- Spark 组件 GraphX、Streaming
叶域
大数据sparkspark大数据分布式
Spark组件GraphX、Streaming一、SparkGraphX1.1GraphX的主要概念1.2GraphX的核心操作1.3示例代码1.4GraphX的应用场景二、SparkStreaming2.1SparkStreaming的主要概念2.2示例代码2.3SparkStreaming的集成2.4SparkStreaming的应用场景SparkGraphX用于处理图和图并行计算。Graph
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
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
- pyspark kafka mysql_数据平台实践①——Flume+Kafka+SparkStreaming(pyspark)
weixin_39793638
pysparkkafkamysql
蜻蜓点水Flume——数据采集如果说,爬虫是采集外部数据的常用手段的话,那么,Flume就是采集内部数据的常用手段之一(logstash也是这方面的佼佼者)。下面介绍一下Flume的基本构造。Agent:包含Source、Channel和Sink的主体,它是这3个组件的载体,是组成Flume的数据节点。Event:Flume数据传输的基本单元。Source:用来接收Event,并将Event批量传
- Apache Flink 替换 Spark Stream的架构与实践( bilibili 案例解读)_streamsparkflink加载udf(1)
2401_84165953
程序员flinkspark架构
2.开发架构设计(1)开发架构图:如下图左侧所示。最上层是Saber-Streamer,主要进行作业提交以及API管理。下一层是BSQL层,主要进行SQL的扩展和解析,包括自定义算子和个性算子。再下层是运行时态,下面是引擎层。运行时态主要管理引擎层作业的上下层。bilibili早期使用的引擎是SparkStreaming,后期扩展了Flink,在开发架构中预留了一部分引擎层的扩展。最下层是状态存储
- 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
- SparkStreaming业务逻辑处理的一些高级算子
看见我的小熊没
sparkStreamingscalasparkbigdatascala
1、reduceByKey reduceByKey是按key进行计算,操作的数据是每个批次内的数据(一个采集周期),不能跨批次计算。如果需要实现对历史数据的跨批次统计累加,则需要使用updateStateByKey算子或者mapWithState算子。packagecom.sparkscala.streamingimportorg.apache.log4j.{Level,Logger}impor
- Spark与Kafka进行连接
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据sparkkafka
在Java中使用Spark与Kafka进行连接,你可以使用SparkStreaming来处理实时流数据。以下是一个简单的示例,展示了如何使用SparkStreaming从Kafka读取数据并进行处理。1.引入依赖首先,在你的pom.xml文件中添加必要的依赖项(假设你在使用Maven):org.apache.sparkspark-core_2.123.4.0org.apache.sparkspar
- spark streaming优点和缺点
scott_alpha
优点:sparkstreaming会被转化为spark作业执行,由于spark作业依赖DAGScheduler和RDD,所以是粗粒度方式而不是细粒度方式,可以快速处理小批量数据,获得准实时的特性;以spark作业提交和执行,很方便的实现容错机制;DStreaming是在RDD上的抽象,更容易与RDD进行交互操作。需要将流式数据与批数据结合分析的情况下,非常方便。缺点:不可避免的延迟
- kafka消费者重复消费同一个topic
小琳ai
大数据kafka重复消费consumer
我的需求是我有多个消费者,需要重复消费某一个topic。场景是sparkstreaming消费kafka数据在这里sparkstream和kafka都是单节点的集群模式。同时起两个不同的groupid的应用,发现会发生后起来的应用消费不到数据。按理来讲不同的groupid属于不同的消费组,不会相互影响。由于是使用的cdh集成的kafka,不知道cdh里的zookeeper管理kafka的数据存在了
- SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中
哈哈xxy
bigdatasparkStreamingkafkaoffsetredis
