- 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
- Hadoop:全面深入解析
CloudJourney
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
- 【Hadoop】详解HDFS
2302_79952574
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
- 鸿蒙系统分布式文件概述、访问、拷贝
小时代的大玩家
鸿蒙harmonyos分布式华为
1.分布式文件系统概述分布式文件系统(hmdfs,HarmonyOSDistributedFileSystem)提供跨设备的文件访问能力,适用于如下场景:两台设备组网,用户可以利用一台设备上的编辑软件编辑另外一台设备上的文档。平板保存的音乐,车载系统直接可见并可播放。户外拍摄的照片,回家打开平板直接访问原设备拍摄的照片。hmdfs在分布式软总线动态组网的基础上,为网络上各个设备结点提供一个全局一致
- hadoop
百里自来卷
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的架构主要由以下几个核心组件组成:1.Hadoop生态系统核心组件Hadoop的核心架构主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),以及MapReduce计算框架:1.1HDFS(分布式文件系统)HDFS负责存储大规模数据,采用主从架构
- 深入检索:专业知识检索的高级算法与架构策略
是小旭啊
架构
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
- Java 大视界 -- Java 大数据分布式文件系统的性能调优实战(101)
青云交
大数据新视界Java大视界java大数据Java大数据分布式文件系统性能调优HDFSImpala
亲爱的朋友们,热烈欢迎来到青云交的博客!能与诸位在此相逢,我倍感荣幸。在这飞速更迭的时代,我们都渴望一方心灵净土,而我的博客正是这样温暖的所在。这里为你呈上趣味与实用兼具的知识,也期待你毫无保留地分享独特见解,愿我们于此携手成长,共赴新程!一、欢迎加入【福利社群】点击快速加入:青云交灵犀技韵交响盛汇福利社群点击快速加入2:2024CSDN博客之星创作交流营(NEW)二、本博客的精华专栏:大数据新视
- 凤凰架构-演进中的架构
metazz
分布式微服务
原始分布式时代1、惠普公司=》网络运算架构(NCA)=》远程服务调用的雏形卡内基梅隆大学=》AFS文件系统=》分布式文件系统的最早实现麻省理工学院=》Kerberos协议=》服务认证和访问控制的基础性协议,分布式服务安全性的重要支撑,目前仍被用于实现包括Windows和MacOS在内众多操作系统的登录、认证功能。2、OSF(开放软件基金会)发起制订=》DCE(分布式运算环境)分布式技术体系3、DC
- NFS配置全解析:让文件共享变得如此简单
IT成长日记
#Linux技术探索与实践linux运维网络网络协议
在实际生产工作中,文件共享是一个不可或缺的需求。无论是企业内部的文件共享,还是分布式系统中的数据存储,NFS(NetworkFileSystem)都是一种高效、可靠的解决方案。本文将带你从零开始,掌握NFS的安装、配置、优化等操作方法。1NFS简介NFS(NetworkFileSystem):是一种分布式文件系统协议,允许用户通过网络访问远程文件系统,就像访问本地文件一样。它最初由SunMicro
- 避免Hive和Spark生成HDFS小文件
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HDFS是为大数据设计的分布式文件系统,对大数据做了存储做了针对性的优化,但却不适合存储海量小文件。Hive和spark-sql是两个在常用的大数据计算分析引擎,用户直接以SQL进行大数据操作,底层的数据存储则多由HDFS提供。对小数据表的操作如果没做合适的处理则很容易导致大量的小文件在HDFS上生成,常见的一个情景是数据处理流程只有map过程,而流入map的原始数据数量较多,导致整个数据处理结束
- 大数据技术学习框架(更新中......)
