- nosql数据库技术与应用知识点
皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- Hadoop架构
henan程序媛
hadoop大数据分布式
一、案列分析1.1案例概述现在已经进入了大数据(BigData)时代,数以万计用户的互联网服务时时刻刻都在产生大量的交互,要处理的数据量实在是太大了,以传统的数据库技术等其他手段根本无法应对数据处理的实时性、有效性的需求。HDFS顺应时代出现,在解决大数据存储和计算方面有很多的优势。1.2案列前置知识点1.什么是大数据大数据是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的大量数据集合,
- 全面指南:用户行为从前端数据采集到实时处理的最佳实践
数字沉思
营销流量运营系统架构前端内容运营大数据
引言在当今的数据驱动世界,实时数据采集和处理已经成为企业做出及时决策的重要手段。本文将详细介绍如何通过前端JavaScript代码采集用户行为数据、利用API和Kafka进行数据传输、通过Flink实时处理数据的完整流程。无论你是想提升产品体验还是做用户行为分析,这篇文章都将为你提供全面的解决方案。设计一个通用的ClickHouse表来存储用户事件时,需要考虑多种因素,包括事件类型、时间戳、用户信
- 详解 Flink 的常见部署方式
文刀小桂
Flinkflink大数据
一、常见部署模式分类1.按是否依赖外部资源调度1.1Standalone模式独立模式(Standalone)是独立运行的,不依赖任何外部的资源管理平台,只需要运行所有Flink组件服务1.2Yarn模式Yarn模式是指客户端把Flink应用提交给Yarn的ResourceManager,Yarn的ResourceManager会在Yarn的NodeManager上创建容器。在这些容器上,Flink
- 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
- Java中的大数据处理框架对比分析
省赚客app开发者
java开发语言
Java中的大数据处理框架对比分析大家好,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,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
- 一文搞懂 Flink Task 数据交互之数据写源码
mn_kw
flink交互java
一文搞懂FlinkTask数据交互之数据写源码1.RecordWriterOutput2.RecordWriter3.数据分区器ChannelSelector4.数据输出模型ResultPartition5.子模型ResultSubpartition6.本地buffer池LocalBufferPool7.获取buffer8.将buffer添加到ResultSubpartitionFlink重要源码
- echarts象形渐变柱状图
星星跌入梦境*
echartsangular.js前端
一、效果图如下:二、代码如下(1)父组件importitemfrom'../bigdata/components/item.vue'exportdefault{components:{item}}.page-con{width:100%;height:100%;.main-con{width:35%;height:33%;}}(2)子组件importechartsfrom"echarts";exp
- 概率图模型(PGM)综述
医学影像处理
概率图模型概率图模型综述
RefLink:http://www.sigvc.org/bbs/thread-728-1-1.htmlGraphicalModel的基本类型基本的GraphicalModel可以大致分为两个类别:贝叶斯网络(BayesianNetwork)和马尔可夫随机场(MarkovRandomField)。它们的主要区别在于采用不同类型的图来表达变量之间的关系:贝叶斯网络采用有向无环图(DirectedAc
- Python基础知识进阶之正则表达式_头歌python正则表达式进阶
前端陈萨龙
程序员python学习面试
最后硬核资料:关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助:技术群大佬指点迷津,你的问题可能不是问题,求资源在群里喊一声。面试题库:由技术群里的小伙伴们共同投稿,热乎的大厂面试真题,持续更新中。知识体系:含编程语言、算法、大数据生态圈组件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是
- 大数据新视界 --大数据大厂之Flink强势崛起:大数据新视界的璀璨明珠
青云交
大数据新视界Flink大数据数据类型实时处理流处理框架对比应用场景数据处理大数据新视界数据库
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:Ja
- flink增量检查点降低状态依赖实现的详细步骤
goTsHgo
Flink大数据分布式flink大数据
增量检查点启动恢复的时间是很久的,业务上不能接受,所以可以通过降低状态依赖来减少恢复的时间。降低状态依赖尽可能减少状态的复杂性和依赖关系,通过拆分状态或将状态外部化到其他服务中,从而降低恢复的开销。实施措施:将状态分割为更小的单元,减少每次恢复的状态量。使用外部状态存储服务,减少Flink状态后端的负担。拆分状态和将状态外部化到其他服务可以帮助减少作业的状态依赖,从而降低恢复时间和复杂度。以下是详
- flink table factory基础知识
loukey_j
一、概述在flink中很多组件都是TableFactory的子类。比如序列化,反序列化,tableSinkFactory,tableSourceFactory.TableFactory是用来创建序列化,反序列器,tableSource和tableSink的工厂。二、TableFactory源码在flink框架中,TableFactory的子类并不是程序员自己随心new出来的。flink的提供给程序
- 2024年最全使用Python求解方程_python解方程(1),字节面试官迟到
2401_84569545
程序员python学习面试
最后硬核资料:关注即可领取PPT模板、简历模板、行业经典书籍PDF。技术互助:技术群大佬指点迷津,你的问题可能不是问题,求资源在群里喊一声。面试题库:由技术群里的小伙伴们共同投稿,热乎的大厂面试真题,持续更新中。知识体系:含编程语言、算法、大数据生态圈组件(Mysql、Hive、Spark、Flink)、数据仓库、Python、前端等等。网上学习资料一大堆,但如果学到的知识不成体系,遇到问题时只是
- 01-Flink安装部署及入门案例(仅供学习),音视频时代你还不会NDK开发
小猪佩琪962
2024年程序员学习flink学习大数据
先自我介绍一下,小编浙江大学毕业,去过华为、字节跳动等大厂,目前阿里P7深知大多数程序员,想要提升技能,往往是自己摸索成长,但自己不成体系的自学效果低效又漫长,而且极易碰到天花板技术停滞不前!因此收集整理了一份《2024年最新大数据全套学习资料》,初衷也很简单,就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友。既有适合小白学习的零基础资料,也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程,涵
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
flink大数据
导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- flink独立集群部署
嘎子吱吱吱吱
flinkhadooplinux
#flink独立集群部署说明安装环境三台服务器47.106.23.1(master)47.112.173.2(worker1)47.115.162.3(worker1)提前装好jdk和ssh,以下操作最好不要用root账号提前下载好flink的包并解压设置三台服务器之间ssh免密登录生成本机秘钥以47.106.23.1为例(其他两台参考本服务器)#生成本机秘钥cd;ssh-keygen-trsa-
- Flink的时间与watermarks详解
大数据技术与数仓
当我们在使用Flink的时候,避免不了要和时间(time)、水位线(watermarks)打交道,理解这些概念是开发分布式流处理应用的基础。那么Flink支持哪些时间语义?Flink是如何处理乱序事件的?什么是水位线?水位线是如何生成的?水位线的传播方式是什么?让我们带着这些问题来开始本文的内容。时间语义基本概念时间是Flink等流处理中最重要的概念之一,在Flink中Time可以分为三种:Eve
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1)
2401_84164527
程序员架构
目前比较流行的实时数仓架构有两类,其中一类是以Flink+Doris为核心的实时数仓架构方案;另一类是以湖仓一体架构为核心的实时数仓架构方案。本文针对Flink+Hudi湖仓一体架构进行介绍,这套架构的特点是可以基于一套数据完全实现Lambda架构。实时数仓架构图如下:技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据
- 2024年大数据最新实时数仓之实时数仓架构(Hudi)
2401_84185556
程序员大数据架构
技术框架Kafka:用于接入数据源;FlinkCDC:如果直接接入业务数据源可以考虑CDC方式,如果通过Kafka缓冲接入业务数据可以忽略;Flink:用于数据ETL,包括接入数据、处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Spark:用于数据ETL,包括处理数据及输出数据全链路数据计算任务;Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;Doris:O
- 实时数仓之实时数仓架构(Hudi)(1),2024年最新熬夜整理华为最新大数据开发笔试题
2401_84181221
程序员架构大数据
+Hudi:湖仓一体数据管理框架,用来管理模型数据,包括ODS/DWD/DWS/DIM/ADS等;+Doris:OLAP引擎,同步数仓结果模型,对外提供数据服务支持;+Hbase:用来存储维表信息,维表数据来源一部分有Flink加工实时写入,另一部分是从Spark任务生产,其主要作用用来支持FlinkETL处理过程中的LookupJoin功能。这里选用Hbase原因主要因为Table的HbaseC
- Flink - CEP
kikiki1
Hadoop3.2集群新版本的搭建详细讲解过程,从下面第一张官方的图来看,最新版是3.2,所以大猪将使用3.2的版本来演示,过程中遇到的坑留给自己,把路留给你们,IT之路还有大猪。大猪为了把文章压缩极简方便小伙伴阅读,将使用root帐号进行所有操作。准备两台主机10.211.55.11、10.211.55.12对应的hostname为m1.example.com、m2.example.com具体命
- chapter01 Java语言概述 知识点Note
月下绯烟
Javajava开发语言
JavaSEJavaEEJavaME大数据Java基础常用技术栈mysqlJDBCSSMspring+springmvc+mybatisLinuxnacosHadoopFlinkJAVAEE消息队列rabbitMQdocker数据库redisspringbootspringcloudsshstruts+spring+hibernate过时技术栈很少用JAVA虚拟机jvm分布式微服务高并发常见dos
- 【无标题】大数据之批处理,流处理,批流一体概念
数字天下
大数据
批处理批处理是将一定量的数据集合在一起,形成一个数据批次,然后对这个批次中的数据进行处理。Spark和Flink都支持批处理,其中Spark使用的是批处理模型,即将一批数据一次性读入内存,然后对其进行处理,处理完成后再将结果写入磁盘。Flink也支持批处理,但使用的是基于流处理的批处理模式,即将一批数据分成多个数据流进行处理,可以实现更高效的内存管理和更低的延迟。流处理流式处理是一种将数据流式地处
- python flink_《Flink官方文档》Python 编程指南测试版
weixin_39846361
pythonflink
原文链接译者:hjjxd校对:清英Flink中的分析程序实现了对数据集的某些操作(例如,数据过滤,映射,合并,分组)。这些数据最初来源于特定的数据源(例如来自于读文件或数据集合)。操作执行的结果通过数据池以写入数据到(分布式)文件系统或标准输出(例如命令行终端)的形式返回。Flink程序可以运行在不同的环境中,既能够独立运行,也可以嵌入到其他程序中运行。程序可以运行在本地的JVM上,也可以运行在服
- flink---window
搞数据的小杰
flink大数据
Window介绍DataStream:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/datastream/operators/windows/SQL:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.17/zh/docs/dev/table/
- Flink(1.13) 的window机制(一)
万事万物
窗口概述在流处理应用中,数据是连续不断的,因此我们不可能等到所有数据都到了才开始处理。当然我们可以每来一个消息就处理一次,但是有时我们需要做一些聚合类的处理,例如:在过去的1分钟内有多少用户点击了我们的网页。在这种情况下,我们必须定义一个窗口,用来收集最近一分钟内的数据,并对这个窗口内的数据进行计算。流式计算是一种被设计用于处理无限数据集的数据处理引擎,而无限数据集是指一种不断增长的本质上无限的数
- pyflink 自定义函数
scan724
Flink实时计算python开发语言
frompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.common.typeinfoimportTypesfrompyflink.datastreamimportStreamExecutionEnvironmentfrompyflink.tableimportStreamTableEnvironmentfrompyfli
- flink 问题记录
Jhon_yh
flinkflinkhadoop大数据
文章目录1.Causedby:java.lang.UnsatisfiedLinkError:org.apache.hadoop.util.NativeCrc32.nativeComputeChunkedSums(IILjava/nio/ByteBuffer;ILjava/nio/ByteBuffer;IILjava/lang/String;JZ)V原因java.util.concurrent.Ex
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
dcj3sjt126com
yiiframework
在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
come_for_dream
对象
概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
gcq511120594
编程互联网
一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
- Reverse Linked List II
hcx2013
list
Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
- Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC Test HtmlUnit简介
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- Hadoop集群工具distcp
liyonghui160com
1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
Hadoop distcp -i hdfs://rock-nn:8020/user/cxz/input hdfs://stone-nn:8020/user/cxz/运行在rock端,即源端问题:报版本
- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
pda158
mysql脚本
主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
shoothao
IT资源图标库图片库色彩板字体
A. 免费的设计资源
Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
uule
thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>