SparkStreaming结合kafka将offSet保存在redis中SparkStreaming结合kafka的两种方式1、SparkStreaming的高级APiCreateDStream,容易发生数据多次读取,官方已经不推荐2、SparkStreaming的低级APicreateDirectStream需要自己保存offset保存方式有两大类,一类是Spark自带的checkpoint(
- Spark Streaming+Kafka整合+offset管理
JiahuiTian
大数据#Spark#Kafkakafkaspark大数据
Kafka0-8Receiver模式和Direct模式都不适合当前版本不适用,本次学习采用Kafka0-10Direct模式,并通过第三方存储zookeeper来手动管理offset目录前言offset管理一个完整的整合代码Demo(Java版)导入相关的Maven依赖创建通过ZK管理Offset的工具类测试类Demo前言SparkStreaming获取Kafka的数据有两种方式:Receiver
- Spark(46) -- SparkStreaming整合kafka数据源
erainm
大数据学习spark
1.回顾Kafka可以看我前面kafka文章核心概念图解Broker:安装Kafka服务的机器就是一个brokerProducer:消息的生产者,负责将数据写入到broker中(push)Consumer:消息的消费者,负责从kafka中拉取数据(pull),老版本的消费者需要依赖zk,新版本的不需要Topic:主题,相当于是数据的一个分类,不同topic存放不同业务的数据--主题:区分业务Rep
- SparkStreaming 如何保证消费Kafka的数据不丢失不重复
K. Bob
SparkSpark
目录SparkStreaming接收Kafka数据的方式有两种:Receiver接收数据和采用Direct方式。(1)一个Receiver效率低,需要开启多个线程,手动合并数据再进行处理,并且Receiver方式为确保零数据丢失,需要开启WAL(预写日志)保证数据安全,这将同步保存所有收到的Kafka数据到HDFS,以便在发生故障时可以恢复所有数据。尽管WAL可以保证数据零丢失,但是不能保证exa
- spark采坑集锦之用kafka作为DStream数据源,并行度问题
方兵兵
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在SparkStreaming中作为数据源的Kafka怎样接收多主题发送的数据呢?使用StreamingContext.union方法将多个streaming流合并处理defmain(args:Array[String]):Unit={Logger.getLogger("org.apache.spark").setLevel(Level.ERROR)valconf=newSparkConf().s
- 从零到一建设数据中台 - 关键技术汇总
我码玄黄
数据中台数据挖掘数据分析大数据
一、数据中台关键技术汇总语言框架:Java、Maven、SpringBoot数据分布式采集:Flume、Sqoop、kettle数据分布式存储:HadoopHDFS离线批处理计算:MapReduce、Spark、Flink实时流式计算:Storm/SparkStreaming、Flink批处理消息队列:Kafka查询分析:Hbase、Hive、ClickHouse、Presto搜索引擎:Elast
- 大数据开发(Spark面试真题-卷一)
Key-Key
大数据spark面试
大数据开发(Spark面试真题)1、什么是SparkStreaming?简要描述其工作原理。2、什么是Spark内存管理机制?请解释其中的主要概念,并说明其作用。3、请解释一下Spark中的shuffle是什么,以及为什么shuffle操作开销较大?4、请解释一下Spark中的RDD持久化(Caching)是什么以及为什么要使用持久化?5、请解释一下Spark中ResilientDistribut
- Structured Streaming
Francek Chen
Spark编程基础sparkzookeeperkafkaStructuredStreaming
目录一、概述(一)基本概念(二)两种处理模型(三)StructuredStreaming和SparkSQL、SparkStreaming关系二、编写StructuredStreaming程序的基本步骤(一)实现步骤(二)运行测试三、输入源(一)File源(二)Kafka源(三)Socket源(四)Rate源四、输出操作(一)启动流计算(二)输出模式(三)输出接收器一、概述提供端到端的完全一致性是设
- 入门篇 - Spark简介
君子何为
Spark核心模块image.pngSparkCore:提供了Spark最基础与最核心的功能,Spark其他的功能如:SparkSQL,SparkStreaming,GraphX,MLlib都是在SparkCore的基础上进行扩展的SparkSQL:Spark用来操作结构化数据的组件。通过SparkSQL,用户可以使用SQL或者ApacheHive版本的SQL来查询数据。SparkStreamin
- Flink状态编程
万事万物
