- 大数据生态圈基础组件安装步骤
鹏说大数据
大数据生态圈大数据hadoop
摘要:大数据生态圈基础组件安装步骤关键词:大数据、基础组件、运维、安装步骤整体说明大数据生态圈有很多组件,而且需要多台机器才能良好的运行,以下从机器准备、环境准备、组件安装顺序的去完成大数据组件的安装。一、机器准备1.1、配置要求类别最小配置推荐配置说明操作系统Linux(如CentOS,Ubuntu)Linux(如CentOS7+,Ubuntu18.04+)支持多种操作系统,但建议使用稳定版本的
- CDH角色迁移和硬盘扩容
专注大数据的Lyer
java大数据hadoophivehdfs
1.概述生产CDH集群硬盘不足,HDFSdatanode节点数据不平衡,历史管理角色安装混乱,全部节点需要硬盘扩容。迁移要求HDFS数据不丢失Hive元数据不丢失无临时过渡服务器不能影响用户计算使用CDH5.11.0只能使用centos6.5-6.9x版本大数据组件角色迁移ClouderaManagementService服务迁移服务器由物理机全部改造为虚拟机主节点不迁移角色迁移2.迁移整个迁移的
- 大数据组件ClickHouse介绍(场景、优劣势、性能)
坚持是一种态度
大数据开发ClickHouse大数据clickhouse数据库列式数据库
大数据组件ClickHouse介绍简介使用场景优势与劣势优势劣势性能单个查询吞吐量处理短查询的延时时间处理大量短查询数据写入性能查询性能简介clickhouse是一个高性能的列式存储分析数据库管理系统,由俄罗斯搜索引擎公司yandex开发。clickhouse具有以下特点高性能:clickhouse优化了查询和数据压缩算法,支持多维度数据分析和快速聚合查询。分布式:clickhouse采用共享无状
- Lambda架构
leveretz
大数据lambda
原文地址:https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11642555.html首先我们来看一个典型的互联网大数据平台的架构,如下图所示:在这张架构图中,大数据平台里面向用户的在线业务处理组件用褐色标示出来,这部分是属于互联网在线应用的部分,其他蓝色的部分属于大数据相关组件,使用开源大数据产品或者自己开发相关大数据组件。你可以看到,大数据平台由上到下,可分为三个部分:数据采集
- 有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?
狮歌~资深攻城狮
tidb数据仓库数据分析数据库分布式
有了TiDB,是否还需要“散装”大数据组件?最近和同事们讨论一个问题:在大数据应用日益增多的今天,如果使用了TiDB这样的一体化数据库,还需要使用那些传统的大数据组件(比如Hadoop、Spark等)吗?相信大家在公司或项目中,常常遇到需要处理大量数据的场景,特别是互联网、金融、电商等行业。随着TiDB的兴起,它作为一款分布式关系型数据库,似乎能够解决不少大数据问题。那么,问题来了:如果我们已经选
- 大数据组件之Azkaban简介
努力的小星星
大数据linux运维数据结构
一、Azkaban介绍1.1背景一个完整的大数据分析系统,必然由很多任务单元(如数据收集、数据清洗、数据存储、数据分析等)组成,所有的任务单元及其之间的依赖关系组成了复杂的工作流。复杂的工作流管理涉及到很多问题:如何定时调度某个任务?如何在某个任务执行完成后再去执行另一个任务?如何在任务失败时候发出预警?......面对这些问题,工作流调度系统应运而生。Azkaban就是其中之一。1.2功能Azk
- 【赵渝强老师】基于大数据组件的平台架构
赵渝强老师
大数据技术大数据架构
在了解了大数据各个生态圈所包含的组件及其功能特性后,就可以利用这些组件来搭建一个大数据平台从而实现数据的存储和数据的计算。下图展示了大数据平台的整体架构。 视频讲解如下:大数据平台的Lambda架构【赵渝强老师】大数据平台的Lambda架构大数据平台的Kappa架构【赵渝强老师】大数据平台的Kappa架构 大数据平台的总体架构可以分为五层,分别是:数据源层、数据采集层、大数据平台层、数据仓
- Bigtop 从0开始(上)
atbigapp.com
大数据Bigtopambari大数据hdp
本文作者:蔡佳良原文阅读:【巨人肩膀社区·博客·分享】Bigtop从0开始BigTop的应用场景:1.BigTop通过提供预配置的Docker镜像,极大简化了在不同操作系统上编译大数据组件的rpm或deb包的过程,使之变得快捷且高效。2.BigTop集成了编译过程中所需的复杂依赖关系,有效解决了常见的编译错误,并且通过代码中的补丁确保了流畅的编译体验。这意味着,用户不再需要为官方包无法编译或搭建复
- hadoop 分布式集群安装与原理
海牛大数据_青牛老师
