- mySQL和Hive的区别
iijik55
面试学习路线阿里巴巴hivemysql大数据tomcat面试
SQL和HQL的区别整体1、存储位置:Hive在Hadoop上;Mysql将数据存储在设备或本地系统中;2、数据更新:Hive不支持数据的改写和添加,是在加载的时候就已经确定好了;数据库可以CRUD;3、索引:Hive无索引,每次扫描所有数据,底层是MR,并行计算,适用于大数据量;MySQL有索引,适合在线查询数据;4、执行:Hive底层是MapReduce;MySQL底层是执行引擎;5、可扩展性
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
夜行容忍
hadoopsparkhive
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
- 大数据面试之路 (一) 数据倾斜
愿与狸花过一生
大数据面试职场和发展
记录大数据面试历程数据倾斜大数据岗位,数据倾斜面试必问的一个问题。一、数据倾斜的表现与原因表现某个或某几个Task执行时间过长,其他Task快速完成。Spark/MapReduce作业卡在某个阶段(如reduce阶段),日志显示少数Task处理大量数据。资源利用率不均衡(如CPU、内存集中在某些节点)。常见场景Key分布不均:如某些Key对应的数据量极大(如用户ID为空的记录、热点事件)。数据分区
- Hadoop的运行模式
对许
#Hadoophadoop大数据分布式
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
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
大数据hadoopmapreduce大数据
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
dccrtbn6261333
大数据运维java
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
- 探秘开源项目 MapReduce:分布式计算的新篇章
褚知茉Jade
探秘开源项目MapReduce:分布式计算的新篇章去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/在大数据处理领域,一个名字始终熠熠生辉,那就是。这是一个由Google提出的并被广泛应用的编程模型,用于大规模数据集的并行计算。本文将带你深入了解这一开源实现的魅力,分析其技术原理,探讨它的应用场景,并揭示它独特的特性。项目简介该项目是ChubbyJiang对原始GoogleMapRe
- MapReduce:分布式并行编程的基石
JAZJD
mapreduce分布式大数据
目录概述分布式并行编程分布式并行编程模型分布式并行编程框架MapReduce模型简介Map和Reduce函数Map函数Map函数的输入和输出Map函数的常见操作Reduce函数Reduce函数的输入和输出Reduce函数的常见操作工作流程概述各个阶段1.输入分片2.Map阶段3.Shuffle阶段4.Reduce阶段MapReduce工作流程总结Shuffle过程详解1.分区(Partitioni
- MapReduce:分布式计算的基石
Earth explosion
mapreduce大数据
MapReduce是一种用于处理和生成大数据集的编程模型,以及一个用于执行该模型的关联实现。它使得在大型商用硬件集群(数千台机器)上进行并行处理海量数据成为可能。本文将深入探讨MapReduce的核心概念、工作原理、应用场景以及一些高级主题。核心概念:分而治之MapReduce的核心思想是“分而治之”。它将复杂的计算任务分解成两个主要阶段:Map阶段和Reduce阶段。Map阶段:输入数据被分割成
- 【Hadoop】如何理解MapReduce?
2302_79952574
hadoopmapreduce数据库
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介绍:什么是Hadoop?了解Hadoop的应用
Zzzxt007
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
- 【Hadoop】详解HDFS
2302_79952574
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
- 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)
- hadoop运行java程序命令_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0
emi0wb
网上的MapReduceWordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过…而有写到的,大多又是0.20等旧版本版本的做法,即javac-classpath/usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jarWordCount.java,但较新的2.X版本中,已经没有hadoop-core*.jar这个文件,因此编辑和打
- 大数据Hadoop集群运行程序
赵广陆
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目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序,以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时,系统给用户提供了一些MapReduce示例程序,其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包,现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
- 大数据面试系列之——Hadoop
潜心_守道
大数据面经面试大数据Hadoop
Hadoop的三个核心:HDFS(分布式存储系统)MapReduce(分布式计算系统)YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式:直接解压安装,不存在分布式存储系统2.伪分布式:NameNode和DataNode安装于同一个节点,无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式:一个主节点,多个从节点,存在如果主节点宕机,集群就无法使用的缺点。4.高可用模式:多个主节点,多个
- hadoop
百里自来卷
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的架构主要由以下几个核心组件组成:1.Hadoop生态系统核心组件Hadoop的核心架构主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),以及MapReduce计算框架:1.1HDFS(分布式文件系统)HDFS负责存储大规模数据,采用主从架构
- 第一个Hadoop程序
lqlj2233
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编写和运行第一个Hadoop程序是学习Hadoop的重要步骤。以下是一个经典的“WordCount”程序示例,它统计文本文件中每个单词出现的次数。我们将使用Java编写MapReduce程序,并在Hadoop集群上运行它。一、WordCount程序概述WordCount是Hadoop的“HelloWorld”程序。它的基本逻辑如下:Mapper:读取输入文件,将每一行文本拆分为单词,并输出每个单词
- 【自学笔记】Hadoop基础知识点总览-持续更新
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笔记hadoop大数据
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Hadoop基础知识点总览1.Hadoop简介2.Hadoop生态系统3.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS基本命令4.MapReduceWordCount示例(Java)5.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)6.其他组件简介总结Hadoop基础知识点总
- Spark是什么?可以用来做什么?
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ApacheSpark是一个开源的分布式计算框架,专为处理大规模数据而设计。它最初由加州大学伯克利分校开发,现已成为大数据处理领域的核心工具之一。相比传统的HadoopMapReduce,Spark在速度、易用性和功能多样性上具有显著优势。一、Spark的核心特点速度快:基于内存计算(In-MemoryProcessing),比基于磁盘的MapReduce快10~100倍。支持高效的DAG(有向无
- 大数据面试临阵磨枪不知看什么?看这份心理就有底了-大数据常用技术栈常见面试100道题
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大数据面试职场和发展面试题数据仓库算法
目录1描述Hadoop的架构和它的主要组件。2MapReduce的工作原理是什么?3什么是YARN,它在Hadoop中扮演什么角色?4Spark和HadoopMapReduce的区别是什么?5如何在Spark中实现数据的持久化?6SparkStreaming的工作原理是什么?7如何优化Spark作业的性能?8描述HBase的架构和它的主要组件。9HBase的读写流程是怎样的?10HBase如何处理
- Spark核心之06:知识点梳理
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spark知识点梳理spark_〇一1、spark是什么spark是针对于大规模数据处理的统一分析引擎,它是基于内存计算框架,计算速度非常之快,但是它仅仅只是涉及到计算,并没有涉及到数据的存储,后期需要使用spark对接外部的数据源,比如hdfs。2、spark四大特性1、速度快spark比mapreduce快的2个主要原因1、基于内存(1)mapreduce任务后期再计算的时候,每一个job的输
- Hadoop基础知识及部署模式
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hadoop大数据分布式
一、Hadoop是什么Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下,开发分布式程序。充分利用集群的威力,解决海量数据的存储及海量数据的分析计算问题。广义上的Hadoop是指Hadoop的整个技术生态圈;狭义上的Hadoop指的是其核心三大组件,包括HDFS、YARN及MapReduce.二、Hadoop的发展史Hadoop起源于Lucen
- 探讨Hadoop的基础架构及其核心特点
xx155802862xx
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个开源软件框架,用于存储和处理大规模数据集。它是Apache软件基金会下的一个项目,灵感来源于Google的两篇论文:一篇关于Google文件系统(GFS),另一篇关于MapReduce。Hadoop设计用于从单台服务器扩展到数千台机器,每台机器提供局部计算和存储。而不仅仅是处理大数据,Hadoop的真正价值在于其对于数据的高容错性、可扩展性以及相对低成本的存储和处理能力。以下是探
- 大数据技术学习框架(更新中......)
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大数据技术学习大数据学习
Hadoop相关HDFS分布式文件系统MR(MapReduce)离线数据处理MR-图解YARN集群资源管理ZooKeeperZooKeeper分布式协调框架Hive相关Hive-01之数仓、架构、数据类型、DDL、内外部表Hive-02之分桶表、数据导入导出、静动态分区、查询、排序、hiveserver2Hive-03之传参、常用函数、explode、lateralview、行专列、列转行、UDF
- 入门Apache Spark:基础知识和架构解析
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javaspark
介绍ApacheSparkSpark的历史和背景ApacheSpark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,于2010年首次推出。它最初设计用于支持分布式计算框架MapReduce的交互式查询,但逐渐发展成为一种更通用的数据处理引擎,能够处理数据流、批处理和机器学习等工作负载。Spark的特点和优势Spark是一种快速、通用、可扩展的大数据处理框架,
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使用E-MapReduce集群sqoop组件同步云外Oracle数据库数据到集群hiveE-MapReduce集群sqoop组件可以同步数据库的数据到集群里,不同的数据库源网络配置有一些差异网络配置。最常用的场景是从rdsmysql同步数据,最近也有用户询问如何同步云外专有Oracle数据库数据到hive。云外专有数据库需要集群所有节点通过公网访问,要创建VPC网络,使用VPC网络...文章鸿初2
- spark为什么比mapreduce快?