介绍有状态的计算是流处理框架要实现的重要功能,因为稍复杂的流处理场景都需要记录状态,然后在新流入数据的基础上不断更新状态。SparkStreaming在状态管理这块做的不好,很多时候需要借助于外部存储(例如Redis)来手动管理状态,增加了编程的难度.访问redis需要通过网络访问,增大处理时间状态一致性问题,可能会造成数据的不一致(如何保证读写一致?)。Flink的状态管理是它的优势之一.什么是
- Spark streaming写入delta数据湖问题
kk_io
疑难杂症spark大数据分布式
问题1一个batch运行时间过长检查发现问题出现在merge写文件时间过长,一个batch本来应该是控制在1min。但项目上线到生产环境,检查sparkstreaming的job,发现数据在merge写入到数据湖时,往往超过1小时。继续排查,发现是一张表往往出现几百个小文件,影响数据写性能,故每天进行小文件合并操作。.优化小文件问题:optimizedelta.`dbfs:/your_mount_
- Spark streaming batch运行时间过长问题02
kk_io
疑难杂症sparkbatch大数据
排查Sparkstreaming数据写入时间过长问题,一方面是因为程序写数据湖小文件问题。在解决了小文件问题后,还是不能达到预期的1分钟一个batch。继续排查发现,在用Spark读取Kafka数据之后,由于数据通过Kafka读取后是逗号分隔的字符串,但是为了解决字符串某些字段中还有逗号的问题,只能使用正则表达式匹配,导致性能过慢。例如一条写入的业务数据如下:"OrderInfo","123","
- Spark简介
麦克阿瑟99
Spark作为第二代大数据处理工具,跟hadoop对比,它是基于内存的,所以在迭代计算方便速度有了很大提升。我用到的主要是SparkCore,SparkSQL,SparkStreaming。Spark以Rdd作为基础,Rdd是一个分布式的容器,类似于java中的String数组,但是它是分布式的。Rdd中有各种算子,总的来说分为转化算子和行动算子,转换算子不触到真正的计算,当执行到行动算子时才会触
- SparkStreaming---DStream
肥大毛
scala大数据sparksparkscalasql
文章目录1.DStream是什么2.DStream创建2.1RDD队列2.2自定义数据源3.DStream转换3.1无状态转换3.1.1Transformations3.1.2join3.2有状态转换操作3.2.1UpdateStateByKey3.2.2WindowOperations4.DStream输出1.DStream是什么参考博文SparkStreaming入门2.DStream创建2.
- Spark的JVM调优
王一1995
jvmspark
目录导致gc因素内存不充足的时候,出现的问题降低cache操作的内存占比调节executor堆外内存与连接等待时长调节executor堆外内存调节连接等待时长SparkJVM参数优化设置Sparkstreaming参数优化设置Spark反压参数设置导致gc因素堆内存存放我们创建的一些对象,有老年代和年轻代。理想情况下,老年代都是放一些生命周期很长的对象,数量应该是很少的,比如数据库连接池。我们在s
- 2019-10-08 大数据开发进阶之路
红瓦李
市场需要的水平熟练掌握Linux、SQL与HiveSQL掌握Hadoop生态主流技术,如HDFS/MapRedunce/Yarn/HBase/Flume等掌握Spark生态核心技术,如Spark架构/RDD转换算子/行动算子/持久化算子/任务调度/SparkStreaming等能够对崭新的问题进行建模分析,使用一直只是进行解决掌握大数据平台调优技能,源码阅读技巧具备应对BAT级别相关岗位面试能力学
- 2019-03-16 Spark基本架构及运行原理
做一只乐观的小猴子
SparkCore:包含Spark的基本功能,包含任务调度,内存管理,容错机制等,内部定义了RDDs(弹性分布式数据集),提供了很多APIs来创建和操作这些RDDs。为其他组件提供底层的服务。SparkSQL:Spark处理结构化数据的库,就像HiveSQL,Mysql一样,企业中用来做报表统计。SparkStreaming:实时数据流处理组件,类似Storm。SparkStreaming提供了A
- 大数据之Spark:Spark大厂面试真题
浊酒南街
大数据系列三sparkbigdata面试
目录1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?RDD机制理解吗?9.Sparkstreaming以及基本
- SparkStreaming---入门
肥大毛
spark大数据scalasparksql大数据
文章目录1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理1.2实时和离线1.3SparkStreaming是什么1.4SparkStreaming架构图2.背压机制3.DStream案例实操1.SparkStreaming简介1.1流处理和批处理流处理和批处理是两种不同的数据处理方式,它们在处理数据的方式和特点上有所不同。流处理(StreamProcessing)是一种数据处理方式,它实时
