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小小程序员呀~
数据库hadoop架构bigdata
1.块概念举例1:一桶水1000ml,瓶子的规格100ml=>需要10个瓶子装完一桶水1010ml,瓶子的规格100ml=>需要11个瓶子装完一桶水1010ml,瓶子的规格200ml=>需要6个瓶子装完块的大小规格,只要是需要存储,哪怕一点点,也是要占用一个块的块大小的参数:dfs.blocksize官方默认的大小为128M官网:https://hadoop.apache.org/docs/r3.
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一.hive内外表操作1.建表语法create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)[partitionedby(分区字段名分区字段类型)]#分区表固定格式[clusteredby(分桶字段名)into桶个数buckets]#分桶表固定格式[sortedby(排序字段名asc|desc)][rowformatdelimitedfiel
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记录一下学习地址http://www.360doc.com/content/14/0607/22/3218170_384675141.shtml转载于:https://www.cnblogs.com/TF12138/p/4170558.html
- hadoop学习笔记
草琳情
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下载安装伪分布式:1.国内源下载地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/Indexof/apache/hadoop/commonhttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hadoop/common/https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
- Hadoop分布式计算实验踩坑实录及小结
小童同学_
HIThadoop分布式ubuntujava
目录Hadoop分布式计算实验踩坑实录及小结踩坑实录Hadoop学习Hadoop简介HDFSSomeconceptsMapReduce主要配置文件集群搭建来源与引用Hadoop分布式计算实验踩坑实录及小结踩坑实录单机jdk配置Ubuntu下安装jdk11,不熟悉apt-get的默认目录及目录配置,直接在Oracle找了Linux的压缩包在虚拟机上解压,解压到指定目录后配一下java环境变量。/et
- Hadoop:学习HDFS,看完这篇就够了!
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是ApacheHadoop生态系统中的分布式文件系统,用于存储和处理大规模数据集。由于其具有高容错性、高可靠性和高吞吐量等特点,因此广泛应用于大数据处理和分析场景。一认识Hadoop学习HDFS之前,让我们先来简单认识一下Hadoop是什么?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
- 手把手教Hadoop环境搭建,学不会你咬我~
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之前后台小伙伴私信我想了解hadoop的单机环境安装,以方便用于hadoop学习,今天给大家安排上了,废话不多说,直接上干货。目录前置条件配置SSH免密登录Hadoop(HDFS)环境搭建Hadoop(YARN)环境搭建1、前置条件Hadoop的运行依赖JDK,需要预先安装,安装步骤见:1.1下载并解压在官网下载所需版本的JDK,这里我下载的版本为JDK1.8,下载后进行解压:[root@ jav
- Hadoop学习之路(七) MapReduce框架Partitioner分区
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Partitioner分区的作用是什么?在进行MapReduce计算时,有时候需要把最终输出数据分到不同的文件中,比如按照省份划分的话,需要把同一省份的数据放到一个文件中;按照性别划分的话,需要把同一性别的数据放到一个文件中。我们知道最终的输出数据是来自于Reducer任务。那么如果要得到多个文件,意味着有相同数量的Reducer任务在运行。Reducer任务的数据来自于Mapper任务,也就是M
- 《Hadoop大数据技术原理与运用》知识点总结
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大数据hadoop数据库分布式
Hadoop学习过程中的一些笔记参考书籍《Hadoop大数据技术原理与应用》清华大学出版社黑马程序员/编著1.什么是大数据?大数据的四个特征是什么?答:一种规模大到在获取、存储、管理、分析方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围的数据集合具有海量数据规模、快速数据流转、多样数据类型一级价值密度四大特征。2.另外,在Hadoop架构里面,元数据的含义是什么?答:文件的大小、位置、权限3.本书里面使用
- 第一章 大数据Hadoop学习笔记(一)
Thanks.