对很多人来说,学习大数据都止步于集群搭建,即使是那些工作过很多年的JAVA程序员也不例外,我们分享一套能让您轻松完成集群搭建的方法,包括Hadoop的源码编译、企业级环境安装与配置和常用大数据组件的基本原理,请点击下面连接按笔记顺序进行学习服务器基础环境批量操作多台服务器zookeeper编译hadoop源码高可用(HA)HDFS安装HDFS原理以及常用命令yarn原理以及日常使用
- 我的创作纪念日
yueqingll
学习方法程序人生
目录1.【机缘】2.【实战项目与备赛经历】3.【收获】4.【日常】5.【成就】6.【憧憬】1.【机缘】在我成为一名软件测试领域的内容创作者之初,其实心路历程始于我有幸参与到北京市一家小创互联网企业的实训项目。当时,作为一名来自南京的大二大数据专业学生,我被分配到了一个大型分布式系统测试团队中,亲身经历了从零构建测试框架、设计复杂测试场景到验证大数据组件性能的过程。这份实践让我意识到,软件测试不仅是
- Elasticsearch: 非结构化的数据搜索
SakamataZ
elasticsearch大数据搜索引擎
很多大数据组件在快速原型时期都是Java实现,后来因为GC不可控、内存或者向量化等等各种各样的问题换到了C++,比如zookeeper->nuraft(https://www.yuque.com/treblez/qksu6c/hu1fuu71hgwanq8o?singleDoc#《olap/clickhousekeeper一致性协调服务》),kafka->redpanda(https://www.
- 大数据组件部署下载链接
运维道上奔跑者
大数据zookeeperhbasekafkahadoophive
Hadoop2.7下载连接:https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-2.7.6/Hive2.3.2下载连接:http://archive.apache.org/dist/hive/hive-2.3.2/Zookeeper下载连接:https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.
- 大数据组件笔记 -- Spark 入门
L小Ray想有腮
BigData
文章目录一、简介二、Spark运行模式2.1本地模式2.2集群角色2.3Standalone模式2.4Yarn模式2.5总结三、WordCount开发案例实操一、简介Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark历史Spark虽然有自己的资源调度框架,但实际中常用Yarn来进行统一资源管理。Spark框架Spark内置模块SparkCore:实现了Spark的基本功能
- 循序渐进大数据组件之--Flink
Alex_81D
大数据从入门到精通大数据
最近学习了Flink,做一些小的总结:(预计这个我会出一个系列)先来看看Flink是什么:(出自官网)ApacheFlink是一个框架和分布式处理引擎,用于在无边界和有边界数据流上进行有状态的计算。Flink能在所有常见集群环境中运行,并能以内存速度和任意规模进行计算。ApacheFlink功能强大,支持开发和运行多种不同种类的应用程序。它的主要特性包括:批流一体化、精密的状态管理、事件时间支持以
- 如何接手一个大数据项目
Mmj666
大数据
作为一个数据开发小白,如何接手公司内的大数据系统呢?以下是个人的一些思考总结:了解一个大数据系统,我认为需要从以下几个方面入手:宏观方面:1.了解系统的整体架构和技术栈:需要了解系统中使用的技术栈,包括各种大数据组件和工具,例如Hadoop、Spark、Hive、Flink、Kafka等等。同时还需要了解系统中各个组件之间的协作关系,以及数据流的流向。2.了解数据来源和数据去向:需要了解数据来源的
- FlinkCdc--Debezium实现Kafka实时监控mysql binlog日志
chenzhihao
flinkhiveflink大数据
不管是什么大数据组件大部分都分单机和集群模式,这次我配置的是kafka集群监控mysqlbinlog日志一.Zookeeper和Kafka集群部署我的服务器是三台节点aliyun-bigdata-01aliyun-bigdata-02aliyun-bigdata-031.第一步实现kafka集群部署和zookeeper集群部署先启动zookeeper再启动kafka,涉及的相关组件如下图所示,去网
- 大厂大数据面试题收录(1)
后季暖
java开发语言
目录1.java中object类有哪些方法?2.说一下==和equals的区别?3.为什么要重写equals和hashcode()方法?4.机器学习中,监督学习和无监督学习的区别是啥??5.kafka组件熟悉吗,kafka如何实现消息的有序的?6.在大数据组件中,你们一般用的资源管理框架是哪个?7.那你能谈一下yarn的基础架构及调度流程吗?8.Hivesql到MapReduce转化的流程清楚吗?
