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皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
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计算机源码社
Python项目大数据大数据pythonhadoop计算机毕业设计选题计算机毕业设计源码数据分析spark毕设
作者:计算机源码社个人简介:本人八年开发经验,擅长Java、Python、PHP、.NET、Node.js、Android、微信小程序、爬虫、大数据、机器学习等,大家有这一块的问题可以一起交流!学习资料、程序开发、技术解答、文档报告如需要源码,可以扫取文章下方二维码联系咨询Java项目微信小程序项目Android项目Python项目PHP项目ASP.NET项目Node.js项目选题推荐项目实战|p
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叶域
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2401_84572577
程序员大数据hadoop人工智能
做了那么多年开发,自学了很多门编程语言,我很明白学习资源对于学一门新语言的重要性,这些年也收藏了不少的Python干货,对我来说这些东西确实已经用不到了,但对于准备自学Python的人来说,或许它就是一个宝藏,可以给你省去很多的时间和精力。别在网上瞎学了,我最近也做了一些资源的更新,只要你是我的粉丝,这期福利你都可拿走。我先来介绍一下这些东西怎么用,文末抱走。(1)Python所有方向的学习路线(
- Spark集群的三种模式
MelodyYN
#Sparksparkhadoopbigdata
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Java中的大数据处理框架对比分析大家好,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!今天,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
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一、扫描域名漏洞:域名漏洞扫描工具有AWVS、APPSCAN、Netspark、WebInspect、Nmap、Nessus、天镜、明鉴、WVSS、RSAS等。二、子域名探测:1、dns域传送漏洞2、搜索引擎查找(通过Google、bing、搜索c段)3、通过ssl证书查询网站:https://myssl.com/ssl.html和https://www.chinassl.net/ssltools
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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
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查看报错日志:yarnlogsapplicationIDspark2-submit--masteryarn--classcom.hik.ReadHdfstest-1.0-SNAPSHOT.jar进入$SPARK_HOME目录,输入bin/spark-submit--help可以得到该命令的使用帮助。hadoop@wyy:/app/hadoop/spark100$bin/spark-submit--
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spark大数据分布式
hadoop启动:cd/root/toolssstart-dfs.sh,只需在hadoop01上启动stop-dfs.sh日志查看:cat/root/toolss/hadoop/logs/hadoop-root-datanode-hadoop03.outzookeeper启动:cd/root/toolss/zookeeperbin/zkServer.shstart,三台都要启动bin/zkServ
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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
- 大数据新视界 --大数据大厂之 Spark 性能优化秘籍:从配置到代码实践
青云交
大数据新视界Spark性能优化内存分配并行度存储级别shuffle减少算法优化代码实践数据读取广播变量数据倾斜Spark数据库
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:Ja
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欢迎来到我的博客,很高兴能够在这里和您见面!欢迎订阅相关专栏:⭐️全网最全IT互联网公司面试宝典:收集整理全网各大IT互联网公司技术、项目、HR面试真题.⭐️AIGC时代的创新与未来:详细讲解AIGC的概念、核心技术、应用领域等内容。⭐️大数据平台建设指南:全面讲解从数据采集到数据可视化的整个过程,掌握构建现代化数据平台的核心技术和方法。⭐️《遇见Python:初识、了解与热恋》:涵盖了Pytho
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文章目录1.Spark的运行流程?2.Spark中的RDD机制理解吗?3.RDD的宽窄依赖4.DAG中为什么要划分Stage?5.Spark程序执行,有时候默认为什么会产生很多task,怎么修改默认task执行个数?6.RDD中reduceBykey与groupByKey哪个性能好,为什么?7.SparkMasterHA主从切换过程不会影响到集群已有作业的运行,为什么?8.SparkMaster使
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目录一,Spark运行时架构二,YARN集群架构(一)YARN集群主要组件1、ResourceManager-资源管理器2、NodeManager-节点管理器3、Task-任务4、Container-容器5、ApplicationMaster-应用程序管理器6,总结(二)YARN集群中应用程序的执行流程三、SparkStandalone架构(一)client提交方式(二)cluster提交方式四、
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背景我们的数据挖掘平台对数据统计有比较迫切的需求,而Spark本身对数据统计已经做了一些工作,希望梳理一下Spark已经支持的数据统计功能,后期再进行扩展。准备数据在参考文献6中下载鸢尾花数据,此处格式为iris.data格式,先将data后缀改为csv后缀(不影响使用,只是为了保证后续操作不需要修改)。数据格式如下:SepalLengthSepalWidthPetalLengthPetalWid
- 13.Spark Core-Spark中广播变量和累加器
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一、前述Spark中因为算子中的真正逻辑是发送到Executor中去运行的,所以当Executor中需要引用外部变量时,需要使用广播变量。累机器相当于统筹大变量,常用于计数,统计。二、具体原理1、广播变量广播变量理解图image注意事项1、能不能将一个RDD使用广播变量广播出去?不能,因为RDD是不存储数据的。可以将RDD的结果广播出去。2、广播变量只能在Driver端定义,不能在Executor
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文章目录集群配置主备集群SharedFileSystemMasterSlavefailover故障转移协议TransportOptions负载均衡静态网络配置可配置属性URI的几个属性NetworkConnectorProperties动态网络配置消息回流消息副本集群配置官方文档http://activemq.apache.org/clustering主备集群http://activemq.apa
- 消息中间件之ActiveMQ — 07
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消息中间件MQjavaactivemq
集群配置官方文档主备集群官方文档MasterSlaveTypeRequirementsProsConsSharedFileSystemMasterSlave共享文件系统,如SAN需要运行多个slave。当master挂掉之后会自动进行故障恢复需要共享文件系统JDBCMasterSlave共享数据库需要运行多个slave。当master挂掉之后会自动进行故障恢复需要一个共享的数据库。也相对缓慢,因为
- 比较Spark与Flink
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大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- 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
- Spark - 升级版数据源JDBC2
大猪大猪
在spark的数据源中,只支持Append,Overwrite,ErrorIfExists,Ignore,这几种模式,但是我们在线上的业务几乎全是需要upsert功能的,就是已存在的数据肯定不能覆盖,在mysql中实现就是采用:ONDUPLICATEKEYUPDATE,有没有这样一种实现?官方:不好意思,不提供,dounine:我这有呀,你来用吧。哈哈,为了方便大家的使用我已经把项目打包到mave
- PySpark
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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
- Docker搭建MongoDB Replica Set高可用集群+数据丢失&被黑解决+自动备份与恢复脚本+持久化慢查询记录
秋风お亦冷
运维企业实战笔录运维dockermongodb数据库
文章目录引节点规划配置文件创建持久化目录创建并推送证书启动临时容器修改配置文件单节点参考mongod.confdocker-compose.ymlReplicaSet参考mongod.confdocker-compose.yml部署与配置部署集群配置集群验证集群增删节点增加节点删除节点查看节点常用命令重置集群备份数据关闭服务删除持久化数据启动集群配置集群验证集群创建用户验证集群用户管理权限说明创建
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
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PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla