- Redis 安装详细教程(小白版)
小小鸭程序员
springjavaAI编程springcloudredis
一、Windows系统安装Redis方法1:直接安装(推荐新手)下载RedisforWindows访问微软维护的Redis版本:https://github.com/microsoftarchive/redis/releases下载Redis-x64-3.2.100.msi(或最新版本)安装包。安装Redis双击下载的.msi文件点击下一步,勾选“AddRedisinstallationfolde
- Hive SQL 精进系列:REGEXP_REPLACE 函数的用法
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目录一、引言二、REGEXP_REPLACE函数基础2.1基本语法参数详解2.2简单示例三、REGEXP_REPLACE函数的应用场景3.1去除特殊字符3.2统一字符串格式四、REGEXP_REPLACE与REPLACE函数的对比4.1功能差异4.2适用场景五、REGEXP_REPLACE与REGEXP函数的对比5.1功能差异5.2适用场景六、总结一、引言字符串处理是数据处理中的常见需求,Hive
- Hive SQL 精进系列:SUBSTR 函数的多样用法
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HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、SUBSTR函数基础介绍2.1基本语法2.2参数详解2.3简单示例三、SUBSTR函数常见应用场景3.1提取日期中的年份、月份或日期3.2隐藏部分敏感信息四、SUBSTR函数高级用法4.1结合条件判断动态截取4.2处理复杂字符串模式五、总结一、引言SUBSTR函数是HiveSQL中一个用于字符串截取的重要函数,在处理文本数据时发挥着关键作用。本文将全面且深入地介绍HiveSQL中S
- Hive----Hive进阶操作(三) HIVE 特殊分隔符处理
XiaodunLP
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HIVE特殊分隔符处理补充:hive读取数据的机制:1、首先用InputFormat的一个具体实现类读入文件数据,返回一条一条的记录(可以是行,或者是你逻辑中的“行”)2、然后利用SerDe的一个具体实现类,对上面返回的一条一条的记录进行字段切割Hive对文件中字段的分隔符默认情况下只支持单字节分隔符,如果数据文件中的分隔符是多字符的,如下所示:01||huangbo02||xuzheng03||
- hive-进阶版-1
数据牧马人
hivehadoop数据仓库
第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表(ManagedTable)和外部表(ExternalTable)两种表类型,它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别:1.数据存储位置内部表:数据存储在Hive的默认存储目录下,通常位于HDFS(HadoopDi
- NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/Video Codec SDK的链接,以及一些解码参数说明
landihao
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NVIDIA下载老版本驱动/CUDA/VideoCodecSDK的链接从别的网站抄过来的CUDA:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive老驱动:https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/VideoCodecSDKhttps://developer.nvidia.com/video-codec-sdk-ar
- hive split 函数转义问题
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HiveSQL精进系列大数据
语法split(strstring,regexstring)--使用regex分割字符串str基本用法selectsplit('a,b,c,d',',')fromtemp_cwh_test;--分割--结果为数组>["a","b","c","d"]截取字符串中某个值selectsplit('a,b,c,d',',')[0]fromtemp_cwh_test;--提取第1个值>a特殊字符的处理针对特
- Hive SQL 精进系列:解锁 Hive SQL 中 KeyValue 函数的强大功能
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HiveSQL精进系列hivesqlhadoop
目录一、引言二、KeyValue函数基础2.1语法结构详解形式一:`keyvalue(string,[string,string,]string)`形式二:`keyvalue(string,string)`2.2参数详解2.3返回值规则三、丰富的应用场景3.1解析学生成绩信息3.2处理员工考勤数据3.3分析网站访问参数3.4提取设备配置信息四、使用注意事项4.1分隔符的准确性4.2空值处理4.3多
- 大数据手册(Spark)--Spark安装配置
WilenWu
数据分析(DataAnalysis)大数据spark分布式
本文默认在zsh终端安装配置,若使用bash终端,环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢,可复制链接到迅雷下载,亲测极速~准备工作Spark的安装过程较为简单,在已安装好Hadoop的前提下,经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop(伪分布式)和hive,环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO
- 关于stable diffusion的lora训练在linux远程工作站的部署
