- Spark 性能优化(四):Cache
LevenBigData
spark性能调优spark性能优化大数据
在Spark中,缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式,目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时,如果多次重复使用相同的数据集,缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存,Spark可以将数据存储在内存中,这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点:缓存基本概念:通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下,数据会存储在内存中(RAM),
- 使用Docker搭建Flink集群
O_1CxH
Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- spark任务运行
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
运行环境在这里插入代码片[root@hadoop000conf]#java-versionjavaversion"1.8.0_144"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)[root@hadoop000conf]#echo$JAVA_HOME/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144[root@hadoop000conf]#
- 【Redis】golang操作Redis基础入门
寸 铁
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【Redis】golang操作Redis基础入门大家好我是寸铁总结了一篇【Redis】golang操作Redis基础入门sparkles:喜欢的小伙伴可以点点关注Redis的作用Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的内存数据库,它主要用于存储键值对,并提供多种数据结构的支持。Redis的主要作用包括:1.缓存:Redis可以作为缓存系统,将常用的数据缓存在内存中,以
- hive spark读取hive hbase外表报错分析和解决
spring208208
hivehivesparkhbase
问题现象使用Sparkshell操作hive关联Hbase的外表导致报错;hive使用tez引擎操作关联Hbase的外表时报错。问题1:使用tez或spark引擎,在hive查询时只要关联hbase的hive表就会有问题其他表正常。“org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException:Can’tgetthelocations”问题2:s
- spark-广播变量
哈哈哈哈q
+sparkhdfshadoop大数据spark
当本地数据极大的时候,可以使用广播变量,使得减少内存。本地集合对象和分布式集合对象(RDD)进行关联的时候,需要将本地集合对象广播变量。本地的数据传输到集群上,会发到每一个线程,每一个分区。每一个进程executor,有多个线程分区,进程内的线程数据共享因此,给每一个线程发送数据会导致数据占用,浪费资源。所有,出现了广播变量,使得只发送给进程代码使用:broadcast=sc.broadcast(
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- maven插件学习(maven-shade-plugin和maven-antrun-plugin插件)
catcher92
javamavenmaven学习大数据
整合spark3.3.x和hive2.1.1-cdh6.3.2碰到个问题,就是spark官方支持的hive是2.3.x,但是cdh中的hive确是2.1.x的,项目中又计划用spark-thrift-server,导致编译过程中有部分报错。其中OperationLog这个类在hive2.3中新增加了几个方法,导致编译报错。这个时候有两种解决办法:修改spark源码,注释掉调用OperationLo
- 使用SparkLLM实现智能聊天:技术原理与实战演示
shuoac
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在本篇文章中,我们将探讨如何使用iFlyTek的SparkLLM模型来实现智能聊天功能。我们将详细介绍SparkLLM的技术背景、核心原理,并通过实际代码展示如何进行实现。另外,还会分析应用场景并给出一些实践建议。技术背景介绍SparkLLM是由iFlyTek提供的一种强大的语言模型,支持多种语言生成任务。它能够理解并生成自然语言,适用于对话系统、内容生成、智能客服等场景。核心原理解析SparkL
- Spark 性能优化 (三):RBO 与 CBO
LevenBigData
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1.RBO的核心概念在ApacheSpark的查询优化过程中,规则优化(Rule-BasedOptimization,RBO)是Catalyst优化器的一个关键组成部分。它主要依赖于一组固定的规则进行优化,而不是基于统计信息(如CBO-Cost-BasedOptimization)。RBO主要通过一系列逻辑规则(LogicalRules)和物理规则(PhysicalRules)来转换和优化查询计划
- python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
- java获取hive表所有字段,Hive Sql从表中动态获取空列计数
拾亿年
java获取hive表所有字段
我正在使用datastaxspark集成和sparkSQLthrift服务器,它为我提供了一个HiveSQL接口来查询Cassandra中的表.我的数据库中的表是动态创建的,我想要做的是仅根据表名在表的每列中获取空值的计数.我可以使用describedatabase.table获取列名,但在hiveSQL中,如何在另一个为所有列计数null的select查询中使用其输出.更新1:使用Dudu的解决
- PySpark查询Dataframe中包含乱码的数据记录的方法
weixin_30777913
python大数据spark
首先,用PySpark获取Dataframe中所有非ASCII字符,找到其中的非乱码字符。frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,concat_ws,explode,split,coalesce,litfrompyspark.sql.typesimportStringTypespark=SparkSes
- spark streaming基础操作
天选之子123
大数据spark大数据分布式
sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示,叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为RDD存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说,DStre
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
flinkapache架构
SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- DS缩写乱争:当小海豚撞上AI顶流,技术圈也逃不过“撞名”修罗场
数据库
DS缩写风云:从“小海豚”到“深度求索”的魔幻现实曾几何时,技术圈提到DS,人们脑海中浮现的是一只灵动的“小海豚”——ApacheDolphinScheduler(简称DS)。这个2019年诞生的分布式任务调度系统,凭借可视化DAG界面、多租户支持和对Hadoop/Spark生态的深度集成,一度是大数据工程师的“梦中情工”。然而,命运的齿轮在2025年初突然加速转动:杭州AI公司DeepSeek(
