- 使用Docker安装Spark集群(带有HDFS)
Sicilly_琬姗
云计算大数据dockersparkhdfs
本实验在CentOS7中完成第一部分:安装Docker这一部分是安装Docker,如果机器中已经安装过Docker,可以直接跳过[root@VM-48-22-centos~]#systemctlstopfirewalld[root@VM-48-22-centos~]#systemctldisablefirewalld[root@VM-48-22-centos~]#systemctlstatusfi
- Hbase深入浅出
天才之上
数据存储Hbase大数据存储
目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储,大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce,可以理解为一种计算框架。而HDFS,我们可以认为是为计算框架服务的存
- 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
- 深度优先搜索DFS
顾北辰20
Java数据结构算法数据结构java
目录类`GraphDFS`的定义深度优先搜索方法`dfs`访问顺序的获取`order`深度优先搜索(DFS,Depth-FirstSearch)算法。深度优先搜索是一种用于遍历或搜索树或图的算法,其特点是从某个起始顶点出发,首先访问这个顶点,然后递归地访问与这个顶点直接相连的一个未访问过的顶点,再从这个顶点出发,继续访问它的未访问过的邻接顶点,如此重复,直到不能再深入为止,再回溯,直到所有能到达的
- Hadoop常用端口号
海洋 之心
Hadoop问题解决hadoophbase大数据
Hadoop是一个由多个组件构成的分布式系统,每个组件都会使用一些特定的端口号来进行通信和交互。以下是Hadoop2.x常用的端口号列表:HDFS端口号:NameNode:50070SecondaryNameNode:50090DataNode:50010DataNode(数据传输):50020YARN端口号:ResourceManager:8088NodeManager:8042MapReduc
- 大数据之-hdfs+hive+hbase+kudu+presto集群(6节点)
管哥的运维私房菜
大数据hdfshivekuduprestohbase
几个主要软件的下载地址:prestohttps://prestosql.io/docs/current/index.htmlkudurpm包地址https://github.com/MartinWeindel/kudu-rpm/releaseshivehttp://mirror.bit.edu.cn/apache/hive/hdfshttp://archive.apache.org/dist/ha
- Hadoop 的分布式缓存机制是如何实现的?如何在大规模集群中优化缓存性能?
晚夜微雨问海棠呀
分布式hadoop缓存
Hadoop的分布式缓存机制是一种用于在MapReduce任务中高效分发和访问文件的机制。通过分布式缓存,用户可以将小文件(如配置文件、字典文件等)分发到各个计算节点,从而提高任务的执行效率。分布式缓存的工作原理文件上传:用户将需要缓存的文件上传到HDFS(HadoopDistributedFileSystem)。文件路径可以在作业配置中指定。作业提交:在提交MapReduce作业时,用户可以通过
- HBase的合并操作
b1gx
HBase
compact的作用flush操作会将memstore的数据落地为一个个StoreFile(HFile),那么随着时间的增长在HDFS上面就会有很多的HFile文件,这样对读操作会产生比较大的影响(读操作会对HFile进行归并查询),并且对DataNode的压力也会比较大。为了降低对读操作的影响,可以对这些HFile进行compact操作,但是compact操作会产生大量的IO,所以可以看出com
- 深入HBase——引入
黄雪超
大数据基础#深入HBase大数据数据库hbase
引入前面我们通过深入HDFS到深入MapReduce,从设计和落地,去深入了解了大数据最底层的基石——存储与计算是如何实现的。这个专栏则开始来看大数据的三驾马车中最后一个。通过前面我们对于GFS和MapReduce论文实现的了解,我们知道GFS在数据写入时,只对顺序写入有比较弱的一致性保障,而对于数据读取,虽然GFS支持随机读取,但在当时的硬件条件下,实际上也是支撑不了真正的高并发读取的;此外,M
- Ubuntu下配置安装Hadoop 2.2
weixin_30501857
大数据java运维
---恢复内容开始---这两天玩Hadoop,之前在我的Mac上配置了好长时间都没成功的Hadoop环境,今天想在win7虚拟机下的Ubuntu12.0464位机下配置,然后再建一个组群看一看。参考资料:1.InstallingsinglenodeHadoop2.2.0onUbuntu:http://bigdatahandler.com/hadoop-hdfs/installing-single-
- 蓝易云 - HBase基础知识
蓝易云
hbase数据库大数据phppython人工智能
