,允许一个系统将其文件系统的一部分共享给其他系统。检查是否安装NFSrpm-qa|grepnfs2.启动和启用NFS服务假设服务名称为nfs-server.service,你可以使用以下命令启动和启用它:sudosystemctlstartnfs-server.servicesudosystemctlenablenf
- nfs服务搭建
GHope
nfs是什么?基哥度娘网络文件系统(NFS)是sun微系统最初开发的分布式文件系统协议,[1]允许客户端计算机上的用户通过计算机网络访问文件很像本地存储被访问。NFS与许多其他协议一样,在开放网络计算远程过程调用(很久以前RPC)系统上建立。NFS是在请求注释(RFC)中定义的开放标准,允许任何人实现协议。NFSNFS优势:节省本地存储空间,将常用的数据存放在一台NFS服务器上且可以通过网络访问,
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法23
是小旭啊
人工智能
在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 掌握检索技术:构建高效知识检索系统的架构与算法21
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在检索专业知识层需要涵盖更高级的检索技术,包括工程架构和算法策略。一、工程架构工程架构在构建检索系统中决定了系统的可扩展性、高可用性和性能。比如需要考虑的基本点:分布式架构:水平扩展:采用分布式架构,将检索任务分布到多个节点上,实现水平扩展。这可以通过将索引数据分片存储在不同的节点上,并使用分布式文件系统或对象存储来存储大规模的索引数据。任务分配:设计任务调度器,负责将查询请求分配到空闲的节点上进
- 大数据分析与安全分析
Zh&&Li
网络安全运维数据分析安全数据挖掘运维数据库
大数据分析一、大数据安全威胁与需求分析1.1大数据相关概念发展大数据:是指非传统的数据处理工具的数据集大数据特征:海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低等大数据的种类和来源非常多,包括结构化、半结构化和非结构化数据有关大数据的新兴网络信息技术应用不断出现,主要包括大规模数据分析处理、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、云计算平台、互联网和存储系统1.2大数据安全威胁分析“数
- 千万级规模高性能、高并发的网络架构经验分享
搬砖养女人
网络架构经验分享
主题:INTO100沙龙时间:2015年11月21日下午地点:梦想加联合办公空间分享人:卫向军(毕业于北京邮电大学,现任微博平台架构师,先后在微软、金山云、新浪微博从事技术研发工作,专注于系统架构设计、音视频通讯系统、分布式文件系统和数据挖掘等领域。)架构以及我理解中架构的本质在开始谈我对架构本质的理解之前,先谈谈对今天技术沙龙主题的个人见解,千万级规模的网站感觉数量级是非常大的,对这个数量级我们
- 深入解析HDFS:定义、架构、原理、应用场景及常用命令
CloudJourney
hdfs架构hadoop
引言Hadoop分布式文件系统(HDFS,HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop框架的核心组件之一,它提供了高可靠性、高可用性和高吞吐量的大规模数据存储和管理能力。本文将从HDFS的定义、架构、工作原理、应用场景以及常用命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解HDFS。1.HDFS的定义1.1什么是HDFSHDFS是Hadoop生态系统中的一个分布式文件系
- Hadoop HDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode
BigDataMLApplication
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HadoopHDFS中的NameNode、SecondaryNameNode和DataNode目录1.定义2.主要作用3.官方链接1.定义在HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中,有三个关键的组件:NameNode、SecondaryNameNode和DataNode。NameNodeNameNode是HDFS的主要组件之一,负责管理文件系统的命名空间、存储文件的元数据信息以及处理客
- 分布式文件系统FastDFS动态扩容
欢醉
当用户量越来越大,则集群中某个group总会到达其极限,这时就得扩展集群的容量了。FastDFS的扩容分为对group纵向扩容和横向扩容纵向扩容指在同一个group组中增加服务器,实现数据冗余,数据备份。同一个group中最大容量取决于最小的storage的存储容量。因此如果还想继续使用此group,则需要对此group对应的所有服务器挂载同样容量的磁盘,指定store_path1……,但这样做的
- HBase
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端hbase数据库大数据
ApacheHBase是一个基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)构建的分布式、面向列的NoSQL数据库,主要用于处理大规模、稀疏的表结构数据。HBase的设计灵感来自Google的Bigtable,能够在海量数据中提供快速的随机读写操作,适合需要低延迟和高吞吐量的应用场景。HBase核心概念表(Table):HBase的数据存储在表中,与传统的关系型数据库不同,HBase的表是面向列族(Co
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
蓦然_