hadoop学习大数据
一、存储单位按顺序给出数据存储单位:bit、Byte、KB、MB、GB、TB、PB、EB、ZB、YB、BB、NB、DB。一般TB、PB、EB为单位的数据为大数据。1Byte=8bit1K=1024Byte1MB=1024K1G=1024M1T=1024G1P=1024T二、大数据主要解决海量数据的采集、存储和分析计算问题。三、大数据特点(4V)Volume(大量)、Velocity(高速)、Var
- Hadoop学习之路(四)HDFS 读写流程详解
shine_rainbow
1.HDFS写操作1.1图解HDFS读过程hdfs写操作流程图.pngimage.png1.2数据写入过程详解1、使用HDFS提供的客户端Client,向远程的NameNode发起RPC请求;2、NameNode会检查要创建的文件是否已经存在,创建者是否有权限进行操作,成功则会为文件创建一个记录,否则会让客户端抛出异常;3、当客户端开始写入文件的时候,客户端会将文件切分为多个packets,并在内
- 【大数据进阶第三阶段之Hive学习笔记】Hive安装
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文章目录Hadoop进阶篇MapReduce:Hadoop分布式并行计算框架MapReduce的理解MapReduce的核心思想MapReduce编程模型MapReduce编程指导思想【八大步骤】Map阶段2个步骤shuffle阶段4个步骤reduce阶段2个步骤MapReduce编程入门——单词统计hadoop当中常用的数据类型词频统计MapReduce的运行模式1.本地模式2.集群运行模式Ma
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- 大数据Hadoop入门学习线路图
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Hadoop是系统学习大数据的必会知识之一,Hadoop里面包括几个组件HDFS、MapReduce和YARN,HDFS是存储数据的地方就像我们电脑的硬盘一样文件都存储在这个上面,MapReduce是对数据进行处理计算的。YARN是一种新的Hadoop资源管理器,可为上层应用提供统一的资源管理和调度,它的引入为集群在利用率、资源统一管理和数据共享等方面带来了巨大好处。如何入门Hadoop学习,不妨
- Hadoop学习笔记[6]-MapReduce与Yarn安装部署流程
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Hadoop学习笔记[6]-MapReduce与Yarn安装部署流程 前面的文章已经对MR和Yarn做了基本介绍,本文主要介绍MR和Yarn的安装部署流程1、角色划分 NodeManager和DataNode一般都是1:1,主要是为了计算向数据移动,如果NM和DN分开,就得用网路拷贝数据,在Yarn的体系里NM也是从节点,既然其和DN是1:1的关系,所以配置中和HDFS共用一个slaves文件
- 【Hadoop学习笔记】(二)——Hive的原理及使用
wanger61
大数据开发hadoophive大数据
一、Hive概述Hive是一个在Hadoop中用来处理结构化数据的数据仓库基础工具。它架构在Hadoop之上,用来进行数据提取、转化、加载,这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。Hive数据仓库工具能为HDFS上的数据提供类似SQL的查询语言(HiveQL),并将SQL语句转变成MapReduce任务来执行。Hive明显降低了Hadoop的使用门槛,任何熟悉SQL的用
- 四、Hadoop学习笔记————各种工具用法
weixin_30528371
大数据数据库
hive基本hql语法Sqoop(发音:skup)是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql...)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HDFS的数据导进到关系型数据库中。数据传递转载于:https://www.cnblogs.com/
- Hadoop学习笔记(17)Hive的数据类型和文件编码
柏冉看世界
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一、Hive的常用内部命令1、有好几种方式可以与Hive进行交互。此处主要是命令行界面(CLI)。2、$HIVE_HOME/bin目录下包含了可以执行各种各样Hive服务的可执行文件,包括hive命令行界面(CLI是使用Hive的最常用方式)。[admin@master~]$cdapache-hive-1.2.2-bin/bin[admin@masterbin]$lsbeelineexthiveh
