- Hive 分区和分桶总结
Stray_Lambs
大数据hive
目录分区和分桶总结1、分区1、分区介绍2、分区表的操作3、动态分区2、分桶表1、分桶表介绍2、分桶表的操作3、分区表和分桶表的区别参考分区和分桶总结1、分区1、分区介绍由于数据量过于庞大,使用分区,可以并行的进行处理数据,有点类似于Hadoop当中的切片操作,将数据分开,然后并行去处理,避免去全表扫描。分区表在生产环境当中用的非常多。分区表实际上就是对应一个在HDFS(或者是其他分布式文件系统)文
- HBase的原理
会探索的小学生
大数据HBase
一、什么是HBaseHBase是一个分布式,版本化,面向列的数据库,依赖Hadoop和Zookeeper(1)HBase的优点提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写的数据库系统(2)HBase表的特性Region包含多行列族包含多个列RegionServer管理一定数量的Region如果一个RegionServer宕机了,Master节点会重新将其负责的Region分配给其他RegionS
- Hadoop的基础操作_hadoop常用操作
字节全栈_kYu
hadoopeclipse大数据
####下载文件语法:hadoopfs-gethadoopfs-copyToLocal示例:将user/text.txt文件下载到本地/usr/local/下-copyToLocal:复制到本地[root@master~]#hadoopfs-copyToLocal/user/text.txt/usr/local/[root@master~]#cd/usr/local/[root@masterloc
- kylin套_Apache Kylin(一)Kylin介绍
weixin_39898011
kylin套
1.传统大数据分析的问题在基于Hadoop生态的传统大数据分析中,主要使用的技术是MPP(MassivelyParallelProcessing)大规模并行处理和列式存储。MPP使用线性增加计算资源换取计算时间的线性下降,列式存储可以提高读取数据的速率。两者结合可以使得基于Hadoop的SQL查询速度从小时级降为分钟级。不过分钟级别的查询响应仍未达到交互式分析级别,主要问题在于:MPP以及列式存储
- linux的apache安装,Apache Kylin | 安装指南
姜白的树洞
linux的apache安装
软件要求Hadoop:2.7+,3.1+(sincev2.5)Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+,2.0(sincev2.5)Spark(可选)2.3.0+Kafka(可选)1.0.0+(sincev2.5)JDK:1.8+(sincev2.5)OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+在HortonworksHDP2.2-2.6and3.0,C
- kylin linux 安装教程,Apache Kylin | 安装指南
社本
kylinlinux安装教程
软件要求Hadoop:2.7+Hive:0.13-1.2.1+HBase:1.1+Spark2.1.1+JDK:1.7+OS:Linuxonly,CentOS6.5+orUbuntu16.0.4+用HortonworksHDP2.2-2.6,ClouderaCDH5.7-5.11,AWSEMR5.7-5.10,AzureHDInsight3.5-3.6进行测试。出于试用和开发的目的,我们建议您使用
- Hadoop---(6)Sqoop(数据传输)
Mr Cao
sqoop大数据
6.SqoopSqoop是一个用于hadoop数据和结构化数据之间转换的工具。全称SQL-TO-HADOOP.它可以把hadoop数据,包括hive和hbase存储的数据转化为结构化数据也就是数据库的数据,也可以把关系型数据库数据转化为hadoop数据这些转换操作全是通过Hadoop的MapTask来完成的,并不会涉及到Reduce操作。这是因为我们只是进行数据的拷贝,并不会对数据进行处理或者计算
- hbase无法建表:org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException: Master is initializing
magicchu
CDHHBASE大数据
1.环境:cdh6.2.12.现象:hbaseshell进去后,list命令执行正常,执行建表语句后报错:ERROR:org.apache.hadoop.hbase.PleaseHoldException:Masterisinitializing提示master正在初始化中,查看master日志:WARNorg.apache.hadoop.hbase.master.HMaster:hbase:na
- Hive 整合 Spark 全教程 (Hive on Spark)
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hadoop.proxyuser.luanhao.groups*hadoop.proxyuser.luanhao.groups*2)HDFS配置文件配置hdfs-site.xmldfs.namenode.http-addressBigdata00:9870dfs.namenode.secondary.http-addressBigdata00:9868dfs.replication13)YARN配
- spark和python的区别_Spark入门(Python)
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spark和python的区别
Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式,并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流,这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能,因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器,与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能,这使得Spark非常适合数据理
- spark python入门_python pyspark入门篇
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sparkpython入门
一.环境介绍:1.安装jdk7以上2.python2.7.113.IDEpycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path,添加D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2
- 安装HBase-2.4.12 (hadoop3.3.1)
不饿同学
大数据hbasebigdatahadoop
1.下载https://www.apache.org/dyn/closer.lua/hbase/2.4.12/hbase-2.4.12-bin.tar.gz节点角色配置节点MasterZooKeeperRegionServernode001yesyesyesnode002backupyesyesnode003noyesyes2.解压下载的文件,并切换到新创建的目录。(base)[root@node
- Hadoop--HA架构详解
娘子,出来看上帝
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一、HA架构工作背景HDFS集群中的nameNode存在单点故障因素。对于只有一个nameNode工作的集群来说,一旦nameNode出现意外情况,会导致整个集群无法工作,直到nameNode重新启动。为了解决上述问题,Hadoop给出了高容错,高可用的HA方案:一个HDFS集群至少存在两个nameNode,一个nameNode处在active(主)状态,其他nameNode处在standby(备
- Hadoop HA 架构
weixin_30569033
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为什么要用集群?企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN节点挂了,就不能提供对外服务(-put,-get)需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外,另外一台是
- 【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询
新世纪debug战士
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目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c
- HDFS总结
ChenJieYaYa
Hadoophdfshadoopbigdata
基于前面的学习与配置,相信对于HDFS有了一定的了解HDFS概述1.什么是HDFSHadoopDistributedFileSystem:分步式文件系统HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的1.流式数据:将数据序列化为字节流来存储,这样不会破坏文件的结构和内容,而且字节流直接存储在磁盘上,可以分片或分块2.当超大规模的文件本身就已经超
- 11 Spark面试真题
TTXS123456789ABC
#Sparkspark面试大数据
11Spark大厂面试真题1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?6.checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?8.RDD机制理解吗?9.Spa
- 【详细讲解】hive优化
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大数据hive
1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
qq_79856539
javawebjava大数据hadoop课程设计
系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
- python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境
小国阁下
python分布式集群
前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
- Hadoop错误: put: Lease mismatch on ... by DFSClient_NONMAPREDUCE_-499992815_1.... 学习总结
星月情缘02
ETL技术Hadoophdfs租约hadoop错误
错误总结分享:使用了hadoop挺长时间了,多数人应该很熟悉它的特点了吧,但是今天突然遇到个错误,从来没见过,一时自己也想不到是什么原因,就在网上查了一些资料,得到了解决的办法,再次分享一下。过程:使用kettle数据清洗工具在进行同步任务的过程中,最后数据是被加载到hdfs的,这里用shell脚本实现,hdfsdfs-put-r/hdfs的目录。结果程序执行到这一步的时候报错了。错误描述就是文章
- Hadoop3.3.4伪分布式环境搭建
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文章目录前言一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量3.配置免密二、Hadoop配置1.hadoop-env.sh2.hdfs-site.xml3.core-site.xml4.mapred-site.xml5.yarn-site.xml三、格式化四、启动五、访问web页面前言hadoop学习——伪分布式环境——普通用户搭建一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量vi~/.bash_pro
- Hadoop HA 格式化NameNode 顺序
凡许真
hadoop大数据分布式HA
文章目录前言一、启动JournalNode二、格式化NameNode1.执行格式化命令2.启动namenode3.执行格式化命令4.启动namenode其他前言记录搭建HadoopHA架构时格式化namenode问题一、启动JournalNode分别启动JournalNode,命令如下hadoop-daemon.shstartjournalnode二、格式化NameNode1.执行格式化命令找其中
- Hive存储系统全面测试报告
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软件测试测试用例功能测试
引言在大数据时代,数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,因其能够提供类SQL查询功能(HiveQL)而广受欢迎。Hive的设计初衷是为了简化大数据集的查询和管理,它允许用户通过简单的SQL语句来操作存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据集。然而,随着数据量的激增和业务需求的多样化,Hive存储系统的功能、性能和安全性面临
- window10下编译hadoop报错:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:
huangxgc
hadoophadoopwindows
Windows10下buildhadoop2.7.3报错:Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:[ERROR]Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:run(dist)onprojecthadoop-hdf
- 图文详解 MapReduce on YARN
Shockang
大数据技术体系大数据mapreduceyarn
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文权威版本——《Hadoop权威指南第3版》1.作业提交MRrunJob从RM获取新的作业ID作业客户端检査作业的输出说明,计算输入分片并将作业资源(包括作业JAR、配置和分片信息)复制到HDFS。通过调用R
- 深入MapReduce——从MRv1到Yarn
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入我们前面篇章有提到,和MapReduce的论文不太一样。在Hadoop1.0实现里,每一个MapReduce的任务并没有一个独立的master进程,而是直接让调度系统承担了所有的worker的master的角色,这就是Hadoop1.0里的JobTracker。在Hadoop1.0里,MapReduce论文里面的worker就是TaskTracker,用来执行map和reduce的任务。而分配
- Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理
杨鑫newlfe
数据仓库大数据挖掘与大数据应用案例YARNHadoop大数据资源调度数据仓库
一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统,直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷);原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaster进行实现;ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度ApplicationMaste
- 【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构
大数据王小皮
深入浅出Yarn架构与实现架构hadoop大数据yarnjava
一、Yarn产生的背景Hadoop2之前是由HDFS和MR组成的,HDFS负责存储,MR负责计算。一)MRv1的问题耦合度高:MR中的jobTracker同时负责资源管理和作业控制两个功能,互相制约。可靠性差:管理节点是单机的,有单点故障的问题。资源利用率低:基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot,并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计
- 【YARN】yarn 基础知识整理——hadoop1.0与hadoop2.0区别、yarn总结
时间的美景
HadoopYarnhadoophadoop1hadoop2大数据
文章目录1.hadoop1.0和hadoop2.0区别1.1hadoop1.01.1.1HDFS1.1.2Mapreduce1.2hadoop2.01.2.1HDFS1.2.2Yarn/MapReduce22.Yarn2.1Yarn(YetAnotherResourceNegotiator)概述2.2Yarn的优点2.3Yarn重要概念2.3.1ResourceManager2.3.2NodeMa
- apache ftpserver-CentOS config
gengzg
apache
<server xmlns="http://mina.apache.org/ftpserver/spring/v1"
xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="
http://mina.apache.o
- 优化MySQL数据库性能的八种方法
AILIKES
sqlmysql
1、选取最适用的字段属性 MySQL可以很好的支持大数据量的存取,但是一般说来,数据库中的表越小,在它上面执行的查询也就会越快。因此,在创建表的时候,为了获得更好的 性能,我们可以将表中字段的宽度设得尽可能小。例如,在定义邮政编码这个字段时,如果将其设置为CHAR(255),显然给数据库增加了不必要的空间,甚至使用VARCHAR这种类型也是多余的,因为CHAR(6)就可以很
- JeeSite 企业信息化快速开发平台
Kai_Ge
JeeSite
JeeSite 企业信息化快速开发平台
平台简介
JeeSite是基于多个优秀的开源项目,高度整合封装而成的高效,高性能,强安全性的开源Java EE快速开发平台。
JeeSite本身是以Spring Framework为核心容器,Spring MVC为模型视图控制器,MyBatis为数据访问层, Apache Shiro为权限授权层,Ehcahe对常用数据进行缓存,Activit为工作流
- 通过Spring Mail Api发送邮件
120153216
邮件main
原文地址:http://www.open-open.com/lib/view/open1346857871615.html
使用Java Mail API来发送邮件也很容易实现,但是最近公司一个同事封装的邮件API实在让我无法接受,于是便打算改用Spring Mail API来发送邮件,顺便记录下这篇文章。 【Spring Mail API】
Spring Mail API都在org.spri
- Pysvn 程序员使用指南
2002wmj
SVN
源文件:http://ju.outofmemory.cn/entry/35762
这是一篇关于pysvn模块的指南.
完整和详细的API请参考 http://pysvn.tigris.org/docs/pysvn_prog_ref.html.
pysvn是操作Subversion版本控制的Python接口模块. 这个API接口可以管理一个工作副本, 查询档案库, 和同步两个.
该
- 在SQLSERVER中查找被阻塞和正在被阻塞的SQL
357029540
SQL Server
SELECT R.session_id AS BlockedSessionID ,
S.session_id AS BlockingSessionID ,
Q1.text AS Block
- Intent 常用的用法备忘
7454103
.netandroidGoogleBlogF#
Intent
应该算是Android中特有的东西。你可以在Intent中指定程序 要执行的动作(比如:view,edit,dial),以及程序执行到该动作时所需要的资料 。都指定好后,只要调用startActivity(),Android系统 会自动寻找最符合你指定要求的应用 程序,并执行该程序。
下面列出几种Intent 的用法
显示网页:
- Spring定时器时间配置
adminjun
spring时间配置定时器
红圈中的值由6个数字组成,中间用空格分隔。第一个数字表示定时任务执行时间的秒,第二个数字表示分钟,第三个数字表示小时,后面三个数字表示日,月,年,< xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" />
测试的时候,由于是每天定时执行,所以后面三个数
- POJ 2421 Constructing Roads 最小生成树
aijuans
最小生成树
来源:http://poj.org/problem?id=2421
题意:还是给你n个点,然后求最小生成树。特殊之处在于有一些点之间已经连上了边。
思路:对于已经有边的点,特殊标记一下,加边的时候把这些边的权值赋值为0即可。这样就可以既保证这些边一定存在,又保证了所求的结果正确。
代码:
#include <iostream>
#include <cstdio>
- 重构笔记——提取方法(Extract Method)
ayaoxinchao
java重构提炼函数局部变量提取方法
提取方法(Extract Method)是最常用的重构手法之一。当看到一个方法过长或者方法很难让人理解其意图的时候,这时候就可以用提取方法这种重构手法。
下面是我学习这个重构手法的笔记:
提取方法看起来好像仅仅是将被提取方法中的一段代码,放到目标方法中。其实,当方法足够复杂的时候,提取方法也会变得复杂。当然,如果提取方法这种重构手法无法进行时,就可能需要选择其他
- 为UILabel添加点击事件
bewithme
UILabel
默认情况下UILabel是不支持点击事件的,网上查了查居然没有一个是完整的答案,现在我提供一个完整的代码。
UILabel *l = [[UILabel alloc] initWithFrame:CGRectMake(60, 0, listV.frame.size.width - 60, listV.frame.size.height)]
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(PHP-REDIS实例)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一.redis.php
<?php
//实例化
$redis = new Redis();
//连接服务器
$redis->connect("localhost");
//授权
$redis->auth("lamplijie");
//相关操
- SecureCRT使用备注
bingyingao
secureCRT每页行数
SecureCRT日志和卷屏行数设置
一、使用securecrt时,设置自动日志记录功能。
1、在C:\Program Files\SecureCRT\下新建一个文件夹(也就是你的CRT可执行文件的路径),命名为Logs;
2、点击Options -> Global Options -> Default Session -> Edite Default Sett
- 【Scala九】Scala核心三:泛型
bit1129
scala
泛型类
package spark.examples.scala.generics
class GenericClass[K, V](val k: K, val v: V) {
def print() {
println(k + "," + v)
}
}
object GenericClass {
def main(args: Arr
- 素数与音乐
bookjovi
素数数学haskell
由于一直在看haskell,不可避免的接触到了很多数学知识,其中数论最多,如素数,斐波那契数列等,很多在学生时代无法理解的数学现在似乎也能领悟到那么一点。
闲暇之余,从图书馆找了<<The music of primes>>和<<世界数学通史>>读了几遍。其中素数的音乐这本书与软件界熟知的&l
- Java-Collections Framework学习与总结-IdentityHashMap
BrokenDreams
Collections
这篇总结一下java.util.IdentityHashMap。从类名上可以猜到,这个类本质应该还是一个散列表,只是前面有Identity修饰,是一种特殊的HashMap。
简单的说,IdentityHashMap和HashM
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-享元模式-Flyweight
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.util.ArrayList;
import java.util.Collection;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java
- PS人像润饰&调色教程集锦
cherishLC
PS
1、仿制图章沿轮廓润饰——柔化图像,凸显轮廓
http://www.howzhi.com/course/retouching/
新建一个透明图层,使用仿制图章不断Alt+鼠标左键选点,设置透明度为21%,大小为修饰区域的1/3左右(比如胳膊宽度的1/3),再沿纹理方向(比如胳膊方向)进行修饰。
所有修饰完成后,对该润饰图层添加噪声,噪声大小应该和
- 更新多个字段的UPDATE语句
crabdave
update
更新多个字段的UPDATE语句
update tableA a
set (a.v1, a.v2, a.v3, a.v4) = --使用括号确定更新的字段范围
- hive实例讲解实现in和not in子句
daizj
hivenot inin
本文转自:http://www.cnblogs.com/ggjucheng/archive/2013/01/03/2842855.html
当前hive不支持 in或not in 中包含查询子句的语法,所以只能通过left join实现。
假设有一个登陆表login(当天登陆记录,只有一个uid),和一个用户注册表regusers(当天注册用户,字段只有一个uid),这两个表都包含
- 一道24点的10+种非人类解法(2,3,10,10)
dsjt
算法
这是人类算24点的方法?!!!
事件缘由:今天晚上突然看到一条24点状态,当时惊为天人,这NM叫人啊?以下是那条状态
朱明西 : 24点,算2 3 10 10,我LX炮狗等面对四张牌痛不欲生,结果跑跑同学扫了一眼说,算出来了,2的10次方减10的3次方。。我草这是人类的算24点啊。。
然后么。。。我就在深夜很得瑟的问室友求室友算
刚出完题,文哥的暴走之旅开始了
5秒后
- 关于YII的菜单插件 CMenu和面包末breadcrumbs路径管理插件的一些使用问题
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在使用 YIi的路径管理工具时,发现了一个问题。 <?php  
- 对象与关系之间的矛盾:“阻抗失配”效应[转]
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概述
“阻抗失配”这一词组通常用来描述面向对象应用向传统的关系数据库(RDBMS)存放数据时所遇到的数据表述不一致问题。C++程序员已经被这个问题困扰了好多年,而现在的Java程序员和其它面向对象开发人员也对这个问题深感头痛。
“阻抗失配”产生的原因是因为对象模型与关系模型之间缺乏固有的亲合力。“阻抗失配”所带来的问题包括:类的层次关系必须绑定为关系模式(将对象
- 学习编程那点事
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一年前的夏天,我还在纠结要不要改行,要不要去学php?能学到真本事吗?改行能成功吗?太多的问题,我终于不顾一切,下定决心,辞去了工作,来到传说中的帝都。老师给的乘车方式还算有效,很顺利的就到了学校,赶巧了,正好学校搬到了新校区。先安顿了下来,过了个轻松的周末,第一次到帝都,逛逛吧!
接下来的周一,是我噩梦的开始,学习内容对我这个零基础的人来说,除了勉强完成老师布置的作业外,我已经没有时间和精力去
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Reverse a linked list from position m to n. Do it in-place and in one-pass.
For example:Given 1->2->3->4->5->NULL, m = 2 and n = 4,
return 
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1. 环境描述
两个集群:rock 和 stone
rock无kerberos权限认证,stone有要求认证。
1. 从rock复制到stone,采用hdfs
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- 一个备份MySQL数据库的简单Shell脚本
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主脚本(用于备份mysql数据库): 该Shell脚本可以自动备份
数据库。只要复制粘贴本脚本到文本编辑器中,输入数据库用户名、密码以及数据库名即可。我备份数据库使用的是mysqlump 命令。后面会对每行脚本命令进行说明。
1. 分别建立目录“backup”和“oldbackup” #mkdir /backup #mkdir /oldbackup
- 300个涵盖IT各方面的免费资源(中)——设计与编码篇
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Freebbble:来自于Dribbble的免费的高质量作品。
Dribbble:Dribbble上“免费”的搜索结果——这是巨大的宝藏。
Graphic Burger:每个像素点都做得很细的绝佳的设计资源。
Pixel Buddha:免费和优质资源的专业社区。
Premium Pixels:为那些有创意的人提供免费的素材。
- thrift总结 - 跨语言服务开发
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thrift
官网
官网JAVA例子
thrift入门介绍
IBM-Apache Thrift - 可伸缩的跨语言服务开发框架
Thrift入门及Java实例演示
thrift的使用介绍
RPC
POM:
<dependency>
<groupId>org.apache.thrift</groupId>