- 分布式离线计算—Spark—基础介绍
测试开发abbey
人工智能—大数据
原文作者:饥渴的小苹果原文地址:【Spark】Spark基础教程目录Spark特点Spark相对于Hadoop的优势Spark生态系统Spark基本概念Spark结构设计Spark各种概念之间的关系Executor的优点Spark运行基本流程Spark运行架构的特点Spark的部署模式Spark三种部署方式Hadoop和Spark的统一部署摘要:Spark是基于内存计算的大数据并行计算框架Spar
- 数据中台建设方案-基于大数据平台(下)
FRDATA1550333
大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高,最为活跃,发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算,为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低,主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求:利用了MapReduce、Spar
- 大数据秋招面经之spark系列
wq17629260466
大数据spark
文章目录前言spark高频面试题汇总1.spark介绍2.spark分组取TopN方案总结:方案2是最佳方案。3.repartition与coalesce4.spark的oom问题怎么产生的以及解决方案5.storm与flink,sparkstreaming之间的区别6.spark的几种部署方式:7.复习spark的yarn-cluster模式执行流程:8.spark的job提交流程:9.spar
- Spark MLlib模型训练—回归算法 GLR( Generalized Linear Regression)
猫猫姐
Spark实战回归spark-ml线性回归spark
SparkMLlib模型训练—回归算法GLR(GeneralizedLinearRegression)在大数据分析中,线性回归虽然常用,但在许多实际场景中,目标变量和特征之间的关系并非线性,这时广义线性回归(GeneralizedLinearRegression,GLR)便应运而生。GLR是线性回归的扩展,能够处理非正态分布的目标变量,广泛用于分类、回归以及其他统计建模任务。本文将深入探讨Spar
- Spark编程实验五:Spark Structured Streaming编程
Francek Chen
Spark编程基础spark大数据分布式syslog
目录一、目的与要求二、实验内容三、实验步骤1、Syslog介绍2、通过Socket传送Syslog到Spark3、Syslog日志拆分为DateFrame4、对Syslog进行查询四、结果分析与实验体会一、目的与要求1、通过实验掌握StructuredStreaming的基本编程方法;2、掌握日志分析的常规操作,包括拆分日志方法和分析场景。二、实验内容1、通过Socket传送Syslog到Spar
- 数据清洗
扣篮的左手
importorg.apache.spark.sql.SparkSessionobjectDataCleaning{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark=SparkSession.builder().appName("DataCleaning").master("local[2]").getOrCreate()valaccess=spark.spar
- spark sql 数据类型转换_spark sql时间类型转换以及其他
weixin_39535527
sparksql数据类型转换
1.sparksql的日期转换一般使用两种形式第一种使用to_timestamp(REACHTIME1,"yyyy-MM-ddHH24:mi:ss")//它将字符串时间转换为日期类型例如2018-10-1012:34:43第二种使用时间戳的形式to_timestamp(a.REACHTIME,"yyyy-MM-ddHH24:mi:ss")//转后是1970年至今的时间戳一大长串数据2.如果spar
- Python调用pyspark报错整理
赫加青空
Pythonspark大数据python开发语言
前言Pycharm配置了SSH服务器和Anaconda的python解释器,如果没有配置可参考大数据单机学习环境搭建(8)Linux单节点Anaconda安装和Pycharm连接Pycharm执行的脚本执行如下pyspark_model.py的python脚本,构建SparkSession来执行sparksql"""脚本名称:Pycharm使用pyspark测试功能:Pycharm远程执行spar
- SAP 电商云 Spartacus UI 的 External Routes 设计明细
JerryWang_汪子熙
作为单页应用程序(SPA),Spartacus使用AngularrouterLink指令,根据设计,该指令不会从后端的Web服务器中加载新的页面。因此,Spartacus通常只允许用户在应用程序本身内导航。换句话说,Spartacus通常只加载单页应用程序中的视图。但是,如果您要从传统店面系统(例如SAPCommerceAccelerator)逐步(和逐个路由)迁移到Spartacus,则Spar
- 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
- Spark学习(8)-SparkSQL的运行流程,Spark On Hive
技术闲聊DD
大数据hivespark学习
1.SparkSQL的运行流程1.1SparkRDD的执行流程回顾1.2SparkSQL的自动优化RDD的运行会完全按照开发者的代码执行,如果开发者水平有限,RDD的执行效率也会受到影响。而SparkSQL会对写完的代码,执行“自动优化”,以提升代码运行效率,避免开发者水平影响到代码执行效率。这是因为:RDD:内含数据类型不限格式和结构。DataFrame:100%是二维表结构,可以被针对Spar
- 设计模式——管道模式(并发模式)
码上得天下
设计模式sparkbigdata
1、pipeline简介pipeline又称为管道,是一种在计算机普遍使用的技术。举个最普遍的例子,如下图所示cpu流水线,一个流水线分为4部分,每个部分可以独立工作,于是可以处理多个数据流。linux管道也是一个常用的管道技术,其字符处理功能十分强大,在面试过程中常会被问到。在分布式处理领域,由于管道模式是数据驱动,而目前流行的Spark分布式处理平台也是数据驱动的,两者非常合拍,于是在spar
- Spark SQL基础
小希 fighting
sparksql大数据
SparkSQL基本介绍什么是SparkSQLSparkSQL是Spark多种组件中其中一个,主要是用于处理大规模的结构化数据什么是结构化数据:一份数据,每一行都有固定的列,每一列的类型都是一致的我们将这样的数据称为结构化的数据例如:mysql的表数据1张三202李四153王五184赵六12SparkSQL的优势1-SparkSQL既可以编写SQL语句,也可以编写代码,甚至可以混合使用2-Spar
- Spark的错误处理与调试技巧
晓之以理的喵~~
Sparksparkajax大数据
ApacheSpark是一个强大的分布式计算框架,用于处理大规模数据。在开发和运行Spark应用程序时,经常会遇到各种错误和问题。了解Spark的错误处理与调试技巧是解决这些问题的关键。本文将深入探讨Spark中常见的错误类型、调试工具和技巧,并提供丰富的示例代码,以帮助大家更好地理解和解决问题。Spark中的常见错误类型在开发Spark应用程序时,可能会遇到各种错误类型。以下是一些常见的Spar
- Spark集群- 连接hadoop、hive集群
heichong
目的使spark代码提交到集群运行时,能够操作hdfs、hive等保证所有spark机器都能解析hadoop集群的机器名称如果spark和hadoop部署在同样的集群,则可以省略这一步如果spark和hadoop部署在不同的集群,则需要配置hosts文件复制hdfs、hive配置文件至$SPAR_HOME/conf/文件夹下hdfs、hive配置文件为:core-site.xmlhdfs-site
- 【Hadoop】YARN简介(YARN产生的技术需求/YARN的基本架构)
不怕娜
hadoop架构大数据
YARN产生的技术需求YARN的基本架构ResourceManagerNodeManagerApplicationMasterContainerHDFS与YARNYARN产生的技术需求YARN是Hadoopv2.0引入的核心组件。YARN从某种那个意义上来说应该算做是一个云操作系统,它负责集群的资源管理和任务调度,在YARN之上可以开发各类的应用程序,例如批处理MapReduce,内存处理Spar
- LAS Spark+云原生:数据分析全新解决方案
字节数据平台
云原生数据分析大数据数据库火山引擎
更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群随着数据规模的迅速增长和数据处理需求的不断演进,云原生架构和湖仓分析成为了现代数据处理的重要趋势。在这个数字化时代,企业面临着海量数据的挑战和机遇,而构建可扩展、灵活且高效的数据分析平台成为了迫切的需求。文章主要介绍了火山引擎湖仓一体分析服务LAS(下文以LAS指代)基于Spark的云原生湖仓分析实践,利用Spar
- Spark入门
yujkss
#Spark
文章目录学习链接简介ApacheSpark历史ApacheSpark的功能Spark的使用场景学习链接从官网http://spark.apache.org/开始学习吧http://spark.apache.org/docs/latest/sql-ref-syntax-dml-insert-into.htmlhttps://sparkbyexamples.com/spark/explode-spar
- SpringBoot集成websocket(5)|(使用OkHttpClient实现websocket以及详细介绍)