- 大数据高级开发工程师——Hadoop学习笔记(7)
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文章目录Hadoop进阶篇YARN:Hadoop资源调度系统什么是YARNYARN架构剖析1.ResourceManager2.NodeManager3.Container4.ApplicationMaster5.JobHistoryServer6.TimelineServerYARN应用运行原理1.YARN应用提交过程2.MapReduceonYARN提交作业初始化作业Task任务分配Task任
- Hadoop学习笔记(一)分布式文件存储系统 —— HDFS
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概念HDFS(HadoopDistributedFileSystem),Hadoop分布式文件系统,用来存超大文件的。HDFS遵循主/从架构,由单个NameNode(NN)和多个DataNode(DN)组成:NameNode:负责执行有关文件系统命名空间的操作,例如打开,关闭、重命名文件和目录等。它同时还负责集群元数据的存储,记录着文件中各个数据块的位置信息。管理员,负责协调。DataNode:负
- 大数据高级开发工程师——Hadoop学习笔记(1)
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文章目录Hadoop基础篇Hadoop集群安装环境准备服务器准备设置时钟同步三台虚拟机添加普通用户三台虚拟机定义统一目录三台虚拟机hadoop用户设置免密登录三台虚拟机安装jdkhadoop集群安装环境部署规划安装包下载查看hadoop支持的压缩方式以及本地库修改配置文件修改hadoop-env.sh修改core-site.xml修改hdfs-site.xml修改mapred-site.xml修改
- Hadoop学习笔记(3)——MapReduce入门
今天有没有写代码
大数据hadoopjava
一、MapReduce介绍MapReduce思想在生活中处处可见。或多或少都曾接触过这种思想。MapReduce的思想核心是“分而治之”,适用于大量复杂的任务处理场景(大规模数据处理场景)。”map"负责分,即把复杂的任务分解为若干简单的任务来处理。前提是这些小任务可以并行计算,彼此间几乎没有依赖关系“Redude”负责合,即对map阶段的结果进行全局汇总1.MapReduce设计构思MapRed
- linux及hadoop入门,Hadoop学习全程记录——Hadoop入门
weixin_39675926
linux及hadoop入门
开始学习Hadoop,从今天起,想把我学习hadoop全过程记录一下。我会记录在学习过程中碰到的问题、困难以及解决方法等等,如果你也是刚学hadoop,我们可以一起讨论。学了几天,好像入门了,在这里和大家分享,就当全程笔记的第一篇吧。新说明一下我的开发环境操作系统:在windows下使用wubi安装了Ubuntu10.10hadoop版本:hadoop-0.20上面这个地址是最新hadoop快速入
- hadoop学习笔记(五)Hive安装部署
So.j
hadoop学习笔记大数据hivehadoop
Hive安装部署Hive安装及配置配置已经完成,在此处启动hadoop集群Hive常用命令将本地文件导入Hive案例安装MySqlHive元数据配置到MySqlHive安装及配置下载地址:https://pan.baidu.com/s/1_7g8Bw85Nw03t40H67sLfQ提取码:gj4n把apache-hive-1.2.1-bin.tar.gz上传到linux的/opt/software
- Hadoop学习之HDFS——小白入门笔记
cainiao22222
hadoophdfshadoophdfs
一、分布式文件系统1.分布式文件系统解决问题:海量数据的高效存储2.分布式文件系统是将文件分布存储到多个计算机节点上。(此处的计算机为普通计算机)3.分布式文件系统的多个节点分为两类:名称节点(主节点):文件、目录的操作(创建、删除、重命名等),数据节点与文件块的映射关系数据节点(从节点):数据的读取与存储二、HDFS概念1.名称节点:管理分布式文件的命名空间。包含FsImage,Editlog两
- Hadoop学习之HDFS(HDFS客户端及API操作)心得
顺其自然的济帅哈
Hadoophadoophdfs