- 如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark
省赚客app开发者
javahadoopspark
如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架,重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop:基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最早由Apache开发,旨在处理海量数据。它的核心
- Spark源码分析
数据年轮
Sparkspark源码spark大数据源码分析
过程描述:1.通过Shell脚本启动Master,Master类继承Actor类,通过ActorySystem创建并启动。2.通过Shell脚本启动Worker,Worker类继承Actor类,通过ActorySystem创建并启动。3.Worker通过Akka或者Netty发送消息向Master注册并汇报自己的资源信息(内存以及CPU核数等),以后就是定时汇报,保持心跳。4.Master接受消息
- Spark 源码 | 脚本分析总结
董可伦
spark源码脚本
前言最初是想学习一下Spark提交流程的源码,比如SparkOnYarn、Standalone。之前只是通过网上总结的文章大概了解整体的提交流程,但是每个文章描述的又不太一样,弄不清楚到底哪个说的准确,比如Client和CLuster模式的区别,Driver到底是干啥的,是如何定义的,为了彻底弄清楚这些疑问,所以决定学习一下相关的源码。因为不管是服务启动还是应用程序启动,都是通过脚本提交的,所以我
- Spark性能调优-----常规性能调优(一)最优资源配置
weidajiangjiang
spark性能调优常规资源配置
1.1.1常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:代码清单2-1标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/bin
- Spark性能调优系列:Spark资源模型以及调优
Mr Cao
大数据sparkSpark性能调优
Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块,execution内存、storage内存、other内存。execution内存是执行内存,join、aggregate都在这部分中执行,shuffle的数据也会先缓存在这个内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO,Map过程也是在这个内存中执行的。(0.25)storage内存是存储broadcast,cache
- spark 性能调优 (一):执行计划
LevenBigData
spark性能调优spark大数据
在Spark中,explain函数用于提供数据框(DataFrame)或SQL查询的逻辑计划和物理执行计划的详细解释。它可以帮助开发者理解Spark是如何执行查询的,包括优化过程、转换步骤以及它将采用的物理执行策略。1.逻辑计划(LogicalPlan)逻辑计划代表了Spark将应用于处理数据的抽象操作序列。它是基于用户提供的DataFrameAPI或SQL查询,经过优化前的中间表示。未优化的逻辑
- spark技术基础知识
24k小善
spark服务器
1.Spark的宽窄依赖划分Q:Spark中如何划分宽依赖和窄依赖?A:窄依赖:父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖(如map、filter),不会触发shuffle。宽依赖:父RDD的每个分区可能被多个子RDD的分区依赖(如groupByKey、reduceByKey),会触发shuffle。Q:宽依赖和窄依赖对性能的影响是什么?A:窄依赖:计算效率高,数据不需要跨节点传输。宽依赖:涉
- Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫1万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]
QQ-1305637939
毕业设计大数据毕设图书数据分析sparkspringboot爬虫
Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后,用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能
qq+593186283
hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
- 【spark】【在YARN上运行Spark】【Running Spark on YARN】
资源存储库
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目录RunningSparkonYARN在YARN上运行SparkSecurity安全LaunchingSparkonYARN在YARN上启动SparkAddingOtherJARs添加其他JARPreparations筹备工作Configuration配置DebuggingyourApplication调试应用程序SparkProperties【Spark属性】Availablepatterns
- 在Jupyter Notebook中进行大数据分析:集成Apache Spark
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在JupyterNotebook中进行大数据分析:集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具,结合ApacheSpark后,能够处理和分析大规模数据。ApacheSpark是一个快速的统一分析引擎,支持大数据处理和分布式计算。本教程将详细介绍如何在JupyterNotebook中集成和使用Spark进行大数据分析。前提条件基本的Python编程知识基本
- 知识图谱智能应用系统:数据分析与挖掘技术文档
光芒再现0394
知识图谱数据分析人工智能
一、概述在知识图谱智能应用系统中,数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据,提取有价值的知识,并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术,包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍(一)Spa
- spark性能优化点(超详解!!!珍藏版!!!)
深漠大侠
sparkspark性能优化
spark性能优化点分配更多的资源1.1分配哪些资源1.2在哪里可以设置这些资源1.3参数调节到多大,算是最大分配更多的资源:它是性能优化调优的王道,就是增加和分配更多的资源,这对于性能和速度上的提升是显而易见的,基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后,进行性能调优的时候,首先第一步,就是要来调节最优的资源配置;在这个基础之上,如果说你的spa
- redis学习笔记——不仅仅是存取数据
Everyday都不同
returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
bit1129
ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
<hostid>: <hostname>[:
- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
brotherlamp
unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
答:首先目前来看unity视频教程因为是3d引擎,目前对2d支持并不完善,unity 3d 目前做2d普遍两种思路,一种是正交相机,3d画面2d视角,另一种是通过一些插件,动态创建mesh来绘制图形单元目前用的较多的是2d toolkit,ex2d,smooth moves,sm2,
- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。