Oak科技
websocketspringbootwebsocket后端
SpringBoot集成websocket(5)|(使用OkHttpClient实现websocket以及详细介绍)文章目录SpringBoot集成websocket(5)|(使用OkHttpClient实现websocket以及详细介绍)@[TOC]前言一、初始化OkHttpClient1.OkHttpClient实现二、websocket服务代码实现1.websocket服务端实现2.Spar
- Spark分布式内存计算框架
Francek Chen
大数据技术基础Spark编程基础spark大数据分布式
目录一、Spark简介(一)定义(二)Spark和MapReduce区别(三)Spark历史(四)Spark特点二、Spark生态系统三、Spark运行架构(一)基本概念(二)架构设计(三)Spark运行基本流程四、Spark编程模型(一)核心数据结构RDD(二)RDD上的操作(三)RDD的特性(四)RDD的持久化(五)RDD之间的依赖关系(六)RDD计算工作流五、Spark的部署方式一、Spar
- SeaTunnel 2.1.3 任务执行流程源码解析
EdwardsWang丶
大数据平台-架构之道java大数据flink
前言:最近因为公司业务需求,调研了一下SeaTunnel的工作原理,现在记录下来,也分享给大家共同学习。一、SeaTunnel是啥,有什么用ApacheSeaTunnel是下一代高性能、分布式、海量数据集成框架。通过我们努力让Spark、Flink的使用更简单、更高效,将行业的优质经验和我们对Spar、Flinkk的使用固化到产品SeaTunnel中,显着降低学习成本,加速分布式数据处理能力的部署
- 京东:Flink SQL 优化实战
Apache Flink
算法大数据编程语言数据库python
摘要:本文作者为京东算法服务部的张颖和段学浩,并由ApacheHivePMC,阿里巴巴技术专家李锐帮忙校对。主要内容为:背景FlinkSQL的优化总结Tips:点击「阅读原文」报名参加8.7ApacheFlinkMeetup~GitHub地址欢迎大家给Flink点赞送star~一、背景目前,京东搜索推荐的数据处理流程如上图所示。可以看到实时和离线是分开的,离线数据处理大部分用的是Hive/Spar
- [Spark版本更新]--2.3.0发行说明(二)
浅汐王
新功能·[SPARK-3181]-使用Huber估计器添加鲁棒回归算法·[SPARK-4131]-支持“通过查询将数据写入文件系统”·[SPARK-12139]-Hive查询的REGEX列规范·[SPARK-14516]-聚类评估器·[SPARK-15689]-数据源APIv2·[SPARK-15767]-SparkR中的决策树回归封装·[SPARK-16026]-基于成本的优化器框架·[SPAR
- 大数据学习(22)-spark
viperrrrrrr
大数据学习spark
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦Spark是一个基于内存计算的大数据并行计算框架,具有快速、易用、通用等特点。它支持多种数据处理模式,包括批处理、迭代算法、交互式查询、流处理等,可以一站式地完成大数据领域的离线批处理、交互式查询、流式计算、机器学习、图计算等常见的任务。Spark内置了Spar
- 【Spark 深入学习 02】- 我是一个凶残的spark
weixin_34055910
大数据
学一门新鲜的技术,其实过程都是相似的,先学基本的原理和概念,再学怎么使用,最后深究这技术是怎么实现的,所以本章节就带你认识认识spark长什么样的,帅不帅,时髦不时髦(这货的基本概念和原理),接着了解spark有什么必杀技(spark的各种大招),我们如何使用它的必杀技,最后看看spark如何更加高效的组合它的必杀技,以及spark是如何练就这一身必杀技的。一、spark帅不帅·五官长相-spar
- Spark 数据倾斜
火成哥哥
sparksparkjava大数据hivescala
一、Spark数据倾斜介绍1.1数据倾斜介绍Spark中的数据倾斜问题主要指shuffle过程中出现的数据倾斜问题,是由于不同的key对应的数据量不同导致的不同task所处理的数据量不同的问题。例如,reduce点一共要处理100万条数据,第一个和第二个task分别被分配到了1万条数据,计算5分钟内完成,第三个task分配到了98万数据,此时第三个task可能需要10个小时完成,这使得整个Spar
- Spark 性能调优
高个子男孩
Sparkspark大数据scala
1常规性能调优1.1常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:代码清单2-1标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spar
- Spark创建DataFrame的三种方法
hellozhxy
spark
