- 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
- 边缘计算在现代数据中心的应用
666IDCaaa
边缘计算人工智能
当今数字化时代,数据中心扮演着至关重要的角色,而边缘计算的出现为现代数据中心带来了新的机遇和挑战。一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式。与传统的集中式云计算相比,边缘计算具有以下特点:低延迟:由于数据处理在靠近数据源的地方进行,减少了数据传输的距离和时间,从而实现了更低的延迟。这对于实时性要求高的应用,如工业自动化、自动驾驶、虚拟现实等至关重要。高
- 大数据之flink与hive
星辰_mya
大数据flinkhive
其实吧我不太想写flink,因为线上经验确实不多,这也是我需要补的地方,没有条件创造条件,先来一篇吧flink:高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理,高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器,集成多种数据存储格式和源,比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制,故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展,据业务灵活增加
- Arch - 演进中的架构
小小工匠
【凤凰架构】架构
文章目录Pre原始分布式时代1.背景与起源2.分布式系统的初步探索3.分布式计算环境(DCE)4.技术挑战与困境5.原始分布式时代的失败与教训6.未来展望单体时代优势缺陷单体架构与微服务架构的关系总结SOA时代1.SOA架构及其背景1.烟囱式架构(InformationSiloArchitecture)2.[微内核架构](https://www.oreilly.com/content/softwa
- DM8 分布计算集群(DMDPC)Docker 命令行部署指南
69岁法外狂徒
docker容器数据库分布式
简介DMDPC是一款同时支持在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)的新型分布式数据库系统。它不仅保留了传统单机数据库的大部分功能,还提供了分布式计算集群所特有的高可用性、高扩展性、高性能、高吞吐量以及对用户透明等高级特性。本文借助命令行工具部署DPC集群。系统架构DMDPC的架构由三个核心组件组成:计划生成节点(SP):对外提供分布式数据库服务,负责接收用户请求、生成执行计划,并调度计
- TensorFlow的基本概念以及使用场景
张柏慈
决策树
TensorFlow是一个机器学习平台,用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务,其中节点表示数学操作,边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括:1.多平台支持:TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上,包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导:TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度,通过优化算法更新参数,以提高模型的准确性。3.分布式计算:Ten
- 大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们?
阳爱铭
大数据与数据中台技术沉淀大数据人工智能后端数据库架构数据库开发etl工程师chatgpt
在大数据领域,生成式人工智能(AIGC)的应用正在迅速扩展,改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角,探讨AI工具在这一领域的作用,以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域,AI工具已经取得了显著进展,以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用:ApacheSpark+MLlib:ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,广泛用于
- LLM大模型学习:LLM大模型推理加速
七七Seven~
学习人工智能transformer深度学习llama
文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在,尤其在大模型时代背景之下,消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一,今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术,如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等,掌握相应的实现方法。1.1剪枝
- python ray分布式_取代 Python 多进程!伯克利开源分布式框架 Ray
weixin_39946313
pythonray分布式
Ray由伯克利开源,是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序,而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
- Spark底层逻辑
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端spark大数据
ApacheSpark的底层逻辑可以从其核心概念、组件和执行流程等方面来理解。Spark提供了一个分布式数据处理框架,其底层逻辑基于批处理架构,能够在大规模集群中高效地处理数据。以下是Spark的底层逻辑的详细介绍:1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算,包括:RDD(ResilientDistributedDataset,弹性分布式数据集):RDD是Spark最基础的数据抽
- Java中的分布式计算:如何在多节点环境中实现高效计算
省赚客app开发者
java开发语言
Java中的分布式计算:如何在多节点环境中实现高效计算大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在现代计算中,分布式计算已成为处理大量数据和复杂计算任务的标准解决方案。通过将计算任务分散到多个节点上,可以显著提升计算性能和系统的可扩展性。本文将探讨如何在Java环境中实现高效的分布式计算,涵盖从基本概念到具体的技术实现和最佳实践。一、分布式计算基础分布式计算指的
- 分布式计算任务调度算法总结
一条鱼2017
分布式计算任务调度算法总结分布式计算任务调度算法总结
一、影响分布式系统性能的因素主要有这些因素影响着分布式系统的性能:网络延迟、数据通信效能、计算节点处理能力、任务的分割、无法预算处理时间、任务的颠簸等等。我们在寻求分布式计算调度算法时,就是有针对性的以解决这些问题为目的,从各个角度,不同侧面,利用一种或者集中方法结合起来的形式,从而达到最优解,使得系统效率相对最高。二、几种基本的调度算法获得网络负载均衡有几个基本的方法。这些方法可以结合使用,形成
- PySpark
静听山水
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PySpark的本质确实是Python的一个接口层,它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口,你可以利用Spark强大的分布式计算能力,同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤:编写Python代码:开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs(弹性分布
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
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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
- Spark分布式计算原理
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目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系,同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例)packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
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Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代,快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架,凭借其高速、易用、通用和灵活的特点,已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析,通过实际案例和代码示例,帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理?如
- Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means
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SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法,广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇(clusters),使得同一簇内的数据点尽可能相似,而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现,支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理,并结合Spark
- Hadoop-MapReduce机制原理
H.S.T不想卷
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MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤:6、Reduce阶段步骤:7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述 HadoopMapReduce是一个分布式计算框架,用于轻松编写分布式应用程序,这些应用程序以可靠,容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)
- JAVA与Python谁更适合后端?