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在学校Arc中部署loratraining,一大问题就是依赖缺失和冲突。可以利用miniconda或者anaconda建立虚拟环境来解决。安装anaconda或者miniconda(官网上也有教程):wgethttps://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.0-Linux-x86_64.shchmod+xAnaconda3-5.3.0-Linux-x8
- Hive SQL 精进系列:一行变多行的 LATERAL VIEW EXPLODE
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目录一、引言二、`LATERALVIEWEXPLODE`概述2.1基本概念2.2单词解析2.2.1`LATERAL`2.2.2`VIEW`2.2.3`EXPLODE`三、语法详解3.1基本语法结构3.2完整语法示例(针对映射情况)四、使用场景4.1数组数据展开4.2映射数据展开五、案例分析5.1展开数组示例5.1.1数据准备5.1.2使用`LATERALVIEWEXPLODE`展开数组5.1.3结
- 国内外AI搜索产品盘点
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- sql获取某列出现频次最多的值_业务硬核SQL集锦
金渡江
sql获取某列出现频次最多的值
戳上方蓝字关注我这两年学会了跑sql,当时有很多同学帮助我精进了这个技能,现在也写成一个小教程,反馈给大家。适用对象:工作中能接触到sql查询平台的业务同学(例如有数据查询权限的产品与运营同学)适用场景:查询hive&mysql上的数据文档优势:比起各类从零起步的教程教材,理解门槛低,有效信息密度大,可以覆盖高频业务场景。文末有一些常见的小技巧,希望帮助同学们提升工作效率。SQL的基础结构:做一个
- Hive SQL 精进系列: JSON_TUPLE 快速提取多键值
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目录一、引言二、json_tuple函数基础2.1基本语法参数解释返回值简单示例三、应用场景3.1数据提取与分析3.2数据集成与转换3.3复杂JSON数据处理四、json_tuple、get_json_object和from_json的对比4.1功能特点4.2语法和使用复杂度4.3性能表现4.4示例对比使用json_tuple使用get_json_object使用from_json五、使用注意事项
- hive sql报错
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大数据HiveSQL精进系列
1.hivesql报错FAILED:ParseExceptionline22:0cannotrecognizeinputnear''''''insubquerysource2.解决select*from(select...fromtable_1where...)table_outer嵌套的内层的表一定要有别名,也就是示例代码中的表名table_outer。
- HIVE开窗函数
Cciccd
sqlhive
ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)目录标题ETL,SQL面试高频考点——HIVE开窗函数(基础篇)一,窗口函数介绍二,开窗函数三,分析函数分类1,排序分析函数:实列解析对比总结2.聚合分析函数3.用spark自定义HIVE用户自定义函数后续更新中~一,窗口函数介绍窗口函数,也叫OLAP函数(OnlineAnallyticalProcessing,联机分析处理),可以对数据库数
- hive开窗函数总结
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大数据hivemysql
文章目录概要整体架构流程示例1示例2小结概要hive开窗函数总结整体架构流程1.窗口函数的基本用法函数名()over()over关键字来指定函数执行的范围,包含三个分析子句:分组(partitionby)子句,排序(orderby)子句,窗口(rows)子句函数名(字段名)over(partitionbyorderbyrowsbetween)窗口大小可以通过rowsbetween…and…来限定,
- Hive MR & Spark & Yarn参数优化总结
大数据侠客
hive相关问题汇总及解决hivesparkmryarn参数优化
一、hivemr参数调优:sethive.optimize.ppd=true;--开启谓词下推。--动态分区参数sethive.exec.mode.local.auto=true;sethive.exec.dynamic.partition.mode=nonstrict;--默认是strict,表示至少有一个静态分区,nonstri
- hive 中优化性能的一些方法
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在ApacheHive中,性能优化是一个重要的课题,尤其是在处理大规模数据时。通过合理的优化方法,可以显著提升查询速度和资源利用率。以下是一些常见的Hive性能优化方法:1.数据存储优化1.1使用列式存储格式推荐格式:ORC和Parquet。优点:列式存储格式具有更高的压缩率和查询性能。支持谓词下推(PredicatePushdown)和列裁剪(ColumnPruning)。示例:CREATETA
- Spark 中创建 DataFrame 的2种方式对比
闯闯桑
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spark.createDataFrame(data).toDF("name","age")和spark.createDataFrame(spark.sparkContext.parallelize(data),schema)创建df的方式有什么区别?在Spark中,创建DataFrame的方式有多种,其中两种常见的方式是:spark.createDataFrame(data).toDF("nam
- 使用 Doris 和 Iceberg
向阳1218
