- 大数据学习(115)-hive与impala
viperrrrrrr
大数据学习hiveimpala
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简介:Impala和Hive都是大数据领域中广泛使用的查询工具,它们在功能、性能和适用场景上存在一些差异。本文将深入比较这两者,并探讨Impala的优缺点。一、ApacheHadoop中的角色Impala和Hive都是ApacheHadoop生态系统中的重要组件,用于处理大规模数据
- Impala原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Impala原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1大数据处理的挑战随着数据量的爆炸式增长,传统的数据处理方式已经无法满足实时性和并发性的需求。MapReduce等批处理框架虽然能够处理海量数据,但是延迟较高,无法满足实时交互式查询的需求。1.2Impala的诞生Impala是由Cloudera公司开发的一款开源的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎,可以直接在Hadoop的存储层(如HDFS、HB
- 大数据架构师选型必懂:大数据离线数仓开发框架详解与对比(hive、Spark SQL、Impala、Doris)
大模型大数据攻城狮
大数据hivespark大数据架构师doris面试数仓选型数据仓库
第一章相关理论1.1大数据离线数仓理论1.1.1基本原理大数据离线数仓,作为一个专门构建用于支持决策分析过程的数据集合,具有面向主题、集成、不可更新以及随时间变化的特点。其核心价值在于,通过对历史数据的深度存储、精细加工、全面整合与深入分析,能够为企业或组织提供一个多角度、多维度的数据视图,从而助力高层管理者做出更为明智与精准的决策。1.2SQL-on-Hadoop解决方案SQL-on-Hadoo
- Redash:让数据可视化变得简单
开源项目精选
信息可视化开源github
Redash是一款开源的BI工具,提供了基于web的数据库查询和数据可视化功能。Redash允许快速和方便地访问数十亿条记录,使用AmzonRedshift处理和收集这些记录。Redash支持查询多个数据库,包括:Redshift、GoogleBigQuery、PostgreSQL、MySQL、Graphite、Presto、Google电子表格、ClouderaImpala、Hive和自定义脚本
- 数据权限访问控制(Apache Sentry)
deepdata_cn
权限管理apachesentry
ApacheSentry最初由Cloudera公司内部开发,针对Hadoop系统中的数据(主要是HDFS、Hive的数据)进行细粒度控制,对HDFS、Hive以及Impala有着良好的支持性。2013年Sentry成为Apache的孵化项目,为Hadoop集群元数据和数据存储提供集中、细粒度的访问控制。其架构包括DataEngine、Plugin、Policymetadata等部分,Plugin负
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
Yuan_CSDF
#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- 大数据学习(61)-Impala与Hive计算引擎
viperrrrrrr
学习impalahiveyarnhadoop
&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门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一、impala与yarn资源管理YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个资源管理器,它采用了master/slave的架构,使得多个处理框架能够在同一集群上共享资源。Impala作为Hadoop生态系统中的一个组件,可以与YARN集成,以便更好地管理
- SpringBoot+Implala常见问题:[Cloudera][ImpalaJDBCDriver](500605) 错误
平凡君
笔记HiveImpalaSpringBoot
问题描述Causedby:java.sql.SQLException:[Cloudera]ImpalaJDBCDriver问题分析:当CDH机器配置了LDAP验证的时候,Dbeaver或者其他链接工具或者java代码链接impala时,需要在impala链接Url后添加AuthMech=3属性Cloudera官网文档里也说明了这件事https://docs.cloudera.com/documen
- 低版本impala多次去重UDAF
路边草随风
大数据c++hadoopimpalaUDAF大数据C++
使用低版本的impala在进行去重统计count(distinct字段)操作的时候会遇到很大的限制,就是一条sql只能对一个字段进行去重统计,多于一个字段使用count(distinct字段)则会提示如下报错:”errorMessage:AnalysisException:allDISTINCTaggregatefunctionsneedtohavethesamesetofparametersas
- CDP中的Hive3之Apache Hive3特性
对许
#Hive#Sparkhivecdp
CDP中的Hive3之ApacheHive3特性1、ApacheHive3特性2、Hive不支持的接口和功能3、HiveonTez简介4、ApacheHive3架构概述CDP中采用的是ApacheHive3版本,相比Hive1/2,该版本在事务和安全性等方面有重大改进,了解这些版本之间的主要差异对于SQL用户至关重要,包括使用ApacheSpark和ApacheImpala的用户1、ApacheH
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:基于数据特征的存储格式选择(上)(19/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala存储格式选择数据特征性能优化社交媒体数据金融数据
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- CDP中的Hive3之Hive Metastore(HMS)
对许
#Hive#Sparkhivecdp
