青行灯er
青行灯er

Spark Notebook使用

1.访问192.168.16.187:9000

2.使用Clusters选项卡中预设的yarn-client配置create新的notebook

3.可以在Files选项卡下方找到新建的notebook

4.可以随时在notebook内修改spark配置

5.添加新的jar包

5.1 将jar包放在192.168.16.187的/opt/wwd/notebook/jars文件夹中一份，如

scp /root/ojdbc8_12.2.0.1.jar [email protected]:/opt/wwd/notebook/jars

5.2 修改4中的Notebook Metadata，为”customSparkConf”添加

"spark.jars": "/opt/wwd/notebook/jars/ojdbc8_12.2.0.1.jar",

5.3 重启当前notebook

你可能感兴趣的:(分布式计算)

  • Hadoop 傲雪凌霜，松柏长青 后端大数据hadoop大数据分布式
    ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
  • 边缘计算在现代数据中心的应用 666IDCaaa 边缘计算人工智能
    当今数字化时代，数据中心扮演着至关重要的角色，而边缘计算的出现为现代数据中心带来了新的机遇和挑战。一、边缘计算的概念与特点边缘计算是一种将计算和数据存储靠近数据源或用户的分布式计算模式。与传统的集中式云计算相比，边缘计算具有以下特点：低延迟：由于数据处理在靠近数据源的地方进行，减少了数据传输的距离和时间，从而实现了更低的延迟。这对于实时性要求高的应用，如工业自动化、自动驾驶、虚拟现实等至关重要。高
  • 大数据之flink与hive 星辰_mya 大数据flinkhive
    其实吧我不太想写flink，因为线上经验确实不多，这也是我需要补的地方，没有条件创造条件，先来一篇吧flink：高性能低延迟流批一体的分布式计算框架基于事件时间对实时数据精准处理快速响应支持批处理，高效离线分析和数据挖掘数据仓库的引擎丰富数据源/接收器，集成多种数据存储格式和源，比较常见就是咱们今天的主题hive了checkpoint恢复机制，故障恢复快速恢复计算任务分布式弹性扩展，据业务灵活增加
  • Arch - 演进中的架构 小小工匠 【凤凰架构】架构
    文章目录Pre原始分布式时代1.背景与起源2.分布式系统的初步探索3.分布式计算环境（DCE）4.技术挑战与困境5.原始分布式时代的失败与教训6.未来展望单体时代优势缺陷单体架构与微服务架构的关系总结SOA时代1.SOA架构及其背景1.烟囱式架构（InformationSiloArchitecture）2.[微内核架构](https://www.oreilly.com/content/softwa
  • DM8 分布计算集群（DMDPC）Docker 命令行部署指南 69岁法外狂徒 docker容器数据库分布式
    简介DMDPC是一款同时支持在线分析处理(OLAP)和在线事务处理(OLTP)的新型分布式数据库系统。它不仅保留了传统单机数据库的大部分功能，还提供了分布式计算集群所特有的高可用性、高扩展性、高性能、高吞吐量以及对用户透明等高级特性。本文借助命令行工具部署DPC集群。系统架构DMDPC的架构由三个核心组件组成：计划生成节点(SP)：对外提供分布式数据库服务，负责接收用户请求、生成执行计划，并调度计
  • TensorFlow的基本概念以及使用场景 张柏慈 决策树
    TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。TensorFlow的主要特点包括：1.多平台支持：TensorFlow可以运行在多种硬件和操作系统上，包括CPU、GPU和移动设备。2.自动求导：TensorFlow可以自动计算模型参数的梯度，通过优化算法更新参数，以提高模型的准确性。3.分布式计算：Ten
  • 大数据领域的深度分析——AI是在帮助开发者还是取代他们？ 阳爱铭 大数据与数据中台技术沉淀大数据人工智能后端数据库架构数据库开发etl工程师chatgpt
    在大数据领域，生成式人工智能（AIGC）的应用正在迅速扩展，改变了数据科学家和开发者的工作方式。本文将从大数据的专业视角，探讨AI工具在这一领域的作用，以及它们是如何帮助开发者而非取代他们的。1.大数据领域的AI工具现状在大数据领域，AI工具已经取得了显著进展，以下是几款主要的AI工具及其功能和实际应用：ApacheSpark+MLlib：ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统，广泛用于
  • LLM大模型学习：LLM大模型推理加速 七七Seven～ 学习人工智能transformer深度学习llama
    文Mia/叶娇娇推理优化部署、推理加速技术是现在，尤其在大模型时代背景之下，消费级GPU和边端设备仍为主流的状况下。推理加速是实际工程落地的首要考虑因素之一，今天笔者来聊聊涉及到的可以实现大模型推理加速的技术。目录一、模型优化技术二、模型压缩技术三、硬件加速四、GPU加速五、模型并行化和分布式计算技术一、模型优化学习常见的模型优化技术，如模型剪枝、量化、分片、蒸馏等，掌握相应的实现方法。1.1剪枝
  • python ray分布式_取代 Python 多进程！伯克利开源分布式框架 Ray weixin_39946313 pythonray分布式
    Ray由伯克利开源，是一个用于并行计算和分布式Python开发的开源项目。本文将介绍如何使用Ray轻松构建可从笔记本电脑扩展到大型集群的应用程序。并行和分布式计算是现代应用程序的主要内容。我们需要利用多个核心或多台机器来加速应用程序或大规模运行它们。网络爬虫和搜索所使用的基础设施并不是在某人笔记本电脑上运行的单线程程序，而是相互通信和交互的服务的集合。云计算承诺在所有维度上(内存、计算、存储等)实
  • Spark底层逻辑 傲雪凌霜，松柏长青 大数据后端spark大数据
    ApacheSpark的底层逻辑可以从其核心概念、组件和执行流程等方面来理解。Spark提供了一个分布式数据处理框架，其底层逻辑基于批处理架构，能够在大规模集群中高效地处理数据。以下是Spark的底层逻辑的详细介绍：1.核心概念Spark的底层基于几个核心概念来实现分布式计算，包括：RDD（ResilientDistributedDataset，弹性分布式数据集）：RDD是Spark最基础的数据抽
  • Java中的分布式计算：如何在多节点环境中实现高效计算 省赚客app开发者 java开发语言
    Java中的分布式计算：如何在多节点环境中实现高效计算大家好，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！在现代计算中，分布式计算已成为处理大量数据和复杂计算任务的标准解决方案。通过将计算任务分散到多个节点上，可以显著提升计算性能和系统的可扩展性。本文将探讨如何在Java环境中实现高效的分布式计算，涵盖从基本概念到具体的技术实现和最佳实践。一、分布式计算基础分布式计算指的
  • 分布式计算任务调度算法总结 一条鱼2017 分布式计算任务调度算法总结分布式计算任务调度算法总结
    一、影响分布式系统性能的因素主要有这些因素影响着分布式系统的性能：网络延迟、数据通信效能、计算节点处理能力、任务的分割、无法预算处理时间、任务的颠簸等等。我们在寻求分布式计算调度算法时，就是有针对性的以解决这些问题为目的，从各个角度，不同侧面，利用一种或者集中方法结合起来的形式，从而达到最优解，使得系统效率相对最高。二、几种基本的调度算法获得网络负载均衡有几个基本的方法。这些方法可以结合使用，形成
  • PySpark 静听山水 Sparkspark
    PySpark的本质确实是Python的一个接口层，它允许你使用Python语言来编写ApacheSpark应用程序。通过这个接口，你可以利用Spark强大的分布式计算能力，同时享受Python的易用性和灵活性。1、PySpark的工作原理PySpark的工作原理可以概括为以下几个步骤：编写Python代码：开发者使用Python语法来编写Spark应用程序。这些程序通常涉及创建RDDs（弹性分布
  • Hive的优势与使用场景 傲雪凌霜，松柏长青 后端大数据hivehadoop数据仓库
    Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势：1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上，能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询，具备高度扩展性，适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
  • Spark分布式计算原理 NightFall丶 #Sparkapachesparkspark
    目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系，同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例）packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
  • 【Spark高级应用】使用Spark进行高级数据处理与分析 爱技术的小伙子 大数据sparkajax大数据
    Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代，快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架，凭借其高速、易用、通用和灵活的特点，已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析，通过实际案例和代码示例，帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理？如
  • Spark MLlib模型训练—聚类算法 K-means 不二人生 SparkML实战算法spark-ml聚类
    SparkMLlib模型训练—聚类算法K-meansK-means是一种经典的聚类算法，广泛应用于数据挖掘、图像处理、推荐系统等领域。它通过将数据划分为(k)个簇（clusters），使得同一簇内的数据点尽可能相似，而不同簇之间的数据点差异尽可能大。ApacheSpark提供了K-means聚类算法的高效实现，支持大规模数据的分布式计算。本文将详细介绍K-means聚类算法的原理，并结合Spark
  • Hadoop-MapReduce机制原理 H.S.T不想卷 大数据hadoopmapreduce大数据
    MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤：6、Reduce阶段步骤：7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述  HadoopMapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集）
  • JAVA与Python谁更适合后端？ 纵然间 javapython开发语言
    在探讨JAVA与Python谁更适合后端开发的问题时，我们需要从多个维度进行考量，包括性能、生态系统、开发效率、语法简洁性、以及具体的应用场景等。Java是一种编译型语言，通过即时编译器将代码转换为机器码执行，因此执行速度较快。Java在处理大量数据和高并发请求时表现出色，具有强大的扩展性，可以使用多线程和分布式计算等技术实现高并发。此外，Java的自动内存管理和垃圾回收机制也有助于提高系统稳定性
  • 大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究 ZhangJiQun&MXP 2024算力共享2021论文语言模型人工智能自然语言处理
    目录大语言模型算力优化策略：基于并行化技术的算力共享平台研究摘要引言算力共享平台的设计1.平台架构2.并行化计算技术模型并行化流水线并行化3.资源管理和调度实验与结果分析结论与展望首先，大语言模型（如GPT系列、BERT等）和算力共享的结合是近年来人工智能领域的研究热点。算力共享旨在通过分布式计算技术，将大规模计算任务分配给多个计算节点，以提高计算效率、降低资源成本并加速模型训练和推理过程。其次，
  • hive学习记录 2302_80695227 hive学习hadoop
    一、Hive的基本概念定义：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，并提供类SQL查询功能。Hive将HQL（HiveQueryLanguage）转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎（如Tez、Spark）的任务进行计算。数据存储：Hive处理的数据存储在HDFS（HadoopDistributedFileSystem）上。执行引擎：Hive的
  • 基于分布式计算的电商系统设计与实现【系统设计、模型预测、大屏设计、海量数据、Hadoop集群】 王小王-123 hadoop大数据分布式电商系统分析分布式计算
    文章目录==有需要本项目的代码或文档以及全部资源，或者部署调试可以私信博主==项目展示项目介绍目录摘要Abstract1引言1.1研究背景1.2国内外研究现状1.3研究目的1.4研究意义2关键技术理论介绍2.1Hadoop相关组件介绍2.2分布式集群介绍2.3Pyecharts介绍2.4Flask框架3分布式集群搭建及数据准备3.1Hadoop全套组件搭建3.2数据集介绍3.3数据预处理4分布式计
  • 小白？转型？毕业生？外行学习快速入行大数据开发指南 weixin_45732643 Hadoop大数据开发编程语言大数据大数据开发大数据学习Hadoop编程语言
    大数据是对海量数据进行存储、计算、统计、分析处理的一系列处理手段，处理的数据量通常是TB级，甚至是PB或EB级的数据，这是传统数据处理手段所无法完成的，其涉及的技术有分布式计算、高并发处理、高可用处理、集群、实时性计算等，汇集了当前IT领域热门流行的IT技术。大数据是什么？投资者眼里是金光闪闪的两个字：资产。比如，Facebook上市时，评估机构评定的有效资产中大部分都是其社交网站上的数据。如果把
  • 【Linux】Linux系统性能调优技巧 大雨淅淅 linuxlinux
    目录一、Linux系统性能指标二、Linux系统性能调优技巧2.1保持系统更新2.2磁盘I/O性能优化2.3内存管理调整2.4关闭不必要的服务2.5进程资源限制2.6网络性能调整2.7监控和分析工具2.8编译器优化2.9预读取和写入缓存2.10内核参数调整2.11性能分析工具2.12NUMA优化2.13数据库性能调优2.14使用交换空间2.15更新和维护2.16负载均衡和分布式计算2.17使用固态
  • Spring 楚楚ccc Java系列java
    1.1工厂设计模式、Spring工厂的底层实现原理EJB实现原理：就是将原来在客户端实现的代码放至服务端，并依靠RMI进行通信RMI实现原理：通过java可序列化机制实现分布式计算补充序列化：就是将java对象转换为字节序列，以便保存到硬盘或进行网络传输。反序列化则是将字节序列转换为java对象。服务器集群：通过RMI通信，连接不同功能模块的服务器，实现完整的功能EJB存在问题：重量级框架，运行环
  • PyTorch深度学习实战（26）—— PyTorch与Multi-GPU shangjg3 PyTorch深度学习实战深度学习pytorch人工智能
    当拥有多块GPU时，可以利用分布式计算（DistributedComputation）与并行计算（ParallelComputation）的方式加速网络的训练过程。在这里，分布式是指有多个GPU在多台服务器上，并行指一台服务器上的多个GPU。在工作环境中，使用这两种方式加速模型训练是非常重要的技能。本文将介绍PyTorch中分布式与并行的常见方法，读者需要注意这二者的区别，并关注它们在使用时的注意
  • 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
  • XML-RPC-1概述 weixin_30340775
    XML-RPC是一个远程过程调用（远端程序呼叫）（remoteprocedurecall，RPC)的分布式计算协议，通过XML将调用函数封装，并使用HTTP协议作为传送机制。中文名XML-RPC外文名XMLRemoteProcedureCall属于标准通用标记语言类型一个子集目录1关于XML-RPC▪基本介绍▪Requestexample▪Responseexample2XML-RPC入门程序▪基
  • 为什么搜索引擎可以检索到网站？ 程序员T哥 搜索引擎爬虫网络安全网络爬虫网络协议javapython
    搜索引擎和爬虫，基于百度举例为什么搜索引擎可以快速检索到所有对应页面？搜索引擎能够快速检索到所有对应页面，主要归功于以下几个方面：爬虫技术：自动遍历互联网上的网页。索引：将爬取的网页内容转换成数据结构存储。关键词匹配：检索包含用户输入关键词的网页。页面排名：使用复杂算法对搜索结果排序。数据库技术：处理和存储大量数据。分布式计算：提高处理速度。缓存机制：快速返回热门查询结果。用户行为分析：优化搜索结
  • 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
  • rust的指针作为函数返回值是直接传递，还是先销毁后创建？ wudixiaotie 返回值
     这是我自己想到的问题，结果去知呼提问，还没等别人回答， 我自己就想到方法实验了。。 fn main() { let mut a = 34; println!("a's addr:{:p}", &a); let p = &mut a; println!("p's addr:{:p}", &a
  • java编程思想 -- 数据的初始化 百合不是茶 java数据的初始化
      1.使用构造器确保数据初始化      /* *在ReckInitDemo类中创建Reck的对象 */ public class ReckInitDemo { public static void main(String[] args) { //创建Reck对象 new Reck(); } }
  • [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期 comsci
           地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...        所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行 &
  • linux下批量替换文件内容 商人shang linux替换
    1、网络上现成的资料 　　格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径` 　　linux sed 批量替换多个文件中的字符串 　　sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir` 　　例如：替换/home下所有文件中的www.admi
  • 网页在线天气预报 oloz 天气预报
    网页在线调用天气预报 <%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8" pageEncoding="utf-8"%> <!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
  • SpringMVC和Struts2比较 杨白白 springMVC
    1. 入口 spring mvc的入口是servlet，而struts2是filter（这里要指出，filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊），这样就导致了二者的机制不同，这里就牵涉到servlet和filter的区别了。 参见：http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343 2
  • refuse copy, lazy girl! 小桔子 copy
           妹妹坐船头啊啊啊啊！都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料，结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到： 1.那是我自己觉得写不出的高度 2.如果直接拿来用，很快就能解决问题 3.然后就是抄咩~~ 4.肿么可以这样子，都不想写了今儿个，留着作参考吧！拒绝大抄特抄，慢慢一点点写！  
  • apache与php整合 aichenglong php apache web
    一  apache web服务器 1 apeche web服务器的安装   1)下载Apache web服务器   2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)   3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功 2 apache管理   1)service.msc进行图形化管理   2)命令管理，配
  • Maven常用内置变量 AILIKES maven
    Built-in properties ${basedir} represents the directory containing pom.xml ${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version}) Pom/Project properties Al
  • java的类和对象 百合不是茶 JAVA面向对象 类 对象
    java中的类：     java是面向对象的语言，解决问题的核心就是将问题看成是一个类，使用类来解决   java使用 class 类名   来创建类 ，在Java中类名要求和构造方法，Java的文件名是一样的   创建一个A类： class A{ }   java中的类：将某两个事物有联系的属性包装在一个类中，再通
  • JS控制页面输入框为只读 bijian1013 JavaScript
    在WEB应用开发当中，增、删除、改、查功能必不可少，为了减少以后维护的工作量，我们一般都只做一份页面，通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来，实际上就是查看的过程，唯一的区别是修改时，页面上所有的信息能修改，而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并，但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读，在信息量非常大时，就比较麻烦。  
  • AngularJS与服务器交互 bijian1013 JavaScriptAngularJS$http
            对于AJAX应用（使用XMLHttpRequests）来说，向服务器发起请求的传统方式是：获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码，最后处理服务端的响应。整个过程示例如下： var xmlhttp = new XMLHttpRequest(); xmlhttp.onreadystatechange
  • [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用 bit1129 maven
    常用插件及其用法位于：http://maven.apache.org/plugins/   1. Jetty server plugin 2. Dependency copy plugin 3. Surefire Test plugin 4. Uber jar plugin           1. Jetty Pl
  • 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF) bit1129 自定义函数
    1. 什么是Hive UDF Hive是基于Hadoop中的MapReduce，提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统，很多内容都支持用户定制，包括： 文件格式：Text File，Sequence File 内存中的数据格式： Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text 用户提供的 map/reduce 脚本：不管什么
  • 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid，如何重新启动nginx ronin47 nginx 重启 pid丢失
    nginx进程被意外关闭，使用nginx -s reload重启时报如下错误：nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了，下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法：nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
  • UI设计中我们为什么需要设计动效 brotherlamp UIui教程ui视频ui资料ui自学
    随着国际大品牌苹果和谷歌的引领，最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了，越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了，更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。 但是说到底，我们到底为什么需要动效设计？或者说我们到底需要什么样的动效？做动效设计也有段时间了，于是尝试用一些案例，从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。 一、加强体验舒适度 嗯，就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
  • Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题 bylijinnan javaspring
    参考以下两篇文章： http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/ http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration Sprin
  • 数据库连接池的工作原理 chicony 数据库连接池
           随着信息技术的高速发展与广泛应用，数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要，尤其是网络应用和电子商务的迅速发展，都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行，而传统的开发模式是：首先在主程序（如Servlet、Beans）中建立数据库连接；然后进行SQL操作，对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作；最后断开数据库连接。使用这种开发模式，对
  • java 关键字 CrazyMizzz java
    关键字是事先定义的，有特别意义的标识符，有时又叫保留字。对于保留字，用户只能按照系统规定的方式使用，不能自行定义。 Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类：    （1）访问修饰符       public,private,protected       p
  • Hive中的排序语法 daizj 排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
    Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序，这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上，这样会导致在大数量的情况下，花费大量时间。 与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下，必须指定 limit 否则执行会报错。
  • 单态设计模式 dcj3sjt126com 设计模式
      单例模式（Singleton）用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后，该对象可以被其它众多对象所使用。 <?phpclass Example{    // 保存类实例在此属性中    private static&
  • svn locked dcj3sjt126com Lock
    post-commit hook failed (exit code 1) with output: svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database svn: E200031: sqlite: attempt to write a
  • ARM寄存器学习 e200702084 数据结构C++cC#F#
    无论是学习哪一种处理器，首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。     ARM有37个寄存器，其中31个通用寄存器，6个状态寄存器。 1、不分组寄存器（R0-R7）     不分组也就是说说，在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时，由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器，就是
  • 常用编码资料 gengzg 编码
    List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11); String json=JSON.toJSONString(list); HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>(); for(int i=0;i<10;i++) {
  • 进程 vs. 线程 hongtoushizi 线程linux进程
    我们介绍了多进程和多线程，这是实现多任务最常用的两种方式。现在，我们来讨论一下这两种方式的优缺点。 首先，要实现多任务，通常我们会设计Master-Worker模式，Master负责分配任务，Worker负责执行任务，因此，多任务环境下，通常是一个Master，多个Worker。 如果用多进程实现Master-Worker，主进程就是Master，其他进程就是Worker。 如果用多线程实现
  • Linux定时Job：crontab -e 与 /etc/crontab 的区别 Josh_Persistence linuxcrontab
    一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分：* * * * * 分别表示：分钟，小时，日，月，星期，具体说来： 第一段 代表分钟 0—59 第二段 代表小时 0—23 第三段 代表日期 1—31 第四段 代表月份 1—12 第五段 代表星期几，0代表星期日 0—6   如： */1 * * * *   每分钟执行一次。 *
  • KMP算法详解 hm4123660 数据结构C++算法字符串KMP
         字符串模式匹配我们相信大家都有遇过，然而我们也习惯用简单匹配法（即Brute-Force算法)，其基本思路就是一个个逐一对比下去，这也是我们大家熟知的方法，然而这种算法的效率并不高，但利于理解。       假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
  • 枚举类型的单例模式 zhb8015 单例模式
    E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下： public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素，就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候：/** himself = MaYun() {*
  • Kafka+Storm+HDFS ssydxa219 storm
    cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &amp;bin/storm supervisor &amp;bin/storm ui &amp;Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
  • Java获取本地服务器的IP 中华好儿孙 javaWeb获取服务器ip地址
    System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL()); System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr()); System.out.println("getLocalPort:&quo
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他