- SpringBoot+Implala常见问题:[Cloudera][ImpalaJDBCDriver](500605) 错误
平凡君
笔记HiveImpalaSpringBoot
问题描述Causedby:java.sql.SQLException:[Cloudera]ImpalaJDBCDriver问题分析:当CDH机器配置了LDAP验证的时候,Dbeaver或者其他链接工具或者java代码链接impala时,需要在impala链接Url后添加AuthMech=3属性Cloudera官网文档里也说明了这件事https://docs.cloudera.com/documen
- 低版本impala多次去重UDAF
路边草随风
大数据c++hadoopimpalaUDAF大数据C++
使用低版本的impala在进行去重统计count(distinct字段)操作的时候会遇到很大的限制,就是一条sql只能对一个字段进行去重统计,多于一个字段使用count(distinct字段)则会提示如下报错:”errorMessage:AnalysisException:allDISTINCTaggregatefunctionsneedtohavethesamesetofparametersas
- CDP中的Hive3之Apache Hive3特性
对许
#Hive#Sparkhivecdp
CDP中的Hive3之ApacheHive3特性1、ApacheHive3特性2、Hive不支持的接口和功能3、HiveonTez简介4、ApacheHive3架构概述CDP中采用的是ApacheHive3版本,相比Hive1/2,该版本在事务和安全性等方面有重大改进,了解这些版本之间的主要差异对于SQL用户至关重要,包括使用ApacheSpark和ApacheImpala的用户1、ApacheH
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:基于数据特征的存储格式选择(上)(19/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala存储格式选择数据特征性能优化社交媒体数据金融数据
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
- CDP中的Hive3之Hive Metastore(HMS)
对许
#Hive#Sparkhivecdp
CDP中的Hive3之HiveMetastore(HMS)1、CDP中的HMS2、HMS表的存储(转换)3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore(HMS)是一种服务,用于在后端RDBMS(例如MySQL或PostgreSQL)中存储与ApacheHive和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive和其他服务共享元存储。与HMS的连接包括HiveServe
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala高级执行计划优化实战案例金融电商性能提升
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala集群资源动态分配性能优化负载感知算法自适应机制应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载优化技巧实战案例并发加载批量加载
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:应对海量复杂数据的挑战(上)(7/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据Impala性能优化海量复杂数据数据分区查询优化经典案例
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- 大数据新视界 -- Impala 性能优化:量子计算启发下的数据加密与性能平衡(下)(30 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala量子计算数据加密性能平衡Hive量子密钥分发
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:跨数据中心环境下的挑战与对策(上)(27 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala跨数据中心性能优化挑战对策案例分析代码示例
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- 大数据新视界 -- Impala 性能优化:分布式环境中的优化新视野(下)(28 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala性能优化分布式环境数据布局资源管理优化策略
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- 大数据新视界 -- Impala 性能突破:复杂数据类型处理的优化路径(上)(25 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala复杂数据类型性能突破优化路径商业案例数据处理挑战
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:资源分配与负载均衡的协同(下)(24 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala资源分配负载均衡协同核心技术应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)
青云交
#Impala之道大数据新视界大数据Impala分区修剪优化应用案例性能优化分区键修剪算法
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala动态分区调整策略性能优化混合策略电信案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:解析执行计划优化的神秘面纱(上)(17/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala执行计划优化性能提升数据分布统计信息资源利用