纵然间
javapython开发语言
在探讨JAVA与Python谁更适合后端开发的问题时,我们需要从多个维度进行考量,包括性能、生态系统、开发效率、语法简洁性、以及具体的应用场景等。Java是一种编译型语言,通过即时编译器将代码转换为机器码执行,因此执行速度较快。Java在处理大量数据和高并发请求时表现出色,具有强大的扩展性,可以使用多线程和分布式计算等技术实现高并发。此外,Java的自动内存管理和垃圾回收机制也有助于提高系统稳定性
- 大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究
ZhangJiQun&MXP
2024算力共享2021论文语言模型人工智能自然语言处理
目录大语言模型算力优化策略:基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先,大语言模型(如GPT系列、BERT等)和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术,将大规模计算任务分配给多个计算节点,以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次,
- hive学习记录
2302_80695227
hive学习hadoop
一、Hive的基本概念定义: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,并提供类SQL查询功能。Hive将HQL(HiveQueryLanguage)转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎(如Tez、Spark)的任务进行计算。数据存储:Hive处理的数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上。执行引擎:Hive的
- 基于分布式计算的电商系统设计与实现【系统设计、模型预测、大屏设计、海量数据、Hadoop集群】
王小王-123
hadoop大数据分布式电商系统分析分布式计算
文章目录==有需要本项目的代码或文档以及全部资源,或者部署调试可以私信博主==项目展示项目介绍目录摘要Abstract1引言1.1研究背景1.2国内外研究现状1.3研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备3.1Hadoop全套组件搭建3.2数据集介绍3.3数据预处理4分布式计
- 小白?转型?毕业生?外行学习快速入行大数据开发指南
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Hadoop大数据开发编程语言大数据大数据开发大数据学习Hadoop编程语言
大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段,处理的数据量通常是TB级,甚至是PB或EB级的数据,这是传统数据处理手段所无法完成的,其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等,汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。大数据是什么?投资者眼里是金光闪闪的两个字:资产。比如,Facebook上市时,评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把
- 【Linux】Linux系统性能调优技巧
大雨淅淅
linuxlinux
目录一、Linux系统性能指标二、Linux系统性能调优技巧2.1保持系统更新2.2磁盘I/O性能优化2.3内存管理调整2.4关闭不必要的服务2.5进程资源限制2.6网络性能调整2.7监控和分析工具2.8编译器优化2.9预读取和写入缓存2.10内核参数调整2.11性能分析工具2.12NUMA优化2.13数据库性能调优2.14使用交换空间2.15更新和维护2.16负载均衡和分布式计算2.17使用固态
- Spring
楚楚ccc
Java系列java
1.1工厂设计模式、Spring工厂的底层实现原理EJB实现原理:就是将原来在客户端实现的代码放至服务端,并依靠RMI进行通信RMI实现原理:通过java可序列化机制实现分布式计算补充序列化:就是将java对象转换为字节序列,以便保存到硬盘或进行网络传输。反序列化则是将字节序列转换为java对象。服务器集群:通过RMI通信,连接不同功能模块的服务器,实现完整的功能EJB存在问题:重量级框架,运行环
- PyTorch深度学习实战(26)—— PyTorch与Multi-GPU
shangjg3
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
当拥有多块GPU时,可以利用分布式计算(DistributedComputation)与并行计算(ParallelComputation)的方式加速网络的训练过程。在这里,分布式是指有多个GPU在多台服务器上,并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中,使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法,读者需要注意这二者的区别,并关注它们在使用时的注意
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
大数据相关hadoophbase大数据
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
- XML-RPC-1概述
weixin_30340775
XML-RPC是一个远程过程调用(远端程序呼叫)(remoteprocedurecall,RPC)的分布式计算协议,通过XML将调用函数封装,并使用HTTP协议作为传送机制。中文名XML-RPC外文名XMLRemoteProcedureCall属于标准通用标记语言类型一个子集目录1关于XML-RPC▪基本介绍▪Requestexample▪Responseexample2XML-RPC入门程序▪基
- 为什么搜索引擎可以检索到网站?
程序员T哥
搜索引擎爬虫网络安全网络爬虫网络协议javapython
搜索引擎和爬虫,基于百度举例为什么搜索引擎可以快速检索到所有对应页面?搜索引擎能够快速检索到所有对应页面,主要归功于以下几个方面:爬虫技术:自动遍历互联网上的网页。索引:将爬取的网页内容转换成数据结构存储。关键词匹配:检索包含用户输入关键词的网页。页面排名:使用复杂算法对搜索结果排序。数据库技术:处理和存储大量数据。分布式计算:提高处理速度。缓存机制:快速返回热门查询结果。用户行为分析:优化搜索结
- 面试笔记8.24
励志秃头码代码
面试职场和发展
项目你的项目中涉及大数据开发,那你的代码工程是怎么搭建的?正确答案:在我的项目中涉及大数据开发时,我通常会采用分布式的架构,比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器,通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路:首先,我会搭建一个Hadoop或Spark集群,确保集群中的每台服务器都能正常通信。然后,我会编写MapReduce或Spark作业来处理数据,将数
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