HDFS客户端及API操作:一、准备条件:1.配置环境变量HADOOP_HOME(路径要求非中文)2.验证环境变量,双击winutils.exe(报错可能是缺少微软运行库MSVCR120.dll)3.在IDEA中创建一个Maven工程并且导入相应的依赖(hadoop-client、juint、slf4j-log4j12)4.新建HdfsClient类:1)客户端代码的三个步骤:获取一个客户端对象;
- Hadoop学习(3)-mapreduce快速入门加yarn的安装
weixin_30323961
大数据操作系统java
mapreduce是一个运算框架,让多台机器进行并行进行运算,他把所有的计算都分为两个阶段,一个是map阶段,一个是reduce阶段map阶段:读取hdfs中的文件,分给多个机器上的maptask,分文件的时候是按照文件的大小分的比如每个maptask都会处理128M的文件大小,然后有个500M的文件,就会启动ceil(500/128)个maptask每读取文件的一行的处理,需要自己去写,注意每个
- LeetCode[Math] - #66 Plus One
Cwind
javaLeetCode题解AlgorithmMath
原题链接:#66 Plus One
要求:
给定一个用数字数组表示的非负整数,如num1 = {1, 2, 3, 9}, num2 = {9, 9}等,给这个数加上1。
注意:
1. 数字的较高位存在数组的头上,即num1表示数字1239
2. 每一位(数组中的每个元素)的取值范围为0~9
难度:简单
分析:
题目比较简单,只须从数组
- JQuery中$.ajax()方法参数详解
AILIKES
JavaScriptjsonpjqueryAjaxjson
url: 要求为String类型的参数,(默认为当前页地址)发送请求的地址。
type: 要求为String类型的参数,请求方式(post或get)默认为get。注意其他http请求方法,例如put和 delete也可以使用,但仅部分浏览器支持。
timeout: 要求为Number类型的参数,设置请求超时时间(毫秒)。此设置将覆盖$.ajaxSetup()方法的全局
- JConsole & JVisualVM远程监视Webphere服务器JVM
Kai_Ge
JVisualVMJConsoleWebphere
JConsole是JDK里自带的一个工具,可以监测Java程序运行时所有对象的申请、释放等动作,将内存管理的所有信息进行统计、分析、可视化。我们可以根据这些信息判断程序是否有内存泄漏问题。
使用JConsole工具来分析WAS的JVM问题,需要进行相关的配置。
首先我们看WAS服务器端的配置.
1、登录was控制台https://10.4.119.18
- 自定义annotation
120153216
annotation
Java annotation 自定义注释@interface的用法 一、什么是注释
说起注释,得先提一提什么是元数据(metadata)。所谓元数据就是数据的数据。也就是说,元数据是描述数据的。就象数据表中的字段一样,每个字段描述了这个字段下的数据的含义。而J2SE5.0中提供的注释就是java源代码的元数据,也就是说注释是描述java源
- CentOS 5/6.X 使用 EPEL YUM源
2002wmj
centos
CentOS 6.X 安装使用EPEL YUM源1. 查看操作系统版本[root@node1 ~]# uname -a Linux node1.test.com 2.6.32-358.el6.x86_64 #1 SMP Fri Feb 22 00:31:26 UTC 2013 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux [root@node1 ~]#
- 在SQLSERVER中查找缺失和无用的索引SQL
357029540
SQL Server
--缺失的索引
SELECT avg_total_user_cost * avg_user_impact * ( user_scans + user_seeks ) AS PossibleImprovement ,
last_user_seek ,
 
- Spring3 MVC 笔记(二) —json+rest优化
7454103
Spring3 MVC
接上次的 spring mvc 注解的一些详细信息!
其实也是一些个人的学习笔记 呵呵!
- 替换“\”的时候报错Unexpected internal error near index 1 \ ^
adminjun
java“\替换”
发现还是有些东西没有刻子脑子里,,过段时间就没什么概念了,所以贴出来...以免再忘...