大数据面试题hive大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- JuiceFS 社区版 v1.2 发布,新增企业级权限管理、平滑升级功能
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云原生运维
JuiceFS社区版v1.2今天正式发布,这是自2021年开源以来的第三个大版本。v1.2也是一个长期支持版本(LTS)。我们将持续维护v1.2以及v1.1这两个版本,v1.0将停止更新。JuiceFS是为云环境设计的分布式文件系统,支持超过10种元数据引擎和30种以上的数据存储引擎。这些丰富的选择使得用户可以灵活应对多变的企业环境和数据存储需求;同时,JuiceFS兼容多种访问协议,包括POSI
- 大数据学习|理解和对比 Apache Hive 和 Apache Iceberg
进击的小白菜
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文章目录数据模型与存储事务支持性能优化使用场景总结数据模型与存储Hive:Hive使用的是传统的关系型数据模型,数据存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中,通常是以文本格式(如CSV或TSV)或者二进制格式(如Parquet或ORC)。Hive的表定义和元数据存储在一个外部的关系数据库中,如MySQL,用于跟踪表结构、分区和其他元数据信息。Iceberg:Iceberg设计为一个现代的表格
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
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虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- Hdfs的机架感知与副本放置策略
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1.介绍Apachehadoop机架感知Hadoop分布式文件系统(Hdfs)作为ApacheHadoop生态系统的的核心组件之一,通过机架感知和副本放置策略来优化数据的可靠性,可用和性能.Hdfs的机架感知和副本放置策略是其设计的关键组成部分,有效地提高了数据的可靠性,可用性和性能,使其成为处理大规模数据的理想选择.2.机架感知2.1什么是机架感知Hadoop组件时机架感知的.例如,hdfs块放
- Django 后端架构开发:存储层调优策略解析
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Django后端架构开发:存储层调优策略解析目录数据库读写分离实现与优化分布式文件系统在Django中的应用与优化Elasticsearch存储层优化策略前端页面静态化处理数据库读写分离实现与优化数据库读写分离是一种优化数据库性能的常见手段,特别是在高并发的情况下,能够有效地分担主库的压力。读写分离通常通过将写操作指向主库,读操作指向从库的方式来实现。Django提供了丰富的支持,可以通过配置多个
- HDFS的编程
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一、HDFS原理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集群内的不同机器上
- Hadoop 的基本 shell 命令
难以触及的高度
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Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce进行交互。以下是一些常用的Hadoopshell命令:一、HDFS命令1.查看HDFS状态`hdfsdfsadmin-report`:显示HDFS的健康状态和容量信息。2.文件系统操作`hdfsdfs-ls[path]`:列出指定路径下的文件和目录。`hdfsdfs-du[path]`:显示指定路径
- 【RH134知识点问答题】第9章 访问网络附加存储
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LinuxRH134管理2知识点问答题linux运维服务器bash
目录1.NFS的主要功能是什么?2.如何安装与配置NFS?3.说出手动挂载NFS的必要步骤。4.说出自动挂载NFS的必要步骤。5.说明创建自动挂载时的间接映射和直接映射的主要区别。1.NFS的主要功能是什么?NFS是一种分布式文件系统协议,主要功能包括:①允许远程计算机通过网络访问共享文件。②实现文件系统在客户端和服务器之间的透明访问。③支持文件的共享、读取和写入,使得多个计算机可以共享相同的文件
- 服务器虚拟化和云平台,云平台和服务器虚拟化区别
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服务器虚拟化和云平台
云平台和服务器虚拟化区别内容精选换一换云硬盘(ElasticVolumeService,EVS)可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求,适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。云服务器包括弹性云服务器和裸金属服务器。云硬盘类似PC中的硬盘,需要挂载至云服务器使用,无法单独使用。您可以对已挂载的用户可以为虚拟IP地址绑定一
- HDFS
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(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
- SeaweedFS部署
仙女陈
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SeaweedFS介绍SeaweedFS是一个分布式文件系统应用场景:主要用于存储处理小文件、大文件分块成小文件上传Githup地址:https://github.com/chrislusf/seaweedfs官方文档:https://github.com/chrislusf/seaweedfs/wikiseaweedfs源码解析:https://www.bbsmax.com/A/6pdDYXQK
- 论文阅读-Hydra: 用于持久内存和RDMA网络的分散文件系统
向来痴_
负载均衡论文网络
论文名称:Hydra:ADecentralizedFileSystemforPersistentMemoryandRDMANetworks摘要新兴的字址持久内存(PM)有可能颠覆内存和存储之间的边界。结合高速RDMA网络,分布式基于PM的存储系统提供了通过紧密耦合PM和RDMA特性来实现存储性能大幅提升的机会。然而,现有的分布式文件系统采用为传统磁盘设计的传统集中式客户端-服务器架构,导致访问延迟
- GlusterFS:开源分布式文件系统的深度解析与应用场景实践
超逮虾户
企业级工具开源系统架构java
引言在当今大数据时代背景下,企业对存储系统的容量、性能和可靠性提出了前所未有的挑战。GlusterFS作为一款开源的、高度可扩展的分布式文件系统,以其独特的无中心元数据设计和灵活的卷管理机制,在众多场景中脱颖而出,为解决大规模数据存储难题提供了强有力的支持。GlusterFS简介与核心概念GlusterFS简介GlusterFS是一款开源、可扩展的分布式文件系统,专为大规模数据存储和管理而设计。它
- hadoop硬件配置 高可用 datanode namenode硬件配置
xcagy
HADOOPK8Shadoop硬件田尚滨
每个分布式文件系统分块在NameNode的内存中大小约为250个字节,此外还要加上文件和目录所需的250字节空间。500字节一个块假设我们有5000个平均大小为20GB的文件并且使用默认的分布式文件系统分块大小(64MB)同时副本因子为3,5000*20GB=102400000M=97T那么NameNode需要保存5千万个分块的信息,这些分块的大小加上文件系统的开销总共需要1.5GB的内存。但是一
- 精彩回顾 I DatenLord Hackathon 2023圆满结束!
DatenLordHackathon2023已经顺利完赛。达坦科技基于其跨云分布式文件系统DatenLord项目,结合AI大模型时代背景,搭建了擂台。我们邀请参赛者为DatenLord的极端场景设计并实现缓存p2p传输和同步模块。本届赛题为“ExplorethePossibilities”,旨在为感兴趣的队伍提供平台发掘和实现自己的无限可能,同时探索项目的各种可能性。比赛吸引了众多对于Rust感兴
- 【2019-04-28】Hadoop分布式文件系统
BigBigFlower
Hadoop自带HDFS(hadoopdistributefilesystem)。HDFS默认数据块128M。HDFS有两类工作节点:一个管理节点namenode、多个工作节点datenode,namenode维护文件系统树以及整颗树内所有的文件和目录。namenode记录每个文件中各个数据块所在的数据节点信息。但不永久保存块的位置信息,这些信息会在系统启动时根据数据节点信息重建。namenode
- 分布式文件系统 SpringBoot+FastDFS+Vue.js【四】
良辰美景好时光
vuespringbootspringbootvue.js后端
分布式文件系统SpringBoot+FastDFS+Vue.js【四】八、文件的下载和删除功能8.1.FastDFSClient.java8.2.FileServerController.java8.3.Vue的fast.js8.4.fastdfsimg.vue8.5.效果九、总结endl八、文件的下载和删除功能8.1.FastDFSClient.java@Slf4jpublicclassFast
- Spring的注解积累
yijiesuifeng
spring注解
用注解来向Spring容器注册Bean。
需要在applicationContext.xml中注册:
<context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。
如:在base-package指明一个包
<context:component-sc
- 传感器
百合不是茶
android传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件
下面就以重力传感器为例;
1,在onCreate中获得传感器服务
private SensorManager sm;// 获得系统的服务
private Sensor sensor;// 创建传感器实例
@Override
protected void
- [光磁与探测]金吕玉衣的意义
comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家
信不信由你们:
穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星
这就是为什么古代
- 精简的反序打印某个数
沐刃青蛟
打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。
比如:输入123,输出321。
记得以前是告诉你是几位数的,当时就抓耳挠腮,完全没有思路。
似乎最后是用到%和/方法解决的。
而今突然想到一个简短的方法,就可以实现任意位数的反序打印(但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了)
代码如下:
long num, num1=0;
- PHP:6种方法获取文件的扩展名
IT独行者
PHP扩展名
PHP:6种方法获取文件的扩展名
1、字符串查找和截取的方法
1
$extension
=
substr
(
strrchr
(
$file
,
'.'
