王阿文要努力啊

Using Spark's default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties

Using Spark’s default log4j profile: org/apache/spark/log4j-defaults.properties
20/04/13 16:17:18 INFO SparkContext: Running Spark version 2.1.1
20/04/13 16:17:18 WARN NativeCodeLoader: Unable to load native-hadoop library for your platform… using builtin-java classes where applicable
20/04/13 16:17:18 INFO SecurityManager: Changing view acls to: Administrator
20/04/13 16:17:18 INFO SecurityManager: Changing modify acls to: Administrator
20/04/13 16:17:18 INFO SecurityManager: Changing view acls groups to:
20/04/13 16:17:18 INFO SecurityManager: Changing modify acls groups to:
20/04/13 16:17:18 INFO SecurityManager: SecurityManager: authentication disabled; ui acls disabled; users with view permissions: Set(Administrator); groups with view permissions: Set(); users with modify permissions: Set(Administrator); groups with modify permissions: Set()
20/04/13 16:17:20 INFO Utils: Successfully started service ‘sparkDriver’ on port 49587.
20/04/13 16:17:20 INFO SparkEnv: Registering MapOutputTracker
20/04/13 16:17:20 INFO SparkEnv: Registering BlockManagerMaster
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManagerMasterEndpoint: Using org.apache.spark.storage.DefaultTopologyMapper for getting topology information
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManagerMasterEndpoint: BlockManagerMasterEndpoint up
20/04/13 16:17:20 INFO DiskBlockManager: Created local directory at C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\blockmgr-c2281fdc-c18b-431b-a8db-c41e93f49919
20/04/13 16:17:20 INFO MemoryStore: MemoryStore started with capacity 1992.9 MB
20/04/13 16:17:20 INFO SparkEnv: Registering OutputCommitCoordinator
20/04/13 16:17:20 INFO Utils: Successfully started service ‘SparkUI’ on port 4040.
20/04/13 16:17:20 INFO SparkUI: Bound SparkUI to 0.0.0.0, and started at http://192.168.81.99:4040
20/04/13 16:17:20 INFO Executor: Starting executor ID driver on host localhost
20/04/13 16:17:20 INFO Utils: Successfully started service ‘org.apache.spark.network.netty.NettyBlockTransferService’ on port 49628.
20/04/13 16:17:20 INFO NettyBlockTransferService: Server created on 192.168.81.99:49628
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManager: Using org.apache.spark.storage.RandomBlockReplicationPolicy for block replication policy
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManagerMaster: Registering BlockManager BlockManagerId(driver, 192.168.81.99, 49628, None)
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManagerMasterEndpoint: Registering block manager 192.168.81.99:49628 with 1992.9 MB RAM, BlockManagerId(driver, 192.168.81.99, 49628, None)
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManagerMaster: Registered BlockManager BlockManagerId(driver, 192.168.81.99, 49628, None)
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManager: Initialized BlockManager: BlockManagerId(driver, 192.168.81.99, 49628, None)
20/04/13 16:17:20 INFO MemoryStore: Block broadcast_0 stored as values in memory (estimated size 127.1 KB, free 1992.8 MB)
20/04/13 16:17:20 INFO MemoryStore: Block broadcast_0_piece0 stored as bytes in memory (estimated size 14.3 KB, free 1992.8 MB)
20/04/13 16:17:20 INFO BlockManagerInfo: Added broadcast_0_piece0 in memory on 192.168.81.99:49628 (size: 14.3 KB, free: 1992.9 MB)
20/04/13 16:17:21 INFO SparkContext: Created broadcast 0 from textFile at WordCount.scala:20
20/04/13 16:17:21 ERROR Shell: Failed to locate the winutils binary in the hadoop binary path
java.io.IOException: Could not locate executable null\bin\winutils.exe in the Hadoop binaries.