- HBase集群写入出现大量毛刺排查
KubeData
大数据技术大数据架构hbase
大家好,我是K&D,一名10年以上大数据架构&研发经验从业者,目前主要从事云原生大数据方向设计,擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优问题现象查看监控,业务请求量正常,但是server端毛刺严重近期在HBase集群中经常会收到写入延迟过高的相关告警信息,同时业务也反馈程序会有一些写入阻塞问题,查看监控图表,发现业务的写入请求是正常的,但是HBaseServer段出现了毛刺现象,
- 一文了解数据库vs数据仓库vs数据湖
KubeData
云原生大数据大数据技术数据库数据仓库大数据数据库架构
大家好,我是K&D,一名10年以上大数据架构&研发经验从业者,目前主要从事云原生大数据方向设计,擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优以下是本文目录:什么是数据库?为什么会有数据仓库?拆解几个OLAP核心概念大数据技术架构演进过程什么是数据湖?数据库、数据仓库、数据湖:哪个更合适?什么是数据库?数据库这个概念相信大家其实都不太陌生,无论是做应用服务还是做App开发,或者说是大数
- 程序员如何构建自己的「护城河」
KubeData
个人成长职场和发展
大家好,我是K&D,一名10年以上大数据架构&研发经验从业者,目前主要从事云原生大数据方向设计,擅长云原生技术、数据架构、数据平台构建、大数据组件性能调优关注我,持续分享更多技术干货0.何为「护城河」前段时间,大家一直在讨论说在当下的时代,作为程序员来讲,我们的护城河是什么?下面我从十几年的从业经验来讲一讲,我所使用过的一些方式和方法,有些对我是有积极的促进作用,有些则没有任何效果,同时也尝试过不
- 一文详细了解大数据离在线混部架构模型
KubeData
云原生大数据大数据架构
离在线混部背景介绍随着云原生技术的蓬勃发展,在整个行业内都在探索大数据组件云原生化从而实现资源更精细化的使用,PS:关于云原生和大数据结合之后文章单独来写),在这其中就以大数据离在线混部技术为代表首先尝试将资源进行波峰波谷式的进行充分利用,因为在线服务比如订单服务、商品服务等等后端应用服务往往是在白天的时候是有负载高峰期的,而到了晚上基本都处于低负载的情况,根据埃森哲报告显示2021年公有云数据中
- nifi详细介绍--一款开箱即用、功能强大可靠,可用于处理和分发数据的大数据组件
大壮001
大数据大数据分布式数据分析开源软件中间件服务器
目录目录一、引言二、NiFi的历史背景介绍三、NiFi是什么?核心特性应用领域四、NIFI入门五、NiFi工作流程六、实际应用场景七、优势总结一、引言NiFi(ApacheNiFi),全名为“NiagaraFiles”,是一款开源的数据集成工具,由Apache软件基金会开发和维护。它是一个易于使用、功能强大且可靠的系统,用于处理和分发数据的大数据数据组件。它以直观的用户界面、可视化的设计和强大的数
- Flink(十二)【容错机制】
让线程再跑一会
Flinkflink大数据
前言最近已经放假了,但是一直在忙一个很重要的自己的一个项目,用JavaFX和一个大数据组件联合开发一个功能,也算不枉我学了一次JavaFX,收获很大,JavaFX它作为一个GUI开发语言,本质还是Java,所以很好的锻炼了我的Java水平、抽象能力...平常看似简单的一些概念用到实际应用当中才发现了其中的坑点,比如怎么封装、什么时候用static关键字、静态资源怎么放、哪些要反复利用的东西需要抽象
- 如何构建大数据指标分析系统
i7杨
大数据指标分析大数据
前言:技术是为了需求服务。技术的第一性原则是解决问题,不同的技术方案都能实现同样的需求,那在公司原有技术架构上,如何设计技术架构,尽量用最少的大数据组件解决多种应用场景问题。分析分为实事状态分析和预测分析(特征工程),本文用对事实状态指标分析为例,用多种技术方案构建指标分析系统。一、指标分析的基础分析1.大数据的指标分析场景:从主机往上分析,有机器的性能指标、中间件的应用指标、业务应用指标、业务指