- window环境下安装spark
FTDdata
spark是大数据计算引擎,拥有SparkSQL、SparkStreaming、MLlib和GraphX四个模块。并且spark有R、python的调用接口,在R中可以用SparkR包操作spark,在python中可以使用pyspark模块操作spark。本文介绍spark在window环境下的安装。0环境先给出安装好后的各个软件版本:win1064bitjava1.8.0scala2.12.8
- Spark 的架构与组件
OpenChat
spark架构大数据分布式
1.背景介绍Spark是一个快速、通用的大规模数据处理框架,它可以处理批量数据和流式数据,支持多种数据源,并提供了丰富的数据处理功能。Spark的核心组件包括SparkCore、SparkSQL、SparkStreaming和MLlib等。本文将详细介绍Spark的架构和组件,并分析其优势和挑战。1.1Spark的诞生和发展Spark的诞生可以追溯到2008年,当时Netflix的工程师Matei
- JAVA中的Enum
周凡杨
javaenum枚举
Enum是计算机编程语言中的一种数据类型---枚举类型。 在实际问题中,有些变量的取值被限定在一个有限的范围内。 例如,一个星期内只有七天 我们通常这样实现上面的定义:
public String monday;
public String tuesday;
public String wensday;
public String thursday
- 赶集网mysql开发36条军规
Bill_chen
mysql业务架构设计mysql调优mysql性能优化
(一)核心军规 (1)不在数据库做运算 cpu计算务必移至业务层; (2)控制单表数据量 int型不超过1000w,含char则不超过500w; 合理分表; 限制单库表数量在300以内; (3)控制列数量 字段少而精,字段数建议在20以内
- Shell test命令
daizj
shell字符串test数字文件比较
Shell test命令
Shell中的 test 命令用于检查某个条件是否成立,它可以进行数值、字符和文件三个方面的测试。 数值测试 参数 说明 -eq 等于则为真 -ne 不等于则为真 -gt 大于则为真 -ge 大于等于则为真 -lt 小于则为真 -le 小于等于则为真
实例演示:
num1=100
num2=100if test $[num1]
- XFire框架实现WebService(二)
周凡杨
javawebservice
有了XFire框架实现WebService(一),就可以继续开发WebService的简单应用。
Webservice的服务端(WEB工程):
两个java bean类:
Course.java
package cn.com.bean;
public class Course {
private
- 重绘之画图板
朱辉辉33
画图板
上次博客讲的五子棋重绘比较简单,因为只要在重写系统重绘方法paint()时加入棋盘和棋子的绘制。这次我想说说画图板的重绘。
画图板重绘难在需要重绘的类型很多,比如说里面有矩形,园,直线之类的,所以我们要想办法将里面的图形加入一个队列中,这样在重绘时就
- Java的IO流
西蜀石兰
java
刚学Java的IO流时,被各种inputStream流弄的很迷糊,看老罗视频时说想象成插在文件上的一根管道,当初听时觉得自己很明白,可到自己用时,有不知道怎么代码了。。。
每当遇到这种问题时,我习惯性的从头开始理逻辑,会问自己一些很简单的问题,把这些简单的问题想明白了,再看代码时才不会迷糊。
IO流作用是什么?
答:实现对文件的读写,这里的文件是广义的;
Java如何实现程序到文件
- No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither
林鹤霄
java.lang.IllegalStateException: No matching PlatformTransactionManager bean found for qualifier 'add' - neither qualifier match nor bean name match!
网上找了好多的资料没能解决,后来发现:项目中使用的是xml配置的方式配置事务,但是
- Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB
aigo
column
原文:http://stackoverflow.com/questions/15585602/change-limit-for-mysql-row-size-too-large
异常信息:
Row size too large (> 8126). Changing some columns to TEXT or BLOB or using ROW_FORMAT=DYNAM
- JS 格式化时间
alxw4616
JavaScript
/**
* 格式化时间 2013/6/13 by 半仙
[email protected]
* 需要 pad 函数
* 接收可用的时间值.