HBase是一个分布式、可伸缩、列式存储的NoSQL数据库,它建立在Hadoop的HDFS之上,提供高可靠性、高性能的数据存储和访问。以下是HBase的基础知识:数据模型:HBase以表的形式存储数据,每个表由行和列组成,可以动态添加列族。每行由唯一的行键标识,列族和列限定符(Qualifier)用于唯一标识列。架构:HBase采用分布式架构,数据被分散存储在多个RegionServer上,每个R
- 关于虚拟机的Unknown command
真的不想写实验
后端hadoopjavalinux
浅浅的记录一下,由于我直接复制了这条命令./bin/hdfsdfs–mkdirinput导致出现–mkdir:Unknowncommand的错误,原因在于我复制的这条命令中的-和虚拟机的编码不一样,导致出错,所以应该手敲这个符号“-”,这样就可以啦!这是错误截图:这是正确截图:如果对你有帮助的话,就点个赞吧o( ̄▽ ̄)d
- 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
- HiveQL命令(三)- Hive函数
BigDataMagician
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
- 【Flink实战】Flink -C实现类路径配置与实现UDF Jar
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flinkjar大数据
文章目录1.描述2.使用语法3.`-C`适用的Flink运行模式4.USINGJAR不可用1.描述Flink中的-C选项用于将URL添加到作业的类加载器中。URL可以指向本地、HTTP服务器或HDFS等资源的Jar文件。注意:此处的classpath的url必须是一个能够在client,JM和TM都被访问到的位置。此位置从client端的提交到JM的分发到TM的访问的过程中,不会发生文件移动的动作
- 大数据笔记(二):HDFS原理知识
Lansonli
大数据进阶知识大数据HDFS
目录HDFS原理知识一、前言二、思考三、理论知识点四、存储模型五、架构设计六、角色功能NameNodeDataNode七、元数据持久化八、安全模式九、HDFS中的SNN十、Block的副本放置策略十一、HDFS写流程十二、HDFS读流程HDFS原理知识一、前言博主语录:一文精讲一个知识点,多了你记不住,一句废话都没有经典语录:张牙舞爪的人,往往是脆弱的。因为真正强大的人,是自信的,自信就会温和,温
- hive出现内存溢出_hive问题处理
话食科普
hive出现内存溢出
内存溢出Client端内存溢出Client端发生内存溢出执行下面的看是很简单的一条sql语句:hive>selectcount(1)fromtest_tb_1_1;QueryID=hdfs_20180802104347_615d0836-cf41-475d-9bec-c62a1f408b21Totaljobs=1LaunchingJob1outof1Numberofreducetasksdeter
- Hive之数据操作DML
WHYBIGDATA
Hivehivehadoop大数据
Hive之数据操作DML文章目录Hive之数据操作DML@[toc]写在前面数据导入向表中装载数据(Load)通过查询语句向表中插入数据(Insert)查询语句中创建表并加载数据(AsSelect)创建表时通过Location指定加载数据路径Import数据到指定Hive表中5.2数据导出Insert导出Hadoop命令导出到本地HiveShell命令导出Export导出到HDFS上清除表中数据(
- MapReduce的代码编写
hjy1821
MapReduceMapReduce代码WordCount字数统计代码MapReduce编写MapReduce使用案例
MapReduce用例代码的编写流程1)函数入口①首先创建配置对象Configuration,用于加载配置文件的信息;②创建一个Job对象,通过getInstance()函数设置当前main函数所在的类,设置后运行代码可以找到函数的入口;③设置MapReduce的输入输出路径用于输入数据和输出计算的数据结果;注意若要是输出的路径在集群中已经存在,需要操作HDFS进行判断与删除,在此处要建立一个HD
- 2024-JAVA-大数据-面试汇总_大数据java部门面试(1)
2401_84141419
程序员java大数据面试
判断投票信息中的选举状态:就回答到这,后来下来百度了一下。。。32hive了解吗?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数据库表,并提供类SQL查询功能33.说说内部表和外部表的区别?内部表的数据是由Hive自身管理的,外部表的数据是由HDFS管理的;删除内部表会删除元数据和存储的数据;删除外部表只删除元数据不删除存储的数据34,你知道UDF吗?UDF就是H
- 大数据-267 实时数仓 - ODS Lambda架构 Kappa架构 核心思想
m0_74823336
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!MyBatis更新完毕目前开始更新Spring,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)Cl
- Hbase基础
yandao
hadoophbasebigdatahadoop
