- Dinky × Jiron:打造高效智能的数据处理平台
jiron开源
平台开发flink大数据hive数据仓库kafkaetl工程师clickhouse
Dinky×Jiron:打造高效智能的数据处理平台JironGitHub地址https://github.com/642933588/jiron-cloudhttps://gitee.com/642933588/jiron-cloud将基于ApacheFlink的实时计算平台Dinky成功集成至Jiron数据开发平台,以进一步增强平台的数据处理能力,提升数据处理效率与灵活性,同时优化用户体验并降低
- 数据分析大数据面试题大杂烩01
爱学习的菜鸟罢了
大数据flink大数据面试hivehadoopkafka
互联网:通过埋点实时计算用户浏览频次用优惠券等措施吸引用户,通过历史信息用非智能学习的title方式构造用户画像(抖音,京东)电信,银行统计营收和针对用户的个人画像:处理大量非实时数据政府:健康码,扫码之后确诊,找出与确诊对象有关联的人订单订单表(除商品以外所有信息),商品详情表,通过搜集用户title进行定制化推荐点击流数据通过埋点进行用户点击行为分析FLINK一般用来做实时SPARK一般用来做
- Different number of columns
sunyaox
flinkflink异常
org.apache.flink.client.program.ProgramInvocationException:Themainmethodcausedanerror:Columntypesofqueryresultandsinkforregisteredtable‘photoTradeInfoHive.db_audit.ods_photo_trade’donotmatch.Cause:Dif
- 基于 Flink 的海量日志实时处理系统的实践
zhisheng_blog
大数据实时计算引擎Flink实战与性能优化
海量日志实时处理需求分析在11.5节中讲解了Flink如何实时处理异常的日志,在那节中对比分析了几种常用的日志采集工具。我们也知道通常在排查线上异常故障的时候,查询日志总是必不可缺的一部分,但是现在微服务架构下日志都被分散到不同的机器上,日志查询就会比较困难,所以统一的日志收集几乎也是每家公司必不可少的。据笔者调研,不少公司现在是有日志统一的收集,也会去做日志的实时ETL,利用一些主流的技术比如E
- Java_实例变量和局部变量及this关键字详解
Matrix70
Javajava开发语言
最近得看看Java,想学一学Flink实时的东西了,当然Scala语法也有这样的规定,简单看一下这两个吧,都比较容易忽视实例变量和局部变量实例变量和局部变量是常见的两种变量类型,区别作用域:实例变量:实例变量属于类的实例,可以在整个类中被访问和使用。每个类的实例(对象)都有一份自己的实例变量副本。局部变量:局部变量只在声明它的方法或代码块中可见,超出该范围就无法访问。生存周期:实例变量:实例变量的
- Flink架构组件JobManager和TaskManager
m0_37651941
flink架构大数据
JobManager和TaskManager交互通过Task对象ActorSystem是Akka最重要的一个组件。JobDispatcher负责接收Client提交的JobGraph对象,然后拆分成不同的作业,提交到TaskManager.这个过程会涉及到Job的分发。standlone模式和yarn模式的ResourceManager是不同的实现。TaskManager启动后会主动向JobMan
- flink读kafka写入mysql_Flink 1.9 实战:使用 SQL 读取 Kafka 并写入 MySQL
苏远岫
上周六在深圳分享了《FlinkSQL1.9.0技术内幕和最佳实践》,会后许多小伙伴对最后演示环节的Demo代码非常感兴趣,迫不及待地想尝试下,所以写了这篇文章分享下这份代码。希望对于FlinkSQL的初学者能有所帮助。完整分享可以观看Meetup视频回顾:https://developer.aliyun.com/live/1416这份代码主要由两部分组成:1)能用来提交SQL文件的SqlSubmi
- Flink 1.17.2 版本用 java 读取 starrocks
小强签名设计
flinkjavapython
文章目录方法一:使用FlinkJDBC连接器(兼容MySQL协议)方法二:使用StarRocksFlinkConnector(推荐) 在Flink1.17.2中使用Java读取StarRocks数据,可以通过JDBC连接器或StarRocks官方提供的FlinkConnector实现。以下是两种方法的详细步骤:方法一:使用FlinkJDBC连接器(兼容MySQL协议) StarRocks兼容M
- Flink SQL 读取 Kafka 数据到 Mysql 实战
小技工丨
大数据技术学习flinksqlkafka
Flink1.9.2SQL读取Kafka数据到Mysql实战案例需求通过Flinksql使用DDL的方式,实现读取kafka用户行为数据,对数据进行实时处理,根据时间分组,求PV和UV,然后输出到mysql中。1、kafka中的消息的格式数据以JSON格式编码,格式如下:{"user_id":1101,"item_id":1875,"category_id":456876,"behavior":"
- 本地docker安装zookeeper,kafka,flink
a724952091
flinkkafkadocker
首先安装zookeeper这里zookeeper的安装是为了去使用kafka这里我们安装的是wurstmeister的kafka和zookeeper镜像也是在hub.docker.com网站上,Star最多的kafka镜像直接在cmd执行run命令(前提是有本地docker。。。)第一次使用因为本地没有此镜像会去下载dockerrun-d--namezookeeper-p2181-twurstme
- 使用flinkCDC监听 mysql 数据 到mysql报错
从零开始·
mysqlapache数据库flinkflinkcdc
报错:java.lang.NoClassDefFoundError:org/apache/flink/table/api/TableException解决:完整依赖1.12.02.0.0org.apache.flinkflink-java${flink-version}org.apache.flinkflink-streaming-java_2.11${flink-version}org.apac
- flink(十一):Table&Sql实现窗口水印计算
羽落风起
大数据flinkflink
文章目录分享说明实现讲解代码总结分享大数据博客列表说明本博客每周五更新一次。本文属于实战,讲解Flink1.12版本java代码使用时间窗口加水印实现,具体需求为5秒内用户订单总数、订单最大金额、最小金额实现讲解代码结构分为5部分,准备环境env数据输入source模拟数据生成数据处理transformation创建水印、窗口执行任务基于sql和table风格实现对应功能数据输出sink启动任务e
- FlinkCDC3.3 使用 Mysql 8.4 报错
_lizhiqiang
mysql数据库flinkflinkcdcseatunnel
一、报错日志Causedby:io.debezium.DebeziumException:org.apache.flink.util.FlinkRuntimeException:Cannotreadthebinlogfilenameandpositionvia'SHOWMASTERSTATUS'.Makesureyourserveriscorrectlyconfiguredatorg.apache
- Flink-DataStreamAPI-生成水印
隔着天花板看星星
flink大数据分布式
下面我们将学习Flink提供的用于处理事件时间戳和水印的API,也会介绍有关事件时间、流转时长和摄取时间,下面就让我们跟着官网来学习吧一、水印策略介绍为了处理事件时间,Flink需要知道事件时间戳,这意味着流中的每个元素都需要分配其事件时间戳。这通常是通过使用TimestampAssigner从元素中的某个字段访问/提取时间戳来完成的。时间戳分配与生成水印密切相关,水印告诉系统事件时间的进度。我们
- flink-cdc实时增量同步mysql数据到elasticsearch
大数据技术派
#Flinkelasticsearchflinkmysql
什么是CDC?CDC是(ChangeDataCapture变更数据获取)的简称。核心思想是,监测并捕获数据库的变动(包括数据或数据表的插入INSERT、更新UPDATE、删除DELETE等),将这些变更按发生的顺序完整记录下来,写入到消息中间件中以供其他服务进行订阅及消费。1.环境准备mysqlelasticsearchflinkonyarn说明:如果没有安装hadoop,那么可以不用yarn,直
- flink+kafka实现流数据处理学习
上海研博数据
java
在应用系统的建设过程中,通常都会遇到需要实时处理数据的场景,处理实时数据的框架有很多,本文将以一个示例来介绍flink+kafka在流数据处理中的应用。1、概念介绍flink:是一个分布式、高可用、高可靠的大数据处理引擎,提供了一种高效、可靠、可扩展的方式来处理和分析实时数据。kafka:是用于构建实时数据管道和流应用程序并具有横向扩展,容错,wickedfast(变态快)等优点的一种消息中间件。
- Flink实时流处理入门与实践
随风九天
springjavaFlink实时流
一、引言1.1实时流处理的重要性在当今数据驱动的时代,实时数据处理变得越来越重要。企业需要从不断产生的大量数据中快速提取有价值的信息,以支持决策制定和业务优化。实时流处理技术能够实时处理数据流,提供即时的洞察和响应,从而提高业务效率和竞争力。1.2Flink简介ApacheFlink是一个开源的分布式流处理框架,支持批处理和流处理。Flink提供了高吞吐量、低延迟和精确一次(exactly-onc
- kafka + flink +mysql 案例
angen2018
javakafkaflink
假设你有两个Kafka主题:user_activities_topic和product_views_topic,并且你希望将user_activities_topic中的数据写入到user_activities表,而将product_views_topic中的数据写入到product_views表。mavenorg.apache.flinkflink-streaming-java_2.121.14
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- Flink 实战:如何计算实时热门合约
WuJiWeb3
区块链链上数据分析flink大数据web3数据分析智能合约kafkabigdata
本文将通过使用Flink框架实现实时热门合约需求。实际业务过程中,如何判断合约是否属于热门合约,可以从以下几个方面进行分析,比如:交易数量:合约被调用的次数可以作为其热门程度的指标之一。交易金额:合约处理的资金量也是评判热门程度的重要指标。活跃用户数量:调用合约的用户数量可以反映合约的受欢迎程度。交易频率:合约的调用频率可以反映其热门程度和使用情况。但我们本次目的主要是关于学习FlinkAPI的一
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
hadoopsparkflink
一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 大数据Flink(六十四):Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
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程序员大数据flink架构
于是人们提出了“不共享任何东西”(share-nothing)的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构,到Hadoop、Spark为代表的批处理架构,再到Storm、Flink为代表的流处理架构,都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道,Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说,它会由多个进
- 大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)
emmm形成中
大数据运维
大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)系列文章目录第一篇:大数据运维概述与核心技能体系第二篇:Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇:分布式存储系统运维与优化第四篇:资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇:实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇:大数据监控体系与自动化运维第七篇:云原生时代的大数据运维实践第八篇:数据安全与合规性管理第九篇:性能调优与故障排查案例集第
- 快慢指针【等分链表、判断链表中是否存在环】
山风wind
JAVA基础链表java网络
一、等分链表:找到链表的中间节点Java实现classListNode{intval;ListNodenext;ListNode(intval){this.val=val;this.next=null;}}publicclassMiddleOfLinkedList{publicListNodefindMiddleNode(ListNodehead){if(head==null){returnnul
- flink入门
Thomas2143
总结flinkscalakafka
flink安装flink本地安装demo运行本地模式安装|ApacheFlinkflink1.13.1为例:cd/optwgethttps://mirrors.advancedhosters.com/apache/flink/flink-1.13.1/flink-1.13.1-bin-scala_2.12.tgz
- Apache Flink详解:流处理与批处理的强大框架
微笑听雨。
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ApacheFlink详解:流处理与批处理的强大框架ApacheFlink是一个开源的流处理框架,旨在处理大规模数据流。Flink能够处理实时流数据和批处理数据,具有高吞吐量、低延迟、容错等特性。以下是对Flink的详细介绍:核心概念流与批处理:流处理(StreamProcessing):持续不断地处理实时生成的数据流。批处理(BatchProcessing):处理已经收集好的静态数据集。Data
- Flink的市场竞争力:大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”?
狮歌~资深攻城狮
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Flink的市场竞争力:大数据浪潮中的“潜力股”还是“青铜”?嘿,各位小伙伴!今天咱来聊聊Flink在市场中的竞争力这个超有意思的话题。你要是搞大数据的,那肯定对Flink不陌生;要是还不太懂的,也别担心,咱就像唠家常一样把这事给你讲清楚。一、Flink市场竞争力啥意思?咱先说说这市场竞争力是个啥。打个比方,它就好比一场商场大促,每个品牌都在拼命展示自己的优势,吸引顾客掏钱包。Flink在市场里也
- 【Flink】(二)详解 Flink 运行架构_flink的运行架构负荷分担是什么
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flink架构大数据
作业管理器(JobManager)、资源管理器(ResourceManager)、任务管理器(TaskManager),以及分发器(Dispatcher)。因为Flink是用Java和Scala实现的,所以所有组件都会运行在Java虚拟机上。每个组件的职责如下:作业管理器(JobManager)控制一个应用程序执行的主进程,也就是说,每个应用程序都会被一个不同的JobManager所控制执行。Jo
- flink分发策略详解
24k小善
flink大数据java
一、分发策略核心逻辑与分类Flink的数据分发策略决定了数据在算子间上下游的传输方式,直接影响作业的并行度利用、负载均衡、网络开销。其核心分类如下:1.本地通信策略Forward适用场景:上下游算子并行度相同且为一对一传输(如Source→Map)。特点:数据不跨节点,直接通过内存传递,零网络开销。限制:必须保证上下游并行度严格一致,否则抛出异常。Rescale适用场景:上下游并行度成整数倍关系(
- 【Flink银行反欺诈系统设计方案】1.短时间内多次大额交易场景的flink与cep的实现
*星星之火*
Flink反欺诈flink大数据flink反欺诈
【flink应用系列】1.Flink银行反欺诈系统设计方案1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述1.2风险判定逻辑2.使用Flink实现2.1实现思路2.2代码实现2.3使用Flink流处理3.使用FlinkCEP实现3.1实现思路3.2代码实现4.总结1.经典案例:短时间内多次大额交易1.1场景描述规则1:单笔交易金额超过10,000元。规则2:同一用户在10分钟内进行了3次或更多次交
- [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.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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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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linux
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
shoothao
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。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
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