- HDFS(Hadoop分布式文件系统)总结
Cachel wood
大数据开发hadoophdfs大数据散列表算法哈希算法spark
文章目录一、HDFS概述1.定义与定位2.核心特点二、HDFS架构核心组件1.NameNode(名称节点)2.DataNode(数据节点)3.Client(客户端)4.SecondaryNameNode(辅助名称节点)三、数据存储机制1.数据块(Block)设计2.复制策略(默认复制因子=3)3.数据完整性校验四、文件读写流程1.写入流程2.读取流程五、高可用性(HA)机制1.单点故障解决方案2.
- Hadoop的部分用法
覃炳文20230322027
hadoophive大数据分布式
前言Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源框架,它允许跨多个机器使用分布式处理大数据集。Hadoop的核心是HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。1.Hadoop环境搭建在开始使用Hadoop之前,你需要搭建Hadoop环境。这通常包括安装Java、配置Hadoop环境变量、配置Hadoop的配置文件等步骤。1.1环境准备在开始安
- Hadoop 版本进化论:从 1.0 到 2.0,架构革命全解析
拾光师
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Hadoop版本hadoop1.x版本由三部分组成Common(辅助工具)HDFS(数据存储)MapReduce(计算和资源调度)存在的问题JobTracker同时具备了资源管理和作业控制两个功能,成为了系统的最大瓶颈采用了master/slave结构,master存在单点问题,一旦master出现故障,会导致整个集群不可用采用了基于槽位的资源分配模型,将槽位分为了Mapslot和Reducesl
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
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合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
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- 探秘Flink Connector加载机制:连接外部世界的幕后引擎
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在Flink的数据处理生态中,SourceFunction负责数据的输入源头,而真正架起Flink与各类外部存储、消息系统桥梁的,则是Connector。从Kafka消息队列到HDFS文件系统,从MySQL数据库到Elasticsearch搜索引擎,Flink通过Connector实现了与多样化外部系统的交互。而这一切交互的基础,都离不开背后强大且精巧的Connector加载机制。接下来,我们将深
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- 时序数据库IoTDB的架构、安装启动方法与数据模式总结
时序数据说
时序数据库iotdb数据库大数据物联网
一、IoTDB的架构IoTDB的架构主要分为三个部分:时序文件(Tsfile):专为时序数据设计的文件存储格式。支持高效的压缩和查询性能。可独立使用,并可通过TsFileSync工具同步至HDFS进行大数据处理。数据库引擎:负责数据的收集、写入、存储和查询等核心功能。分析引擎:可选的分析组件,用于数据处理和分析。二、IoTDB的安装启动方法1.使用环境:需要具备JDK>=1.8的运
- Hadoop等大数据处理框架的Java API
扬子鳄008
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Hadoop是一个非常流行的大数据处理框架,主要用于存储和处理大规模数据集。Hadoop主要有两个核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce。此外,还有许多其他组件,如YARN(YetAnotherResourceNegotiator)、HBase、Hive等。下面详细介绍Hadoop及其相关组件的JavaAPI及其使用方法。HadoopHad
- 手把手教你玩转 Sqoop:从数据库到大数据的「数据搬运工」
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一、Sqoop是什么?——数据界的「超级搬运工」兄弟们,今天咱们聊个大数据圈的「搬运小能手」——Sqoop!可能有人会问:这玩意儿跟Flume啥区别?简单来说:Flume是专门搬日志数据的「快递员」而Sqoop是搬数据库数据的「搬家公司」它的名字咋来的?SQL+Hadoop,直接告诉你核心技能:在关系型数据库(比如MySQL)和Hadoop家族(HDFS、Hive、HBase)之间疯狂倒腾数据!核
- 从 0 到 Offer!大数据核心面试题全解析,答案精准拿捏面试官(hadoop篇)
浅谈星痕
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1.什么是Hadoop?Hadoop是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储和处理大规模数据集。它主要包含HDFS(HadoopDistributedFileSystem)分布式文件系统、MapReduce分布式计算框架以及YARN(YetAnotherResourceNegotiator)资源管理器。HDFS负责数据的分布式存储,将大文件分割成多个数据块存储在不同节点上;MapReduce用于分
- 大数据学习(141)-分布式数据库
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在分布式数据库中主要有hdfs、hbase、clickhouse三种。HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、HBase和ClickHouse都是处理大数据的分布式系统,但它们的设计目标、架构和适用场景有所不同。一、HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生态系统的一部分,是一个高度容错的系统,适合存储大量数据。它被设计为
- HDFS Federation(联邦) 架构YARN的Capacity Scheduler调度策略 ResourceManager的共享存储具体实现方式
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HDFSFederation(联邦)架构什么是HDFSFederation?随着数据量的增长,单一的NameNode成为了HDFS的瓶颈,因为它需要管理整个文件系统的命名空间和所有文件块的位置信息。为了克服这个限制,Hadoop引入了Federation机制,允许一个集群中有多个NameNode/NameSpace,每个NameNode管理一部分文件系统,从而分散负载。优点:提高扩展性:通过增加N
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目录1.HDFS元数据存储2.HDFSHA高可用1.HDFS元数据存储HDFS中的元数据按类型可以分为:文件系统的元数据:包括文件名、目录名、修改信息、block的信息、副本信息等。datanodes的状态信息:比如节点状态、使用率等。HDFS中的元数据按存储位置可以分为内存中元数据和磁盘上的元数据磁盘上的元件数据包括fsimage镜像文件和editslog编辑日志,因为在磁盘上可以保证持久化存储
- Hadoop中的HDFS的存储机制
向阳争渡
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Hadoop中HDFS的存储机制HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop分布式计算中的数据存储系统,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的。下面我们首先介绍HDFS中的一些基础概念,然后介绍HDFS中读写操作的过程,最后分析了HDFS的优缺点。1.HDFS中的基础概念Block:HDFS中的存储单元是每个数据块block,HDFS默认的最基本的存储
- Hadoop HDFS深入解析
文件系统早在1965年开发的Multies(UNIX的前身)就详细地设计了文件系统,这使得文件系统成为多用户单节点操作系统的重要组成部分。最初的文件系统用于解决信.息的长期存储,并达到如下要求:1.能够存储大量的信息。2.使用信息的应用终止时,信息必须保存下来。3.多个应用可以并发地存储信息。解决这些问题的通常方法,是把信息以一种单元,即"文件"(file)的形式存储在磁盘或者其他外部介质上,一个
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探索大数据世界mr分科汇总求月考平均分
文章目录一、提出任务二、完成任务(一)准备数据1、在虚拟机上创建文本文件2、上传文件到HDFS指定目录(二)实现步骤1、创建Maven项目2、添加相关依赖3、创建日志属性文件4、创建学生实体类5、创建科目平均分映射器类6、创建科目平均分归并器类7、创建科目平均分驱动器类8、启动应用,查看结果一、提出任务语文月考成绩-chinese.txt1张晓云892张晓云733张晓云674张晓云705张晓云79
- 全面解析Hadoop配置文件:架构、调整与最佳实践
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本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Hadoop作为一个关键组件在分布式计算中处理和存储大量数据,而其配置文件则是保证系统正常运行和性能优化的核心。文章详细探讨了Hadoop配置文件的作用,包括核心配置文件及其内容,并阐述如何根据实际需求进行适当调整。同时,介绍了针对HDFS、MapReduce和YARN的主要配置文件,并通过实例说明如何细化设置以满足性能和资源管理的需求。最后,文章分享了一些最
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Doris数据集成ApacheIcebergApacheIceberg是一种开源、高性能、高可靠的数据湖表格式,可实现超大规模数据的分析与管理。它支持ApacheDoris在内的多种主流查询引擎,兼容HDFS以及各种对象云存储,具备ACID、Schema演进、高级过滤、隐藏分区和分区布局演进等特性,可确保高性能查询以及数据的可靠性及一致性,其时间旅行和版本回滚功能也为数据管理带来较高的灵活性。Ap
- 大数据基础——大数据处理架构Hadoop
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一、Hadoop是什么?(1)Hadoop是Apache软件基金会旗下的一个开源分布式计算平台,为用户提供了系统底层细节透明的分布式基础架构(2)Hadoop是基于Java语言开发的,具有很好的跨平台特性,并且可以部署在廉价的计算机集群中(3)Hadoop的核心是分布式文件系统HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce(4)Hadoop被公认为行业大数据
- datax到hive数据全部为空_DataX HIVE分区同步
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一、DataXJson配置(样例){"job":{"setting":{"speed":{"channel":3,"byte":1048576},"errorLimit":{"record":0,"percentage":0.02}},"content":[{"reader":{"name":"hdfsreader","parameter":{"hadoopConfig":{"dfs.namese
- Hive SQL:一小时快速入门指南
在大数据处理领域,HiveSQL作为连接传统数据库与分布式计算的桥梁,已成为数据工程师的核心技能之一。本文将突破常规入门教程的局限,不仅深入解析HiveSQL的核心语法,更会详细阐述每个参数的底层逻辑与性能影响,助你在一小时内快速掌握HiveSQL的精髓。一、HiveSQL初相识Hive是基于Hadoop的数据仓库工具,通过类SQL语法实现对HDFS数据的查询分析。与传统数据库不同,Hive将SQ
- DataX HdfsReader 插件:快速上手与深入解析
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引言在数据处理与分析的领域中,数据的高效读取与传输是至关重要的环节。DataX作为一款强大的开源离线同步工具,为我们提供了便捷的数据同步解决方案。其中,HdfsReader插件专门用于从Hadoop分布式文件系统(HDFS)中读取数据,并且能够将其转换为DataX传输协议传递给Writer进行后续处理。本文将详细介绍DataXHdfsReader插件的使用方法,无论是新手小白还是经验丰富的高手,都
- Hive 序列化与反序列化:数据的 “打包“ 与 “拆箱“ 艺术
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一、序列化与反序列化:数据的"快递运输"哲学(1)大佬的灵魂拷问:对象为啥要序列化?想象一下:你要把一只活蹦乱跳的兔子从北京快递到上海,直接扔箱子里肯定不行——对象在内存里是"活物",但要存硬盘、走网络就得先"打包"成字节流。这就是序列化的核心使命!在Hive的世界里:序列化=把对象变成HDFS能存的格式(比如insert操作,给数据"穿快递箱")反序列化=把HDFS数据变回对象(比如select
- 黑马-hive学习笔记(1)
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一、hadoop介绍1.hadoop定义是一个分布式的大数据平台,这个平台上会有很多的组件,HDFS,Mapreduce,hive都是它生态的一部分,HDFS是一个数据存储系统,Mapreduce是一个计算引擎,hive是一个数据仓库2.Hadoop集群Hadoop集群是一种分布式大数据存储和处理系统,主要由Hadoop文件系统(HDFS)和Hadoop资源管理器(YARN)组成,同时还常配合一些
- Flink读取Kafka写入Paimon
FlinkSQL--1)注册Paimon源CREATECATALOGpaimon_hiveWITH('type'='paimon','warehouse'='hdfs://xxxxx/paimon','metastore'='hive','hive-conf-dir'='/xxxxx/conf','uri'='thrift://域名1:9083,thrift://域名2:9083');--2)声明
- Hadoop 三巨头:大数据界的搬砖天团
AAA建材批发王师傅
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各位同学好,今天咱来唠唠大数据领域的"老大哥"Hadoop。这玩意儿就像大数据界的基建狂魔,而它的三大核心组件——HDFS、MapReduce和YARN,堪称分布式计算界的"搬砖天团"。咱今天就用接地气的方式,讲讲这三位大佬是怎么在数据海洋里搞建设的。一、HDFS:分布式仓库的"货架管理员"首先说说HDFS(HadoopDistributedFileSystem),这东西本质上就是个超级大仓库,但
- HDFS异构存储机制
风筝Lee
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目录:1.异构存储介绍2.存储介质3.HDFS存储策略(异构存储)4.HDFS异构存储原理5.HDFS异构存储的使用一,异构存储介绍异构存储是Hadoop在2.6.0版本中引入了一个新特性,HBase也从1.1.0开始支持WAL的异构存储策略。异构存储可以根据各个存储介质读写特性的不同发挥各自的优势.一个很适用的场景就是冷热数据的存储.针对冷数据,采用容量大的,读写性能不高的存储介质存储,比如最普
- HDFS 异构存储及存储策略
鲁鲁517
大数据hdfshadoop大数据异构存储
一、支持的存储类型HDFS支持以下主要存储类型,按性能从高到低排列:SSD(固态存储)特点:高性能、低延迟,适合频繁访问的热数据。配置标识:[SSD]DISK(机械硬盘)特点:性价比高,容量大,适合一般访问频率的数据。配置标识:[DISK](默认类型)ARCHIVE(归档存储)特点:低功耗、低成本,访问延迟高,适合冷数据。配置标识:[ARCHIVE]RAM_DISK(内存磁盘)特点:超高性能,数据
- Hive面试题汇总
一、hive架构相关遇到这类问题,可以灵活的去回答,比如可以结合平时使用hive的经验作答,也可以结合下图从数据的读入、解析、元数据的管理,数据的存储等角度回答:二、hive的特点本题主要为了考察对hive的整体使用场景的掌握程度,毕竟只有知道了hive的特点,才能有针对性的在实际项目中的合适场景下使用hive。可以从下面四个角度去分析:数据存储位置Hive的数据存储在hdfs上,元数据可以存储在
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f