- 2024年统一大数据应用场景的技术
i7杨
大数据技术分析大数据
前言:中间件/大数据组件的出现是为了解决特定的应用场景。大数据技术正处于高速发展时期,有些应用场景基本已经统一了技术选型,有些技术场景的赛道正在互相角力,本文基于特定技术统一应用场景这个目的展开讨论;对于应用场景默认技术选型的技术,我们可以当做大数据基础能力学习,对于正在发展的赛道,可以持续关注发展动态,为后续技术架构优化做准备。后续会从标准选型的技术展开分析,我在这里抛砖引玉,希望各位技术友人,
- hadoop 3.3.3集群安装部署
以茉萱
hadoop大数据分布式
前言大数据开发涉及的组件和方向比较多,由于之前项目使用的都是成熟的大数据产品CDH或者HDP,里面封装了多个大数据组件,对于企业而言,无论是体验还是维护都比较友好,但对于开发人员来说,太过于集成,反而不太好了解各个组件具体的配置细节,本篇文章就从hadoop开始来深入探讨。提示:以下案例仅供参考一、hadoop简介hadoop从发布至今,已经更新到第三个大版本,除了从1.0到2.0版本有着非常大的
- 【基础知识】大数据组件YARN简述
偏振万花筒
大数据
YARN是一个分布式的资源管理系统。YARN是Hadoop系统的核心组件,主要功能包括负责在Hadoop集群中的资源管理,负责对作业进行调度运行以及监控。ResourceManager负责集群的资源管理与调度,为运行在YARN上的各种类型作业分配资源。非HA集群部署在EMR的Master节点上,HA集群部署在EMR的多个Master节点上,保证了高可用性。NodeManager负责节点的资源管理、
- 【基础知识】大数据组件HBase简述
偏振万花筒
大数据hbase数据库
HBase是一个开源的、面向列(Column-Oriented)、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。只是面向列,不是列式存储mysqlvshbasevsclickhouseHMaster负责HBase中RegionServer的管理,包括表的增删改查;RegionServer的负载均衡,Region分布调整;Regi
- Kylin基础知识点解析与应用探索
阿猫的故乡
免费教材基础详细kylin大数据
目录学习目标:学习内容:学习时间:学习产出:Kylin简介什么是KylinKylin的历史和发展Kylin在大数据领域的地位和作用Kylin架构Kylin的组成部分和模块Kylin的工作原理和流程Kylin与其他大数据组件的关系和集成Kylin功能和特点Kylin的OLAP能力和查询性能Kylin的数据模型和多维分析支持Kylin的数据导入和索引机制Kylin的安全性和扩展性学习目标:了解Kyli
- 【基础知识】大数据组件HDFS简述
偏振万花筒
数据仓库基础平台大数据hdfshadoop
HDFS是经典的Master和Slave架构,每一个HDFS集群包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode管理所有文件的元数据信息,并且负责与客户端交互。DataNode负责管理存储在该节点上的文件。每一个上传到HDFS的文件都会被划分为一个或多个数据块,这些数据块根据HDFS集群的数据备份策略被分配到不同的DataNode上,位置信息交由NameNode统一管理。NameN
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
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若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要