* 返回替换时间占位符后的字符串
*
* 时间占位符:年 Y 月 M 日 D 小时 h 分 m 秒 s 重复次数表示占位数
* 如 YYYY 4占4位 YY 占2位<p></p>
* MM DD hh mm
- 队列中数据的移除问题
百合不是茶
队列移除
队列的移除一般都是使用的remov();都可以移除的,但是在昨天做线程移除的时候出现了点问题,没有将遍历出来的全部移除, 代码如下;
//
package com.Thread0715.com;
import java.util.ArrayList;
public class Threa
- Runnable接口使用实例
bijian1013
javathreadRunnablejava多线程
Runnable接口
a. 该接口只有一个方法:public void run();
b. 实现该接口的类必须覆盖该run方法
c. 实现了Runnable接口的类并不具有任何天
- oracle里的extend详解
bijian1013
oracle数据库extend
扩展已知的数组空间,例:
DECLARE
TYPE CourseList IS TABLE OF VARCHAR2(10);
courses CourseList;
BEGIN
-- 初始化数组元素,大小为3
courses := CourseList('Biol 4412 ', 'Psyc 3112 ', 'Anth 3001 ');
--
- 【httpclient】httpclient发送表单POST请求
bit1129
httpclient
浏览器Form Post请求
浏览器可以通过提交表单的方式向服务器发起POST请求,这种形式的POST请求不同于一般的POST请求
1. 一般的POST请求,将请求数据放置于请求体中,服务器端以二进制流的方式读取数据,HttpServletRequest.getInputStream()。这种方式的请求可以处理任意数据形式的POST请求,比如请求数据是字符串或者是二进制数据
2. Form
- 【Hive十三】Hive读写Avro格式的数据
bit1129
hive
1. 原始数据
hive> select * from word;
OK
1 MSN
10 QQ
100 Gtalk
1000 Skype
2. 创建avro格式的数据表
hive> CREATE TABLE avro_table(age INT, name STRING)STORE
- nginx+lua+redis自动识别封解禁频繁访问IP
ronin47
在站点遇到攻击且无明显攻击特征,造成站点访问慢,nginx不断返回502等错误时,可利用nginx+lua+redis实现在指定的时间段 内,若单IP的请求量达到指定的数量后对该IP进行封禁,nginx返回403禁止访问。利用redis的expire命令设置封禁IP的过期时间达到在 指定的封禁时间后实行自动解封的目的。
一、安装环境:
CentOS x64 release 6.4(Fin
- java-二叉树的遍历-先序、中序、后序(递归和非递归)、层次遍历
bylijinnan
java
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
public class BinTreeTraverse {
//private int[] array={ 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private int[] array={ 10,6,
- Spring源码学习-XML 配置方式的IoC容器启动过程分析
bylijinnan
javaspringIOC
以FileSystemXmlApplicationContext为例,把Spring IoC容器的初始化流程走一遍:
ApplicationContext context = new FileSystemXmlApplicationContext
("C:/Users/ZARA/workspace/HelloSpring/src/Beans.xml&q
- [科研与项目]民营企业请慎重参与军事科技工程
comsci
企业
军事科研工程和项目 并非要用最先进,最时髦的技术,而是要做到“万无一失”
而民营科技企业在搞科技创新工程的时候,往往考虑的是技术的先进性,而对先进技术带来的风险考虑得不够,在今天提倡军民融合发展的大环境下,这种“万无一失”和“时髦性”的矛盾会日益凸显。。。。。。所以请大家在参与任何重大的军事和政府项目之前,对
- spring 定时器-两种方式
cuityang
springquartz定时器
方式一:
间隔一定时间 运行
<bean id="updateSessionIdTask" class="com.yang.iprms.common.UpdateSessionTask" autowire="byName" />
<bean id="updateSessionIdSchedule
- 简述一下关于BroadView站点的相关设计
damoqiongqiu
view
终于弄上线了,累趴,戳这里http://www.broadview.com.cn
简述一下相关的技术点