at org.apache.hadoop.util.Shell.getQualifiedBinPath(Shell.java:278)
at org.apache.hadoop.util.Shell.getWinUtilsPath(Shell.java:300)
at org.apache.hadoop.util.Shell.(Shell.java:293)
at org.apache.hadoop.util.StringUtils.(StringUtils.java:76)
at org.apache.hadoop.mapred.FileInputFormat.setInputPaths(FileInputFormat.java:362)
at org.apache.spark.SparkContext $KaTeX parse error: Can't use function '$' in math mode at position 8: anonfun$̲hadoopFile$1$ anonfun $29 . a p p l y (S p a r k C o n t e x t . s c a l a : 1013) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . S p a r k C o n t e x t$ $a n o n f u n$ hadoopFile $1$ $anonfun $29 . a p p l y (S p a r k C o n t e x t . s c a l a : 1013) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . H a d o o p R D D$ $a n o n f u n$ getJobConf $6 . a p p l y (H a d o o p R D D . s c a l a : 179) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . H a d o o p R D D$ $a n o n f u n$ getJobConf $6 . a p p l y (H a d o o p R D D . s c a l a : 179) a t s c a l a . O p t i o n . f o r e a c h (O p t i o n . s c a l a : 257) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . H a d o o p R D D . g e t J o b C o n f (H a d o o p R D D . s c a l a : 179) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . H a d o o p R D D . g e t P a r t i t i o n s (H a d o o p R D D . s c a l a : 198) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . M a p P a r t i t i o n s R D D . g e t P a r t i t i o n s (M a p P a r t i t i o n s R D D . s c a l a : 35) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . M a p P a r t i t i o n s R D D . g e t P a r t i t i o n s (M a p P a r t i t i o n s R D D . s c a l a : 35) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . M a p P a r t i t i o n s R D D . g e t P a r t i t i o n s (M a p P a r t i t i o n s R D D . s c a l a : 35) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . P a r t i t i o n e r$ $a n o n f u n$ defaultPartitioner $2 . a p p l y (P a r t i t i o n e r . s c a l a : 66) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . P a r t i t i o n e r$ $a n o n f u n$ defaultPartitioner $2 . a p p l y (P a r t i t i o n e r . s c a l a : 66) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . T r a v e r s a b l e L i k e$ $a n o n f u n$ map $1 . a p p l y (T r a v e r s a b l e L i k e . s c a l a : 234) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . T r a v e r s a b l e L i k e$ $a n o n f u n$ map $1 . a p p l y (T r a v e r s a b l e L i k e . s c a l a : 234) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . i m m u t a b l e . L i s t . f o r e a c h (L i s t . s c a l a : 381) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . T r a v e r s a b l e L i k e$ class.map(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.immutable.List.map(List.scala:285)
at org.apache.spark.Partitioner $. d e f a u l t P a r t i t i o n e r (P a r t i t i o n e r . s c a l a : 66) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . P a i r R D D F u n c t i o n s$ $a n o n f u n$ reduceByKey $3 . a p p l y (P a i r R D D F u n c t i o n s . s c a l a : 331) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . P a i r R D D F u n c t i o n s$ $a n o n f u n$ reduceByKey $3 . a p p l y (P a i r R D D F u n c t i o n s . s c a l a : 331) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D O p e r a t i o n S c o p e$ .withScope(RDDOperationScope.scala:151)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope $. w i t h S c o p e (R D D O p e r a t i o n S c o p e . s c a l a : 112) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . w i t h S c o p e (R D D . s c a l a : 362) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . P a i r R D D F u n c t i o n s . r e d u c e B y K e y (P a i r R D D F u n c t i o n s . s c a l a : 330) a t c o m . a t g u i g u . b i g d a t a . s p a r k . W o r d C o u n t$ .main(WordCount.scala:26)
at com.atguigu.bigdata.spark.WordCount.main(WordCount.scala)
Exception in thread “main” java.lang.NullPointerException
at java.lang.ProcessBuilder.start(ProcessBuilder.java:1012)
at org.apache.hadoop.util.Shell.runCommand(Shell.java:404)
at org.apache.hadoop.util.Shell.run(Shell.java:379)
