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大数据技术派
#Flinkelasticsearchflinkmysql
什么是CDC?CDC是(ChangeDataCapture变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直
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title:搭建分布式Hive集群date:2024-11-2923:39:00categories:-服务器tags:-Hive-大数据搭建分布式Hive集群本次实验环境:Centos7-2009、Hadoop-3.1.4、JDK8、Zookeeper-3.6.3、Mysql-5.7.38、Hive-3.1.2功能规划方案一(本地运行模式)Master主节点(Mysql+Hive)192.168
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夜行容忍
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Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
- Windows系统下解压".tar"文件出错,提示:无法创建符号链接,可能需要以管理器身份运行winrar
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1、解压文件出错,如下信息:D:\tools\hadoop-3.1.2.tar.gz:无法创建符号链接D:\tools\hadoop-3.1.2\hadoop-3.1.2\lib\native\libhadoop.so您可能需要以管理器身份运行WinRAR!客户端没有所需的特权。2、解决方式如下:WIN+R快捷的打开命令窗口,输入CMD输入:cd/dD:\tools\hadoop-3.1.2这是我
- 大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系
雨中徜徉的思绪漫溢
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大数据技术生态圈:Hadoop、Hive、Spark的区别和关系在大数据领域中,Hadoop、Hive和Spark是三个常用的开源技术,它们在大数据处理和分析方面发挥着重要作用。虽然它们都是为了处理大规模数据集而设计的,但它们在功能和使用方式上存在一些区别。本文将详细介绍Hadoop、Hive和Spark的区别和关系,并提供相应的源代码示例。Hadoop:Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规
- ZooKeeper学习总结(1)——ZooKeeper入门介绍
一杯甜酒
ZooKeeper学习总结Zookeeper
1.概述Zookeeper是Hadoop的一个子项目,它是分布式系统中的协调系统,可提供的服务主要有:配置服务、名字服务、分布式同步、组服务等。它有如下的一些特点:简单Zookeeper的核心是一个精简的文件系统,它支持一些简单的操作和一些抽象操作,例如,排序和通知。丰富Zookeeper的原语操作是很丰富的,可实现一些协调数据结构和协议。例如,分布式队列、分布式锁和一组同级别节点中的“领导者选举
- Zookeeper+kafka学习笔记
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Zookeeper是Apache的一个java项目,属于Hadoop系统,扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的时候,需要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS需要的各种配置文件,然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上,这样各个机器拿到的配置信息是一致的,才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集
- 麒麟arm架构系统_安装nginx-1.27.0_访问500 internal server error nginx解决_13: Permission denied---Linux工作笔记072
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[
[email protected]]#wget-chttp://nginx.org/download/nginx-1.27.0.tar.gz--2024-07-0509:47:00--http://nginx.org/download/nginx-1.27.0.tar.gzResolvingnginx.org(nginx.org)...3.125.197.172,52.58.19
- Zookeeper与Kafka学习笔记
上海研博数据
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一、Zookeeper核心要点1.核心特性分布式协调服务,用于维护配置/命名/同步等元数据采用层次化数据模型(Znode树结构),每个节点可存储<1MB数据典型应用场景:HadoopNameNode高可用HBase元数据管理Kafka集群选举与状态管理2.设计限制内存型存储,不适合大数据量场景数据变更通过版本号(Version)控制,实现乐观锁机制采用ZAB协议保证数据一致性二、Kafka核心架构
- phoenix无法连接hbase shell创建表失败_报错_PleaseHoldException: Master is initializing---记录020_大数据工作笔记0180
添柴程序猿
hbase连接报错phoenix连接hbasephoenixPleaseHoldExcep
今天发现,我的phoenix,去连接hbase集群,怎么也连不上了,奇怪了...弄了一晚上org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing[root@hadoop120bin]#ll总用量184-rwxr-xr-x.1rootroot36371月222020chaos-daemon.sh-rwxr-xr-x.1root
- VEC系列-RabbitMQ 入门笔记
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消息队列(MQ)对于开发者来说是一个经常听到的词汇,但在实际开发中,大多数人并不会真正用到它。网上已经有很多关于MQ概述和原理的详细讲解,官网文档和技术博客也都介绍得很深入,因此,我在这里就不再赘述。我一直认为,学习一项技术不仅要知道它是什么,更重要的是知道怎么用,以及在哪些场景下应该用。所以这篇文章主要就是站在一个新手的角度进行描述以及实现MQ的实际运用。使用MQ的常见情景系统解耦:比如电商系统
- Vue 3 组件库版本管理与发布策略:语义化版本控制与自动化发布流程 - 打造稳定可信赖的组件库生态
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前端学习vue.js自动化前端单元测试代码覆盖率
引言各位前端工程领域的探索者,欢迎再度莅临Vue3+现代前端工程化系列技术博客的进阶课堂!在昨天的第十二篇博客中,我们成功构建了全自动化的Storybook文档站点持续部署(CD)流程,将组件库的用户文档体验提升至新的高度。今天,我们将聚焦于组件库生命周期的关键环节——版本管理与发布,深入剖析语义化版本控制(SemanticVersioning)的精髓,并实践自动化发布流程,为Vue3BasicU
- Hadoop的运行模式
对许
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Hadoop的运行模式1、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式:本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程,单机运行,所有的程序都运行在同一个JVM上执行Hadoop安装后默认为本地模式,数据存储在Linux本地。在本地模式下调试MapReduce程序非常高效方便,一般该模式主要是在
- Vue 技术博客:从零开始构建一个 Vue Markdown 编辑器
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Java基础到框架vue.js编辑器前端
本人详解作者:王文峰,参加过CSDN2020年度博客之星,《Java王大师王天师》公众号:JAVA开发王大师,专注于天道酬勤的Java开发问题中国国学、传统文化和代码爱好者的程序人生,期待你的关注和支持!本人外号:神秘小峯山峯转载说明:务必注明来源(注明:作者:王文峰哦)学习教程(传送门)Vue技术博客:从零开始构建一个VueMarkdown编辑器前言环境准备实现步骤1.引入组件与库2.模板设计3
- 技术领域,有许多优秀的博客和网站
小赖同学啊
Testmanger技术博客
在技术领域,有许多优秀的博客和网站为开发者、工程师和技术爱好者提供了丰富的学习资源和行业动态。以下是一些常用的技术博客和网站,涵盖了编程、软件开发、数据科学、人工智能、网络安全等多个领域:1.综合技术博客1.1Medium网址:https://medium.com特点:Medium是一个开放的内容平台,许多技术专家和开发者在这里分享技术文章、教程和行业见解。你可以通过搜索特定技术主题找到相关内容。
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
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一、map阶段的执行过程第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)第三阶段:调用Mapp
- Hadoop:分布式计算平台初探
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Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算,HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释M
- 【Hadoop】如何理解MapReduce?
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MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段:Map(映射)和Reduce(归约)。通过这种方式,MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map(映射):将输入数据分割成小块,并对每个小块进行初步处理。输出键值对(key-valuepairs),例如。2.Shuffle和Sort(洗牌
- Hadoop:全面深入解析
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Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架,其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。本篇博文将从Hadoop的定义、架构、原理、应用场景以及常见命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解Hadoop。1.Hadoop的定义1.1什么是HadoopHadoop是由Apache软件基金会开发的开源软件框架,用于存储和处理大规模数据。其核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)
- Hadoop介绍:什么是Hadoop?了解Hadoop的应用
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hadoop大数据分布式
一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架,使用Java语言编写,具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用(HA)等特点,非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现,并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)、MapReduce、YA
- Hbase在hdfs上的archive目录占用空间过大
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大数据hbase
hbase版本:1.1.2hadoop版本:2.7.3Hbase在hdfs上的目录/apps/hbase/data/archive占用空间过大,导致不停地发出hdfs空间使用率告警。【问题】告警信息alert:datanode_storageistriggered告警信息表明某个或某些datanode的HDFS存储空间使用率已超过阈值(我们设置的是80%),需要清理。[hdfs@master-2r
- Vue 3 组件库测试驱动开发 (TDD):Jest + Vue Test Utils 单元测试实战 - 保障组件质量与长期维护性
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前端学习vue.js驱动开发tdd前端框架单元测试笔记前端
引言欢迎再次回到Vue3+现代前端工程化系列技术博客!在昨天的第八篇博客中,我们学习了如何利用Storybook自动化生成专业级的组件文档,极大地提升了组件库的可维护性和易用性。今天,我们将聚焦于组件库开发的质量保障环节,深入探讨Vue3组件的单元测试,并实践测试驱动开发(Test-DrivenDevelopment,TDD)理念,构建高质量、可长期维护的Vue组件库。在软件工程领域,测试是保证代
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
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一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 【Hadoop】什么是Zookeeper?如何理解Zookeeper?
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ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务,可以为分布式应用提供一致性的服务,功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等等。ZooKeeper的目标是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。1.Zookeeper的特点最终一致性:Client不论连接到哪个Server,展示给它的都是同一个视图。可靠性:如果某个消息被一台服务器接受,那么它
- 【Hadoop】详解HDFS
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hadoophdfs大数据
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了做到可靠性,HDFS创建了多份数据块的副本,并将它们放置在服务器群的计算节点中,MapReduce可以在它们所在的节点上处理这些数据。1.HDFS的设计目标存储大规模数据:HDFS可以存储并管理PB级甚至
- HDFS的设计架构
F_0125
Hadoophdfshbasehadoop
HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统,设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点,适合运行在廉价硬件上。1.HDFS的设计思想HDFS的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题,其核心设计思想包括:(1)分布式存储-数据被分割成多个块(Block),并分布存储在集群中的多个节点上。-每个数据块默认大小为128MB或256MB,可以根据需求配置。(2)高容
- 大数据Flink(六十四):Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
2401_84181942
程序员大数据flink架构
于是人们提出了“不共享任何东西”(share-nothing)的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构,到Hadoop、Spark为代表的批处理架构,再到Storm、Flink为代表的流处理架构,都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道,Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说,它会由多个进
- 大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)
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大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)系列文章目录第一篇:大数据运维概述与核心技能体系第二篇:Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇:分布式存储系统运维与优化第四篇:资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇:实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇:大数据监控体系与自动化运维第七篇:云原生时代的大数据运维实践第八篇:数据安全与合规性管理第九篇:性能调优与故障排查案例集第
- hadoop框架与核心组件刨析(四)MapReduce
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoopmapreduce大数据
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架,最初由Google提出,后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段:Map和Reduce,并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之:将大规模数据集分割成多个小块,分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段:将输入数据转换为键值对(Key-ValuePair)
- 大龄IT从业人员如何实现大厂梦之三(终结篇)
繁华之中悟静
职场和发展求职招聘职场发展
引言:大龄IT从业者的年龄是求职过程中不得不面对的一个关键问题。为此,基于行业现状和公开案例整理了对大龄IT从业者应对年龄问题的具体建议,分为求职策略、职业规划、技能提升和心态调整四部分。本篇是大龄IT从业人员如何实现一线大厂高薪梦系列文章的最后一篇。一、求职策略:突出不可替代性精准定位岗位技术专家/架构师:专注某一领域(如云计算、AI),通过开源贡献、技术博客或行业认证(如HCIE、TOGAF、
- 矩阵求逆(JAVA)初等行变换
qiuwanchi
矩阵求逆(JAVA)
package gaodai.matrix;
import gaodai.determinant.DeterminantCalculation;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Scanner;
/**
* 矩阵求逆(初等行变换)
* @author 邱万迟
*
- JDK timer
antlove
javajdkschedulecodetimer
1.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay):多长时间(毫秒)后执行任务
2.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, Date time):设定某个时间执行任务
3.java.util.Timer.schedule(TimerTask task, long delay,longperiod
- JVM调优总结 -Xms -Xmx -Xmn -Xss
coder_xpf
jvm应用服务器
堆大小设置JVM 中最大堆大小有三方面限制:相关操作系统的数据模型(32-bt还是64-bit)限制;系统的可用虚拟内存限制;系统的可用物理内存限制。32位系统下,一般限制在1.5G~2G;64为操作系统对内存无限制。我在Windows Server 2003 系统,3.5G物理内存,JDK5.0下测试,最大可设置为1478m。
典型设置:
java -Xmx
- JDBC连接数据库
Array_06
jdbc
package Util;
import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.ResultSet;
import java.sql.SQLException;
import java.sql.Statement;
public class JDBCUtil {
//完
- Unsupported major.minor version 51.0(jdk版本错误)
oloz
java
java.lang.UnsupportedClassVersionError: cn/support/cache/CacheType : Unsupported major.minor version 51.0 (unable to load class cn.support.cache.CacheType)
at org.apache.catalina.loader.WebappClassL
- 用多个线程处理1个List集合
362217990
多线程threadlist集合
昨天发了一个提问,启动5个线程将一个List中的内容,然后将5个线程的内容拼接起来,由于时间比较急迫,自己就写了一个Demo,希望对菜鸟有参考意义。。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CountDownLatch;
public c
- JSP简单访问数据库
香水浓
sqlmysqljsp
学习使用javaBean,代码很烂,仅为留个脚印
public class DBHelper {
private String driverName;
private String url;
private String user;
private String password;
private Connection connection;
privat
- Flex4中使用组件添加柱状图、饼状图等图表
AdyZhang
Flex
1.添加一个最简单的柱状图
? 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
<?xml version=
"1.0"&n
- Android 5.0 - ProgressBar 进度条无法展示到按钮的前面
aijuans
android
在低于SDK < 21 的版本中,ProgressBar 可以展示到按钮前面,并且为之在按钮的中间,但是切换到android 5.0后进度条ProgressBar 展示顺序变化了,按钮再前面,ProgressBar 在后面了我的xml配置文件如下:
[html]
view plain
copy
<RelativeLa
- 查询汇总的sql
baalwolf
sql
select list.listname, list.createtime,listcount from dream_list as list , (select listid,count(listid) as listcount from dream_list_user group by listid order by count(
- Linux du命令和df命令区别
BigBird2012
linux
1,两者区别
du,disk usage,是通过搜索文件来计算每个文件的大小然后累加,du能看到的文件只是一些当前存在的,没有被删除的。他计算的大小就是当前他认为存在的所有文件大小的累加和。
- AngularJS中的$apply,用还是不用?
bijian1013
JavaScriptAngularJS$apply
在AngularJS开发中,何时应该调用$scope.$apply(),何时不应该调用。下面我们透彻地解释这个问题。
但是首先,让我们把$apply转换成一种简化的形式。
scope.$apply就像一个懒惰的工人。它需要按照命
- [Zookeeper学习笔记十]Zookeeper源代码分析之ClientCnxn数据序列化和反序列化
bit1129
zookeeper
ClientCnxn是Zookeeper客户端和Zookeeper服务器端进行通信和事件通知处理的主要类,它内部包含两个类,1. SendThread 2. EventThread, SendThread负责客户端和服务器端的数据通信,也包括事件信息的传输,EventThread主要在客户端回调注册的Watchers进行通知处理
ClientCnxn构造方法
&
- 【Java命令一】jmap
bit1129
Java命令
jmap命令的用法:
[hadoop@hadoop sbin]$ jmap
Usage:
jmap [option] <pid>
(to connect to running process)
jmap [option] <executable <core>
(to connect to a
- Apache 服务器安全防护及实战
ronin47
此文转自IBM.
Apache 服务简介
Web 服务器也称为 WWW 服务器或 HTTP 服务器 (HTTP Server),它是 Internet 上最常见也是使用最频繁的服务器之一,Web 服务器能够为用户提供网页浏览、论坛访问等等服务。
由于用户在通过 Web 浏览器访问信息资源的过程中,无须再关心一些技术性的细节,而且界面非常友好,因而 Web 在 Internet 上一推出就得到
- unity 3d实例化位置出现布置?
brotherlamp
unity教程unityunity资料unity视频unity自学
问:unity 3d实例化位置出现布置?
