- Hadoop 与 Spark:大数据处理的比较
王子良.
大数据经验分享hadoopspark大数据
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- Hive(11):Transactional Tables事务表
不死鸟.亚历山大.狼崽子
hivehivehadoop数据仓库
1Hive事务背景知识Hive本身从设计之初时,就是不支持事务的,因为Hive的核心目标是将已经存在的结构化数据文件映射成为表,然后提供基于表的SQL分析处理,是一款面向分析的工具。且映射的数据通常存储于HDFS上,而HDFS是不支持随机修改文件数据的。这个定位就意味着在早期的Hive的SQL语法中是没有update,delete操作的,也就没有所谓的事务支持了,因为都是select查询分析操作。
- Hadoop分布式文件系统-HDFS架构
Fancs2024
hadoophadoophdfs
一、HDFS的简介HDFS全称HadoopDistributedFileSystem,是分布式文件管理系统。主要是为了解决大数据如何存储的问题,跟一般文件系统不同的是,它可以通过扩展服务器结点来扩充存储量,可以用低成本的硬件构建出支持高吞吐量的文件系统。二、HDFS的特点高容错性:一个HDFS集群会包含非常多的结点,HDFS将文件分块存储,并且会保存多个副本到不同的机器节点上以保证数据的安全,而且
- 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
华为云技术精粹
云计算华为云
一、传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题:问题一:不支持事务由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误。为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写
- 深入MapReduce——引入
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入前面我们已经深入了HDFS的设计与实现,对于分布式系统也有了不错的理解。但HDFS仅仅解决了海量数据存储和读写的问题。但要想让数据产生价值,一定是需要从数据中挖掘出价值才行,这就需要我们拥有海量数据的计算处理能力。下面我们还是老样子,来数据一下要实现海量计算处理能力,有些什么核心痛点大数据计算核心痛点量级大在稍微大一点的互联网企业,需要计算处理的数据量都开始以PB计了。而传统的计算处理模型中,
- HUDI-0.11.0 BUCKET index on Flink 特性试用
_Magic
BigDataflinkhudi
1.背景在0.10.1版本下,使用默认的index(FLINK_STATE),在upsert模式下,几十亿级别的数据更新会消耗大量内存,并且检查点(checkpoint)时间过长。因此,切换到0.11.0的BUCKET索引。当前环境:Flink1.13.2+Hudi0.11.0(master2022.04.11)+COW+HDFS。关键配置项:index.type=BUCKEThoodie.buc
- Hadoop是什么,怎么部署安装?
狮歌~资深攻城狮
hadoop大数据分布式
Hadoop是什么?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式系统基础架构,主要用于处理和存储大规模数据集。它包括两个核心组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和HadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)。HDFS提供了一个高吞吐量的数据访问接口,允许用户在集群中存储大量数据。它通过将文件分割成多个块并分布在集群的不同节点上来实现高可靠性和可
- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
Linux运维老纪
勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
- HDFS Disk Balancer 介绍&使用
_Magic
BigDatahdfshadoop大数据
一、介绍一句话介绍:用于HDFSDataNode单节点内多个数据盘数据均衡。官网介绍如下:Diskbalancerisacommandlinetoolthatdistributesdataevenlyonalldisksofadatanode.ThistoolisdifferentfromBalancerwhichtakescareofcluster-widedatabalancing.Datac
- hadoop常用命令
我要用代码向我喜欢的女孩表白
hadoopnpm大数据
Yarn查看提交到资源调度器的任务(任何用yarn资源的都可以看,比如spark、tez、mapreduce)看正在运行的yarn任务yarnapplication-list杀死对应的yarn任务yarnapplication-kill{application_Id}(id可以通过-list看到)hdfs查看hdfs目录hdfsdfs-ls/(查看本集群的目录)hdfsdfs-lshdfs://i
- flume系列之:flume落cos
快乐骑行^_^
日常分享专栏flume系列
flume系列之:flume落cos一、参考文章二、安装cosjar包三、添加hadoop-cos的相关配置四、flume环境添加hadoop类路径五、使用cos路径六、启动/重启flume一、参考文章Kafka数据通过Flume存储到HDFS或COSflumetocos使用指南二、安装cosjar包将对应hadoop版本的hadoop-cos的jar包(hadoop-cos-{hadoop.ve
- Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析
王子良.
经验分享hadoopspark大数据
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
zuoseve01
livy
Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
做生活的创作者
hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- Java 大视界 -- 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道(二)
青云交
大数据新视界Java大视界HDFSJava流代码示例性能优化读写操作大数据Hadoopjava
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:大数
- 使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询
王子良.
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- hdfs和hive对于小文件的处理方案
二进制_博客
大数据
一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响,主要包括:占用过多的存储空间:每个小文件都会占用一个独立的Block,导致存储资源的浪费。降低数据处理效率:HDFS是为处理大文件而设计的,小文件会导致大量的Map任务启动,增加处理时间和资源消耗。NameNode内存压力增大:NameNode需要维护所有文件和目录的元数据信息,小文件过多会导致NameNod
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- pyspark 中删除hdfs的文件夹
TDengine (老段)
大数据sparkhadoophdfsmapreduce
在pyspark中保存rdd的内存到文件的时候,会遇到文件夹已经存在而失败,所以如果文件夹已经存在,需要先删除。搜索了下资料,发现pyspark并没有提供直接管理hdfs文件系统的功能。寻找到一个删除的方法,是通过调用shell命令hadoopfs-rm-f来删除,这个方法感觉不怎么好,所以继续找。后来通过查找hadoophdfs的源代码发现hdfs是通过java的包org.appache.had
- Python 爬虫:获取网页数据的 5 种方法
王子良.
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- 采用海豚调度器+Doris开发数仓保姆级教程(满满是踩坑干货细节,持续更新)
大模型大数据攻城狮
海豚调度器从入门到精通doris海豚调度器离线数仓实时数仓国产代替信创大数据flink数仓
目录一、采用海豚调度器+Doris开发平替CDHHdfs+Yarn+Hive+Oozie的理由。1.架构复杂性2.数据处理性能3.数据同步与更新4.资源利用率与成本6.生态系统与兼容性7.符合信创或国产化要求二、ODS层接入数据接入kafka实时数据踩坑的问题细节三、海豚调度器调度Doris进行报表开发创建带分区的表在doris进行开发调试开发海豚调度器脚本解决shell脚本使用MySQL命令行给
- 深入HDFS——DataNode启动源码
黄雪超
大数据基础#深入HDFShdfshadoop大数据
引入上一篇我们看完了NameNode的启动源码,对于NameNode我们已经很熟悉了,今天我们接着来看看它的“得力干将”——DataNode。首先,自然还是从元数据管理篇提到的DataNode类(org.apache.hadoop.hdfs.server.datanode.DataNode)开始。不过在深入启动源码前,我们先看看它的源码注释:DataNodeisaclass(andprogram)
- 深入HDFS——NameNode启动源码
黄雪超
大数据基础#深入HDFShdfshadoop大数据
引入前面我们已经对HDFS有了很多了解,但是光说不练假把式,今天开启深入源码的纯享模式,先来看看NameNode启动流程,在代码层面,到底是如何实现的。首先还是得从我们的前一篇提到过的NameNode类(org.apache.hadoop.hdfs.server.namenode.NameNode)开始,既然是看启动流程,那自然是先找类里面的main方法啦。当我们启动NameNode的时候,它就会
- Spring Boot 和微服务:快速入门指南
王子良.
Java经验分享springboot微服务后端
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- HDFS 在上传文件的时候,如果其中一个 DataNode 突然挂掉了怎么办? 思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
hdfsjava架构
当在HDFS中上传文件时,如果其中一个DataNode突然挂掉,HDFS有内置的机制来确保数据的完整性和可靠性。以下是详细的处理流程、Java架构代码示例以及创建思维导图的建议。HDFS上传文件时遇到DataNode故障的处理1.检测DataNode故障心跳机制:每个DataNode定期向NameNode发送心跳信号。如果NameNode在一段时间内没有收到某个DataNode的心跳,它会将该节点
- 初学者如何用 Python 写第一个爬虫?
王子良.
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- 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)
- 浅谈MapReduce
Android路上的人
Hadoop分布式计算mapreduce分布式框架hadoop
从今天开始,本人将会开始对另一项技术的学习,就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要,都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦,国外的在这方面走的更加的前面,就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目,在下面有非常多的子项目,比如HDFS,HBase,Hive,Pig,等等,要先彻底学习整个Hadoop,仅仅凭借一个的力量,是远远不够的。
- Hadoop
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hadoop大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架,主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成,分别是HDFS(分布式文件系统)、MapReduce(分布式计算框架)、YARN(资源管理)和HadoopCommon(公共工具和库)。1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS是Hadoop生
- 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,
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C