在拆分字符串时遇到通过 \ 来拆分,可是用所以想通过转义 \\ 来拆分的时候会报异常
public class Main {
/*
- POJ 1035 Spell checker(哈希表)
aijuans
暴力求解--哈希表
/*
题意:输入字典,然后输入单词,判断字典中是否出现过该单词,或者是否进行删除、添加、替换操作,如果是,则输出对应的字典中的单词
要求按照输入时候的排名输出
题解:建立两个哈希表。一个存储字典和输入字典中单词的排名,一个进行最后输出的判重
*/
#include <iostream>
//#define
using namespace std;
const int HASH =
- 通过原型实现javascript Array的去重、最大值和最小值
ayaoxinchao
JavaScriptarrayprototype
用原型函数(prototype)可以定义一些很方便的自定义函数,实现各种自定义功能。本次主要是实现了Array的去重、获取最大值和最小值。
实现代码如下:
<script type="text/javascript">
Array.prototype.unique = function() {
var a = {};
var le
- UIWebView实现https双向认证请求
bewithme
UIWebViewhttpsObjective-C
什么是HTTPS双向认证我已在先前的博文 ASIHTTPRequest实现https双向认证请求
中有讲述,不理解的读者可以先复习一下。本文是用UIWebView来实现对需要客户端证书验证的服务请求,网上有些文章中有涉及到此内容,但都只言片语,没有讲完全,更没有完整的代码,让人困扰不已。但是此知
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis高级应用之事务处理、持久化操作、pub_sub、虚拟内存)
bijian1013
redis数据库NoSQL
3.事务处理
Redis对事务的支持目前不比较简单。Redis只能保证一个client发起的事务中的命令可以连续的执行,而中间不会插入其他client的命令。当一个client在一个连接中发出multi命令时,这个连接会进入一个事务上下文,该连接后续的命令不会立即执行,而是先放到一个队列中,当执行exec命令时,redis会顺序的执行队列中
- 各数据库分页sql备忘
bingyingao
oraclesql分页
ORACLE
下面这个效率很低
SELECT * FROM ( SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_FS_RETURN order by id desc) A ) WHERE RN <20;
下面这个效率很高
SELECT A.*, ROWNUM RN FROM (SELECT * FROM IPAY_RCD_
- 【Scala七】Scala核心一:函数
bit1129
scala
1. 如果函数体只有一行代码,则可以不用写{},比如
def print(x: Int) = println(x)
一行上的多条语句用分号隔开,则只有第一句属于方法体,例如
def printWithValue(x: Int) : String= println(x); "ABC"
上面的代码报错,因为,printWithValue的方法
- 了解GHC的factorial编译过程
bookjovi
haskell
GHC相对其他主流语言的编译器或解释器还是比较复杂的,一部分原因是haskell本身的设计就不易于实现compiler,如lazy特性,static typed,类型推导等。
关于GHC的内部实现有篇文章说的挺好,这里,文中在RTS一节中详细说了haskell的concurrent实现,里面提到了green thread,如果熟悉Go语言的话就会发现,ghc的concurrent实现和Go有点类
- Java-Collections Framework学习与总结-LinkedHashMap
BrokenDreams
LinkedHashMap
前面总结了java.util.HashMap,了解了其内部由散列表实现,每个桶内是一个单向链表。那有没有双向链表的实现呢?双向链表的实现会具备什么特性呢?来看一下HashMap的一个子类——java.util.LinkedHashMap。
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-抽象工厂模式-Abstract Factory
bylijinnan
abstract
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/
package design.pattern;
/*
* Abstract Factory Pattern
* 抽象工厂模式的目的是:
* 通过在抽象工厂里面定义一组产品接口,方便地切换“产品簇”
* 这些接口是相关或者相依赖的
- 压暗面部高光
cherishLC
PS
方法一、压暗高光&重新着色
当皮肤很油又使用闪光灯时,很容易在面部形成高光区域。
下面讲一下我今天处理高光区域的心得:
皮肤可以分为纹理和色彩两个属性。其中纹理主要由亮度通道(Lab模式的L通道)决定,色彩则由a、b通道确定。
处理思路为在保持高光区域纹理的情况下,对高光区域着色。具体步骤为:降低高光区域的整体的亮度,再进行着色。
如果想简化步骤,可以只进行着色(参看下面的步骤1
- Java VisualVM监控远程JVM
crabdave
visualvm
Java VisualVM监控远程JVM
JDK1.6开始自带的VisualVM就是不错的监控工具.
这个工具就在JAVA_HOME\bin\目录下的jvisualvm.exe, 双击这个文件就能看到界面
通过JMX连接远程机器, 需要经过下面的配置:
1. 修改远程机器JDK配置文件 (我这里远程机器是linux).