答:实例化的同时就可以指定被实例化的物体的位置,即 position
Instantiate (original : Object, position : Vector3, rotation : Quaternion) : Object
这样你不需要再用Transform.Position了,
如果你省略了第二个参数(
- 《重构,改善现有代码的设计》第八章 Duplicate Observed Data
bylijinnan
java重构
import java.awt.Color;
import java.awt.Container;
import java.awt.FlowLayout;
import java.awt.Label;
import java.awt.TextField;
import java.awt.event.FocusAdapter;
import java.awt.event.FocusE
- struts2更改struts.xml配置目录
chiangfai
struts.xml
struts2默认是读取classes目录下的配置文件,要更改配置文件目录,比如放在WEB-INF下,路径应该写成../struts.xml(非/WEB-INF/struts.xml)
web.xml文件修改如下:
<filter>
<filter-name>struts2</filter-name>
<filter-class&g
- redis做缓存时的一点优化
chenchao051
redishadooppipeline
最近集群上有个job,其中需要短时间内频繁访问缓存,大概7亿多次。我这边的缓存是使用redis来做的,问题就来了。
首先,redis中存的是普通kv,没有考虑使用hash等解结构,那么以为着这个job需要访问7亿多次redis,导致效率低,且出现很多redi
- mysql导出数据不输出标题行
daizj
mysql数据导出去掉第一行去掉标题
当想使用数据库中的某些数据,想将其导入到文件中,而想去掉第一行的标题是可以加上-N参数
如通过下面命令导出数据:
mysql -uuserName -ppasswd -hhost -Pport -Ddatabase -e " select * from tableName" > exportResult.txt
结果为:
studentid
- phpexcel导出excel表简单入门示例
dcj3sjt126com
PHPExcelphpexcel
先下载PHPEXCEL类文件,放在class目录下面,然后新建一个index.php文件,内容如下
<?php
error_reporting(E_ALL);
ini_set('display_errors', TRUE);
ini_set('display_startup_errors', TRUE);
if (PHP_SAPI == 'cli')
die('
- 爱情格言
dcj3sjt126com
格言
1) I love you not because of who you are, but because of who I am when I am with you. 我爱你,不是因为你是一个怎样的人,而是因为我喜欢与你在一起时的感觉。 2) No man or woman is worth your tears, and the one who is, won‘t
- 转 Activity 详解——Activity文档翻译
e200702084
androidUIsqlite配置管理网络应用
activity 展现在用户面前的经常是全屏窗口,你也可以将 activity 作为浮动窗口来使用(使用设置了 windowIsFloating 的主题),或者嵌入到其他的 activity (使用 ActivityGroup )中。 当用户离开 activity 时你可以在 onPause() 进行相应的操作 。更重要的是,用户做的任何改变都应该在该点上提交 ( 经常提交到 ContentPro
- win7安装MongoDB服务
geeksun
mongodb
1. 下载MongoDB的windows版本:mongodb-win32-x86_64-2008plus-ssl-3.0.4.zip,Linux版本也在这里下载,下载地址: http://www.mongodb.org/downloads
2. 解压MongoDB在D:\server\mongodb, 在D:\server\mongodb下创建d
- Javascript魔法方法:__defineGetter__,__defineSetter__
hongtoushizi
js
转载自: http://www.blackglory.me/javascript-magic-method-definegetter-definesetter/
在javascript的类中,可以用defineGetter和defineSetter_控制成员变量的Get和Set行为
例如,在一个图书类中,我们自动为Book加上书名符号:
function Book(name){
- 错误的日期格式可能导致走nginx proxy cache时不能进行304响应
jinnianshilongnian
cache
昨天在整合某些系统的nginx配置时,出现了当使用nginx cache时无法返回304响应的情况,出问题的响应头: Content-Type:text/html; charset=gb2312 Date:Mon, 05 Jan 2015 01:58:05 GMT Expires:Mon , 05 Jan 15 02:03:00 GMT Last-Modified:Mon, 05
- 数据源架构模式之行数据入口
home198979
PHP架构行数据入口
注:看不懂的请勿踩,此文章非针对java,java爱好者可直接略过。
一、概念
行数据入口(Row Data Gateway):充当数据源中单条记录入口的对象,每行一个实例。
二、简单实现行数据入口
为了方便理解,还是先简单实现:
<?php
/**
* 行数据入口类
*/
class OrderGateway {
/*定义元数
- Linux各个目录的作用及内容
pda158
linux脚本
1)根目录“/” 根目录位于目录结构的最顶层,用斜线(/)表示,类似于
Windows
操作系统的“C:\“,包含Fedora操作系统中所有的目录和文件。 2)/bin /bin 目录又称为二进制目录,包含了那些供系统管理员和普通用户使用的重要
linux命令的二进制映像。该目录存放的内容包括各种可执行文件,还有某些可执行文件的符号连接。常用的命令有:cp、d
- ubuntu12.04上编译openjdk7
ol_beta
HotSpotjvmjdkOpenJDK
获取源码
从openjdk代码仓库获取(比较慢)
安装mercurial Mercurial是一个版本管理工具。 sudo apt-get install mercurial
将以下内容添加到$HOME/.hgrc文件中,如果没有则自己创建一个: [extensions] forest=/home/lichengwu/hgforest-crew/forest.py fe
- 将数据库字段转换成设计文档所需的字段
vipbooks
设计模式工作正则表达式
哈哈,出差这么久终于回来了,回家的感觉真好!
PowerDesigner的物理数据库一出来,设计文档中要改的字段就多得不计其数,如果要把PowerDesigner中的字段一个个Copy到设计文档中,那将会是一件非常痛苦的事情。