京东云开发者
sparkmapreduce大数据
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- HIVE 面试题总结
小余真旺财
Hivehive
Hive依赖于HDFS存储数据,Hive将HQL转换成MapReduce执行,所以说Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,实质就是一款基于HDFS的MapReduce计算框架,对存储在HDFS中的数据进行分析和管理。一、Hive架构用户接口:CLI(hiveshell)、JDBC/ODBC(java访问hive)、WEBUI(浏览器访问hive)元数据:元数据包括:表名、表所属的数据库(默
- Hive 面试题
昨夜为你摘星
什么是Hive?Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,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中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,能将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive的意义(最初研发的原因)?降低程序员使用Hadoop的难度,降低学习成本Hive的内部组成模块,作用
- Js函数返回值
_wy_
jsreturn
一、返回控制与函数结果,语法为:return 表达式;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把表达式的值作为函数的结果 二、返回控制语法为:return;作用: 结束函数执行,返回调用函数,而且把undefined作为函数的结果 在大多数情况下,为事件处理函数返回false,可以防止默认的事件行为.例如,默认情况下点击一个<a>元素,页面会跳转到该元素href属性
- MySQL 的 char 与 varchar
bylijinnan
mysql
今天发现,create table 时,MySQL 4.1有时会把 char 自动转换成 varchar
测试举例:
CREATE TABLE `varcharLessThan4` (
`lastName` varchar(3)
) ;
mysql> desc varcharLessThan4;
+----------+---------+------+-
- Quartz——TriggerListener和JobListener
eksliang
TriggerListenerJobListenerquartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2208624 一.概述
listener是一个监听器对象,用于监听scheduler中发生的事件,然后执行相应的操作;你可能已经猜到了,TriggerListeners接受与trigger相关的事件,JobListeners接受与jobs相关的事件。
二.JobListener监听器
j
- oracle层次查询
18289753290
oracle;层次查询;树查询
.oracle层次查询(connect by)
oracle的emp表中包含了一列mgr指出谁是雇员的经理,由于经理也是雇员,所以经理的信息也存储在emp表中。这样emp表就是一个自引用表,表中的mgr列是一个自引用列,它指向emp表中的empno列,mgr表示一个员工的管理者,
select empno,mgr,ename,sal from e
- 通过反射把map中的属性赋值到实体类bean对象中
酷的飞上天空
javaee泛型类型转换
使用过struts2后感觉最方便的就是这个框架能自动把表单的参数赋值到action里面的对象中
但现在主要使用Spring框架的MVC,虽然也有@ModelAttribute可以使用但是明显感觉不方便。
好吧,那就自己再造一个轮子吧。
原理都知道,就是利用反射进行字段的赋值,下面贴代码
主要类如下:
import java.lang.reflect.Field;
imp
- SAP HANA数据存储:传统硬盘的瓶颈问题
蓝儿唯美
HANA
SAPHANA平台有各种各样的应用场景,这也意味着客户的实施方法有许多种选择,关键是如何挑选最适合他们需求的实施方案。
在 《Implementing SAP HANA》这本书中,介绍了SAP平台在现实场景中的运作原理,并给出了实施建议和成功案例供参考。本系列文章节选自《Implementing SAP HANA》,介绍了行存储和列存储的各自特点,以及SAP HANA的数据存储方式如何提升空间压
- Java Socket 多线程实现文件传输
随便小屋
javasocket
高级操作系统作业,让用Socket实现文件传输,有些代码也是在网上找的,写的不好,如果大家能用就用上。
客户端类:
package edu.logic.client;
import java.io.BufferedInputStream;
