- 双十一云起实验室体验专场,七大场景,体验有礼
阿里云天池
体验场景活动云计算大数据容器云原生
云起实验室云起实验室是阿里云为开发者打造的一站式体验学习平台,在这里你可以了解并亲自动手体验各类云产品和云计算基础,无需关注资源开通和底层产品,无需任何费用。只要有一颗想要了解云、学习云、体验云的心,这里就是你的上云第一站。场景介绍此次体验《双十一云起实验室体验专场》,涉及七大技术场景实践体验,云上实践,云上成长。\大数据计算场景《基于EMR离线数据分析》E-MapReduce(简称“EMR”)是
- 小白学习大数据测试之hadoop hdfs和MapReduce小实战
大数据学习02
转发是对小编的最大支持在湿货|大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)这个基础上,我们来运行一个官网的MapReducedemo程序来看看效果和处理过程。大致步骤如下:新建一个文件test.txt,内容为HelloHadoopHelloxiaoqiangHellotestingbangHellohttp://xqtesting.sxl.cn将test.txt上传到hdfs的根目录/usr
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
大数据相关hadoophbase大数据
虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- Hbase离线迁移
我要用代码向我喜欢的女孩表白
hbase数据库大数据
假设是hbase集群,那么数据存储在hdfs上。1.关闭2个hbase2.使用distcp将hdfs上的hbase数据迁移到另一个【相同路径】的hdfs上。不知道目录的话,可以find/-namehbase-site.xml找一下。hadoopdistcp-Dmapreduce.job.hdfs-servers.token-renewal.exclude="xx.xx.xx.xx"-i-strat
- Kylin的工作原理及使用分享操作指南
vvvae1234
kylin
ApacheKylin是一个分布式的分析引擎,专为大数据环境中的快速分析和查询而设计。它通过构建OLAP(联机分析处理)立方体,使得对海量数据的实时分析成为可能,极大地提升了数据查询的效率。本文将详细介绍Kylin的工作原理,结合实际操作案例,分享如何有效使用Kylin进行大数据分析。1.Kylin概述Kylin是一个开源项目,支持SQL查询,兼容与Hive和MapReduce等大数据技术的集成。
- 数据存储 - 聊聊 MongoDB 使用场景
撸帝
学习完整课程请移步互联网Java全栈工程师高伸缩性的场景MongoDB非常适合高伸缩性的场景,它是可扩展性的表结构。基于这点,可以将预期范围内,表结构可能会不断扩展的MySQL表结构,通过MongoDB来存储,这就可以保证表结构的扩展性。日志系统的场景日志系统数据量特别大,如果用MongoDB数据库存储这些数据,利用分片集群支持海量数据,同时使用聚集分析和MapReduce的能力,是个很好的选择。
- 面试笔记8.24
励志秃头码代码
面试职场和发展
项目你的项目中涉及大数据开发,那你的代码工程是怎么搭建的?正确答案:在我的项目中涉及大数据开发时,我通常会采用分布式的架构,比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器,通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路:首先,我会搭建一个Hadoop或Spark集群,确保集群中的每台服务器都能正常通信。然后,我会编写MapReduce或Spark作业来处理数据,将数
- HDFS的编程
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hdfshadoop大数据安全web安全经验分享
一、HDFS原理HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上
- MapTask、Shuffle、ReduceTask工作机制
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MapReduce整个工作流程:image.pngimage.pngShuffle阶段image.png
- Hive3:数据随机抽样查询
生产队队长
HIVEhivehadoop
一、适用场景大数据体系下,在真正的企业环境中,很容易出现很大的表,比如体积达到TB级别。对这种表一个简单的SELECT*都会非常的慢,哪怕LIMIT10想要看10条数据,也会走MapReduce流程,这个时间等待是不合适的。于是,Hive提供了快速抽样的解决办法,可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。二、实操1、基于随机分桶抽样语法SELECT...FROMtblTABLESAMPLE(BU
- Hadoop 的基本 shell 命令
难以触及的高度
hadoop大数据分布式
Hadoop的基本shell命令主要用于与Hadoop分布式文件系统(HDFS)和MapReduce进行交互。以下是一些常用的Hadoopshell命令:一、HDFS命令1.查看HDFS状态`hdfsdfsadmin-report`:显示HDFS的健康状态和容量信息。2.文件系统操作`hdfsdfs-ls[path]`:列出指定路径下的文件和目录。`hdfsdfs-du[path]`:显示指定路径
- 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
- 大数据存储
龙哥vw
曾经负责过一款底层存储系统的测试工作,最近看hdfs的文章发现,从架构上真心没啥特别大的区别。组成如下:zookeeper:节点注册、选主namenode:元数据存储datanode:block数据存储备份:3?区别:hdsf更多的与其他的计算框架如Mapreduce进行配合使用,也就是大数据存储+大数据计算。而我送负责的底层存储系统更多的是面上中、小文件,如视频、图片、文件等,显然如果直接用hd
- MAP REDUCE
Xiao_die888
大数据分析与应用mapreduce
大数据处理框架概念定义:由一系列组件构成,负责对数据系统中的数据进行计算。组件:处理引擎:实际执行数据操作的独立组件。处理框架:包含多个协同工作的组件。框架与引擎的区别引擎:单一的,专门执行任务。框架:由多个引擎和辅助组件组成,提供更广泛的功能。框架示例ApacheHadoop:以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark:可以整合进Hadoop,取代MapReduce的框架
- Linux(centos7)部署hive
灯下夜无眠
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前提环境:已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- linux安装单机版spark3.5.0
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一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
- 03hive数仓安装与基础使用
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hadoop_hive运维hadoop