小技工丨
大数据技术学习大数据学习
Hadoop相关HDFS分布式文件系统MR(MapReduce)离线数据处理MR-图解YARN集群资源管理ZooKeeperZooKeeper分布式协调框架Hive相关Hive-01之数仓、架构、数据类型、DDL、内外部表Hive-02之分桶表、数据导入导出、静动态分区、查询、排序、hiveserver2Hive-03之传参、常用函数、explode、lateralview、行专列、列转行、UDF
- FUSE,从内核到用户态文件系统的设计之路
后端运维人工智能
FUSE(FilesysteminUserspace)是一个允许用户在用户态创建自定义文件系统的接口,诞生于2001年。FUSE的出现大大降低了文件系统开发的门槛,使得开发者能够在不修改内核代码的情况下实现创新的文件系统功能。JuiceFS就是基于FUSE构建的高性能分布式文件系统,充分发挥了FUSE的灵活性和扩展性。为了更好地理解FUSE的设计理念,我们将首先回顾内核文件系统以及网络文件系统(如
- Hive SQL 使用及进阶详解
小四的快乐生活
hivesqlhadoop
一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- MongoDB 数据库简介
wjs2024
开发语言
MongoDB数据库简介引言随着互联网技术的飞速发展,数据已经成为企业的重要资产。为了高效地管理和处理这些数据,数据库技术应运而生。MongoDB作为一种流行的NoSQL数据库,因其灵活的数据模型和高效的数据处理能力,受到了广泛的关注。本文将为您详细介绍MongoDB的基本概念、特点、应用场景以及操作方法。MongoDB概述MongoDB是一个基于分布式文件系统的NoSQL数据库,由10gen公司
- HDFS是如何存储和管理大数据
python资深爱好者
大数据hdfshadoop
HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)是专为大数据处理而设计的分布式文件系统,具有高吞吐量、高容错性等特点,适用于大规模数据存储和管理。以下是HDFS存储和管理大数据的详细机制:一、HDFS架构HDFS采用主从架构,主要包括以下组件:NameNode(主节点):作为集群的“大脑”,NameNode负责管理文件系统的命名空间,维护文件和目录的元
- 云原生时代的分布式文件系统设计与实现
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在云计算和大数据时代,高效的数据管理和访问对于企业来说至关重要。Alluxio,一个开源的分布式文件系统,应运而生,为大数据和人工智能应用提供了革命性的解决方案。由HaoyuanLi在加州大学伯克利分校AMPLab启动,Alluxio如今已成为全球众多大型科技公司(如Facebook、Uber、Microsoft等)的关键组件。Alluxio的历史与发展Alluxio最初是一个名为Tachyon的
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
小赖同学啊
jmeter专栏jmeter大数据
以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- HDFS分布式文件系统的架构及特点
互联网上的猪
Hadoophdfs架构hadoop
一、HDFS架构HDFS采用的是主从(Master/Slave)架构,即一个HDFS通常是由一个Master和多个Slave组成。Master为NameNode主要用于管理HDFSSlave为DataNode主要用于存储文件SecondaryNode用于辅助NameNodeHDFS架构1.1BlockBlock是HDFS文件系统中最小的存储单位,通常称为数据块。在HDFS文件系统中存储的文件会被拆
- Linux-ISCSI
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Linuxlinux服务器
文章目录iSCSIiSCSI配置作者主页:点击!Linux专栏:点击!⏰️创作时间:2025年02月17日19点50分iSCSI协议是没有同步机制的,要想解决同步机制,需要配置集群文件系统或者是分布式文件系统,防止数据不同步的问题iSCSI基于IP协议的技术标准,该技术允许用户通过TCP/IP网络来构建SANiSCCI的基本组成使用3260端口进行传输iSCCI会话的建立是通过启动器(Initat
- Hadoop之HDFS的使用
想要变瘦的小码头
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HDFS是什么:HDFS是一个分布式的文件系统,是个网盘,HDFS是一种适合大文件存储的分布式文件系统HDFS的Shell操作1、查看hdfs根目录下的内容-lshdfsdfs-lshdfs://hadoop01:9000/url在使用时默认是可以省略的,因为hdfs在执行的时候会根据HDOOP_HOME自动识别配置文件中的fs.defaultFS属性可以写成:hdfsdfs-ls/还有一版旧版写