跟关系数据库的表(Table)一样,DataFrame是Spark中对带模式(schema)行列数据的抽象。DateFrame广泛应用于使用SQL处理大数据的各种场景。创建DataFrame有很多种方法,比如从本地List创建、从RDD创建或者从源数据创建,下面简要介绍创建DataFrame的三种方法。方法一,Spark中使用toDF函数创建DataFrame通过导入(importing)Spar
- Spark类库----PySpark(本地开发环境配置&&远程SSH解释器配置)
北海怪兽Monster
大数据sparksshpython
我们前面使用过bin/pyspark程序,要注意,这个只是一个应用程序,提供一个Python解释器执行环境来运行Spark任务。我们现在说的PySpark,指的是Python的运行类库,是可以在Python代码中:importpysparkPySpark是Spark官方提供的一个Python类库,内置了完全的SparkAPI,可以通过PySpark类库来编写Spark应用程序,并将其提交到Spar
- 【Flink面试题】(4.8M)
大数据组件
大数据求职-面试flink
1.概述Flink2.应用场景3.JobManager和TaskManager的作用?4.Flink各个组件的功能5.Slot共享主要的好处有以下几点6.Parallelism7.在Flink中,并行度设置可以从4个层次级别指定8.Flink的Slot和parallelism区别9.Task与SubTask10.OperatorChains(任务链)11.为什么使用FlinkonYarn或Spar
- 如何用ruby来写hadoop的mapreduce并生成jar包
wudixiaotie
mapreduce
ruby来写hadoop的mapreduce,我用的方法是rubydoop。怎么配置环境呢:
1.安装rvm:
不说了 网上有
2.安装ruby:
由于我以前是做ruby的,所以习惯性的先安装了ruby,起码调试起来比jruby快多了。
3.安装jruby:
rvm install jruby然后等待安
- java编程思想 -- 访问控制权限
百合不是茶
java访问控制权限单例模式
访问权限是java中一个比较中要的知识点,它规定者什么方法可以访问,什么不可以访问
一:包访问权限;
自定义包:
package com.wj.control;
//包
public class Demo {
//定义一个无参的方法
public void DemoPackage(){
System.out.println("调用
- [生物与医学]请审慎食用小龙虾
comsci
生物
现在的餐馆里面出售的小龙虾,有一些是在野外捕捉的,这些小龙虾身体里面可能带有某些病毒和细菌,人食用以后可能会导致一些疾病,严重的甚至会死亡.....
所以,参加聚餐的时候,最好不要点小龙虾...就吃养殖的猪肉,牛肉,羊肉和鱼,等动物蛋白质
- org.apache.jasper.JasperException: Unable to compile class for JSP:
商人shang
maven2.2jdk1.8
环境: jdk1.8 maven tomcat7-maven-plugin 2.0
原因: tomcat7-maven-plugin 2.0 不知吃 jdk 1.8,换成 tomcat7-maven-plugin 2.2就行,即
<plugin>
- 你的垃圾你处理掉了吗?GC
oloz
GC
前序:本人菜鸟,此文研究学习来自网络,各位牛牛多指教
1.垃圾收集算法的核心思想
Java语言建立了垃圾收集机制,用以跟踪正在使用的对象和发现并回收不再使用(引用)的对象。该机制可以有效防范动态内存分配中可能发生的两个危险:因内存垃圾过多而引发的内存耗尽,以及不恰当的内存释放所造成的内存非法引用。
垃圾收集算法的核心思想是:对虚拟机可用内存空间,即堆空间中的对象进行识别
- shiro 和 SESSSION
杨白白
shiro
shiro 在web项目里默认使用的是web容器提供的session,也就是说shiro使用的session是web容器产生的,并不是自己产生的,在用于非web环境时可用其他来源代替。在web工程启动的时候它就和容器绑定在了一起,这是通过web.xml里面的shiroFilter实现的。通过session.getSession()方法会在浏览器cokkice产生JESSIONID,当关闭浏览器,此
- 移动互联网终端 淘宝客如何实现盈利
小桔子
移動客戶端淘客淘寶App
2012年淘宝联盟平台为站长和淘宝客带来的分成收入突破30亿元,同比增长100%。而来自移动端的分成达1亿元,其中美丽说、蘑菇街、果库、口袋购物等App运营商分成近5000万元。 可以看出,虽然目前阶段PC端对于淘客而言仍旧是盈利的大头,但移动端已经呈现出爆发之势。而且这个势头将随着智能终端(手机,平板)的加速普及而更加迅猛
- wordpress小工具制作
aichenglong
wordpress小工具
wordpress 使用侧边栏的小工具,很方便调整页面结构
小工具的制作过程
1 在自己的主题文件中新建一个文件夹(如widget),在文件夹中创建一个php(AWP_posts-category.php)
