- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
天天进步2015
python大数据pythonspark
引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘hadoop大数据spark
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘sparkhadoop大数据
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8、kafka2.8.2开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据写kafka(python)
- Pyspark中的int
闯闯桑
pythonsparkpandas大数据
在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
- pyspark底层浅析
lo_single
Sparksparkpython
pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
- PySpark 使用pyarrow指定版本
SLUMBER_PARTY_
pyspark
背景说明在PySpark3.1.3环境中,当需要使用与集群环境不同版本的PyArrow(如1.0.0版本)时,可以通过以下方法实现,而无需更改集群环境配置完整操作说明去pyarrow·PyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹,分别是pyarrow和pyarrow-1.0.0.dist-info直接把那两个文件夹打包成pyarrow.zip因为pyarrow里不是单
- Spark入门指南:大数据处理的第一个Hello World程序
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶spark大数据分布式ai
Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- pyspark==windows单机搭建
一个java开发
数据分析spark
下载安装JDK17,配置JAVA_HOME下载安装hadoop-3.3.5并完整替换bin目录,配置HADOOP_HOMEIndexof/hadoop/common/hadoop-3.3.5GitHub-cdarlint/winutils:winutils.exehadoop.dllandhdfs.dllbinariesforhadoopwindows下载spark配置SPARK_HOME安装py
- 大数据领域的数据工程:从理论到实践
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型企业级应用开发实战大数据ai
大数据领域的数据工程:从理论到实践关键词:数据工程、大数据处理、ETL/ELT、数据湖、数据仓库、数据治理、云计算摘要:本文系统解析大数据领域的数据工程体系,从理论架构到实战落地展开深度探讨。首先构建数据工程核心概念框架,解析数据集成、存储、处理、治理的技术原理;其次通过Python和PySpark代码实现数据清洗、分布式处理等关键算法;结合真实项目案例演示数据管道搭建与优化;最后分析金融、电商等
- pyspark依赖环境设置
pypspark异常py49-protocol.Py433avaError:Anerroroccurredwhilecalling0117.sql.org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task®instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3instage0.
- 使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表
Bug Spray
kafkalinq分布式
使用PySpark从Kafka读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南,展示如何通过PySpark从Kafka消费数据流,并将其处理为可以执行SQL查询的表。1.环境准备确保已安装:ApacheSpark(包含SparkSQL和SparkStreaming)KafkaPySpark对应的Kafka连接器(通常已包含在Spark发行版中)2.完整代码示例frompyspark.sqlimportSp
- Hugging Face + Spark:打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)
在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace是不可或缺的处理库,而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来,可以实现高效的NLP大数据处理。以下是结合HuggingFace和Spark的两种方法,基于Spark&PySpark3.3.1版本进行探索。方法一:升级Spark版本至3.4及以上如果你愿意升级Spark版本到3.4或更高版本,那么结合HuggingFace和Spa
- linux下载pyspark并修改默认python版本
yishan_3
chrome前端
使用deadsnakesPPA(适用于旧版Ubuntu)如果官方仓库没有Python3.8,可通过第三方PPA安装。步骤1:添加PPA仓库bash复制下载sudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppasudoaptupdate步骤2:安装Python3.8bash复制下载sudoaptinstallpython3.8设置Python3.8为默认版本(可选)如果需要
- 关于Spark Shell的使用
2301_78557870
spark大数据分布式
Spark带有交互式的Shell,可在SparkShell中直接编写Spark任务,然后提交到集群与分布式数据进行交互,并且可以立即查看输出结果。SparkShell提供了一种学习SparkAPI的简单方式,可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。一、SparkShell简介SparkShell是Spark提供的交互式命令行工具,支持Scala(默认)和Python(PySparkSh
- RDD的自定义分区器-案例
依年南台
大数据
以下是一个更具体的RDD自定义分区器案例,展示如何根据业务需求实现自定义分区逻辑。案例:按用户地区进行数据分区假设我们有一个电商交易数据集,包含user_id(用户ID)和region(地区)字段。我们希望根据用户所在地区将数据分区,以便后续对每个地区的数据进行独立分析。实现步骤定义地区到分区的映射规则实现自定义分区器应用分区器并验证结果代码实现python运行frompysparkimportS
- 使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)
雨中徜徉的思绪漫溢
数据库大数据
使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)近年来,随着大数据技术的快速发展,大数据处理和分析已经成为许多企业和组织的重要任务之一。Pyspark作为ApacheSpark的PythonAPI,为我们提供了强大的工具来处理和分析大规模数据集。在本文中,我们将学习如何使用Pyspark读取CSV文件,并将数据写入数据库。首先,我们需要安装和配置Pyspark。请确保你已经安装了Jav
- Spark安装
姬激薄
spark
一、本地环境安装(单机模式)适合开发和测试,支持Windows、Linux、macOS。1.前置条件Java:Java8或更高版本(建议OpenJDK11+)。bash#检查Java版本java-versionPython(可选):PySpark需要Python3.6+。Scala(可选):若使用ScalaAPI,需安装Scala2.12/2.13。2.下载与安装下载Spark:从ApacheSp
- 【小贪】程序员必备:Shell、Git、Vim常用命令
贪钱算法还我头发
小小宝典gitvim编辑器shellsshlinux
近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈,从技术原理到常用语法,这次查缺补漏当作我的小百科。主要技术包括:✅数据库常用:MySQL,HiveSQL,SparkSQL✅大数据处理常用:Pyspark,Pandas⚪图像处理常用:OpenCV,matplotlib⚪机器学习常用:SciPy,Sklearn⚪深度学习常用:Pytorch,numpy⚪常用数据结构语法糖:itertools,colle
- pyspark on yarn 配置
强强0007
pysparkhadoop大数据分布式
1yarn模式出错pysparkonyarn在pycharm上执行出现以下问题:解决方案:在程序最前面添加如下程序importosos.environ["HADOOP_CONF_DIR"]="/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop"2yarn模式配置2.1SparkSessionfrompyspark.sqlimportSparkSessionimportos
- RDD有哪几种创建方式
痕517
开发语言
RDD(弹性分布式数据集)有以下几种常见的创建方式:###从集合创建通过`parallelize()`方法将本地集合转换为RDD。这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用,它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。-**Python示例**:```pythonfrompysparkimportSparkContext#创建SparkContext对象sc=SparkCon
- scala连接mongodb_Spark教程(二)Spark连接MongoDB
weixin_39688035
scala连接mongodb
如何导入数据数据可能有各种格式,虽然常见的是HDFS,但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。当然,首先你需要在自己电脑上安装spark环境,简单说下,在这里下载spark,同时需要配置好JAVA,Scala环境。这里建议使用Jupyternotebook,会比较方便,在环境变量中这样设置PYSPARK_DRIV
- 大数据毕业设计PySpark+Hadoop航班延误预测系统 航班可视化
QQ21503882
javaweb大数据课程设计hadoop
1.选题背景和意义(1)选题背景在旅行规划中,机票价格一直是旅客关注的重点。机票价格的波动不仅受季节、航线、航空公司等因素的影响,还受到市场供求关系、经济形势等因素的影响。因此,通过对机票价格进行预测分析,可以帮助旅客选择更合适的出行时间和机票购买策略,从而节省旅行成本。(2)意义提高乘客购票决策:基于Hadoop的飞机票价格预测能够提供乘客准确的价格预测信息,帮助他们选择合适的购票时间和最优的价
- Spark应用部署模式实例
qrh_yogurt
spark大数据分布式
Local模式新启动一个终端SparkSubmit#pyspark命令启动的进程,实际上就是启动了一个Spark应用程序SparkStandalone模式讲解:6321SecondaryNameNode#hadoop中HDFS第二数据存储节点,负责定期合并fsimage和editslog文件7475Jps6132DataNode#hadoop中HDFS的数据存储节点,负责存储实际的数据块,并响应来
- spark graphx自用学习笔记及pyspark项目实战(基于GraphX的航班飞行网图分析)
GDUT-orzzzzzz
学习笔记sparkpython大数据
这里写自定义目录标题0.前言1.概念1.1图计算的优势1.2图存储格式1.3GraphX存储模式1.4普通概念2.图的构建(待补充)2.1构建图的方法2.2构建图的过程3.图的操作4.算法5.实战5.1项目要求5.2环境5.3安装5.4代码5.5最终结果参考链接0.前言本篇博客自用,部分内容只包含概念,并且博主本身有一定spark和图论基础,部分模糊的地方,可自行查询。1.概念1.1图计算的优势基
- 在Azure Databricks中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
weixin_30777913
数据仓库pythonsparkazure云计算
在AzureDatabricks中使用PySpark实现缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型,需结合SparkSQL和DataFrameAPI的特性,并利用DeltaLake的事务支持。以下是具体设计与实现步骤,以及测试用例:通过以下步骤,可在AzureDatabricks中高效实现SCD逻辑,确保数据历史可追溯且符合业务需求。类型1:覆盖旧值(OverwriteOldValue)设计要点直接更新
- 跨领域大数据抓取与融合:Python爬虫实战指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目大数据python爬虫人工智能开发语言easyui
目录引言跨领域大数据抓取与融合的背景与意义技术选型与工具介绍Python爬虫框架:Scrapy、BeautifulSoup、Selenium数据处理与存储:Pandas、NumPy、MongoDB数据融合与分析:PySpark、TensorFlow实战项目:跨领域数据抓取与融合项目概述数据抓取抓取电商数据抓取社交媒体数据抓取新闻数据数据清洗与预处理数据融合与分析代码实现与详细解析电商数据抓取代码社
- PySpark数据透视表操作指南
闯闯桑
大数据sparkpython
在PySpark中,可以使用pivot()方法实现类似Excel数据透视表的功能。以下是详细操作步骤和示例:1.基本语法df.groupBy([行维度列])\.pivot([列维度列])\.agg([聚合函数])\.fillna(0)#可选,填充空值2.示例数据假设有以下DataFrame(sales_df):+-------+----------+------+-------+|region|p
- 在AWS Glue中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
weixin_30777913
awsetlsql开发语言数据仓库
根据缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型(类型1、类型2、类型3),以下是基于AWSGlue的实现设计、步骤及测试用例:一、AWSGlue实现SCD的设计与步骤1.SCD类型1(覆盖旧值)设计目标:直接更新目标表中的记录,不保留历史数据。技术选型:使用AWSGlueETL作业(PySpark)目标存储:S3(Parquet格式)或AmazonRedshift数据比对方式:基于业务键(如custom
- pyspark报错解决 “py4j.protocol.Py4JError: org.apache.spark.api.python.PythonUtils.isEncryptionEnabled“
小哇666
#sparksparkpython大数据
报错py4j.protocol.Py4JError:org.apache.spark.api.python.PythonUtils.isEncryptionEnableddoesnotexistintheJVM解决办法,添加如下前两行代码,放在操作spark之前#添加此代码importfindsparkfindspark.init()#添加此代码frompysparkimportSparkConf
- 面向对象面向过程
3213213333332132
java
面向对象:把要完成的一件事,通过对象间的协作实现。
面向过程:把要完成的一件事,通过循序依次调用各个模块实现。
我把大象装进冰箱这件事为例,用面向对象和面向过程实现,都是用java代码完成。
1、面向对象
package bigDemo.ObjectOriented;
/**
* 大象类
*
* @Description
* @author FuJian
- Java Hotspot: Remove the Permanent Generation
bookjovi
HotSpot
openjdk上关于hotspot将移除永久带的描述非常详细,http://openjdk.java.net/jeps/122
JEP 122: Remove the Permanent Generation
Author Jon Masamitsu
Organization Oracle
Created 2010/8/15
Updated 2011/
- 正则表达式向前查找向后查找,环绕或零宽断言
dcj3sjt126com
正则表达式
向前查找和向后查找
1. 向前查找:根据要匹配的字符序列后面存在一个特定的字符序列(肯定式向前查找)或不存在一个特定的序列(否定式向前查找)来决定是否匹配。.NET将向前查找称之为零宽度向前查找断言。
对于向前查找,出现在指定项之后的字符序列不会被正则表达式引擎返回。
2. 向后查找:一个要匹配的字符序列前面有或者没有指定的
- BaseDao
171815164
seda
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.PreparedStatement;
import java.sql.ResultSet;
public class BaseDao {
public Conn
- Ant标签详解--Java命令
g21121
Java命令
这一篇主要介绍与java相关标签的使用 终于开始重头戏了,Java部分是我们关注的重点也是项目中用处最多的部分。
1
- [简单]代码片段_电梯数字排列
53873039oycg
代码
今天看电梯数字排列是9 18 26这样呈倒N排列的,写了个类似的打印例子,如下:
import java.util.Arrays;
public class 电梯数字排列_S3_Test {
public static void main(S
- Hessian原理
云端月影
hessian原理
Hessian 原理分析
一. 远程通讯协议的基本原理
网络通信需要做的就是将流从一台计算机传输到另外一台计算机,基于传输协议和网络 IO 来实现,其中传输协议比较出名的有 http 、 tcp 、 udp 等等, http 、 tcp 、 udp 都是在基于 Socket 概念上为某类应用场景而扩展出的传输协
- 区分Activity的四种加载模式----以及Intent的setFlags
aijuans
android
在多Activity开发中,有可能是自己应用之间的Activity跳转,或者夹带其他应用的可复用Activity。可能会希望跳转到原来某个Activity实例,而不是产生大量重复的Activity。
这需要为Activity配置特定的加载模式,而不是使用默认的加载模式。 加载模式分类及在哪里配置
Activity有四种加载模式:
standard
singleTop
- hibernate几个核心API及其查询分析
antonyup_2006
html.netHibernatexml配置管理
(一) org.hibernate.cfg.Configuration类
读取配置文件并创建唯一的SessionFactory对象.(一般,程序初始化hibernate时创建.)