- Hadoop管理工具dfsadmin和fsck的使用
脚本无敌
Hadoophadoopnpm大数据
Hadoop提供了多个管理工具,其中dfsadmin和fsck是用于管理HDFS(Hadoop分布式文件系统)的重要工具。以下是它们的使用方法和常见命令。1.dfsadmin工具dfsadmin是用于管理HDFS集群的命令行工具,主要用于监控和管理HDFS的状态。常用命令查看HDFS状态hdfsdfsadmin-report显示HDFS集群的总体状态,包括数据节点(DataNode)的状态、存储容
- MongoDB sharding
tycoon1988
北航云计算公开课
Mongo主要解决的是海量数据的访问效率问题。因为Mongo主要是支持海量数据存储的,所以Mongo还自带了一个出色的分布式文件系统GridFS,可以支持海量的数据存储。由于Mongo可以支持复杂的数据结构,而且带有强大的数据查询功能,因此非常受到欢迎。mongodb的几个基本概念文档文档是MongoDB中数据的基本单元,非常类似于关系数据库管理系统中的行。文档是MongoDB的核心概念。多个键及
- HBase简介:高效分布式数据存储和处理
代码指四方
分布式hbase数据库大数据
HBase简介:高效分布式数据存储和处理HBase是一个高效的、可扩展的分布式数据库,它是构建在ApacheHadoop之上的开源项目。HBase的设计目标是为大规模数据存储和处理提供高吞吐量和低延迟的解决方案。它可以在成百上千台服务器上运行,并能够处理海量的结构化和半结构化数据。HBase的核心特点包括:分布式存储:HBase使用Hadoop分布式文件系统(HDFS)作为底层存储,数据被分布在集
- hadoop 1.0 基本概念了解
fenggfa
hadoophadoop大数据mapreduce
hadoop基本概念了解common:hadoop组件公共常用工具类Avro:Avro是用于数据序列化的系统。不同机器之间数据交流的保障。MapReduce:MapReduce是一种编程模型,分为Map函数和Reduce函数。Map函数负责将输入数据转化为中间值,中间值再通过Reduce函数转化成输出数据HDFS:HDFS是一个分布式文件系统。通过一次写入,多次读出来实现。Chukwa:Chukw
- 深入理解Hadoop 1.0.0源码架构及组件实现
隔壁王医生
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop1.0.0作为大数据处理的开源框架,在业界有广泛应用。该版本包含核心分布式文件系统HDFS、MapReduce计算模型、Common工具库等关键组件。通过分析源码,可深入理解这些组件的设计和实现细节,包括数据复制、任务调度、容错机制以及系统配置管理。本课程旨在指导学生和开发者深入学习Hadoop的核心原理和实践应用,为其在大数据领域的进一步研究和开
- 云存储 (OSS、CPFS 和 NAS)
HaoHao_010
服务器云计算
随着数字化转型的加速,企业和个人对数据存储的需求日益增加。云存储作为一种灵活、可靠的存储方式,已经成为数据管理的主流方案。在云存储领域,对象存储服务(OSS)、云分布式文件系统(CPFS)和网络附加存储(NAS)是三种常见的存储解决方案。它们各自具备不同的技术特点和适用场景,选择合适的存储方案能够更好地满足不同业务需求。本文将对这三种云存储解决方案进行对比分析,帮助用户理解它们的优势和适用场景。1
- HiveQL命令(三)- Hive函数
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HiveQL命令hivehadoop数据仓库
文章目录前言一、Hive内置函数1.数值函数2.字符串函数3.日期与时间函数4.条件函数5.聚合函数6.集合函数7.类型转换函数8.表生成函数(UDTF)前言在大数据处理和分析的过程中,数据的转换和处理是至关重要的环节。ApacheHive作为一种流行的数据仓库工具,提供了丰富的内置函数,帮助用户高效地处理和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据。这些内置函数涵盖了数值计算、字符
- 掌握大数据--Hive全面指南
纪祥_ee1
大数据hivehadoop
1.Hive简介2.Hive部署方式3.Hive的架构图4.Hive初体验5.HiveSQL语法--DDL操作数据库1.Hive简介ApacheHive是建立在Hadoop之上的一个数据仓库工具,它提供了一种类似于SQL的查询语言,称为HiveQL,用于查询和分析存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模结构化数据。以下是Hive的一些主要特点和介绍:1.类SQL查询语言:HiveSQ
- 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
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- 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,