at org.apache.hadoop.util.Shell $S h e l l C o m m a n d E x e c u t o r . e x e c u t e (S h e l l . j a v a : 589) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . u t i l . S h e l l . e x e c C o m m a n d (S h e l l . j a v a : 678) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . u t i l . S h e l l . e x e c C o m m a n d (S h e l l . j a v a : 661) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . f s . F i l e U t i l . e x e c C o m m a n d (F i l e U t i l . j a v a : 1097) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . f s . R a w L o c a l F i l e S y s t e m$ RawLocalFileStatus.loadPermissionInfo(RawLocalFileSystem.java:567)
at org.apache.hadoop.fs.RawLocalFileSystem$RawLocalFileStatus.getPermission(RawLocalFileSystem.java:542)
at org.apache.hadoop.fs.LocatedFileStatus.(LocatedFileStatus.java:42)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem$4.next(FileSystem.java:1815)
at org.apache.hadoop.fs.FileSystem $4 . n e x t (F i l e S y s t e m . j a v a : 1797) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . m a p r e d . F i l e I n p u t F o r m a t . l i s t S t a t u s (F i l e I n p u t F o r m a t . j a v a : 233) a t o r g . a p a c h e . h a d o o p . m a p r e d . F i l e I n p u t F o r m a t . g e t S p l i t s (F i l e I n p u t F o r m a t . j a v a : 270) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . H a d o o p R D D . g e t P a r t i t i o n s (H a d o o p R D D . s c a l a : 202) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . M a p P a r t i t i o n s R D D . g e t P a r t i t i o n s (M a p P a r t i t i o n s R D D . s c a l a : 35) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . M a p P a r t i t i o n s R D D . g e t P a r t i t i o n s (M a p P a r t i t i o n s R D D . s c a l a : 35) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . M a p P a r t i t i o n s R D D . g e t P a r t i t i o n s (M a p P a r t i t i o n s R D D . s c a l a : 35) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 252) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D$ $a n o n f u n$ partitions $2 . a p p l y (R D D . s c a l a : 250) a t s c a l a . O p t i o n . g e t O r E l s e (O p t i o n . s c a l a : 121) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . p a r t i t i o n s (R D D . s c a l a : 250) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . P a r t i t i o n e r$ $a n o n f u n$ defaultPartitioner $2 . a p p l y (P a r t i t i o n e r . s c a l a : 66) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . P a r t i t i o n e r$ $a n o n f u n$ defaultPartitioner $2 . a p p l y (P a r t i t i o n e r . s c a l a : 66) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . T r a v e r s a b l e L i k e$ $a n o n f u n$ map $1 . a p p l y (T r a v e r s a b l e L i k e . s c a l a : 234) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . T r a v e r s a b l e L i k e$ $a n o n f u n$ map $1 . a p p l y (T r a v e r s a b l e L i k e . s c a l a : 234) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . i m m u t a b l e . L i s t . f o r e a c h (L i s t . s c a l a : 381) a t s c a l a . c o l l e c t i o n . T r a v e r s a b l e L i k e$ class.map(TraversableLike.scala:234)
at scala.collection.immutable.List.map(List.scala:285)
at org.apache.spark.Partitioner $. d e f a u l t P a r t i t i o n e r (P a r t i t i o n e r . s c a l a : 66) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . P a i r R D D F u n c t i o n s$ $a n o n f u n$ reduceByKey $3 . a p p l y (P a i r R D D F u n c t i o n s . s c a l a : 331) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . P a i r R D D F u n c t i o n s$ $a n o n f u n$ reduceByKey $3 . a p p l y (P a i r R D D F u n c t i o n s . s c a l a : 331) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D O p e r a t i o n S c o p e$ .withScope(RDDOperationScope.scala:151)
at org.apache.spark.rdd.RDDOperationScope $. w i t h S c o p e (R D D O p e r a t i o n S c o p e . s c a l a : 112) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . R D D . w i t h S c o p e (R D D . s c a l a : 362) a t o r g . a p a c h e . s p a r k . r d d . P a i r R D D F u n c t i o n s . r e d u c e B y K e y (P a i r R D D F u n c t i o n s . s c a l a : 330) a t c o m . a t g u i g u . b i g d a t a . s p a r k . W o r d C o u n t$ .main(WordCount.scala:26)
at com.atguigu.bigdata.spark.WordCount.main(WordCount.scala)
20/04/13 16:17:21 INFO SparkContext: Invoking stop() from shutdown hook
20/04/13 16:17:21 INFO SparkUI: Stopped Spark web UI at http://192.168.81.99:4040
20/04/13 16:17:21 INFO MapOutputTrackerMasterEndpoint: MapOutputTrackerMasterEndpoint stopped!