Configuration co
- PL/SQL的流程控制
百合不是茶
oraclePL/SQL编程循环控制
PL/SQL也是一门高级语言,所以流程控制是必须要有的,oracle数据库的pl/sql比sqlserver数据库要难,很多pl/sql中有的sqlserver里面没有
流程控制;
分支语句 if 条件 then 结果 else 结果 end if ;
条件语句 case when 条件 then 结果;
循环语句 loop
- 强大的Mockito测试框架
bijian1013
mockito单元测试
一.自动生成Mock类 在需要Mock的属性上标记@Mock注解,然后@RunWith中配置Mockito的TestRunner或者在setUp()方法中显示调用MockitoAnnotations.initMocks(this);生成Mock类即可。二.自动注入Mock类到被测试类 &nbs
- 精通Oracle10编程SQL(11)开发子程序
bijian1013
oracle数据库plsql
/*
*开发子程序
*/
--子程序目是指被命名的PL/SQL块,这种块可以带有参数,可以在不同应用程序中多次调用
--PL/SQL有两种类型的子程序:过程和函数
--开发过程
--建立过程:不带任何参数
CREATE OR REPLACE PROCEDURE out_time
IS
BEGIN
DBMS_OUTPUT.put_line(systimestamp);
E
- 【EhCache一】EhCache版Hello World
bit1129
Hello world
本篇是EhCache系列的第一篇,总体介绍使用EhCache缓存进行CRUD的API的基本使用,更细节的内容包括EhCache源代码和设计、实现原理在接下来的文章中进行介绍
环境准备
1.新建Maven项目
2.添加EhCache的Maven依赖
<dependency>
<groupId>ne
- 学习EJB3基础知识笔记
白糖_
beanHibernatejbosswebserviceejb
最近项目进入系统测试阶段,全赖袁大虾领导有力,保持一周零bug记录,这也让自己腾出不少时间补充知识。花了两天时间把“传智播客EJB3.0”看完了,EJB基本的知识也有些了解,在这记录下EJB的部分知识,以供自己以后复习使用。
EJB是sun的服务器端组件模型,最大的用处是部署分布式应用程序。EJB (Enterprise JavaBean)是J2EE的一部分,定义了一个用于开发基
- angular.bootstrap
boyitech
AngularJSAngularJS APIangular中文api
angular.bootstrap
描述:
手动初始化angular。
这个函数会自动检测创建的module有没有被加载多次,如果有则会在浏览器的控制台打出警告日志,并且不会再次加载。这样可以避免在程序运行过程中许多奇怪的问题发生。
使用方法: angular .
- java-谷歌面试题-给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数
bylijinnan
java
public class SearchInShiftedArray {
/**
* 题目:给定一个固定长度的数组,将递增整数序列写入这个数组。当写到数组尾部时,返回数组开始重新写,并覆盖先前写过的数。
* 请在这个特殊数组中找出给定的整数。
* 解答:
* 其实就是“旋转数组”。旋转数组的最小元素见http://bylijinnan.iteye.com/bl
- 天使还是魔鬼?都是我们制造
ducklsl
生活教育情感
----------------------------剧透请原谅,有兴趣的朋友可以自己看看电影,互相讨论哦!!!
从厦门回来的动车上,无意中瞟到了书中推荐的几部关于儿童的电影。当然,这几部电影可能会另大家失望,并不是类似小鬼当家的电影,而是关于“坏小孩”的电影!
自己挑了两部先看了看,但是发现看完之后,心里久久不能平
- [机器智能与生物]研究生物智能的问题
comsci
生物
我想,人的神经网络和苍蝇的神经网络,并没有本质的区别...就是大规模拓扑系统和中小规模拓扑分析的区别....