1.HBase简介HBASE理论HBase是一个基于Hadoop的分布式、面向列的开源数据库,对大数据实现了随机定位和实时读写。HBase是基于Google的Bigtable技术实现的,GoogleBigtable利用GFS作为其文件存储系统,HBase利用Hadoop的HDFS作为其文件存储系统;Google运行MapReduce来处理Bigtable中的海量数据,HBase利用Hadoop的M
- HIVE常见面试题
兔子宇航员0301
数据开发小白成长笔记hivehadoop数据仓库
1.简述hiveHive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具,主要用于处理和查询存储在HDFS上的大规模数据。Hive通过将结构化的数据文件映射成表,并提供类SQL的查询功能,使得用户可以通过编写SQL语句来进行数据分析,而不需要编写复杂的MapReduce程序2.简述hive读写文件机制Hive读写文件机制主要依赖Hadoop的HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(计算框架)。
- 【starrocks学习】之将starrocks表同步到hive
chimchim66
学习hivehadoop
目录方法1:通过HDFS导出数据1.将StarRocks表数据导出到HDFS2.在Hive中创建外部表3.验证数据方法2:使用ApacheSpark同步1.添加StarRocks和Hive的依赖2.使用Spark读取StarRocks数据并写入Hive3.验证数据方法3:通过文件导出和导入1.导出StarRocks数据到本地文件2.将文件上传到HDFS3.在Hive中加载数据4.验证数据方法1:通
- 使用python实现Hadoop中MapReduce
qq_44801116
Pythonpythonhadoopmapreduce
Hadoop包含HDFS(分布式文件系统)、YARN(资源管理器)、MapReduce(编程模型)。一、三大组件的简介(1)HDFS(HadoopDistributedFileSystem):HDFS是Hadoop的分布式文件系统,它是将大规模数据分散存储在多个节点上的基础。主要负责数据的存储和管理,可以将大数据集分成多个数据块,并将数据块分配到不同的计算节点上存储,提高数据的可靠性和处理效率。旨
- Hadoop1.0和2.0的主要区别
web_15534274656
javahadoop大数据hdfsdubbojava-zookeeper
Hadoop1.0指的是版本为ApacheHadoop0.20.x、1.x或者CDH3系列的Hadoop,组件主要由HDFS和MapReduce两个系统组成,HDFS是一个分布式文件存储系统,MapReduce是一个离线处理框架,分为三部分,运行时环境为JobTracker和TaskTracker,编程模型为Map映射和Reduce规约,数据处理引擎为MapTask和ReduceTask,Hado
- Hadoop1.0-HDFS介绍
szjianzr
HADOOP介绍hadoopHDFS
Hadoop是Apache软件基金会所开发的并行计算框架与分布式文件系统。最核心的模块包括HadoopCommon、HDFS与MapReduce。HDFS是Hadoop分布式文件系统(HadoopDistributedFileSystem)的缩写,为分布式计算存储提供了底层支持。采用Java语言开发,可以部署在多种普通的廉价机器上,以集群处理数量积达到大型主机处理性能。一、HDFS基本概念1、Bl
- SQL on Hadoop
Lostgreen
大数据管理sqlhadoop数据库笔记学习分布式
SQL_on_HadoopSQLonHadoop概述Hadoop提供了一种分布式存储和计算的平台,为了解决传统关系型数据库无法处理海量数据的问题,通过扩展SQL的方式在Hadoop上执行分布式查询,称之为SQLonHadoop。根据架构的不同,分为四种主要类型:OutsideHadoop借助连接器实现SQL直接访问Hadoop数据。SQL引擎通常运行在Hadoop系统外部,作为一个桥梁查询HDFS
- jquery实现的jsonp掉java后台
知了ing
javajsonpjquery
什么是JSONP?
先说说JSONP是怎么产生的:
其实网上关于JSONP的讲解有很多,但却千篇一律,而且云里雾里,对于很多刚接触的人来讲理解起来有些困难,小可不才,试着用自己的方式来阐释一下这个问题,看看是否有帮助。
1、一个众所周知的问题,Ajax直接请求普通文件存在跨域无权限访问的问题,甭管你是静态页面、动态网页、web服务、WCF,只要是跨域请求,一律不准;
2、
- Struts2学习笔记
caoyong
struts2
SSH : Spring + Struts2 + Hibernate
三层架构(表示层,业务逻辑层,数据访问层) MVC模式 (Model View Controller)
分层原则:单向依赖,接口耦合
1、Struts2 = Struts + Webwork
2、搭建struts2开发环境
a>、到www.apac
- SpringMVC学习之后台往前台传值方法
满城风雨近重阳
springMVC
springMVC控制器往前台传值的方法有以下几种:
1.ModelAndView
通过往ModelAndView中存放viewName:目标地址和attribute参数来实现传参:
ModelAndView mv=new ModelAndView();
mv.setViewName="success
- WebService存在的必要性?
一炮送你回车库
webservice
做Java的经常在选择Webservice框架上徘徊很久,Axis Xfire Axis2 CXF ,他们只有一个功能,发布HTTP服务然后用XML做数据传输。
是的,他们就做了两个功能,发布一个http服务让客户端或者浏览器连接,接收xml参数并发送xml结果。
当在不同的平台间传输数据时,就需要一个都能解析的数据格式。
但是为什么要使用xml呢?不能使json或者其他通用数据
- js年份下拉框
3213213333332132
java web ee
<div id="divValue">test...</div>测试
//年份
<select id="year"></select>
<script type="text/javascript">
window.onload =
- 简单链式调用的实现技术
归来朝歌
方法调用链式反应编程思想
在编程中,我们可以经常遇到这样一种场景:一个实例不断调用它自身的方法,像一条链条一样进行调用
这样的调用你可能在Ajax中,在页面中添加标签:
$("<p>").append($("<span>").text(list[i].name)).appendTo("#result");
也可能在HQ
- JAVA调用.net 发布的webservice 接口
darkranger
webservice
/**
* @Title: callInvoke
* @Description: TODO(调用接口公共方法)
* @param @param url 地址
* @param @param method 方法
* @param @param pama 参数
* @param @return
* @param @throws BusinessException
- Javascript模糊查找 | 第一章 循环不能不重视。
aijuans
Way
最近受我的朋友委托用js+HTML做一个像手册一样的程序,里面要有可展开的大纲,模糊查找等功能。我这个人说实在的懒,本来是不愿意的,但想起了父亲以前教我要给朋友搞好关系,再加上这也可以巩固自己的js技术,于是就开始开发这个程序,没想到却出了点小问题,我做的查找只能绝对查找。具体的js代码如下:
function search(){
var arr=new Array("my
- 狼和羊,该怎么抉择
atongyeye
工作
狼和羊,该怎么抉择
在做一个链家的小项目,只有我和另外一个同事两个人负责,各负责一部分接口,我的接口写完,并全部测联调试通过。所以工作就剩下一下细枝末节的,工作就轻松很多。每天会帮另一个同事测试一些功能点,协助他完成一些业务型不强的工作。
今天早上到公司没多久,领导就在QQ上给我发信息,让我多协助同事测试,让我积极主动些,有点责任心等等,我听了这话,心里面立马凉半截,首先一个领导轻易说
- 读取android系统的联系人拨号
百合不是茶
androidsqlite数据库内容提供者系统服务的使用
联系人的姓名和号码是保存在不同的表中,不要一下子把号码查询来,我开始就是把姓名和电话同时查询出来的,导致系统非常的慢
关键代码:
1, 使用javabean操作存储读取到的数据
package com.example.bean;
/**
*
* @author Admini
- ORACLE自定义异常
bijian1013
数据库自定义异常
实例:
CREATE OR REPLACE PROCEDURE test_Exception
(
ParameterA IN varchar2,
ParameterB IN varchar2,
ErrorCode OUT varchar2 --返回值,错误编码
)
AS
/*以下是一些变量的定义*/
V1 NUMBER;
V2 nvarc
- 查看端号使用情况
征客丶
windows
一、查看端口
在windows命令行窗口下执行:
>netstat -aon|findstr "8080"
显示结果:
TCP 127.0.0.1:80 0.0.0.0:0 &
- 【Spark二十】运行Spark Streaming的NetworkWordCount实例
bit1129
wordcount
Spark Streaming简介
NetworkWordCount代码
/*
* Licensed to the Apache Software Foundation (ASF) under one or more
* contributor license agreements. See the NOTICE file distributed with
- Struts2 与 SpringMVC的比较
BlueSkator
struts2spring mvc
1. 机制:spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter,这样就导致了二者的机制不同。 2. 性能:spring会稍微比struts快。spring mvc是基于方法的设计,而sturts是基于类,每次发一次请求都会实例一个action,每个action都会被注入属性,而spring基于方法,粒度更细,但要小心把握像在servlet控制数据一样。spring
- Hibernate在更新时,是可以不用session的update方法的(转帖)
BreakingBad
Hibernateupdate
地址:http://blog.csdn.net/plpblue/article/details/9304459
public void synDevNameWithItil()
{Session session = null;Transaction tr = null;try{session = HibernateUtil.getSession();tr = session.beginTran
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-观察者模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Observable;
import java.util.Observer;
/**
* “观
- 重置MySQL密码
chenhbc
mysql重置密码忘记密码
如果你也像我这么健忘,把MySQL的密码搞忘记了,经过下面几个步骤就可以重置了(以Windows为例,Linux/Unix类似):
1、关闭MySQL服务
2、打开CMD,进入MySQL安装目录的bin目录下,以跳过权限检查的方式启动MySQL
mysqld --skip-grant-tables
3、新开一个CMD窗口,进入MySQL
mysql -uroot
 
- 再谈系统论,控制论和信息论
comsci
设计模式生物能源企业应用领域模型
再谈系统论,控制论和信息论
偶然看
- oracle moving window size与 AWR retention period关系
daizj
oracle
转自: http://tomszrp.itpub.net/post/11835/494147
晚上在做11gR1的一个awrrpt报告时,顺便想调整一下AWR snapshot的保留时间,结果遇到了ORA-13541这样的错误.下面是这个问题的发生和解决过程.