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据加载策略如何决定分析速度(上)(15/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载策略分析速度全量加载增量加载优化技巧
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率:索引优化的秘籍大揭秘(上)(3/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala索引优化查询效率案例分析代码优化重写查询语句
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- Spring Cloud: Hystrix请求队列线程不足
MeazZa
在SpringCloud中,Feign可以实现本地化的微服务API调用,Hystrix可以实现调用失败时的fallback处理。问题描述:在实际生产环境中使用时,我们遇到了这样一个错误:"...,stacktrace:[com.netflix.hystrix.exception.HystrixRuntimeException:QueryNodeImpalaBdService#getQueryRes
- 探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构
汤萌妮Margaret
探索未来,大规模分布式深度强化学习——深入解析IMPALA架构scalable_agent项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sc/scalable_agent在当今的人工智能研究前沿,深度强化学习(DRL)因其在复杂任务中的卓越表现而备受瞩目。本文要介绍的是一个开源于GitHub的重量级项目:“ScalableDistributedDeep-RLwithImp
- 2024年大数据高频面试题(下篇)
猿与禅
Java架构师面试大数据面试scala即席查询分桶调度系统数据倾斜
文章目录Scala数据类型函数式编程闭包函数柯里化面向对象样例类对象与伴生对象特质(trait)模式匹配隐式转换即席查询KylinKylin特点Kylin工作原理核心算法Kylin总结Kylin的优点什么场景用KylinKylin的缺点Impala什么是ImpalaImpala为什么快FrontendBackendImpala总结:Presto什么是PrestoPresto的执行过程Presto总
- Impala-架构与设计
临江蓑笠翁
大数据#Impala架构
架构与设计一、背景和起源二、框架概述1.设计特点2.框架优点3.框架限制三、架构图1.ImpalaDaemon2.Statestore3.Catalog四、Impala查询流程1.发起查询2.生成执行计划3.分配任务4.交换中间数据5.汇集结果6.返回结果总结参考链接一、背景和起源现有的大数据查询分析工具Hive更适合长时间批处理查询分析,并不能满足实时交互式场景。因此根据谷歌的Dremel设计思
- 史上最全OLAP对比
只会写demo的程序猿
数仓sparkhadoop数据仓库
目录1.什么是OLAP2.OLAP引擎的常见操作3.OLAP分类MOLAP的优点和缺点ROLAP的优点和缺点4.并发能力与查询延迟对比5.执行模型对比5.OLAP引擎的主要特点5.2SparkSQL、FlinkSQL5.3Clickhouse5.4Elasticsearch5.5Presto5.6Impala5.7Doris5.8Druid5.9Kylin综上所述:1.什么是OLAPOLAP(On
- 【Iceberg学习一】什么是Iceberg?
周润发的弟弟
Iceberg学习
ApacheIceberg是一个面向大型分析数据集的开放表格格式。Iceberg为包括Spark、Trino、PrestoDB、Flink、Hive和Impala在内的计算引擎增加了表格功能,使用一种高性能的表格格式,其工作方式就像一个SQL表一样。用户体验Iceberg避免了不愉快的意外。模式演化功能正常运作,并不会无意中恢复已删除的数据。用户无需了解分区信息也能获得快速查询。模式演化支持添加、
- Spark Chapter 8 Spark SQL
深海suke
【参考以慕课网日志分析为例进入大数据Sparksql】0导读SQL:MySQL,Oracle,DB2,SQLServer在大数据平台上实现大数据计算:Hive/SparkSQL/SparkCore直接使用SQL语句进行大数据分析hive的问题:底层MR,2.x之后可以用spark应用场景SQLonHadoop:Hive,Shark(不维护了),Impala(Cloudera,内存使用较多),Pre
- SQL Parser
TaiKuLaHa
sql数据库
https://blog.csdn.net/w1047667241/article/details/123110220alibabadruid经过不断迭代,已经解决了很多hive解析的bug,比如2020年的createtablebug支持的dbtype多,impala,hive,oracle等等都支持。缺点就是捆绑销售,1个jar包高大全的datasource全家桶。我们只是想要parser而已
- Kudu+Impala介绍
wjmmjr1
转自:http://www.360doc.com/content/18/0913/16/59691344_786386910.shtmlKudu+Impala介绍概述Kudu和Impala均是Cloudera贡献给Apache基金会的顶级项目。Kudu作为底层存储,在支持高并发低延迟kv查询的同时,还保持良好的Scan性能,该特性使得其理论上能够同时兼顾OLTP类和OLAP类查询。Impala作为
- impala与kudu进行集成
shandongwill
大数据impalakuduimpala与kudu集成
文章目录概要Kudu与Impala整合配置Impala内部表Impala外部表Impalasql操作kuduImpalajdbc操作表如果使用了Hadoop使用了Kerberos认证,可使用如下方式进行连接。概要Impala是一个开源的高效率的SQL查询引擎,用于查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的大规模数据集。它提供了一个类似于传统关系型数据库的SQL接口,允许用户使用SQL语言
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla