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数据大包哥
#Spark大数据
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james二次元
大数据SparkPythonPySpark
PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,它允许开发者使用Python编程语言进行大规模数据处理和分析。ApacheSpark是一个快速、通用、可扩展的大数据处理引擎,支持批处理、流处理、机器学习、图计算等多种数据处理模式。PySpark使得Python开发者能够利用Spark强大的分布式计算能力,处理大数据集,并执行高效的并行计算。一、PySpark核心概念1.RDD(弹性分布
- pandas series 相加_Numpy和Pandas教程
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pandasseries相加
Pandas简介-python数据分析library-基于numpy(对ndarray的操作)-有一种用python做Excel/SQL/R的感觉-为什么要学习pandas?-pandas和机器学习的关系,数据预处理,featureengineering。-pandas的DataFrame结构和大家在大数据部分见到的spark中的DataFrame非常类似。目录-numpy速成-Series-Da
- 华为MRS产品组件
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hadoophive大数据数据库架构gaussdb
MRS:MRS是一个在华为云上部署和管理Hadoop系统的服务,一键即可部署Hadoop集群。MRS提供租户完全可控的一站式企业级大数据集群云服务(全栈大数据平台),轻松运行Hadoop、Spark、HBase、Kafka、Storm等大数据组件。集群管理:使用MRS的首要操作就是购买集群,MRS的扩容不论在存储还是计算能力上,都可以简单地通过增加Core节点或者Task节点来完成。集群Core节
- Hive SQL 使用及进阶详解
小四的快乐生活
hivesqlhadoop
一、Hive简介Hive是建立在Hadoop之上的数据仓库基础架构,它提供了类似于SQL的查询语言HiveSQL(也称为HQL),用于对存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据进行数据查询和分析。Hive将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark等分布式计算任务,使得不熟悉Java编程的数据分析人员也能方便地处理大规模数据。二、HiveSQL基础使用(一)环境准备在
- HBase:大数据时代的“超级数据库”
狮歌~资深攻城狮
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HBase:大数据时代的“超级数据库”你是不是也被数据淹没过?大家有没有这样的经历,手机里存了成千上万张照片,每次想找某一张特定的照片时,都得翻半天?或者在工作中面对堆积如山的数据报表,感觉像是在大海捞针。今天我们要聊的HBase,就是为了解决这种“数据洪流”的问题。什么是HBase?HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,它基于Google的Bigtable论文设计而成。简单来说,HBas
- HBase常用的Filter过滤器操作
梵高的夏天
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HBase常用的Filter过滤器操作_hbasefilter-CSDN博客HBase过滤器种类很多,我们选择8种常用的过滤器进行介绍。为了获得更好的示例效果,先利用HBaseShell新建students表格,并往表格中进行写入多行数据。一、数据准备工作(1)在默认命名空间中新建表格students,设置列族info、score。hbase:002:0>create'students','inf
- 深入探索Spark MLlib:大数据时代的机器学习利器
concisedistinct
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随着大数据技术的迅猛发展,机器学习在各行各业的应用日益广泛。ApacheSpark作为大数据处理的利器,其内置的机器学习库MLlib(MachineLearningLibrary)提供了一套高效、易用的工具,用于处理和分析海量数据。本文将深入探讨SparkMLlib,介绍其核心功能和应用场景,并通过实例展示如何在实际项目中应用这些工具。一、SparkMLlib概述1.什么是SparkMLlib?S
- Pinpoint应用性能管理工具Docker化安装
小苏少
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目录Pinpoint应用性能管理工具Docker化安装Pinpoint是什么为什么用Pinpoint下载hbase-create.hbase编写Dockerfile编写run.sh构建Dockerfile启动Pinpoint其他Pinpoint应用性能管理工具Docker化安装本文主要介绍Pinpoint应用性能管理工具Docker化安装,以及在后期Pinpoint进行版本升级时,如何同步升级Do
- Spark Streaming 容错机制详解
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SparkStreaming是Spark生态系统中用于处理实时数据流的模块。它通过微批处理(micro-batch)的方式将实时流数据进行分片处理,每个批次的计算本质上是Spark的批处理作业。为了保证数据的准确性和系统的可靠性,SparkStreaming实现了多种容错机制,包括数据恢复、任务失败重试、元数据恢复等。接下来,我们将从底层原理和源代码的角度详细解释SparkStreaming是如何
- Spark提交任务
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1、Spark提交任务到Yarn1.1、DwKuduAppspark-submit--classcom.io.etl.dwkudu.DwKuduApp\--files/etl/etl-dwkudu/conf/doris.property,/etl/etl-dwkudu/conf/redis.property,/etl/etl-dwkudu/conf/log4j.property\--mastery
- 如何使用GraphX在Spark中进行图计算
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GraphX是ApacheSpark的一个图计算框架,它允许开发者在分布式环境中进行大规模的图数据处理和分析。以下是如何使用GraphX在Spark中进行图计算的基本步骤:1.环境准备首先,确保你已经安装了ApacheSpark,并且你的Spark版本支持GraphX。GraphX是Spark的一个组件,因此通常与Spark一起安装。2.导入GraphX库在你的Spark应用程序中,你需要导入Gr
- 在Spark中如何配置Executor内存以优化性能
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在Spark中,配置Executor内存以优化性能是一个关键步骤。以下是一些具体的配置方法和建议:一、Executor内存配置参数在Spark中,Executor的内存配置主要通过以下几个参数进行:--executor-memory或spark.executor.memory:指定每个Executor进程的内存大小。这个参数对Spark作业运行的性能影响很大。适当增加每个Executor的内存量,
- 什么容错性以及Spark Streaming如何保证容错性
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一、容错性的定义容错性是指一个系统在发生故障或崩溃时,能够继续运行并提供一定服务的能力。在网络或系统中,这通常涉及到物理组件损坏或软件失败时系统的持续运行能力。容错系统的关键特性包括负载平衡、集群、冗余、复制和故障转移等。二、SparkStreaming保证容错性的方法SparkStreaming为了保证数据的准确性和系统的可靠性,实现了多种容错机制,主要包括以下几个方面:元数据的容错性:Spar
- Spark集群架构
情深不仅李义山
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文章目录Spark架构Spark执行任务流程Spark运行环境SparkonYARNSparkStandaloneSpark架构Spark可以运行在YARN上也可以运行Mesos上,无论运行在哪个集群管理架构上,Spark都是以主从架构运行程序。主节点会运行Driver进程,该进程会调用Spark程序的main方法,启动SparkContext;Executor就是从节点的进程,该进程负责执行Dr
- 四、spark集群架构
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spark集群架构官方文档:http://spark.apache.org/docs/latest/cluster-overview.html集群架构我们先看这张图这张图把spark架构拆分成了两块内容:1)spark应用程序:即左边的DriverProgram这块;2)spark集群:即右边的ClusterManager和另外两个WorkerNode;这样的结构,我们大概可以猜测一下spark是
- Spark集群架构介绍
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Spark之YARN介绍一、导语二、Spark及其特性三、Spark架构总览一、导语ApacheSpark(后续简称为Spark)是一款正在点燃大数据世界的开源集群计算框架。据SparkCertifiedExperts显示,在内存中运行时,Sparks性能要比Hadoop快一百倍,在磁盘上运行,Sparks比Hadoop快达十倍。在本篇博客中,我将会为你简单介绍一下Spark的底层基础架构。二、S
- Spark Standalone集群架构
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北风网spark学习笔记SparkStandalone集群架构SparkStandalone集群集群管理器,clustermanager:Master进程,工作节点:Worker进程搭建了一套Hadoop集群(HDFS+YARN)HDFS:NameNode、DataNode、SecondaryNameNodeYARN:ResourceManager、NodeManagerSpark集群(Spark
- Spark----Spark 在不同集群中的架构
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Spark注重建立良好的生态系统,它不仅支持多种外部文件存储系统,提供了多种多样的集群运行模式。部署在单台机器上时,既可以用本地(Local)模式运行,也可以使用伪分布式模式来运行;当以分布式集群部署的时候,可以根据自己集群的实际情况选择Standalone模式(Spark自带的模式)、YARN-Client模式或者YARN-Cluster模式。Spark的各种运行模式虽然在启动方式、运行位置、调
- spark1.x和spark2.x的区别
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sparkspark1.x与2.x的区别
spark2.x版本相对于1.x版本,有挺多地方的修改,1Spark2ApacheSpark作为编译器:增加新的引擎Tungsten执行引擎,比Spark1快10倍2ml做了很大的改进,支持协同过滤http://spark.apache.org/docs/latest/ml-collaborative-filtering.html3spark2org.apache.spark.sql加了Spark
- hbase put 写入数据慢_HBase
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hbaseput写入数据慢
HBase是一种分布式、可扩展、支持海量数据存储的NoSQL数据库。逻辑结构物理存储结构数据模型逻辑上,HBase的数据模型同关系型数据库很类似,数据存储在一张表中,有行有列。HBase的底层物理存储结构(K-V)。NameSpace命名空间,类似于关系型数据库的DatabBase概念,每个命名空间下有多个表。HBase有两个自带的命名空间,分别是hbase和default,hbase中存放的是H
- spark程序提交到集群上_Spark集群模式&Spark程序提交
毫无特色
spark程序提交到集群上
Spark集群模式&Spark程序提交1.集群管理器Spark当前支持三种集群管理方式Standalone—Spark自带的一种集群管理方式,易于构建集群。ApacheMesos—通用的集群管理,可以在其上运行HadoopMapReduce和一些服务应用。HadoopYARN—Hadoop2中的资源管理器。Tip1:在集群不是特别大,并且没有mapReduce和Spark同时运行的需求的情况下,用
- 基于docker-compose安装spark 1+3及Spark On Yarn模式集群
dh12313012
docker-composesparkdocker
基于docker-compose安装spark1+3及SparkOnYarn模式集群1、`docker-compose.yml`:2、`spark.env`:此处的样例是参考别人的,之后自己整合一套可以使用的1+3模式的集群。spark镜像可以自行在dockerhub选择自己想要的进行替换即可。备注:此处未开启日志功能,在WEB界面上面找不到log的,如需开启,可自行添加参数或自己进入容器手动修改
- spark vi基本使用
Freedom℡
spark
打开文件与创建文件是Linux的内置命令,以命令的方式来运行。命令格式:vi/路径/文件名注意以下两种情况:1.如果这个文件不存在,此时就是新建文件,编辑器的左下角会提示:newfile2.如果文件已存在,此时就打开这个文件,进入命令模式。把文本内容添加到一个全新的文件的快捷方式:echo1>>1.txt三种模式vi编辑器有三种工作模式,分别为:命令模式,输入模式,底线模式。命令模式:所敲按键编辑
- 如何用HBase轻松管理海量数据?
狮歌~资深攻城狮
hbase大数据
如何用HBase轻松管理海量数据?小白也能学会的入门指南数据太多,头都大了?你有没有过这样的经历:面对堆积如山的数据文件,感觉像是被淹没在信息的海洋里?别担心,今天我们要聊的HBase,就是来帮你解决这个问题的神器。不管你是技术小白还是有一定经验的开发者,这篇文章都能让你轻松上手HBase。什么是HBase?HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,专门用来处理大规模数据。它基于Google的
- Spark(1)
Freedom℡
spark
阶段性:一、单机时代特点:1.硬件资源有限:单机系统的计算能力、存储容量和内存空间都受限于单台计算机的硬件配置。例如早期的个人电脑,通常只有几百兆的内存和几GB的硬盘空间。2.数据处理能力有限:主要处理本地产生的小规模数据,数据量一般在MB级别到GB级别之间。如单机版的财务软件,只处理一个小型企业内部的少量财务数据。3.应用场景简单:主要用于个人办公、简单的游戏娱乐或小型企业的基本业务处理,如文字
- 架构师论文《论湖仓一体架构及其应用》
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架构软考论文
软考论文-系统架构设计师摘要作为某省级商业银行数据中台建设项目技术负责人,我在2020年主导完成了从传统数据仓库向湖仓一体架构的转型。针对日益增长的支付流水、用户行为埋点及信贷审核影像文件等多模态数据处理需求,原有系统存在存储成本激增、实时分析能力不足等问题。新平台需整合12个核心业务系统数据资源,建设支持实时反欺诈、客户画像分析的高性能数据底座。本项目采用Iceberg+Spark架构实现湖仓一
- 【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统 b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)
m0_74823471
面试学习路线阿里巴巴分布式数据分析spark
文章目录【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程)?一、项目概述二、研究意义三、背景四、国内外研究现状五、开发技术介绍六、算法介绍?七、数据库设计?八、系统启动九、项目展示?十、开发笔记十一、权威教学视频链接【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统b站(完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教
- Spark性能调优方法总结
Cynthiaaaaalxy
spark大数据分布式
1、资源分配优化 Spark的分配资源主要就是executor、cpuperexecutor、memoryperexecutor、drivermemory等的调节,我们在生产环境中,提交spark作业时,用的spark-submitshell脚本,里面调整对应的参数:/usr/local/spark/bin/spark-submit–confspark.default.parallelism=1
- jmeter 与大数据生态圈中的服务进行集成
小赖同学啊
jmeter专栏jmeter大数据
以下为你详细介绍JMeter与大数据生态圈中几种常见服务(HadoopHDFS、Spark、Kafka、Elasticsearch)集成的方法:与HadoopHDFS集成实现思路HDFS是Hadoop的分布式文件系统,JMeter可模拟客户端对HDFS进行文件读写操作,通常借助HDFS的JavaAPI编写自定义JMeter采样器。步骤添加依赖:将Hadoop的客户端JAR包添加到JMeter的li
- 集合框架
天子之骄
java数据结构集合框架
集合框架
集合框架可以理解为一个容器,该容器主要指映射(map)、集合(set)、数组(array)和列表(list)等抽象数据结构。
从本质上来说,Java集合框架的主要组成是用来操作对象的接口。不同接口描述不同的数据类型。
简单介绍:
Collection接口是最基本的接口,它定义了List和Set,List又定义了LinkLi
- Table Driven(表驱动)方法实例
bijian1013
javaenumTable Driven表驱动
实例一:
/**
* 驾驶人年龄段
* 保险行业,会对驾驶人的年龄做年龄段的区分判断
* 驾驶人年龄段:01-[18,25);02-[25,30);03-[30-35);04-[35,40);05-[40,45);06-[45,50);07-[50-55);08-[55,+∞)
*/
public class AgePeriodTest {
//if...el
- Jquery 总结
cuishikuan
javajqueryAjaxWebjquery方法
1.$.trim方法用于移除字符串头部和尾部多余的空格。如:$.trim(' Hello ') // Hello2.$.contains方法返回一个布尔值,表示某个DOM元素(第二个参数)是否为另一个DOM元素(第一个参数)的下级元素。如:$.contains(document.documentElement, document.body); 3.$
- 面向对象概念的提出
麦田的设计者
java面向对象面向过程
面向对象中,一切都是由对象展开的,组织代码,封装数据。
在台湾面向对象被翻译为了面向物件编程,这充分说明了,这种编程强调实体。
下面就结合编程语言的发展史,聊一聊面向过程和面向对象。
c语言由贝尔实
- linux网口绑定
被触发
linux
刚在一台IBM Xserver服务器上装了RedHat Linux Enterprise AS 4,为了提高网络的可靠性配置双网卡绑定。
一、环境描述
我的RedHat Linux Enterprise AS 4安装双口的Intel千兆网卡,通过ifconfig -a命令看到eth0和eth1两张网卡。
二、双网卡绑定步骤:
2.1 修改/etc/sysconfig/network
- XML基础语法
肆无忌惮_
xml
一、什么是XML?
XML全称是Extensible Markup Language,可扩展标记语言。很类似HTML。XML的目的是传输数据而非显示数据。XML的标签没有被预定义,你需要自行定义标签。XML被设计为具有自我描述性。是W3C的推荐标准。
二、为什么学习XML?
用来解决程序间数据传输的格式问题
做配置文件
充当小型数据库
三、XML与HTM
- 为网页添加自己喜欢的字体
知了ing
字体 秒表 css
@font-face {
font-family: miaobiao;//定义字体名字
font-style: normal;
font-weight: 400;
src: url('font/DS-DIGI-e.eot');//字体文件
}
使用:
<label style="font-size:18px;font-famil
- redis范围查询应用-查找IP所在城市
矮蛋蛋
redis
原文地址:
http://www.tuicool.com/articles/BrURbqV
需求
根据IP找到对应的城市
原来的解决方案
oracle表(ip_country):
查询IP对应的城市:
1.把a.b.c.d这样格式的IP转为一个数字,例如为把210.21.224.34转为3524648994
2. select city from ip_
- 输入两个整数, 计算百分比
alleni123
java
public static String getPercent(int x, int total){
double result=(x*1.0)/(total*1.0);
System.out.println(result);
DecimalFormat df1=new DecimalFormat("0.0000%");
- 百合——————>怎么学习计算机语言
百合不是茶
java 移动开发
对于一个从没有接触过计算机语言的人来说,一上来就学面向对象,就算是心里上面接受的了,灵魂我觉得也应该是跟不上的,学不好是很正常的现象,计算机语言老师讲的再多,你在课堂上面跟着老师听的再多,我觉得你应该还是学不会的,最主要的原因是你根本没有想过该怎么来学习计算机编程语言,记得大一的时候金山网络公司在湖大招聘我们学校一个才来大学几天的被金山网络录取,一个刚到大学的就能够去和
- linux下tomcat开机自启动
bijian1013
tomcat
方法一:
修改Tomcat/bin/startup.sh 为:
export JAVA_HOME=/home/java1.6.0_27
export CLASSPATH=$CLASSPATH:$JAVA_HOME/lib/tools.jar:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:.
export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
export CATALINA_H
- spring aop实例
bijian1013
javaspringAOP
1.AdviceMethods.java
package com.bijian.study.spring.aop.schema;
public class AdviceMethods {
public void preGreeting() {
System.out.println("--how are you!--");
}
}
2.beans.x
- [Gson八]GsonBuilder序列化和反序列化选项enableComplexMapKeySerialization
bit1129
serialization
enableComplexMapKeySerialization配置项的含义
Gson在序列化Map时,默认情况下,是调用Key的toString方法得到它的JSON字符串的Key,对于简单类型和字符串类型,这没有问题,但是对于复杂数据对象,如果对象没有覆写toString方法,那么默认的toString方法将得到这个对象的Hash地址。
GsonBuilder用于
- 【Spark九十一】Spark Streaming整合Kafka一些值得关注的问题
bit1129
Stream
包括Spark Streaming在内的实时计算数据可靠性指的是三种级别:
1. At most once,数据最多只能接受一次,有可能接收不到
2. At least once, 数据至少接受一次,有可能重复接收
3. Exactly once 数据保证被处理并且只被处理一次,
具体的多读几遍http://spark.apache.org/docs/lates
- shell脚本批量检测端口是否被占用脚本
ronin47
#!/bin/bash
cat ports |while read line
do#nc -z -w 10 $line
nc -z -w 2 $line 58422>/dev/null2>&1if[ $?-eq 0]then
echo $line:ok
else
echo $line:fail
fi
done
这里的ports 既可以是文件
- java-2.设计包含min函数的栈
bylijinnan
java
具体思路参见:http://zhedahht.blog.163.com/blog/static/25411174200712895228171/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class MinStack {
//maybe we can use origin array rathe
- Netty源码学习-ChannelHandler
bylijinnan
javanetty
一般来说,“有状态”的ChannelHandler不应该是“共享”的,“无状态”的ChannelHandler则可“共享”
例如ObjectEncoder是“共享”的, 但 ObjectDecoder 不是
因为每一次调用decode方法时,可能数据未接收完全(incomplete),
它与上一次decode时接收到的数据“累计”起来才有可能是完整的数据,是“有状态”的
p
- java生成随机数
cngolon
java
方法一:
/**
* 生成随机数
* @author
[email protected]
* @return
*/
public synchronized static String getChargeSequenceNum(String pre){
StringBuffer sequenceNum = new StringBuffer();
Date dateTime = new D
- POI读写海量数据
ctrain
海量数据
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.OutputStream;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFRow;
import org.apache.poi.xssf.streaming.SXSSFSheet;
import org.apache.poi.xssf.streaming
- mysql 日期格式化date_format详细使用
daizj
mysqldate_format日期格式转换日期格式化
日期转换函数的详细使用说明
DATE_FORMAT(date,format) Formats the date value according to the format string. The following specifiers may be used in the format string. The&n
- 一个程序员分享8年的开发经验
dcj3sjt126com
程序员
在中国有很多人都认为IT行为是吃青春饭的,如果过了30岁就很难有机会再发展下去!其实现实并不是这样子的,在下从事.NET及JAVA方面的开发的也有8年的时间了,在这里在下想凭借自己的亲身经历,与大家一起探讨一下。
明确入行的目的
很多人干IT这一行都冲着“收入高”这一点的,因为只要学会一点HTML, DIV+CSS,要做一个页面开发人员并不是一件难事,而且做一个页面开发人员更容
- android欢迎界面淡入淡出效果
dcj3sjt126com
android
很多Android应用一开始都会有一个欢迎界面,淡入淡出效果也是用得非常多的,下面来实现一下。
主要代码如下:
package com.myaibang.activity;
import android.app.Activity;import android.content.Intent;import android.os.Bundle;import android.os.CountDown
- linux 复习笔记之常见压缩命令
eksliang
tar解压linux系统常见压缩命令linux压缩命令tar压缩
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2109693
linux中常见压缩文件的拓展名
*.gz gzip程序压缩的文件
*.bz2 bzip程序压缩的文件
*.tar tar程序打包的数据,没有经过压缩
*.tar.gz tar程序打包后,并经过gzip程序压缩
*.tar.bz2 tar程序打包后,并经过bzip程序压缩
*.zi
- Android 应用程序发送shell命令
gqdy365
android
项目中需要直接在APP中通过发送shell指令来控制lcd灯,其实按理说应该是方案公司在调好lcd灯驱动之后直接通过service送接口上来给APP,APP调用就可以控制了,这是正规流程,但我们项目的方案商用的mtk方案,方案公司又没人会改,只调好了驱动,让应用程序自己实现灯的控制,这不蛋疼嘛!!!!
发就发吧!
一、关于shell指令:
我们知道,shell指令是Linux里面带的
- java 无损读取文本文件
hw1287789687
读取文件无损读取读取文本文件charset
java 如何无损读取文本文件呢?
以下是有损的
@Deprecated
public static String getFullContent(File file, String charset) {
BufferedReader reader = null;
if (!file.exists()) {
System.out.println("getFull
- Firebase 相关文章索引
justjavac
firebase
Awesome Firebase
最近谷歌收购Firebase的新闻又将Firebase拉入了人们的视野,于是我做了这个 github 项目。
Firebase 是一个数据同步的云服务,不同于 Dropbox 的「文件」,Firebase 同步的是「数据」,服务对象是网站开发者,帮助他们开发具有「实时」(Real-Time)特性的应用。
开发者只需引用一个 API 库文件就可以使用标准 RE
- C++学习重点
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C++笔记
1.c++面向对象的三个特性:封装性,继承性以及多态性。
2.标识符的命名规则:由字母和下划线开头,同时由字母、数字或下划线组成;不能与系统关键字重名。
3.c++语言常量包括整型常量、浮点型常量、布尔常量、字符型常量和字符串性常量。
4.运算符按其功能开以分为六类:算术运算符、位运算符、关系运算符、逻辑运算符、赋值运算符和条件运算符。
&n
- java bean和xml相互转换
q821424508
javabeanxmlxml和bean转换java bean和xml转换
这几天在做微信公众号
做的过程中想找个java bean转xml的工具,找了几个用着不知道是配置不好还是怎么回事,都会有一些问题,
然后脑子一热谢了一个javabean和xml的转换的工具里,自己用着还行,虽然有一些约束吧 ,
还是贴出来记录一下
顺便你提一下下,这个转换工具支持属性为集合、数组和非基本属性的对象。
packag
- C 语言初级 位运算
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位运算c
第十章 位运算 1、位运算对象只能是整形或字符型数据,在VC6.0中int型数据占4个字节 2、位运算符: 运算符 作用 ~ 按位求反 << 左移 >> 右移 & 按位与 ^ 按位异或 | 按位或 他们的优先级从高到低; 3、位运算符的运算功能: a、按位取反: ~01001101 = 101
- 14点睛Spring4.1-脚本编程
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spring4
14.1 Scripting脚本编程
脚本语言和java这类静态的语言的主要区别是:脚本语言无需编译,源码直接可运行;
如果我们经常需要修改的某些代码,每一次我们至少要进行编译,打包,重新部署的操作,步骤相当麻烦;
如果我们的应用不允许重启,这在现实的情况中也是很常见的;
在spring中使用脚本编程给上述的应用场景提供了解决方案,即动态加载bean;
spring支持脚本