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Alen_Liu_SZ
巨杉数据库SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库,由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中,数据库存储引擎模块是数据存储的核心,负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层,用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例;支持JSON语法的MongoD
- App Store暗藏虚假抖音,内含间谍软件窃取照片和加密货币
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TikTokAppStoreiOSAndroid
卡巴斯基网络安全研究人员近日发现名为SparkKitty的新型间谍软件活动,该恶意程序已感染苹果AppStore和谷歌Play官方商店的多个应用。这款间谍软件旨在窃取用户移动设备中的所有图片,疑似专门搜寻加密货币相关信息。该攻击活动自2024年初开始活跃,主要针对东南亚和中国用户。伪装流行应用渗透设备SparkKitty间谍软件通过看似无害的应用程序渗透设备,通常伪装成TikTok等流行应用的修改
- 存得快查得准,但就是算不动?试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景:时序数据沉淀在数据库中,格式规范、查询快捷,但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询,而在数据“算力”层面,我们选择了更强的伙伴。现在,TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库,一个是横扫大数据世界的分析
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
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后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- Spark教程3:SparkSQL最全介绍
Cachel wood
大数据开发spark大数据分布式计算机网络AHP需求分析
文章目录SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述二、SparkSession:入口点三、DataFrame基础操作四、SQL查询五、SparkSQL函数六、与Hive集成七、数据源操作八、DataFrame与RDD互转九、高级特性十、性能优化十一、Catalyst优化器十二、SparkSQL应用场景十三、常见问题与解决方法SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述SparkSQL是A
- Spark教程1:Spark基础介绍
Cachel wood
大数据开发spark大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
文章目录一、Spark是什么?二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么?ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发,2013年捐赠给Apache软件基金会,如
- 讯飞星火(iFlytek Spark):科大讯飞打造的国产AI大模型平台
明似水
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1.产品概述讯飞星火(iFlytekSpark)是科大讯飞自主研发的认知大模型,定位于通用人工智能(AGI)平台,集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型,讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出,并持续对标国际顶尖模型(如GPT-4、Gemini)。核心优势全国产化:基于华为昇腾AI芯片和“飞星
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- 深度剖析无感刷新Token:领码SPARK平台赋能微服务认证的智能实践
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低代码实战篇无感刷新Token领码SPARK微服务认证AI安全双Token机制
摘要在现代微服务架构与数字化转型大潮中,用户身份认证的连续性与安全性尤为关键。无感刷新Token技术通过智能的双Token机制,确保用户访问凭证在不打扰用户的前提下自动续期,避免因Token过期导致的频繁登录中断。本文结合领码SPARK融合平台的iPaaS和aPaaS优势,深刻解析无感刷新Token的实现原理、典型场景、安全风险及AI赋能智能防护,系统阐述实现无感刷新Token的最佳实践。通过流程
- Spark 之 UT
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AQEOFFpartitionpruninginbroadcasthashjoinswithaliases==OptimizedLogicalPlan==Project[date_id#5283,pid#5281,sid#5282]+-JoinInner,(si
- Spark eventlog 、Event、SparkListener
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SparkListenerSQLExecutionStartcaseclassSparkListenerSQLExecutionStart(executionId:Long,//iftheexecutionisaroot,thenrootExecutionId==executionId//iftheeventisparsedfromtheeventlogthatgeneratedbySparkno
- 图书《数据资产管理核心技术与应用》核心章节节选-3.1.2. 从Spark 执行计划中获取数据血缘
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本文节选自清华大学出版社出版的图书《数据资产管理核心技术与应用》,作者为张永清等著。从Spark执行计划中获取数据血缘->关注清哥聊技术公众号,了解更多技术文章因为数据处理任务会涉及到数据的转换和处理,所以从数据任务中解析血缘也是获取数据血缘的渠道之一,Spark是大数据中数据处理最常用的一个技术组件,既可以做实时任务的处理,也可以做离线任务的处理。Spark在执行每一条SQL语句的时候,都会生成
- Spark 之 QueryPlan
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sameResultsrc/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/plans/QueryPlan.scala/***Returnstruewhenthegivenqueryplanwillreturnthesameresultsasthisqueryplan.**Sinceitslikelyundecidabletogenerallydeterminei
- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
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引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
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本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 通过CDH安装Spark的详细指南
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通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台,它集成了多个开源组件,包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前,请确保满足以下条件:已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间(建议至少预留20GB)安装步骤1.
- order、sort、distribute和cluster by(Spark/Hive)
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1.abstractORDERBY:完整查询结果的全局行排序。与SORTBY、CLUSTERBY、DISTRIBUTEBY互斥,不能同时使用。示例SELECT*FROMtable_nameORDERBYcolumn_name;SORTBY:只在每个分区内排序,局部排序结果不是全局有序。与ORDERBY、CLUSTERBY互斥,不能同时指定。示例SELECT*FROMtable_nameSORTBY
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
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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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- Spark底层原理详细解析
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Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具
- Java EDW三剑客:如何让数据从“沼泽”变身“报告神器”?手把手教你玩转企业数据仓库!
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Java乐园java数据仓库开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣一、你的EDW在“数据沼泽”里?是时候请个“数据炼金术士”了!“数据散落在10个系统里,生成月报要熬3个通宵?”——别慌!今天我们就用JDBC+ApacheSpark+Thymeleaf三剑客,教你如何让Java在EDW中将“数据沼泽”炼成“报告神器”!从“数
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- Pyspark中的int
闯闯桑
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在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
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Python工程师迈向大数据时代:Hadoop与Spark框架深度解析与实战指南引言亲爱的Python工程师们,欢迎来到大数据时代!在这个数据驱动的时代,海量数据如同奔腾不息的河流,蕴藏着前所未有的价值。然而,传统的数据处理工具在面对TB甚至PB级别的数据时,往往显得力不从心。如何高效地处理、分析和挖掘这些海量数据,成为了现代软件工程师,特别是Python工程师们必须掌握的关键技能。幸运的是,大数
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RDD行动算子:行动算子就是会触发action的算子,触发action的含义就是真正的计算数据。1.reduce➢函数签名defreduce(f:(T,T)=>T):T➢函数说明聚集RDD中的所有元素,先聚合分区内数据,再聚合分区间数据valrdd:RDD[Int]=sc.makeRDD(List(1,2,3,4))valreduceResult:Int=rdd.reduce(_+_)printl
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AI大模型应用入门实战与进阶Python入门实战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
SparkStreaming原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1实时流数据处理的重要性在当今大数据时代,海量的数据正以前所未有的速度不断产生。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求较高的应用场景,如实时推荐、实时欺诈检测等。因此,实时流数据处理技术应运而生,成为大数据领域的研究热点。1.2SparkStreaming的优势SparkStreaming是ApacheSpark生态系统中的一个重要组件
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pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
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方舟自建服务器物品叠加mod
MOD描述---------------------------------------------堆叠MOD增加+10.000(Ammo和Kibble+500)和-90%重量减少当你销毁结构时,物品可以正确堆叠弹弓,钓鱼竿和Jerky工作得很好。香草Engrams适用于砂浆和杵。请阅读说明堆叠mod需要按照mod列表(GameUserSettings.ini)的顺序尽可能高。工艺资源(Spark
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代码小狂热者
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一、引言随着大数据时代的来临,数据处理和分析已成为企业和个人不可或缺的一部分。Python,作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言,在大数据处理领域具有广泛的应用。而在处理大数据时,分布式计算框架的选择和使用至关重要。本文将介绍Python大数据处理中常见的分布式计算框架,并探讨如何根据实际需求进行选择和使用。二、Python大数据处理中的分布式计算框架ApacheSparkApacheSpark
- PHP,安卓,UI,java,linux视频教程合集
cocos2d-x小菜
javaUIPHPandroidlinux
╔-----------------------------------╗┆
- 各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
bozch
.net.net mvc
在.net mvc5中,在执行某一操作的时候,出现了如下错误:
各表中的列名必须唯一。在表 'dbo.XXX' 中多次指定了列名 'XXX'。
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回想过去: 在迁移之前已经对数据库进行了添加字段操作,再次进行迁移插入XXX字段的时候,就会提示如上错误。
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- Java 对象大小的计算
e200702084
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Java对象的大小
如何计算一个对象的大小呢?
 
- Mybatis Spring
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mybatis
ApplicationContext ac = new ClassPathXmlApplicationContext("applicationContext.xml");
CustomerService userService = (CustomerService) ac.getBean("customerService");
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- JVM 不稳定参数
g21121
jvm
-XX 参数被称为不稳定参数,之所以这么叫是因为此类参数的设置很容易引起JVM 性能上的差异,使JVM 存在极大的不稳定性。当然这是在非合理设置的前提下,如果此类参数设置合理讲大大提高JVM 的性能及稳定性。 可以说“不稳定参数”
- 用户自动登录网站
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1.目标:实现用户登录后,再次登录就自动登录,无需用户名和密码
2.思路:将用户的信息保存为cookie
每次用户访问网站,通过filter拦截所有请求,在filter中读取所有的cookie,如果找到了保存登录信息的cookie,那么在cookie中读取登录信息,然后直接
- centos7 安装后失去win7的引导记录
程序员是怎么炼成的
操作系统
1.使用root身份(必须)打开 /boot/grub2/grub.cfg 2.找到 ### BEGIN /etc/grub.d/30_os-prober ### 在后面添加 menuentry "Windows 7 (loader) (on /dev/sda1)" { 
- Oracle 10g 官方中文安装帮助文档以及Oracle官方中文教程文档下载
aijuans
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Oracle 10g 官方中文安装帮助文档下载:http://download.csdn.net/tag/Oracle%E4%B8%AD%E6%96%87API%EF%BC%8COracle%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%EF%BC%8Coracle%E5%AD%A6%E4%B9%A0%E6%96%87%E6%A1%A3 Oracle 10g 官方中文教程
- JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2发布了
無為子
AOPoraclemysqljavaeeG4Studio
我非常高兴地宣布,今天我们最新的JavaEE开源快速开发平台G4Studio_V3.2版本已经正式发布。大家可以通过如下地址下载。
访问G4Studio网站
http://www.g4it.org
G4Studio_V3.2版本变更日志
功能新增
(1).新增了系统右下角滑出提示窗口功能。
(2).新增了文件资源的Zip压缩和解压缩
- Oracle常用的单行函数应用技巧总结
百合不是茶
日期函数转换函数(核心)数字函数通用函数(核心)字符函数
单行函数; 字符函数,数字函数,日期函数,转换函数(核心),通用函数(核心)
一:字符函数:
.UPPER(字符串) 将字符串转为大写
.LOWER (字符串) 将字符串转为小写
.INITCAP(字符串) 将首字母大写
.LENGTH (字符串) 字符串的长度
.REPLACE(字符串,'A','_') 将字符串字符A转换成_
- Mockito异常测试实例
bijian1013
java单元测试mockito
Mockito异常测试实例:
package com.bijian.study;
import static org.mockito.Mockito.mock;
import static org.mockito.Mockito.when;
import org.junit.Assert;
import org.junit.Test;
import org.mockito.
- GA与量子恒道统计
Bill_chen
JavaScript浏览器百度Google防火墙
前一阵子,统计**网址时,Google Analytics(GA) 和量子恒道统计(也称量子统计),数据有较大的偏差,仔细找相关资料研究了下,总结如下:
为何GA和量子网站统计(量子统计前身为雅虎统计)结果不同?
首先:没有一种网站统计工具能保证百分之百的准确出现该问题可能有以下几个原因:(1)不同的统计分析系统的算法机制不同;(2)统计代码放置的位置和前后
- 【Linux命令三】Top命令
bit1129
linux命令
Linux的Top命令类似于Windows的任务管理器,可以查看当前系统的运行情况,包括CPU、内存的使用情况等。如下是一个Top命令的执行结果:
top - 21:22:04 up 1 day, 23:49, 1 user, load average: 1.10, 1.66, 1.99
Tasks: 202 total, 4 running, 198 sl
- spring四种依赖注入方式
白糖_
spring
平常的java开发中,程序员在某个类中需要依赖其它类的方法,则通常是new一个依赖类再调用类实例的方法,这种开发存在的问题是new的类实例不好统一管理,spring提出了依赖注入的思想,即依赖类不由程序员实例化,而是通过spring容器帮我们new指定实例并且将实例注入到需要该对象的类中。依赖注入的另一种说法是“控制反转”,通俗的理解是:平常我们new一个实例,这个实例的控制权是我
- angular.injector
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AngularJSAngularJS API
angular.injector
描述: 创建一个injector对象, 调用injector对象的方法可以获得angular的service, 或者用来做依赖注入. 使用方法: angular.injector(modules, [strictDi]) 参数详解: Param Type Details mod
- java-同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待
bylijinnan
Integer
public class PC {
/**
* 题目:生产者-消费者。
* 同步访问一个数组Integer[10],生产者不断地往数组放入整数1000,数组满时等待;消费者不断地将数组里面的数置零,数组空时等待。
*/
private static final Integer[] val=new Integer[10];
private static
- 使用Struts2.2.1配置
Chen.H
apachespringWebxmlstruts
Struts2.2.1 需要如下 jar包: commons-fileupload-1.2.1.jar commons-io-1.3.2.jar commons-logging-1.0.4.jar freemarker-2.3.16.jar javassist-3.7.ga.jar ognl-3.0.jar spring.jar
struts2-core-2.2.1.jar struts2-sp
- [职业与教育]青春之歌
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教育
每个人都有自己的青春之歌............但是我要说的却不是青春...
大家如果在自己的职业生涯没有给自己以后创业留一点点机会,仅仅凭学历和人脉关系,是难以在竞争激烈的市场中生存下去的....
&nbs
- oracle连接(join)中使用using关键字
daizj
JOINoraclesqlusing
在oracle连接(join)中使用using关键字
34. View the Exhibit and examine the structure of the ORDERS and ORDER_ITEMS tables.
Evaluate the following SQL statement:
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FRO
- NIO示例
daysinsun
nio
NIO服务端代码:
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- C语言学习homework1
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0、 课堂练习做完
1、使用sizeof计算出你所知道的所有的类型占用的空间。
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- select in order by , mysql排序
dcj3sjt126com
mysql
If i select like this:
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This by default will select users in this order
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I would like to select them in the same order that i put IN() values so:
- 页面校验-新建项目
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页面校验
$(document).ready(
function() {
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$('#changeform').submit(function() {
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var parent_id = $("#parent_id").v
- Ehcache(02)——ehcache.xml简介
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ehcache.xml文件是用来定义Ehcache的配置信息的,更准确的来说它是定义CacheManager的配置信息的。根据之前我们在《Ehcache简介》一文中对CacheManager的介绍我们知道一切Ehcache的应用都是从CacheManager开始的。在不指定配置信
- junit 4.11中三个新功能
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junit 4.11中两个新增的功能,首先是注解中可以参数化,比如
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- 国外程序员爱用苹果Mac电脑的10大理由
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Mac 在国外很受欢迎,尤其是在 设计/web开发/IT 人员圈子里。普通用户喜欢 Mac 可以理解,毕竟 Mac 设计美观,简单好用,没有病毒。那么为什么专业人士也对 Mac 情有独钟呢?从个人使用经验来看我想有下面几个原因:
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这一点太重要了,尤其是对开发人员,至少对于我来说很重要,这意味着Unix 下一堆好用的工具都可以随手捡到。如果你是个 wi
- 位运算、异或的实际应用
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位运算
一. 位操作基础,用一张表描述位操作符的应用规则并详细解释。
二. 常用位操作小技巧,有判断奇偶、交换两数、变换符号、求绝对值。
三. 位操作与空间压缩,针对筛素数进行空间压缩。
&n
- weblogic部署项目出现的一些问题(持续补充中……)
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好吧,weblogic的问题确实……
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- tomcat7性能调优(01)
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Tomcat优化: 1、最大连接数最大线程等设置
<Connector port="8082" protocol="HTTP/1.1"
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- PO VO DAO DTO BO TO概念与区别
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javaDAO设计模式bean领域模型
O/R Mapping 是 Object Relational Mapping(对象关系映射)的缩写。通俗点讲,就是将对象与关系数据库绑定,用对象来表示关系数据。在O/R Mapping的世界里,有两个基本的也是重要的东东需要了解,即VO,PO。
它们的关系应该是相互独立的,一个VO可以只是PO的部分,也可以是多个PO构成,同样也可以等同于一个PO(指的是他们的属性)。这样,PO独立出来,数据持