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作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- 使用 Doris 和 LakeSoul
向阳1218
大数据doris
作为一种全新的开放式的数据管理架构,湖仓一体(DataLakehouse)融合了数据仓库的高性能、实时性以及数据湖的低成本、灵活性等优势,帮助用户更加便捷地满足各种数据处理分析的需求,在企业的大数据体系中已经得到越来越多的应用。在过去多个版本中,ApacheDoris持续加深与数据湖的融合,当前已演进出一套成熟的湖仓一体解决方案。自0.15版本起,ApacheDoris引入Hive和Iceberg
- doris:Hudi Catalog
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使用限制Hudi表支持的查询类型如下:表类型支持的查询类型CopyOnWriteSnapshotQuery,TimeTravel,IcrementalReadMergeOnReadSnapshotQueries,ReadOptimizedQueries,TimeTravel,IcrementalRead目前支持HiveMetastore和兼容HiveMetastore类型(例如AWSGlue/Al
- python手写kmeans算法
菜鸟懿
机器学习聚类算法python
kmean聚类是最基础和常见的算法,工程上使用比较常见,spark,sklearn都有实现,本文手写实现kmeans#!/usr/bin/pythonimportsysimportrandomimportmathdefcreate_rand_points(max_x,max_y,count):"""Createcountpoints(0-x),(0-y)."""points=[]foriinran
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viperrrrrrr
大数据学习flumekafkasqoopdatax
大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
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互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
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sunyaox
flinkflink异常
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException:Themainmethodcausedanerror:Columntypesofqueryresultandsinkforregisteredtable‘photoTradeInfoHive.db_audit.ods_photo_trade’donotmatch.Cause:Dif
- doris:SQL 方言兼容
向阳1218
大数据doris
提示从2.1版本开始,Doris可以支持多种SQL方言,如Presto、Trino、Hive、PostgreSQL、Spark、Clickhouse等等。通过这个功能,用户可以直接使用对应的SQL方言查询Doris中的数据,方便用户将原先的业务平滑的迁移到Doris中。警告该功能目前是实验性功能,您在使用过程中如遇到任何问题,欢迎通过邮件组、GitHubIssue等方式进行反馈。部署服务下载最新版
- 25年大数据开发省赛样题第一套,离线数据处理答案
Tometor
大数据sparkscala
省赛样题一,数据抽取模块这一模块的作用是从mysql抽取数据到ods层进行指标计算,在题目中要求进行全量抽取,并新增etl-date字段进行分区,日期为比赛前一天importorg.apache.spark.sql.SparkSessionimportjava.util.PropertiesobjectTask1{defmain(args:Array[String]):Unit={valspark
- Linux 让PHP支持MSSQL
hello_simon
phplinux
FreeTDS官方网站:http://www.freetds.org当前版本0.82wgethttp://mirrors.xmu.edu.cn/ubuntu/archive/pool/main/f/freetds/freetds_0.82.orig.tar.gz1.编译FreeTDS#tarzxvffreetds-0.82.tar.gz#cdfreetds-0.82//--with-tdsver=
- 算法 单链的创建与删除
换个号韩国红果果
c算法
先创建结构体
struct student {
int data;
//int tag;//标记这是第几个
struct student *next;
};
// addone 用于将一个数插入已从小到大排好序的链中
struct student *addone(struct student *h,int x){
if(h==NULL) //??????
- 《大型网站系统与Java中间件实践》第2章读后感
白糖_
java中间件
断断续续花了两天时间试读了《大型网站系统与Java中间件实践》的第2章,这章总述了从一个小型单机构建的网站发展到大型网站的演化过程---整个过程会遇到很多困难,但每一个屏障都会有解决方案,最终就是依靠这些个解决方案汇聚到一起组成了一个健壮稳定高效的大型系统。
看完整章内容,
- zeus持久层spring事务单元测试
deng520159
javaDAOspringjdbc
今天把zeus事务单元测试放出来,让大家指出他的毛病,
1.ZeusTransactionTest.java 单元测试
package com.dengliang.zeus.webdemo.test;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import org.junit.Test;
import
- Rss 订阅 开发
周凡杨
htmlxml订阅rss规范
RSS是 Really Simple Syndication的缩写(对rss2.0而言,是这三个词的缩写,对rss1.0而言则是RDF Site Summary的缩写,1.0与2.0走的是两个体系)。