20/04/13 16:17:21 INFO MemoryStore: MemoryStore cleared
20/04/13 16:17:21 INFO BlockManager: BlockManager stopped
20/04/13 16:17:21 INFO BlockManagerMaster: BlockManagerMaster stopped
20/04/13 16:17:21 INFO OutputCommitCoordinator$OutputCommitCoordinatorEndpoint: OutputCommitCoordinator stopped!
20/04/13 16:17:21 INFO SparkContext: Successfully stopped SparkContext
20/04/13 16:17:21 INFO ShutdownHookManager: Shutdown hook called
20/04/13 16:17:21 INFO ShutdownHookManager: Deleting directory C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\spark-b6e8db72-2692-4e04-bab3-b57c461d8454

Process finished with exit code 1
在spark连接idea时，idea的ip是计算机ip，不是虚拟机的ip，这个怎么办？

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四章-32-点要素的聚合彩云飘过
本文基于腾讯课堂老胡的课《跟我学Openlayers--基础实例详解》做的学习笔记，使用的openlayers5.3.xapi。源码见1032.html，对应的官网示例https://openlayers.org/en/latest/examples/cluster.htmlhttps://openlayers.org/en/latest/examples/earthquake-clusters.
log4j配置 yy爱yy
#log4j.rootLogger配置的是大于等于当前级别的日志信息的输出#log4j.rootLogger用法:（注意appenderName可以是一个或多个）#log4j.rootLogger=日志级别,appenderName1,appenderName2,....#log4j.appender.appenderName2定义的是日志的输出方式，有两种：一种是命令行输出或者叫控制台输出，另一
ARM驱动学习之5 LEDS驱动 JT灬新一嵌入式 C 底层 arm开发学习单片机
ARM驱动学习之5LEDS驱动知识点：•linuxGPIO申请函数和赋值函数–gpio_request–gpio_set_value•三星平台配置GPIO函数–s3c_gpio_cfgpin•GPIO配置输出模式的宏变量–S3C_GPIO_OUTPUT注意点：DRIVER_NAME和DEVICE_NAME匹配。实现步骤：1.加入需要的头文件：//Linux平台的gpio头文件#include//三
C++ | Leetcode C++题解之第409题最长回文串 Ddddddd_158 经验分享 C++Leetcode 题解
题目：题解：classSolution{public:intlongestPalindrome(strings){unordered_mapcount;intans=0;for(charc:s)++count[c];for(autop:count){intv=p.second;ans+=v/2*2;if(v%2==1andans%2==0)++ans;}returnans;}};
似乎老是忘记什么东西灰台
S带上了耳机，眼前的一切都与她隔绝开来。虽是初春的好天气，花都开的正鲜艳，行人也都驻足欣赏，还有不少怀着好心情的年轻人在花树下打闹。不过S似乎并不在意这些，连耳机传来的rap也没有调动起她的兴致。一瞬间，心脏好像变成了黑洞，“啊，我身边还有几个人呢，似乎没有了吧”。阳光的温度覆盖到了脖子上，S抬头看了看开满花的树，“我妈好像还挺喜欢花的”，S随手拍了一张照片，微信发到自己一家三口的群里。过了一会，
每日一题——第八十八题互联网打工人no1 C语言程序设计每日一练 c语言
题目：输入一个9位的无符号整数，判断其是否有重复数字#include#include#includeintmain(){charnum_str[10];printf("请输入一个9位数的无符号数：");scanf_s("%9d",&num_str);if(strlen(num_str)!=9){printf("输入的不是一个9位无符号整数，请重新输入");}else{if(hasDuplicate
nosql数据库技术与应用知识点皆过客，揽星河 NoSQL nosql 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)
openssl+keepalived安装部署 _小亦_ 项目部署 keepalived openssl