hiveHive概述Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具。可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供完整的sql查询功能,本质上还是一个文件底层是将sql语句转换为MapReduce任务进行运行本质上是一种大数据离线分析工具学习成本相当低,不用开发复杂的mapreduce应用,十分适合数据仓库的统计分析hive可以用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在hadoop
- HDFS
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笔记大数据
(一)HDFS简介及其基本概念 HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件
- 基于MapReduce的汽车数据清洗与统计案例
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数据简介ecar168.csv(汽车销售数据表):字段数据类型字段说明rankingString排名manufacturerString厂商vehicle_typeString车型monthly_sales_volumeString月销量accumulated_this_yearString本年累计last_monthString上月chain_ratioString环比corresponding
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大数据开发(Hadoop面试真题)1、在大规模数据处理过程中使用编写MapReduce程序存在什么缺点?如何解决这些问题?2、请解释一下HDFS架构中NameNode和DataNode之间是如何通信的?3、请解释一下Hadoop的工作原理及其组成部分?4、HDFS读写流程是什么样子?5、Hadoop中fsimage和edit的区别是什么?6、Spark为什么比MapReduce更快?7、详细描述一
- hbase、hive、clickhouse对比
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概念架构hbasemaster存储元数据、regionServer实际控制表数据,存储单位是Region,底层数据存储使用HDFShive通过driver将sql分解成mapreduce任务元数据需要单独存储到一个关系型数据库,一般是mysql实际数据存储可以是外表,也可以是内表clickhouse单体架构分层类似mysql,集群状态下是多主,通过zookeeper通信数据存储看引擎,最重要的引擎
- EMR StarRocks实战——Mysql数据实时同步到SR
爱吃辣条byte
#StarRocks数仓建设大数据数据仓库
文章摘抄阿里云EMR上的StarRocks实践:《基于实时计算Flink使用CTAS&CDAS功能同步MySQL数据至StarRocks》前言CTAS可以实现单表的结构和数据同步,CDAS可以实现整库同步或者同一库中的多表结构和数据同步。下文主要介绍如何使用Flink平台和E-MapReduceStarRocks,通过CTAS&CDAS功能实现实时数仓中TP(TransactionProcessi
- JAVA基础之Fork/Join框架
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1、核心思想Fork/Join框架是Java7提供的一个用于并行执行任务的框架,核心思想就是把大任务分割成若干个小任务,最终汇总每个小任务结果后得到大任务结果,其实现思想与MapReduce有异曲同工之妙。Fork就是把一个大任务切分为若干子任务并行的执行,Join就是合并这些子任务的执行结果,最后得到这个大任务的结果。比如计算1+2+…+10000,可以分割成10个子任务,每个子任务分别对100
- HIVE中MAP和REDUCE数量
这孩子谁懂哈
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一、总览MR执行过程一般的MapReduce程序会经过以下几个过程:输入(Input)、输入分片(Splitting)、Map阶段、Shuffle阶段、Reduce阶段、输出(Finalresult)。1、输入就不用说了,数据一般放在HDFS上面就可以了,而且文件是被分块的。关于文件块和文件分片的关系,在输入分片中说明。2、输入分片:在进行Map阶段之前,MapReduce框架会根据输入文件计算输
- 粉丝:什么情况下,hive 只会产生一个reduce任务,而没有maptask
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今天下午,在微信群里看到粉丝聊天,提到了一个某公司的面试题:什么情况下,hive只会产生一个reduce任务,而没有maptask这个问题是不是很神奇?我们常规使用的mapreducer任务执行过程大致如下图:appmaster通过某种策略计算数据源可以做多少分片(getSplits方法),对应的生成固定数量的maptask,假如存在shuffle的话,就根据默认或者指定的reducer数,将数据
- Hive 基于MapReduce引擎 map和reduce数的参数控制原理与调优经验
abcdggggggg
大数据Hive大数据hadoophivemapreducemap
1.概述主要对基于MR的map数和reduce数测试与调优2.数据准备(1)表信息本次测试的表和sql都是使用的TPC-DS,表文件存储格式为text表名是否压缩总数占用空间文件数date_dim否730499.8M1item否4800012.9M1store否11830.5K1store_sales否230396418723109G8000store_sales_compress是2303964
- hive中控制map和reduce数量的简单实现方法
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hiveHadoop系列map数reduce数
0、先说结论:由于mapreduce中没有办法直接控制map数量,所以只能曲线救国,通过设置每个map中处理的数据量进行设置;reduce是可以直接设置的。控制map和reduce的参数setmapred.max.split.size=256000000; --决定每个map处理的最大的文件大小,单位为Bsetmapred.min.split.size.per.node=1; --节点
- Hadoop生态圈
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生态圈1.HBase的数据存储在HDFS里2.MapReduce可以计算HBase里的数据,也可以计算HDFS里的数据3.Hive是数据分析数据引擎,也是MapReduce模型,支持SQL4.Pig也是一个数据分析引擎,不支持SQL,有自己的PigLatin数据5.Sqoop是数据采集工具,针对关系数据库6.Flume是针对文件等数据的采集7.Hadoop的HA通过Zookeeper来实现8.HU
- 基于腾讯云基础,如何最大限度的提升出海效率?
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服务器运维腾讯云
随着出海业务的需求量逐步增大,国内企业也逐步开始向海外扩展。在出海过程中,大部分企业都会为接收国内外的庞大数据以及资源如何安全管理而苦恼,这其中的成本控制、数据管理与运维、如何达成高效率、安全稳定等一直都是出海企业的痛点之一。九河云作为多云的合作伙伴并且基于自身多年从云经验,针对这些痛点为出海企业选择腾讯云的弹性MapReduce(EMR)助力企业出海顺利。弹性MapRduce(EMR)是什么?该
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cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
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- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
经查询当前的操作与错误内容无关,经过对错误信息的排查发现,事故出现在数据库迁移上。
回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
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如何计算一个对象的大小呢?
 
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ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
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-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
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1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
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- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
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我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
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G4Studio_V3.2版本变更日志
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- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
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- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
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package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
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import org.junit.Assert;
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import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
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linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
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- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
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* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
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- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
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- [职业与教育]青春之歌
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每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
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- oracle连接(join)中使用using关键字
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在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
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- NIO示例
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NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
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- select in order by , mysql排序
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If i select like this:
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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- 位运算、异或的实际应用
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位运算
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- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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- tomcat7性能调优(01)
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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