RSS
- 分页查询实现
g21121
分页查询
在查询列表时我们常常会用到分页,分页的好处就是减少数据交换,每次查询一定数量减少数据库压力等等。
按实现形式分前台分页和服务器分页:
前台分页就是一次查询出所有记录,在页面中用js进行虚拟分页,这种形式在数据量较小时优势比较明显,一次加载就不必再访问服务器了,但当数据量较大时会对页面造成压力,传输速度也会大幅下降。
服务器分页就是每次请求相同数量记录,按一定规则排序,每次取一定序号直接的数据
- spring jms异步消息处理
510888780
jms
spring JMS对于异步消息处理基本上只需配置下就能进行高效的处理。其核心就是消息侦听器容器,常用的类就是DefaultMessageListenerContainer。该容器可配置侦听器的并发数量,以及配合MessageListenerAdapter使用消息驱动POJO进行消息处理。且消息驱动POJO是放入TaskExecutor中进行处理,进一步提高性能,减少侦听器的阻塞。具体配置如下:
- highCharts柱状图
布衣凌宇
hightCharts柱图
第一步:导入 exporting.js,grid.js,highcharts.js;第二步:写controller
@Controller@RequestMapping(value="${adminPath}/statistick")public class StatistickController { private UserServi
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
springmvcSpring 教程spring3 教程Spring 入门
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- TLS java简单实现
antlove
javasslkeystoretlssecure
1. SSLServer.java
package ssl;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.InputStream;
import java.net.ServerSocket;
import java.net.Socket;
import java.security.KeyStore;
import
- Zip解压压缩文件
百合不是茶
Zip格式解压Zip流的使用文件解压
ZIP文件的解压缩实质上就是从输入流中读取数据。Java.util.zip包提供了类ZipInputStream来读取ZIP文件,下面的代码段创建了一个输入流来读取ZIP格式的文件;
ZipInputStream in = new ZipInputStream(new FileInputStream(zipFileName));
&n
- underscore.js 学习(一)
bijian1013
JavaScriptunderscore
工作中需要用到underscore.js,发现这是一个包括了很多基本功能函数的js库,里面有很多实用的函数。而且它没有扩展 javascript的原生对象。主要涉及对Collection、Object、Array、Function的操作。 学
- java jvm常用命令工具——jstatd命令(Java Statistics Monitoring Daemon)
bijian1013
javajvmjstatd
1.介绍
jstatd是一个基于RMI(Remove Method Invocation)的服务程序,它用于监控基于HotSpot的JVM中资源的创建及销毁,并且提供了一个远程接口允许远程的监控工具连接到本地的JVM执行命令。
jstatd是基于RMI的,所以在运行jstatd的服务
- 【Spring框架三】Spring常用注解之Transactional
bit1129
transactional
Spring可以通过注解@Transactional来为业务逻辑层的方法(调用DAO完成持久化动作)添加事务能力,如下是@Transactional注解的定义:
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version
- 我(程序员)的前进方向
bitray
程序员
作为一个普通的程序员,我一直游走在java语言中,java也确实让我有了很多的体会.不过随着学习的深入,java语言的新技术产生的越来越多,从最初期的javase,我逐渐开始转变到ssh,ssi,这种主流的码农,.过了几天为了解决新问题,webservice的大旗也被我祭出来了,又过了些日子jms架构的activemq也开始必须学习了.再后来开始了一系列技术学习,osgi,restful.....
- nginx lua开发经验总结
ronin47
使用nginx lua已经两三个月了,项目接开发完毕了,这几天准备上线并且跟高德地图对接。回顾下来lua在项目中占得必中还是比较大的,跟PHP的占比差不多持平了,因此在开发中遇到一些问题备忘一下 1:content_by_lua中代码容量有限制,一般不要写太多代码,正常编写代码一般在100行左右(具体容量没有细心测哈哈,在4kb左右),如果超出了则重启nginx的时候会报 too long pa
- java-66-用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶
bylijinnan
java
import java.util.Stack;
public class ReverseStackRecursive {
/**
* Q 66.颠倒栈。
* 题目:用递归颠倒一个栈。例如输入栈{1,2,3,4,5},1在栈顶。
* 颠倒之后的栈为{5,4,3,2,1},5处在栈顶。
*1. Pop the top element
*2. Revers
- 正确理解Linux内存占用过高的问题
cfyme
linux
Linux开机后,使用top命令查看,4G物理内存发现已使用的多大3.2G,占用率高达80%以上:
Mem: 3889836k total, 3341868k used, 547968k free, 286044k buffers
Swap: 6127608k total,&nb
- [JWFD开源工作流]当前流程引擎设计的一个急需解决的问题
comsci
工作流