小工具是一个类,想侧边栏一样,还得使用代码注册,他才可以再后台使用,基本的代码一层不变
<?php
class AWP_Post_Category extends WP_Wi
- JS微信分享
AILIKES
js
// 所有功能必须包含在 WeixinApi.ready 中进行
WeixinApi.ready(function(Api) {
// 微信分享的数据
var wxData = {
&nb
- 封装探讨
百合不是茶
JAVA面向对象 封装
//封装 属性 方法 将某些东西包装在一起,通过创建对象或使用静态的方法来调用,称为封装;封装其实就是有选择性地公开或隐藏某些信息,它解决了数据的安全性问题,增加代码的可读性和可维护性
在 Aname类中申明三个属性,将其封装在一个类中:通过对象来调用
例如 1:
//属性 将其设为私有
姓名 name 可以公开
- jquery radio/checkbox change事件不能触发的问题
bijian1013
JavaScriptjquery
我想让radio来控制当前我选择的是机动车还是特种车,如下所示:
<html>
<head>
<script src="http://ajax.googleapis.com/ajax/libs/jquery/1.7.1/jquery.min.js" type="text/javascript"><
- AngularJS中安全性措施
bijian1013
JavaScriptAngularJS安全性XSRFJSON漏洞
在使用web应用中,安全性是应该首要考虑的一个问题。AngularJS提供了一些辅助机制,用来防护来自两个常见攻击方向的网络攻击。
一.JSON漏洞
当使用一个GET请求获取JSON数组信息的时候(尤其是当这一信息非常敏感,
- [Maven学习笔记九]Maven发布web项目
bit1129
maven
基于Maven的web项目的标准项目结构
user-project
user-core
user-service
user-web
src
- 【Hive七】Hive用户自定义聚合函数(UDAF)
bit1129
hive
用户自定义聚合函数,用户提供的多个入参通过聚合计算(求和、求最大值、求最小值)得到一个聚合计算结果的函数。
问题:UDF也可以提供输入多个参数然后输出一个结果的运算,比如加法运算add(3,5),add这个UDF需要实现UDF的evaluate方法,那么UDF和UDAF的实质分别究竟是什么?
Double evaluate(Double a, Double b)
- 通过 nginx-lua 给 Nginx 增加 OAuth 支持
ronin47
前言:我们使用Nginx的Lua中间件建立了OAuth2认证和授权层。如果你也有此打算,阅读下面的文档,实现自动化并获得收益。SeatGeek 在过去几年中取得了发展,我们已经积累了不少针对各种任务的不同管理接口。我们通常为新的展示需求创建新模块,比如我们自己的博客、图表等。我们还定期开发内部工具来处理诸如部署、可视化操作及事件处理等事务。在处理这些事务中,我们使用了几个不同的接口来认证:
&n
- 利用tomcat-redis-session-manager做session同步时自定义类对象属性保存不上的解决方法
bsr1983
session
在利用tomcat-redis-session-manager做session同步时,遇到了在session保存一个自定义对象时,修改该对象中的某个属性,session未进行序列化,属性没有被存储到redis中。 在 tomcat-redis-session-manager的github上有如下说明: Session Change Tracking
As noted in the &qu
- 《代码大全》表驱动法-Table Driven Approach-1
bylijinnan
java算法
关于Table Driven Approach的一篇非常好的文章:
http://www.codeproject.com/Articles/42732/Table-driven-Approach
package com.ljn.base;
import java.util.Random;
public class TableDriven {
public
- Sybase封锁原理
chicony
Sybase
昨天在操作Sybase IQ12.7时意外操作造成了数据库表锁定,不能删除被锁定表数据也不能往其中写入数据。由于着急往该表抽入数据,因此立马着手解决该表的解锁问题。 无奈此前没有接触过Sybase IQ12.7这套数据库产品,加之当时已属于下班时间无法求助于支持人员支持,因此只有借助搜索引擎强大的
- java异常处理机制
CrazyMizzz
java
java异常关键字有以下几个,分别为 try catch final throw throws
他们的定义分别为
try: Opening exception-handling statement.
catch: Captures the exception.
finally: Runs its code before terminating
- hive 数据插入DML语法汇总
daizj
hiveDML数据插入
Hive的数据插入DML语法汇总1、Loading files into tables语法:1) LOAD DATA [LOCAL] INPATH 'filepath' [OVERWRITE] INTO TABLE tablename [PARTITION (partcol1=val1, partcol2=val2 ...)]解释:1)、上面命令执行环境为hive客户端环境下: hive>l
- 工厂设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
使用设计模式是促进最佳实践和良好设计的好办法。设计模式可以提供针对常见的编程问题的灵活的解决方案。 工厂模式
工厂模式(Factory)允许你在代码执行时实例化对象。它之所以被称为工厂模式是因为它负责“生产”对象。工厂方法的参数是你要生成的对象对应的类名称。
Example #1 调用工厂方法(带参数)
<?phpclass Example{
- mysql字符串查找函数
dcj3sjt126com
mysql
FIND_IN_SET(str,strlist)
假如字符串str 在由N 子链组成的字符串列表strlist 中,则返回值的范围在1到 N 之间。一个字符串列表就是一个由一些被‘,’符号分开的自链组成的字符串。如果第一个参数是一个常数字符串,而第二个是type SET列,则 FIND_IN_SET() 函数被优化,使用比特计算。如果str不在strlist 或st
- jvm内存管理
easterfly
jvm
一、JVM堆内存的划分
分为年轻代和年老代。年轻代又分为三部分:一个eden,两个survivor。
工作过程是这样的:e区空间满了后,执行minor gc,存活下来的对象放入s0, 对s0仍会进行minor gc,存活下来的的对象放入s1中,对s1同样执行minor gc,依旧存活的对象就放入年老代中;
年老代满了之后会执行major gc,这个是stop the word模式,执行
- CentOS-6.3安装配置JDK-8
gengzg
centos
JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45
JRE_HOME=/usr/java/jdk1.8.0_45/jre
PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin:$JRE_HOME/bin
CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JRE_HOME/lib
export JAVA_HOME
- 【转】关于web路径的获取方法
huangyc1210
Web路径
假定你的web application 名称为news,你在浏览器中输入请求路径: http://localhost:8080/news/main/list.jsp 则执行下面向行代码后打印出如下结果: 1、 System.out.println(request.getContextPath()); //可返回站点的根路径。也就是项
- php里获取第一个中文首字母并排序
远去的渡口
数据结构PHP
很久没来更新博客了,还是觉得工作需要多总结的好。今天来更新一个自己认为比较有成就的问题吧。 最近在做储值结算,需求里结算首页需要按门店的首字母A-Z排序。我的数据结构原本是这样的:
Array
(
[0] => Array
(
[sid] => 2885842
[recetcstoredpay] =&g
- java内部类
hm4123660
java内部类匿名内部类成员内部类方法内部类
在Java中,可以将一个类定义在另一个类里面或者一个方法里面,这样的类称为内部类。内部类仍然是一个独立的类,在编译之后内部类会被编译成独立的.class文件,但是前面冠以外部类的类名和$符号。内部类可以间接解决多继承问题,可以使用内部类继承一个类,外部类继承一个类,实现多继承。
&nb
- Caused by: java.lang.IncompatibleClassChangeError: class org.hibernate.cfg.Exten
zhb8015
maven pom.xml关于hibernate的配置和异常信息如下,查了好多资料,问题还是没有解决。只知道是包冲突,就是不知道是哪个包....遇到这个问题的分享下是怎么解决的。。
maven pom:
<dependency>
<groupId>org.hibernate</groupId>
<ar
- Spark 性能相关参数配置详解-任务调度篇
Stark_Summer
sparkcachecpu任务调度yarn
随着Spark的逐渐成熟完善, 越来越多的可配置参数被添加到Spark中来, 本文试图通过阐述这其中部分参数的工作原理和配置思路, 和大家一起探讨一下如何根据实际场合对Spark进行配置优化。
由于篇幅较长,所以在这里分篇组织,如果要看最新完整的网页版内容,可以戳这里:http://spark-config.readthedocs.org/,主要是便
- css3滤镜
wangkeheng
htmlcss
经常看到一些网站的底部有一些灰色的图标,鼠标移入的时候会变亮,开始以为是js操作src或者bg呢,搜索了一下,发现了一个更好的方法:通过css3的滤镜方法。
html代码:
<a href='' class='icon'><img src='utv.jpg' /></a>
css代码:
.icon{-webkit-filter: graysc