但是,如果去研究活体人类的神经网络和脑系统,可能会受到一些法律和道德方面的限制,而且研究结果也不一定可靠,那么希望从事生物神经网络研究的朋友,不如把
- 获取Android Device的信息
dai_lm
android
String phoneInfo = "PRODUCT: " + android.os.Build.PRODUCT;
phoneInfo += ", CPU_ABI: " + android.os.Build.CPU_ABI;
phoneInfo += ", TAGS: " + android.os.Build.TAGS;
ph
- 最佳字符串匹配算法(Damerau-Levenshtein距离算法)的Java实现
datamachine
java算法字符串匹配
原文:http://www.javacodegeeks.com/2013/11/java-implementation-of-optimal-string-alignment.html------------------------------------------------------------------------------------------------------------
- 小学5年级英语单词背诵第一课
dcj3sjt126com
englishword
long 长的
show 给...看,出示
mouth 口,嘴
write 写
use 用,使用
take 拿,带来
hand 手
clever 聪明的
often 经常
wash 洗
slow 慢的
house 房子
water 水
clean 清洁的
supper 晚餐
out 在外
face 脸,
- macvim的使用实战
dcj3sjt126com
macvim
macvim用的是mac里面的vim, 只不过是一个GUI的APP, 相当于一个壳
1. 下载macvim
https://code.google.com/p/macvim/
2. 了解macvim
:h vim的使用帮助信息
:h macvim
- java二分法查找
蕃薯耀
java二分法查找二分法java二分法
java二分法查找
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2015年6月23日 11:40:03 星期二
http:/
- Spring Cache注解+Memcached
hanqunfeng
springmemcached
Spring3.1 Cache注解
依赖jar包:
<!-- simple-spring-memcached -->
<dependency>
<groupId>com.google.code.simple-spring-memcached</groupId>
<artifactId>simple-s
- apache commons io包快速入门
jackyrong
apache commons
原文参考
http://www.javacodegeeks.com/2014/10/apache-commons-io-tutorial.html
Apache Commons IO 包绝对是好东西,地址在http://commons.apache.org/proper/commons-io/,下面用例子分别介绍:
1) 工具类
2
- 如何学习编程
lampcy
java编程C++c
首先,我想说一下学习思想.学编程其实跟网络游戏有着类似的效果.开始的时候,你会对那些代码,函数等产生很大的兴趣,尤其是刚接触编程的人,刚学习第一种语言的人.可是,当你一步步深入的时候,你会发现你没有了以前那种斗志.就好象你在玩韩国泡菜网游似的,玩到一定程度,每天就是练级练级,完全是一个想冲到高级别的意志力在支持着你.而学编程就更难了,学了两个月后,总是觉得你好象全都学会了,却又什么都做不了,又没有
- 架构师之spring-----spring3.0新特性的bean加载控制@DependsOn和@Lazy
nannan408
Spring3
1.前言。
如题。
2.描述。
@DependsOn用于强制初始化其他Bean。可以修饰Bean类或方法,使用该Annotation时可以指定一个字符串数组作为参数,每个数组元素对应于一个强制初始化的Bean。
@DependsOn({"steelAxe","abc"})
@Comp
- Spring4+quartz2的配置和代码方式调度
Everyday都不同
代码配置spring4quartz2.x定时任务
前言:这些天简直被quartz虐哭。。因为quartz 2.x版本相比quartz1.x版本的API改动太多,所以,只好自己去查阅底层API……
quartz定时任务必须搞清楚几个概念:
JobDetail——处理类
Trigger——触发器,指定触发时间,必须要有JobDetail属性,即触发对象
Scheduler——调度器,组织处理类和触发器,配置方式一般只需指定触发
- Hibernate入门
tntxia
Hibernate
前言
使用面向对象的语言和关系型的数据库,开发起来很繁琐,费时。由于现在流行的数据库都不面向对象。Hibernate 是一个Java的ORM(Object/Relational Mapping)解决方案。
Hibernte不仅关心把Java对象对应到数据库的表中,而且提供了请求和检索的方法。简化了手工进行JDBC操作的流程。
如
- Math类
xiaoxing598
Math
一、Java中的数字(Math)类是final类,不可继承。
1、常数 PI:double圆周率 E:double自然对数
2、截取(注意方法的返回类型) double ceil(double d) 返回不小于d的最小整数 double floor(double d) 返回不大于d的整最大数 int round(float f) 返回四舍五入后的整数 long round