当我们的流程引擎进入IRC阶段的时候,当循环反馈模型出现之后,每次循环都会导致一大堆节点内存数据残留在系统内存中,循环的次数越多,这些残留数据将导致系统内存溢出,并使得引擎崩溃。。。。。。
而解决办法就是利用汇编语言或者其它系统编程语言,在引擎运行时,把这些残留数据清除掉。
- 自定义类的equals函数
dai_lm
equals
仅作笔记使用
public class VectorQueue {
private final Vector<VectorItem> queue;
private class VectorItem {
private final Object item;
private final int quantity;
public VectorI
- Linux下安装R语言
datageek
R语言 linux
命令如下:sudo gedit /etc/apt/sources.list1、deb http://mirrors.ustc.edu.cn/CRAN/bin/linux/ubuntu/ precise/ 2、deb http://dk.archive.ubuntu.com/ubuntu hardy universesudo apt-key adv --keyserver ke
- 如何修改mysql 并发数(连接数)最大值
dcj3sjt126com
mysql
MySQL的连接数最大值跟MySQL没关系,主要看系统和业务逻辑了
方法一:进入MYSQL安装目录 打开MYSQL配置文件 my.ini 或 my.cnf查找 max_connections=100 修改为 max_connections=1000 服务里重起MYSQL即可
方法二:MySQL的最大连接数默认是100客户端登录:mysql -uusername -ppass
- 单一功能原则
dcj3sjt126com
面向对象的程序设计软件设计编程原则
单一功能原则[
编辑]
SOLID 原则
单一功能原则
开闭原则
Liskov代换原则
接口隔离原则
依赖反转原则
查
论
编
在面向对象编程领域中,单一功能原则(Single responsibility principle)规定每个类都应该有
- POJO、VO和JavaBean区别和联系
fanmingxing
VOPOJOjavabean
POJO和JavaBean是我们常见的两个关键字,一般容易混淆,POJO全称是Plain Ordinary Java Object / Plain Old Java Object,中文可以翻译成:普通Java类,具有一部分getter/setter方法的那种类就可以称作POJO,但是JavaBean则比POJO复杂很多,JavaBean是一种组件技术,就好像你做了一个扳子,而这个扳子会在很多地方被
- SpringSecurity3.X--LDAP:AD配置
hanqunfeng
SpringSecurity
前面介绍过基于本地数据库验证的方式,参考http://hanqunfeng.iteye.com/blog/1155226,这里说一下如何修改为使用AD进行身份验证【只对用户名和密码进行验证,权限依旧存储在本地数据库中】。
将配置文件中的如下部分删除:
<!-- 认证管理器,使用自定义的UserDetailsService,并对密码采用md5加密-->
- mac mysql 修改密码
IXHONG
mysql
$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqld_safe –user=root & //启动MySQL(也可以通过偏好设置面板来启动)$ sudo /usr/local/mysql/bin/mysqladmin -uroot password yourpassword //设置MySQL密码(注意,这是第一次MySQL密码为空的时候的设置命令,如果是修改密码,还需在-
- 设计模式--抽象工厂模式
kerryg
设计模式
抽象工厂模式:
工厂模式有一个问题就是,类的创建依赖于工厂类,也就是说,如果想要拓展程序,必须对工厂类进行修改,这违背了闭包原则。我们采用抽象工厂模式,创建多个工厂类,这样一旦需要增加新的功能,直接增加新的工厂类就可以了,不需要修改之前的代码。
总结:这个模式的好处就是,如果想增加一个功能,就需要做一个实现类,
- 评"高中女生军训期跳楼”
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首先,先抛出我的观点,各位看官少点砖头。那就是,中国的差异化教育必须做起来。
孔圣人有云:有教无类。不同类型的人,都应该有对应的教育方法。目前中国的一体化教育,不知道已经扼杀了多少创造性人才。我们出不了爱迪生,出不了爱因斯坦,很大原因,是我们的培养思路错了,我们是第一要“顺从”。如果不顺从,我们的学校,就会用各种方法,罚站,罚写作业,各种罚。军
- scala如何读取和写入文件内容?
qindongliang1922
javajvmscala
直接看如下代码:
package file
import java.io.RandomAccessFile
import java.nio.charset.Charset
import scala.io.Source
import scala.reflect.io.{File, Path}
/**
* Created by qindongliang on 2015/
- C语言算法之百元买百鸡
qiufeihu
c算法
中国古代数学家张丘建在他的《算经》中提出了一个著名的“百钱买百鸡问题”,鸡翁一,值钱五,鸡母一,值钱三,鸡雏三,值钱一,百钱买百鸡,问翁,母,雏各几何?
代码如下:
#include <stdio.h>
int main()
{
int cock,hen,chick; /*定义变量为基本整型*/
for(coc
- Hadoop集群安全性:Hadoop中Namenode单点故障的解决方案及详细介绍AvatarNode
wyz2009107220
NameNode
正如大家所知,NameNode在Hadoop系统中存在单点故障问题,这个对于标榜高可用性的Hadoop来说一直是个软肋。本文讨论一下为了解决这个问题而存在的几个solution。
1. Secondary NameNode
原理:Secondary NN会定期的从NN中读取editlog,与自己存储的Image进行合并形成新的metadata image
优点:Hadoop较早的版本都自带,