CDP中的Hive3之HiveMetastore(HMS)1、CDP中的HMS2、HMS表的存储(转换)3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore(HMS)是一种服务,用于在后端RDBMS(例如MySQL或PostgreSQL)中存储与ApacheHive和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive和其他服务共享元存储。与HMS的连接包括HiveServe
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala高级执行计划优化实战案例金融电商性能提升
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala集群资源动态分配性能优化负载感知算法自适应机制应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载优化技巧实战案例并发加载批量加载
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:应对海量复杂数据的挑战(上)(7/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据Impala性能优化海量复杂数据数据分区查询优化经典案例
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- 大数据新视界 -- Impala 性能优化:量子计算启发下的数据加密与性能平衡(下)(30 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala量子计算数据加密性能平衡Hive量子密钥分发
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:跨数据中心环境下的挑战与对策(上)(27 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala跨数据中心性能优化挑战对策案例分析代码示例
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- 大数据新视界 -- Impala 性能优化:分布式环境中的优化新视野(下)(28 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala性能优化分布式环境数据布局资源管理优化策略
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- 大数据新视界 -- Impala 性能突破:复杂数据类型处理的优化路径(上)(25 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala复杂数据类型性能突破优化路径商业案例数据处理挑战
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:资源分配与负载均衡的协同(下)(24 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala资源分配负载均衡协同核心技术应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)
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#Impala之道大数据新视界大数据Impala分区修剪优化应用案例性能优化分区键修剪算法
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala动态分区调整策略性能优化混合策略电信案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:解析执行计划优化的神秘面纱(上)(17/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala执行计划优化性能提升数据分布统计信息资源利用
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据加载策略如何决定分析速度(上)(15/30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载策略分析速度全量加载增量加载优化技巧
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率:索引优化的秘籍大揭秘(上)(3/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala索引优化查询效率案例分析代码优化重写查询语句
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- Spring Cloud: Hystrix请求队列线程不足
MeazZa
在SpringCloud中,Feign可以实现本地化的微服务API调用,Hystrix可以实现调用失败时的fallback处理。问题描述:在实际生产环境中使用时,我们遇到了这样一个错误:"...,stacktrace:[com.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException:QueryNodeImpalaBdService#getQueryRes
- 探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
汤萌妮Margaret
探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿,深度强化学习(DRL)因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目:“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
- ViewController添加button按钮解析。(翻译)
张亚雄
c
<div class="it610-blog-content-contain" style="font-size: 14px"></div>// ViewController.m
// Reservation software
//
// Created by 张亚雄 on 15/6/2.
- mongoDB 简单的增删改查
开窍的石头
mongodb
在上一篇文章中我们已经讲了mongodb怎么安装和数据库/表的创建。在这里我们讲mongoDB的数据库操作
在mongo中对于不存在的表当你用db.表名 他会自动统计
下边用到的user是表明,db代表的是数据库