文章目录OpenSSL安装下载地址编译安装修改系统配置版本Keepalived安装下载地址安装遇到问题安装完成配置文件keepalived运行检查运行状态查看系统日志修改服务service重新加载systemd检查配置文件语法错误OpenSSL安装下载地址考虑到后面设备可能没法连接到外网，所以采用安装包的方式进行部署，下载地址：https://www.openssl.org/source/old/
Linux sh命令 fengyehongWorld Linux linux
目录一.基本语法二.选项2.1-c字符串中读取内容，并执行2.1.1基本用法2.1.2获取当前目录下失效的超链接2.2-x每个命令执行之前，将其打印出来2.3结合Here文档使用一.基本语法⏹Linux和Unix系统中用于执行shell脚本或运行命令的命令。sh[选项][脚本文件][参数...]⏹选项-c：从字符串中读取内容，并执行。-x：在每个命令执行之前，将其打印出来。-s：从标准流中读取内容
spring如何整合druid连接池？惜.己 spring spring junit 数据库 java idea 后端 xml
目录spring整合druid连接池1.新建maven项目2.新建mavenModule3.导入相关依赖4.配置log4j2.xml5.配置druid.xml1)xml中如何引入properties2)下面是配置文件6.准备jdbc.propertiesJDBC配置项解释7.配置druid8.测试spring整合druid连接池1.新建maven项目打开IDE（比如IntelliJIDEA,Ecl
Java：爬虫框架 dingcho Java java 爬虫
一、ApacheNutch2【参考地址】Nutch是一个开源Java实现的搜索引擎。它提供了我们运行自己的搜索引擎所需的全部工具。包括全文搜索和Web爬虫。Nutch致力于让每个人能很容易,同时花费很少就可以配置世界一流的Web搜索引擎.为了完成这一宏伟的目标,Nutch必须能够做到:每个月取几十亿网页为这些网页维护一个索引对索引文件进行每秒上千次的搜索提供高质量的搜索结果简单来说Nutch支持分
vue项目element-ui的table表格单元格合并酋长哈哈 vue.js elementui javascript 前端
一、合并效果二全部代码exportdefault{name:'CellMerge',data(){return{tableData:[{id:'1',name:'王小虎',amount1:'165',amount2:'3.2',amount3:10},{id:'1',name:'王小虎',amount1:'162',amount2:'4.43',amount3:12},{id:'1',name:'
Vue中table合并单元格用法 weixin_30613343 javascript ViewUI
地名结果人名性别{{item.name}}已完成未完成{{item.groups[0].name}}{{item.groups[0].sex}}{{item.groups[son].name}}{{item.groups[son].sex}}exportdefault{data(){return{list:[{name:'地名1',result:'1',groups:[{name:'张三',sex
光盘文件系统 (iso9660) 格式解析穷人小水滴光盘文件系统 iso9660 deno GNU/Linux javascript
越简单的系统,越可靠,越不容易出问题.光盘文件系统(iso9660)十分简单,只需不到200行代码,即可实现定位读取其中的文件.参考资料:https://wiki.osdev.org/ISO_9660相关文章:《光盘防水嘛?DVD+R刻录光盘泡水实验》https://blog.csdn.net/secext2022/article/details/140583910《光驱的内部结构及日常使用》ht
react-intl——react国际化使用方案苹果酱0567 面试题汇总与解析 java 开发语言中间件 spring boot 后端
国际化介绍i18n：internationalization国家化简称，首字母+首尾字母间隔的字母个数+尾字母，类似的还有k8s(Kubernetes)React-intl是React中最受欢迎的库。使用步骤安装#usenpmnpminstallreact-intl-D#useyarn项目入口文件配置//index.tsximportReactfrom"react";importReactDOMf
uniapp map组件自定义markers标记点以对_ uni-app学习记录 uni-app javascript 前端
需求是根据后端返回数据在地图上显示标记点，并且根据数据状态控制标记点颜色，标记点背景通过两张图片实现控制{{item.options.labelName}}exportdefault{data(){return{storeIndex:0,locaInfo:{longitude:120.445172,latitude:36.111387},markers:[//标点列表{id:1,//标记点idin
2021 CCF 非专业级别软件能力认证第一轮（CSP-J1）入门级C++语言试题（第三大题：完善程序代码） mmz1207 c++csp
最近有一段时间没更新了，在准备CSP考试，请大家见谅。（1）有n个人围成一个圈，依次标号0到n-1。从0号开始，依次0，1，0，1...交替报数，报到一的人离开，直至圈中剩最后一个人。求最后剩下的人的编号。#includeusingnamespacestd;intf[1000010];intmain(){intn;cin>>n;inti=0,cnt=0,p=0;while(cnt#includeu
20个新手学习c++必会的程序输出*三角形、杨辉三角等（附代码） X_StarX c++学习算法大学生开发语言数据结构
示例1:HelloWorld#includeusingnamespacestd;intmain(){coutusingnamespacestd;intmain(){inta=5;intb=10;intsum=a+b;coutusingnamespacestd;intfactorial(intn){if(nusingnamespacestd;voidprintFibonacci(intn){intt
258-各位相加不胖二十斤不改名zz
给定一个非负整数num，反复将各个位上的数字相加，直到结果为一位数。输入:38输出:2解释:各位相加的过程为：3+8=11,1+1=2。由于2是一位数，所以返回2。最简单的方法就是递归了。进阶:你可以不使用循环或者递归，且在O(1)时间复杂度内解决这个问题吗？假如一个三位数'abc'，其值大小为s1=100*a+10*b+1*c，经过一次各位相加后，变为s2=a+b+c，减小的差值为(s1-s2)
[Unity]在场景中随机生成不同位置且不重叠的物体 Bartender_Jill Graphics图形学笔记 unity 游戏引擎动画
1.前言最近任务需要用到Unity在场景中随机生成物体，且这些物体不能重叠，简单记录一下。参考资料:Howtoensurethatspawnedtargetsdonotoverlap?2.结果与代码结果如下所示：代码如下所示：usingSystem.Collections.Generic;usingUnityEngine;namespaceAssets.Scripts{publicclassNew
Spring Boot中实现跨域请求 BABA8891 spring boot 后端 java
在SpringBoot中实现跨域请求（CORS，Cross-OriginResourceSharing）可以通过多种方式，以下是几种常见的方法：1.使用@CrossOrigin注解在SpringBoot中，你可以在控制器或者具体的请求处理方法上使用@CrossOrigin注解来允许跨域请求。在控制器上应用：importorg.springframework.web.bind.annotation.
vue + Element UI table动态合并单元格我家媳妇儿萌哒哒 element UI vue.js 前端 javascript
一、功能需求1、根据名称相同的合并工作阶段和主要任务合并这两列，但主要任务内容一样，但要考虑主要任务一样，但工作阶段不一样的情况。（枞向合并）2、落实情况里的定量内容和定性内容值一样则合并。（横向合并）二、功能实现exportdefault{data(){return{tableData:[{name:'a',address:'1',age:'1',six:'2'},{name:'a',addre
vue 创建项目报错：command failed: npm install --loglevel error 那鱼、会飞 vue.js vue-cli3
这个问题其实很好解决，只是很多种情况，逐一排除即可。稳下心来~vuecli3创建项目我的node版本是node14.15.0，（永远不要尝试最新版本）node各种版本下载地址：以往的版本|Node.js(nodejs.org)vue/[email protected]@vue/[email protected]（注意vue/cli2和vue/cli3的下载命名有所改变，2是-形式，3是/形式）其实报错
iOS内存管理简单理解烧烤有点辣
什么是引用计数引用计数（ReferenceCount）是一个简单而有效的管理对象生命周期的方式。当我们创建一个新对象的时候，它的引用计数为1，当有一个新的指针指向这个对象时，我们将其引用计数加1，当某个指针不再指向这个对象是，我们将其引用计数减1，当对象的引用计数变为0时，说明这个对象不再被任何指针指向了，这个时候我们就可以将对象销毁，回收内存。由于引用计数简单有效，除了Objective-C和S
更改npm镜像源为淘宝镜像骆小骆基于node.js
npm常用指令后缀*最近复习了一下node.js整理了一下跟node.js相关的指令后缀*--save、-S参数意思是把模块的版本信息保存到dependencies（生产环境依赖）中，即你的package.json文件的dependencies字段中；–--save-dev、-D参数意思是把模块版本信息保存到devDependencies（开发环境依赖）中，即你的package.json文件的de
Spring的注解积累 yijiesuifeng spring 注解
用注解来向Spring容器注册Bean。需要在applicationContext.xml中注册： <context:component-scan base-package=”pagkage1[,pagkage2,…,pagkageN]”/>。如：在base-package指明一个包 <context:component-sc
传感器百合不是茶 android 传感器
android传感器的作用主要就是来获取数据,根据得到的数据来触发某种事件下面就以重力传感器为例; 1,在onCreate中获得传感器服务 private SensorManager sm;// 获得系统的服务 private Sensor sensor;// 创建传感器实例 @Override protected void
[光磁与探测]金吕玉衣的意义 comsci
这是一个古代人的秘密:现在告诉大家信不信由你们: 穿上金律玉衣的人,如果处于灵魂出窍的状态,可以飞到宇宙中去看星星这就是为什么古代
精简的反序打印某个数沐刃青蛟打印
以前看到一些让求反序打印某个数的程序。比如：输入123，输出321。记得以前是告诉你是几位数的，当时就抓耳挠腮，完全没有思路。似乎最后是用到%和/方法解决的。而今突然想到一个简短的方法，就可以实现任意位数的反序打印（但是如果是首位数或者尾位数为0时就没有打印出来了）代码如下： long num, num1=0;
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PHP：6种方法获取文件的扩展名 1、字符串查找和截取的方法 1 $extension = substr ( strrchr ( $file , '.' ), 1); 2、字符串查找和截取的方法二 1 $extension = substr
面试111 文强chu 面试
1事务隔离级别有那些，事务特性是什么（问到一次） 2 spring aop 如何管理事务的，如何实现的。动态代理如何实现，jdk怎么实现动态代理的，ioc是怎么实现的，spring是单例还是多例，有那些初始化bean的方式，各有什么区别（经常问） 3 struts默认提供了那些拦截器（一次） 4 过滤器和拦截器的区别（频率也挺高） 5 final，finally final
XML的四种解析方式小桔子 dom jdom dom4j sax
在平时工作中，难免会遇到把 XML 作为数据存储格式。面对目前种类繁多的解决方案，哪个最适合我们呢？在这篇文章中，我对这四种主流方案做一个不完全评测，仅仅针对遍历 XML 这块来测试，因为遍历 XML 是工作中使用最多的（至少我认为）。　　预备　　测试环境：　　AMD 毒龙1.4G OC 1.5G、256M DDR333、Windows2000 Server
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1 wordpress中使用中文名注册解决办法 1)使用插件 2)修改wp源代码进入到wp-include/formatting.php文件中找到 function sanitize_user( $username, $strict = false
小飞飞学管理-1 alafqq 管理
项目管理的下午题，其实就在提出问题（挑刺），分析问题，解决问题。今天我随意看下10年上半年的第一题。主要就是项目经理的提拨和培养。结合我自己经历写下心得对于公司选拔和培养项目经理的制度有什么毛病呢？ 1，公司考察，选拔项目经理，只关注技术能力，而很少或没有关注管理方面的经验，能力。 2，公司对项目经理缺乏必要的项目管理知识和技能方面的培训。 3，公司对项目经理的工作缺乏进行指
IO输入输出部分探讨百合不是茶 IO
//文件处理在处理文件输入输出时要引入java.IO这个包； /* 1，运用File类对文件目录和属性进行操作 2，理解流，理解输入输出流的概念 3，使用字节/符流对文件进行读/写操作 4，了解标准的I/O 5，了解对象序列化 */ //1，运用File类对文件目录和属性进行操作 //在工程中线创建一个text.txt
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getElementById是通过Id来设置/返回HTML标签的属性及调用其事件与方法。用这个方法基本上可以控制页面所有标签，条件很简单，就是给每个标签分配一个ID号。返回具有指定ID属性值的第一个对象的一个引用。语法： &n
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经典语录1: 哈佛有一个著名的理论：人的差别在于业余时间，而一个人的命运决定于晚上8点到10点之间。每晚抽出2个小时的时间用来阅读、进修、思考或参加有意的演讲、讨论，你会发现，你的人生正在发生改变，坚持数年之后，成功会向你招手。不要每天抱着QQ/MSN/游戏/电影/肥皂剧……奋斗到12点都舍不得休息，看就看一些励志的影视或者文章，不要当作消遣；学会思考人生，学会感悟人生
[MongoDB学习笔记三]MongoDB分片 bit1129 mongodb
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【Spark八十三】BlockManager在Spark中的使用场景 bit1129 manager
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yum方式部署zabbix ronin47 yum方式部署zabbix