 
- Saiku去掉登录模块
daizj
saiku登录olapBI
1、修改applicationContext-saiku-webapp.xml
<security:intercept-url pattern="/rest/**" access="IS_AUTHENTICATED_ANONYMOUSLY" />
<security:intercept-url pattern=&qu
- 浅析 Flex中的Focus
dsjt
htmlFlexFlash
关键字:focus、 setFocus、 IFocusManager、KeyboardEvent
焦点、设置焦点、获得焦点、键盘事件
一、无焦点的困扰——组件监听不到键盘事件
原因:只有获得焦点的组件(确切说是InteractiveObject)才能监听到键盘事件的目标阶段;键盘事件(flash.events.KeyboardEvent)参与冒泡阶段,所以焦点组件的父项(以及它爸
- Yii全局函数使用
dcj3sjt126com
yii
由于YII致力于完美的整合第三方库,它并没有定义任何全局函数。yii中的每一个应用都需要全类别和对象范围。例如,Yii::app()->user;Yii::app()->params['name'];等等。我们可以自行设定全局函数,使得代码看起来更加简洁易用。(原文地址)
我们可以保存在globals.php在protected目录下。然后,在入口脚本index.php的,我们包括在
- 设计模式之单例模式二(解决无序写入的问题)
come_for_dream
单例模式volatile乱序执行双重检验锁
在上篇文章中我们使用了双重检验锁的方式避免懒汉式单例模式下由于多线程造成的实例被多次创建的问题,但是因为由于JVM为了使得处理器内部的运算单元能充分利用,处理器可能会对输入代码进行乱序执行(Out Of Order Execute)优化,处理器会在计算之后将乱序执行的结果进行重组,保证该
- 程序员从初级到高级的蜕变
gcq511120594
框架工作PHPandroidhtml5
软件开发是一个奇怪的行业,市场远远供不应求。这是一个已经存在多年的问题,而且随着时间的流逝,愈演愈烈。
我们严重缺乏能够满足需求的人才。这个行业相当年轻。大多数软件项目是失败的。几乎所有的项目都会超出预算。我们解决问题的最佳指导方针可以归结为——“用一些通用方法去解决问题,当然这些方法常常不管用,于是,唯一能做的就是不断地尝试,逐个看看是否奏效”。
现在我们把淫浸代码时间超过3年的开发人员称为
- Reverse Linked List
hcx2013
list
Reverse a singly linked list.
/**
* Definition for singly-linked list.
* public class ListNode {
* int val;
* ListNode next;
* ListNode(int x) { val = x; }
* }
*/
p
- Spring4.1新特性——数据库集成测试
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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
- C# Ajax上传图片同时生成微缩图(附Demo)
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1.Ajax无刷新上传图片,详情请阅我的这篇文章。(jquery + c# ashx)
2.C#位图处理 System.Drawing。
3.最新demo支持IE7,IE8,Fir
- Java list三种遍历方法性能比较
pda158
java
从c/c++语言转向java开发,学习java语言list遍历的三种方法,顺便测试各种遍历方法的性能,测试方法为在ArrayList中插入1千万条记录,然后遍历ArrayList,发现了一个奇怪的现象,测试代码例如以下:
package com.hisense.tiger.list;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(上)——商业与市场篇
shoothao
seo商业与市场IT资源免费资源
A.网站模板+logo+服务器主机+发票生成
HTML5 UP:响应式的HTML5和CSS3网站模板。
Bootswatch:免费的Bootstrap主题。
Templated:收集了845个免费的CSS和HTML5网站模板。
Wordpress.org|Wordpress.com:可免费创建你的新网站。
Strikingly:关注领域中免费无限的移动优
- localStorage、sessionStorage
uule
localStorage
W3School 例子
HTML5 提供了两种在客户端存储数据的新方法:
localStorage - 没有时间限制的数据存储
sessionStorage - 针对一个 session 的数据存储
之前,这些都是由 cookie 完成的。但是 cookie 不适合大量数据的存储,因为它们由每个对服务器的请求来传递,这使得 cookie 速度很慢而且效率也不