SQL> select * from v$version;
BANNER
-------------------
- Python版B树
dieslrae
python
话说以前的树都用java写的,最近发现python有点生疏了,于是用python写了个B树实现,B树在索引领域用得还是蛮多了,如果没记错mysql的默认索引好像就是B树...
首先是数据实体对象,很简单,只存放key,value
class Entity(object):
'''数据实体'''
def __init__(self,key,value)
- C语言冒泡排序
dcj3sjt126com
算法
代码示例:
# include <stdio.h>
//冒泡排序
void sort(int * a, int len)
{
int i, j, t;
for (i=0; i<len-1; i++)
{
for (j=0; j<len-1-i; j++)
{
if (a[j] > a[j+1]) // >表示升序
- 自定义导航栏样式
dcj3sjt126com
自定义
-(void)setupAppAppearance
{
[[UILabel appearance] setFont:[UIFont fontWithName:@"FZLTHK—GBK1-0" size:20]];
[UIButton appearance].titleLabel.font =[UIFont fontWithName:@"FZLTH
- 11.性能优化-优化-JVM参数总结
frank1234
jvm参数性能优化
1.堆
-Xms --初始堆大小
-Xmx --最大堆大小
-Xmn --新生代大小
-Xss --线程栈大小
-XX:PermSize --永久代初始大小
-XX:MaxPermSize --永久代最大值
-XX:SurvivorRatio --新生代和suvivor比例,默认为8
-XX:TargetSurvivorRatio --survivor可使用
- nginx日志分割 for linux
HarborChung
nginxlinux脚本
nginx日志分割 for linux 默认情况下,nginx是不分割访问日志的,久而久之,网站的日志文件将会越来越大,占用空间不说,如果有问题要查看网站的日志的话,庞大的文件也将很难打开,于是便有了下面的脚本 使用方法,先将以下脚本保存为 cutlog.sh,放在/root 目录下,然后给予此脚本执行的权限
复制代码代码如下:
chmo
- Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
jinnianshilongnian
springspring4泛型式依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- centOS安装GCC和G++
liuxihope
centosgcc
Centos支持yum安装,安装软件一般格式为yum install .......,注意安装时要先成为root用户。
按照这个思路,我想安装过程如下:
安装gcc:yum install gcc
安装g++: yum install g++
实际操作过程发现,只能有gcc安装成功,而g++安装失败,提示g++ command not found。上网查了一下,正确安装应该
- 第13章 Ajax进阶(上)
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/
- How to determine BusinessObjects service pack and fix pack
blueoxygen
BO
http://bukhantsov.org/2011/08/how-to-determine-businessobjects-service-pack-and-fix-pack/
The table below is helpful. Reference
BOE XI 3.x
12.0.0.
y BOE XI 3.0 12.0.
x.
y BO
- Oracle里的自增字段设置
tomcat_oracle
oracle
大家都知道吧,这很坑,尤其是用惯了mysql里的自增字段设置,结果oracle里面没有的。oh,no 我用的是12c版本的,它有一个新特性,可以这样设置自增序列,在创建表是,把id设置为自增序列
create table t
(
id number generated by default as identity (start with 1 increment b
- Spring Security(01)——初体验
yang_winnie
springSecurity
Spring Security(01)——初体验
博客分类: spring Security
Spring Security入门安全认证
首先我们为Spring Security专门建立一个Spring的配置文件,该文件就专门用来作为Spring Security的配置