安装网络yum库#rpm -ivh http://repo.zabbix.com/zabbix/2.4/rhel/6/x86_64/zabbix-release-2.4-1.el6.noarch.rpm 通过yum装mysql和zabbix调用的插件还有agent代理#yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql mysql-
Hibernate4和MySQL5.5自动创建表失败问题解决方法 byalias J2EE Hibernate4
今天初学Hibernate4，了解了使用Hibernate的过程。大体分为4个步骤： ①创建hibernate.cfg.xml文件 ②创建持久化对象 ③创建*.hbm.xml映射文件 ④编写hibernate相应代码在第四步中，进行了单元测试，测试预期结果是hibernate自动帮助在数据库中创建数据表，结果JUnit单元测试没有问题，在控制台打印了创建数据表的SQL语句，但在数据库中
Netty源码学习-FrameDecoder bylijinnan java netty
Netty 3.x的user guide里FrameDecoder的例子，有几个疑问： 1.文档说：FrameDecoder calls decode method with an internally maintained cumulative buffer whenever new data is received. 为什么每次有新数据到达时，都会调用decode方法？ 2.Dec
SQL行列转换方法 chicony 行列转换
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中文编码测试 ctrain 编码
循环打印转换编码 String[] codes = { "iso-8859-1", "utf-8", "gbk", "unicode" }; for (int i = 0; i < codes.length; i++) { for (int j
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hive> select * from t_test where ds=20150323 limit 2; OK Exception in thread "main" java.lang.OutOfMemoryError: Java heap space 问题原因： hive堆内存默认为256M 这个问题的解决方法为：修改/us
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卓有成效的程序员给我的震撼很大，程序员作为特殊的群体，有的人可以这么懒，懒到事情都交给机器去做，而有的人又可以那么勤奋，每天都孜孜不倦得做着重复单调的工作。在看这本书之前，我属于勤奋的人，而看完这本书以后，我要努力变成懒惰的人。不要在去庞大的开始菜单里面一项一项搜索自己的应用程序，也不要在自己的桌面上放置眼花缭乱的快捷图标
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点评：记得曾经有段时间很多SRC平台被刷了大量APP本地拒绝服务漏洞，移动安全团队爱内测（ineice.com）发现了一个安卓客户端的通用型拒绝服务漏洞，来看看他们的详细分析吧。 0xr0ot和Xbalien交流所有可能导致应用拒绝服务的异常类型时，发现了一处通用的本地拒绝服务漏洞。该通用型本地拒绝服务可以造成大面积的app拒绝服务。针对序列化对象而出现的拒绝服务主要
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HoverTree项目已经初步实现分层，源代码已经上传到 http://hovertree.codeplex.com请到SOURCE CODE查看。在本地用SQL Server 2008 数据库测试成功。数据库和表请参考：http://keleyi.com/a/bjae/ue6stb42.htmHoverTree是一个ASP.NET 开源项目，希望对你学习ASP.NET或者C#语言有帮助，如果你对
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今天在写一个flash广告代码的时候，因为flash自带的链接，容易被当成弹出广告，所以做了一个div层放到flash上面，这样链接都是a触发的不会被拦截，但发现flash一直处于div层上面，原来flash需要加个参数才可以。让flash置于DIV层之下的方法，让flash不挡住飘浮层或下拉菜单，让Flash不档住浮动对象或层的关键参数：wmode=opaque。方法如下：
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Mybatis作为一个非常好用的持久层框架，相关资料真的是少得可怜，所幸的是官方文档还算详细。本博文主要列举一些个人感觉比较常用的场景及相应的Mapper SQL写法，希望能够对大家有所帮助。不少持久层框架对动态SQL的支持不足，在SQL需要动态拼接时非常苦恼，而Mybatis很好地解决了这个问题，算是框架的一大亮点。对于常见的场景，例如：批量插入/更新/删除，模糊查询，多条件查询，联表查询，

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