import java.io.Buffered
- java初学者路径
aijuans
java
学习Java有没有什么捷径?要想学好Java,首先要知道Java的大致分类。自从Sun推出Java以来,就力图使之无所不包,所以Java发展到现在,按应用来分主要分为三大块:J2SE,J2ME和J2EE,这也就是Sun ONE(Open Net Environment)体系。J2SE就是Java2的标准版,主要用于桌面应用软件的编程;J2ME主要应用于嵌入是系统开发,如手机和PDA的编程;J2EE
- APP推广
aoyouzi
APP推广
一,免费篇
1,APP推荐类网站自主推荐
最美应用、酷安网、DEMO8、木蚂蚁发现频道等,如果产品独特新颖,还能获取最美应用的评测推荐。PS:推荐简单。只要产品有趣好玩,用户会自主分享传播。例如足迹APP在最美应用推荐一次,几天用户暴增将服务器击垮。
2,各大应用商店首发合作
老实盯着排期,多给应用市场官方负责人献殷勤。
3,论坛贴吧推广
百度知道,百度贴吧,猫扑论坛,天涯社区,豆瓣(
- JSP转发与重定向
百合不是茶
jspservletJava Webjsp转发
在servlet和jsp中我们经常需要请求,这时就需要用到转发和重定向;
转发包括;forward和include
例子;forwrad转发; 将请求装法给reg.html页面
关键代码;
req.getRequestDispatcher("reg.html
- web.xml之jsp-config
bijian1013
javaweb.xmlservletjsp-config
1.作用:主要用于设定JSP页面的相关配置。
2.常见定义:
<jsp-config>
<taglib>
<taglib-uri>URI(定义TLD文件的URI,JSP页面的tablib命令可以经由此URI获取到TLD文件)</tablib-uri>
<taglib-location>
TLD文件所在的位置
- JSF2.2 ViewScoped Using CDI
sunjing
CDIJSF 2.2ViewScoped
JSF 2.0 introduced annotation @ViewScoped; A bean annotated with this scope maintained its state as long as the user stays on the same view(reloads or navigation - no intervening views). One problem w
- 【分布式数据一致性二】Zookeeper数据读写一致性
bit1129
zookeeper
很多文档说Zookeeper是强一致性保证,事实不然。关于一致性模型请参考http://bit1129.iteye.com/blog/2155336
Zookeeper的数据同步协议
Zookeeper采用称为Quorum Based Protocol的数据同步协议。假如Zookeeper集群有N台Zookeeper服务器(N通常取奇数,3台能够满足数据可靠性同时
- Java开发笔记
白糖_
java开发
1、Map<key,value>的remove方法只能识别相同类型的key值
Map<Integer,String> map = new HashMap<Integer,String>();
map.put(1,"a");
map.put(2,"b");
map.put(3,"c"
- 图片黑色阴影
bozch
图片
.event{ padding:0; width:460px; min-width: 460px; border:0px solid #e4e4e4; height: 350px; min-heig
- 编程之美-饮料供货-动态规划
bylijinnan
动态规划
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class BeverageSupply {
/**
* 编程之美 饮料供货
* 设Opt(V’,i)表示从i到n-1种饮料中,总容量为V’的方案中,满意度之和的最大值。
* 那么递归式就应该是:Opt(V’,i)=max{ k * Hi+Op
- ajax大参数(大数据)提交性能分析
chenbowen00
WebAjax框架浏览器prototype
近期在项目中发现如下一个问题
项目中有个提交现场事件的功能,该功能主要是在web客户端保存现场数据(主要有截屏,终端日志等信息)然后提交到服务器上方便我们分析定位问题。客户在使用该功能的过程中反应点击提交后反应很慢,大概要等10到20秒的时间浏览器才能操作,期间页面不响应事件。
根据客户描述分析了下的代码流程,很简单,主要通过OCX控件截屏,在将前端的日志等文件使用OCX控件打包,在将之转换为
- [宇宙与天文]在太空采矿,在太空建造
comsci
我们在太空进行工业活动...但是不太可能把太空工业产品又运回到地面上进行加工,而一般是在哪里开采,就在哪里加工,太空的微重力环境,可能会使我们的工业产品的制造尺度非常巨大....
地球上制造的最大工业机器是超级油轮和航空母舰,再大些就会遇到困难了,但是在空间船坞中,制造的最大工业机器,可能就没
- ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
daizj
oracleCONSTRAINT
ORACLE中CONSTRAINT的四对属性
summary:在data migrate时,某些表的约束总是困扰着我们,让我们的migratet举步维艰,如何利用约束本身的属性来处理这些问题呢?本文详细介绍了约束的四对属性: Deferrable/not deferrable, Deferred/immediate, enalbe/disable, validate/novalidate,以及如
- Gradle入门教程
dengkane
gradle
一、寻找gradle的历程
一开始的时候,我们只有一个工程,所有要用到的jar包都放到工程目录下面,时间长了,工程越来越大,使用到的jar包也越来越多,难以理解jar之间的依赖关系。再后来我们把旧的工程拆分到不同的工程里,靠ide来管理工程之间的依赖关系,各工程下的jar包依赖是杂乱的。一段时间后,我们发现用ide来管理项程很不方便,比如不方便脱离ide自动构建,于是我们写自己的ant脚本。再后
- C语言简单循环示例
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
int count = 0;
int sum = 0;
float avg;
for (i=1; i<=100; i++)
{
if (i%2==0)
{
count++;
sum += i;
}
}
avg
- presentModalViewController 的动画效果
dcj3sjt126com
controller
系统自带(四种效果):
presentModalViewController模态的动画效果设置:
[cpp]
view plain
copy
UIViewController *detailViewController = [[UIViewController al
- java 二分查找
shuizhaosi888
二分查找java二分查找
需求:在排好顺序的一串数字中,找到数字T
一般解法:从左到右扫描数据,其运行花费线性时间O(N)。然而这个算法并没有用到该表已经排序的事实。
/**
*
* @param array
* 顺序数组
* @param t
* 要查找对象
* @return
*/
public stati
- Spring Security(07)——缓存UserDetails
234390216
ehcache缓存Spring Security
Spring Security提供了一个实现了可以缓存UserDetails的UserDetailsService实现类,CachingUserDetailsService。该类的构造接收一个用于真正加载UserDetails的UserDetailsService实现类。当需要加载UserDetails时,其首先会从缓存中获取,如果缓存中没
- Dozer 深层次复制
jayluns
VOmavenpo
最近在做项目上遇到了一些小问题,因为架构在做设计的时候web前段展示用到了vo层,而在后台进行与数据库层操作的时候用到的是Po层。这样在业务层返回vo到控制层,每一次都需要从po-->转化到vo层,用到BeanUtils.copyProperties(source, target)只能复制简单的属性,因为实体类都配置了hibernate那些关联关系,所以它满足不了现在的需求,但后发现还有个很
- CSS规范整理(摘自懒人图库)
a409435341
htmlUIcss浏览器
刚没事闲着在网上瞎逛,找了一篇CSS规范整理,粗略看了一下后还蛮有一定的道理,并自问是否有这样的规范,这也是初入前端开发的人一个很好的规范吧。
一、文件规范
1、文件均归档至约定的目录中。
具体要求通过豆瓣的CSS规范进行讲解:
所有的CSS分为两大类:通用类和业务类。通用的CSS文件,放在如下目录中:
基本样式库 /css/core
- C++动态链接库创建与使用
你不认识的休道人
C++dll
一、创建动态链接库
1.新建工程test中选择”MFC [dll]”dll类型选择第二项"Regular DLL With MFC shared linked",完成
2.在test.h中添加
extern “C” 返回类型 _declspec(dllexport)函数名(参数列表);
3.在test.cpp中最后写
extern “C” 返回类型 _decls
- Android代码混淆之ProGuard
rensanning
ProGuard
Android应用的Java代码,通过反编译apk文件(dex2jar、apktool)很容易得到源代码,所以在release版本的apk中一定要混淆一下一些关键的Java源码。
ProGuard是一个开源的Java代码混淆器(obfuscation)。ADT r8开始它被默认集成到了Android SDK中。
官网:
http://proguard.sourceforge.net/
- 程序员在编程中遇到的奇葩弱智问题
tomcat_oracle
jquery编程ide
现在收集一下:
排名不分先后,按照发言顺序来的。
1、Jquery插件一个通用函数一直报错,尤其是很明显是存在的函数,很有可能就是你没有引入jquery。。。或者版本不对
2、调试半天没变化:不在同一个文件中调试。这个很可怕,我们很多时候会备份好几个项目,改完发现改错了。有个群友说的好: 在汤匙
- 解决maven-dependency-plugin (goals "copy-dependencies","unpack") is not supported
xp9802
dependency
解决办法:在plugins之前添加如下pluginManagement,二者前后顺序如下:
[html]
view plain
copy
<build>
<pluginManagement