前端:jQuery+BootStrap3.2+HandleBars,全站Ajax(貌似对SEO的影响很大啊!怎么破?),用Grunt对全部JS做了压缩处理,对部分JS和CSS做了合并(模块间存在很多依赖,全部合并比较繁琐,待完善)。
后端:U
- 运维 PHP问题汇总
dcj3sjt126com
windows2003
1、Dede(织梦)发表文章时,内容自动添加关键字显示空白页
解决方法:
后台>系统>系统基本参数>核心设置>关键字替换(是/否),这里选择“是”。
后台>系统>系统基本参数>其他选项>自动提取关键字,这里选择“是”。
2、解决PHP168超级管理员上传图片提示你的空间不足
网站是用PHP168做的,反映使用管理员在后台无法
- mac 下 安装php扩展 - mcrypt
dcj3sjt126com
PHP
MCrypt是一个功能强大的加密算法扩展库,它包括有22种算法,phpMyAdmin依赖这个PHP扩展,具体如下:
下载并解压libmcrypt-2.5.8.tar.gz。
在终端执行如下命令: tar zxvf libmcrypt-2.5.8.tar.gz cd libmcrypt-2.5.8/ ./configure --disable-posix-threads --
- MongoDB更新文档 [四]
eksliang
mongodbMongodb更新文档
MongoDB更新文档
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2174104
MongoDB对文档的CURD,前面的博客简单介绍了,但是对文档更新篇幅比较大,所以这里单独拿出来。
语法结构如下:
db.collection.update( criteria, objNew, upsert, multi)
参数含义 参数  
- Linux下的解压,移除,复制,查看tomcat命令
y806839048
tomcat
重复myeclipse生成webservice有问题删除以前的,干净
1、先切换到:cd usr/local/tomcat5/logs
2、tail -f catalina.out
3、这样运行时就可以实时查看运行日志了
Ctrl+c 是退出tail命令。
有问题不明的先注掉
cp /opt/tomcat-6.0.44/webapps/g
- Spring之使用事务缘由(3-XML实现)
ihuning
spring
用事务通知声明式地管理事务
事务管理是一种横切关注点。为了在 Spring 2.x 中启用声明式事务管理,可以通过 tx Schema 中定义的 <tx:advice> 元素声明事务通知,为此必须事先将这个 Schema 定义添加到 <beans> 根元素中去。声明了事务通知后,就需要将它与切入点关联起来。由于事务通知是在 <aop:
- GCD使用经验与技巧浅谈
啸笑天
GC
前言
GCD(Grand Central Dispatch)可以说是Mac、iOS开发中的一大“利器”,本文就总结一些有关使用GCD的经验与技巧。
dispatch_once_t必须是全局或static变量
这一条算是“老生常谈”了,但我认为还是有必要强调一次,毕竟非全局或非static的dispatch_once_t变量在使用时会导致非常不好排查的bug,正确的如下: 1
- linux(Ubuntu)下常用命令备忘录1
macroli
linux工作ubuntu
在使用下面的命令是可以通过--help来获取更多的信息1,查询当前目录文件列表:ls
ls命令默认状态下将按首字母升序列出你当前文件夹下面的所有内容,但这样直接运行所得到的信息也是比较少的,通常它可以结合以下这些参数运行以查询更多的信息:
ls / 显示/.下的所有文件和目录
ls -l 给出文件或者文件夹的详细信息
ls -a 显示所有文件,包括隐藏文
- nodejs同步操作mysql
qiaolevip
学习永无止境每天进步一点点mysqlnodejs
// db-util.js
var mysql = require('mysql');
var pool = mysql.createPool({
connectionLimit : 10,
host: 'localhost',
user: 'root',
password: '',
database: 'test',
port: 3306
});
- 一起学Hive系列文章
superlxw1234
hiveHive入门
[一起学Hive]系列文章 目录贴,入门Hive,持续更新中。
[一起学Hive]之一—Hive概述,Hive是什么
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[一起学Hive
- Spring开发利器:Spring Tool Suite 3.7.0 发布
wiselyman
spring
Spring Tool Suite(简称STS)是基于Eclipse,专门针对Spring开发者提供大量的便捷功能的优秀开发工具。
在3.7.0版本主要做了如下的更新:
将eclipse版本更新至Eclipse Mars 4.5 GA
Spring Boot(JavaEE开发的颠覆者集大成者,推荐大家学习)的配置语言YAML编辑器的支持(包含自动提示,