), 1);
2、字符串查找和截取的方法二
1
$extension
=
substr
- 面试111
文强chu
面试
1事务隔离级别有那些 ,事务特性是什么(问到一次)
2 spring aop 如何管理事务的,如何实现的。动态代理如何实现,jdk怎么实现动态代理的,ioc是怎么实现的,spring是单例还是多例,有那些初始化bean的方式,各有什么区别(经常问)
3 struts默认提供了那些拦截器 (一次)
4 过滤器和拦截器的区别 (频率也挺高)
5 final,finally final
- XML的四种解析方式
小桔子
domjdomdom4jsax
在平时工作中,难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案,哪个最适合我们呢?在这篇文章中,我对这四种主流方案做一个不完全评测,仅仅针对遍历 XML 这块来测试,因为遍历 XML 是工作中使用最多的(至少我认为)。 预 备 测试环境: AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
- wordpress中常见的操作
aichenglong
中文注册wordpress移除菜单
1 wordpress中使用中文名注册解决办法
1)使用插件
2)修改wp源代码
进入到wp-include/formatting.php文件中找到
function sanitize_user( $username, $strict = false
- 小飞飞学管理-1
alafqq
管理
项目管理的下午题,其实就在提出问题(挑刺),分析问题,解决问题。
今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。
结合我自己经历写下心得
对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢?
1,公司考察,选拔项目经理,只关注技术能力,而很少或没有关注管理方面的经验,能力。
2,公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。
3,公司对项目经理的工作缺乏进行指
- IO输入输出部分探讨
百合不是茶
IO
//文件处理 在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包;
/*
1,运用File类对文件目录和属性进行操作
2,理解流,理解输入输出流的概念
3,使用字节/符流对文件进行读/写操作
4,了解标准的I/O
5,了解对象序列化
*/
//1,运用File类对文件目录和属性进行操作
//在工程中线创建一个text.txt
- getElementById的用法
bijian1013
element
getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签,条件很简单,就是给每个标签分配一个ID号。
返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。
语法:
&n
- 励志经典语录
bijian1013
励志人生
经典语录1:
哈佛有一个著名的理论:人的差别在于业余时间,而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论,你会发现,你的人生正在发生改变,坚持数年之后,成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息,看就看一些励志的影视或者文章,不要当作消遣;学会思考人生,学会感悟人生
- [MongoDB学习笔记三]MongoDB分片
bit1129
mongodb
MongoDB的副本集(Replica Set)一方面解决了数据的备份和数据的可靠性问题,另一方面也提升了数据的读写性能。MongoDB分片(Sharding)则解决了数据的扩容问题,MongoDB作为云计算时代的分布式数据库,大容量数据存储,高效并发的数据存取,自动容错等是MongoDB的关键指标。
本篇介绍MongoDB的切片(Sharding)
1.何时需要分片
&nbs
- 【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景
bit1129
manager
1. Broadcast变量的存储,在HttpBroadcast类中可以知道
2. RDD通过CacheManager存储RDD中的数据,CacheManager也是通过BlockManager进行存储的
3. ShuffleMapTask得到的结果数据,是通过FileShuffleBlockManager进行管理的,而FileShuffleBlockManager最终也是使用BlockMan
- yum方式部署zabbix
ronin47
yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
- Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法
byalias
J2EEHibernate4
今天初学Hibernate4,了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤:
①创建hibernate.cfg.xml文件
②创建持久化对象
③创建*.hbm.xml映射文件
④编写hibernate相应代码
在第四步中,进行了单元测试,测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表,结果JUnit单元测试没有问题,在控制台打印了创建数据表的SQL语句,但在数据库中
- Netty源码学习-FrameDecoder
bylijinnan
javanetty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子,有几个疑问:
1.文档说:FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received.
为什么每次有新数据到达时,都会调用decode方法?
2.Dec
- SQL行列转换方法
chicony
行列转换
create table tb(终端名称 varchar(10) , CEI分值 varchar(10) , 终端数量 int)
insert into tb values('三星' , '0-5' , 74)
insert into tb values('三星' , '10-15' , 83)
insert into tb values('苹果' , '0-5' , 93)
- 中文编码测试
ctrain
编码
循环打印转换编码
String[] codes = {
"iso-8859-1",
"utf-8",
"gbk",
"unicode"
};
for (int i = 0; i < codes.length; i++) {
for (int j
- hive 客户端查询报堆内存溢出解决方法
daizj
hive堆内存溢出
hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2;
OK
Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space
问题原因: hive堆内存默认为256M
这个问题的解决方法为:
修改/us
- 人有多大懒,才有多大闲 (评论『卓有成效的程序员』)
dcj3sjt126com
程序员
卓有成效的程序员给我的震撼很大,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 ,而有的人又可以那么勤奋,每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。
在看这本书之前,我属于勤奋的人,而看完这本书以后,我要努力变成懒惰的人。
不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序,也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
- Eclipse简单有用的配置
dcj3sjt126com
eclipse
1、显示行号 Window -- Prefences -- General -- Editors -- Text Editors -- show line numbers
2、代码提示字符 Window ->Perferences,并依次展开 Java -> Editor -> Content Assist,最下面一栏 auto-Activation
- 在tomcat上面安装solr4.8.0全过程
eksliang
Solrsolr4.0后的版本安装solr4.8.0安装
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2096478
首先solr是一个基于java的web的应用,所以安装solr之前必须先安装JDK和tomcat,我这里就先省略安装tomcat和jdk了
第一步:当然是下载去官网上下载最新的solr版本,下载地址
- Android APP通用型拒绝服务、漏洞分析报告
gg163
漏洞androidAPP分析
点评:记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞,移动安全团队爱内测(ineice.com)发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞,来看看他们的详细分析吧。
0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时,发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。
针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
- HoverTree项目已经实现分层
hvt
编程.netWebC#ASP.ENT
HoverTree项目已经初步实现分层,源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考:http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目,希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助,如果你对
- Google Maps API v3: Remove Markers 移除标记
天梯梦
google maps api
Simply do the following:
I. Declare a global variable:
var markersArray = [];
II. Define a function:
function clearOverlays() {
for (var i = 0; i < markersArray.length; i++ )
- jQuery选择器总结
lq38366
jquery选择器
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40
- 基础数据结构和算法六:Quick sort
sunwinner
AlgorithmQuicksort
Quick sort is probably used more widely than any other. It is popular because it is not difficult to implement, works well for a variety of different kinds of input data, and is substantially faster t
- 如何让Flash不遮挡HTML div元素的技巧_HTML/Xhtml_网页制作
刘星宇
htmlWeb
今天在写一个flash广告代码的时候,因为flash自带的链接,容易被当成弹出广告,所以做了一个div层放到flash上面,这样链接都是a触发的不会被拦截,但发现flash一直处于div层上面,原来flash需要加个参数才可以。
让flash置于DIV层之下的方法,让flash不挡住飘浮层或下拉菜单,让Flash不档住浮动对象或层的关键参数:wmode=opaque。
方法如下:
- Mybatis实用Mapper SQL汇总示例
wdmcygah
sqlmysqlmybatis实用
Mybatis作为一个非常好用的持久层框架,相关资料真的是少得可怜,所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法,希望能够对大家有所帮助。
不少持久层框架对动态SQL的支持不足,在SQL需要动态拼接时非常苦恼,而Mybatis很好地解决了这个问题,算是框架的一大亮点。对于常见的场景,例如:批量插入/更新/删除,模糊查询,多条件查询,联表查询,