添加(insert):
- log4j配置
0624chenhong
log4j
1) 新建java项目
2) 导入jar包,项目右击,properties—java build path—libraries—Add External jar,加入log4j.jar包。
3) 新建一个类com.hand.Log4jTest
package com.hand;
import org.apache.log4j.Logger;
public class
- 多点触摸(图片缩放为例)
不懂事的小屁孩
多点触摸
多点触摸的事件跟单点是大同小异的,上个图片缩放的代码,供大家参考一下
import android.app.Activity;
import android.os.Bundle;
import android.view.MotionEvent;
import android.view.View;
import android.view.View.OnTouchListener
- 有关浏览器窗口宽度高度几个值的解析
换个号韩国红果果
JavaScripthtml
1 元素的 offsetWidth 包括border padding content 整体的宽度。
clientWidth 只包括内容区 padding 不包括border。
clientLeft = offsetWidth -clientWidth 即这个元素border的值
offsetLeft 若无已定位的包裹元素
- 数据库产品巡礼:IBM DB2概览
蓝儿唯美
db2
IBM DB2是一个支持了NoSQL功能的关系数据库管理系统,其包含了对XML,图像存储和Java脚本对象表示(JSON)的支持。DB2可被各种类型的企 业使用,它提供了一个数据平台,同时支持事务和分析操作,通过提供持续的数据流来保持事务工作流和分析操作的高效性。 DB2支持的操作系统
DB2可应用于以下三个主要的平台:
工作站,DB2可在Linus、Unix、Windo
- java笔记5
a-john
java
控制执行流程:
1,true和false
利用条件表达式的真或假来决定执行路径。例:(a==b)。它利用条件操作符“==”来判断a值是否等于b值,返回true或false。java不允许我们将一个数字作为布尔值使用,虽然这在C和C++里是允许的。如果想在布尔测试中使用一个非布尔值,那么首先必须用一个条件表达式将其转化成布尔值,例如if(a!=0)。
2,if-els
- Web开发常用手册汇总
aijuans
PHP
一门技术,如果没有好的参考手册指导,很难普及大众。这其实就是为什么很多技术,非常好,却得不到普遍运用的原因。
正如我们学习一门技术,过程大概是这个样子:
①我们日常工作中,遇到了问题,困难。寻找解决方案,即寻找新的技术;
②为什么要学习这门技术?这门技术是不是很好的解决了我们遇到的难题,困惑。这个问题,非常重要,我们不是为了学习技术而学习技术,而是为了更好的处理我们遇到的问题,才需要学习新的
- 今天帮助人解决的一个sql问题
asialee
sql
今天有个人问了一个问题,如下:
type AD value
A  
- 意图对象传递数据
百合不是茶
android意图IntentBundle对象数据的传递
学习意图将数据传递给目标活动; 初学者需要好好研究的
1,将下面的代码添加到main.xml中
<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?>
<LinearLayout xmlns:android="http:/
- oracle查询锁表解锁语句
bijian1013
oracleobjectsessionkill
一.查询锁定的表
如下语句,都可以查询锁定的表
语句一:
select a.sid,
a.serial#,
p.spid,
c.object_name,
b.session_id,
b.oracle_username,
b.os_user_name
from v$process p, v$s
- mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 二进制文件[tar.gz]
征客丶
mysqlosx
场景:在 mac osx 10.10 下安装 mysql 5.6 的二进制文件。
环境:mac osx 10.10、mysql 5.6 的二进制文件
步骤:[所有目录请从根“/”目录开始取,以免层级弄错导致找不到目录]
1、下载 mysql 5.6 的二进制文件,下载目录下面称之为 mysql5.6SourceDir;
下载地址:http://dev.mysql.com/downl
- 分布式系统与框架
bit1129
分布式
RPC框架 Dubbo
什么是Dubbo
Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。其核心部分包含: 远程通讯: 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装,包括多种线程模型,序列化,以及“请求-响应”模式的信息交换方式。 集群容错: 提供基于接
- 那些令人蛋痛的专业术语
白糖_
springWebSSOIOC
spring
【控制反转(IOC)/依赖注入(DI)】:
由容器控制程序之间的关系,而非传统实现中,由程序代码直接操控。这也就是所谓“控制反转”的概念所在:控制权由应用代码中转到了外部容器,控制权的转移,是所谓反转。
简单的说:对象的创建又容器(比如spring容器)来执行,程序里不直接new对象。
Web
【单点登录(SSO)】:SSO的定义是在多个应用系统中,用户
- 《给大忙人看的java8》摘抄
braveCS
java8
函数式接口:只包含一个抽象方法的接口
lambda表达式:是一段可以传递的代码
你最好将一个lambda表达式想象成一个函数,而不是一个对象,并记住它可以被转换为一个函数式接口。
事实上,函数式接口的转换是你在Java中使用lambda表达式能做的唯一一件事。
方法引用:又是要传递给其他代码的操作已经有实现的方法了,这时可以使
- 编程之美-计算字符串的相似度
bylijinnan
java算法编程之美
public class StringDistance {
/**
* 编程之美 计算字符串的相似度
* 我们定义一套操作方法来把两个不相同的字符串变得相同,具体的操作方法为:
* 1.修改一个字符(如把“a”替换为“b”);
* 2.增加一个字符(如把“abdd”变为“aebdd”);
* 3.删除一个字符(如把“travelling”变为“trav
- 上传、下载压缩图片
chengxuyuancsdn
下载
/**
*
* @param uploadImage --本地路径(tomacat路径)
* @param serverDir --服务器路径
* @param imageType --文件或图片类型
* 此方法可以上传文件或图片.txt,.jpg,.gif等
*/
public void upload(String uploadImage,Str
- bellman-ford(贝尔曼-福特)算法
comsci
算法F#
Bellman-Ford算法(根据发明者 Richard Bellman 和 Lester Ford 命名)是求解单源最短路径问题的一种算法。单源点的最短路径问题是指:给定一个加权有向图G和源点s,对于图G中的任意一点v,求从s到v的最短路径。有时候这种算法也被称为 Moore-Bellman-Ford 算法,因为 Edward F. Moore zu 也为这个算法的发展做出了贡献。
与迪科
- oracle ASM中ASM_POWER_LIMIT参数
daizj
ASMoracleASM_POWER_LIMIT磁盘平衡
ASM_POWER_LIMIT
该初始化参数用于指定ASM例程平衡磁盘所用的最大权值,其数值范围为0~11,默认值为1。该初始化参数是动态参数,可以使用ALTER SESSION或ALTER SYSTEM命令进行修改。示例如下:
SQL>ALTER SESSION SET Asm_power_limit=2;
- 高级排序:快速排序
dieslrae
快速排序
public void quickSort(int[] array){
this.quickSort(array, 0, array.length - 1);
}
public void quickSort(int[] array,int left,int right){
if(right - left <= 0
- C语言学习六指针_何谓变量的地址 一个指针变量到底占几个字节
dcj3sjt126com
C语言
# include <stdio.h>
int main(void)
{
/*
1、一个变量的地址只用第一个字节表示
2、虽然他只使用了第一个字节表示,但是他本身指针变量类型就可以确定出他指向的指针变量占几个字节了
3、他都只存了第一个字节地址,为什么只需要存一个字节的地址,却占了4个字节,虽然只有一个字节,
但是这些字节比较多,所以编号就比较大,
- phpize使用方法
dcj3sjt126com
PHP
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpize可以建立php的外挂模块,下面介绍一个它的使用方法,需要的朋友可以参考下
安装(fastcgi模式)的时候,常常有这样一句命令:
代码如下:
/usr/local/webserver/php/bin/phpize
一、phpize是干嘛的?
phpize是什么?
phpize是用来扩展php扩展模块的,通过phpi
- Java虚拟机学习 - 对象引用强度
shuizhaosi888
JAVA虚拟机
本文原文链接:http://blog.csdn.net/java2000_wl/article/details/8090276 转载请注明出处!
无论是通过计数算法判断对象的引用数量,还是通过根搜索算法判断对象引用链是否可达,判定对象是否存活都与“引用”相关。
引用主要分为 :强引用(Strong Reference)、软引用(Soft Reference)、弱引用(Wea
- .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)下载地址
happyqing
.net下载framework
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1(完整软件包)
http://www.microsoft.com/zh-cn/download/details.aspx?id=25150
Microsoft .NET Framework 3.5 Service Pack 1 是一个累积更新,包含很多基于 .NET Framewo
- JAVA定时器的使用
jingjing0907
javatimer线程定时器
1、在应用开发中,经常需要一些周期性的操作,比如每5分钟执行某一操作等。
对于这样的操作最方便、高效的实现方式就是使用java.util.Timer工具类。
privatejava.util.Timer timer;
timer = newTimer(true);
timer.schedule(
newjava.util.TimerTask() { public void run()
- Webbench
流浪鱼
webbench
首页下载地址 http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html
Webbench是知名的网站压力测试工具,它是由Lionbridge公司(http://www.lionbridge.com)开发。
Webbench能测试处在相同硬件上,不同服务的性能以及不同硬件上同一个服务的运行状况。webbench的标准测试可以向我们展示服务器的两项内容:每秒钟相
- 第11章 动画效果(中)
onestopweb
动画
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/
- windows下制作bat启动脚本.
sanyecao2314
javacmd脚本bat
java -classpath C:\dwjj\commons-dbcp.jar;C:\dwjj\commons-pool.jar;C:\dwjj\log4j-1.2.16.jar;C:\dwjj\poi-3.9-20121203.jar;C:\dwjj\sqljdbc4.jar;C:\dwjj\voucherimp.jar com.citsamex.core.startup.MainStart
- Java进行RSA加解密的例子
tomcat_oracle
java
加密是保证数据安全的手段之一。加密是将纯文本数据转换为难以理解的密文;解密是将密文转换回纯文本。 数据的加解密属于密码学的范畴。通常,加密和解密都需要使用一些秘密信息,这些秘密信息叫做密钥,将纯文本转为密文或者转回的时候都要用到这些密钥。 对称加密指的是发送者和接收者共用同一个密钥的加解密方法。 非对称加密(又称公钥加密)指的是需要一个私有密钥一个公开密钥,两个不同的密钥的
- Android_ViewStub
阿尔萨斯
ViewStub
public final class ViewStub extends View
java.lang.Object
android.view.View
android.view.ViewStub
类摘要: ViewStub 是一个隐藏的,不占用内存空间的视图对象,它可以在运行时延迟加载布局资源文件。当 ViewSt