- 【SequoiaDB】4 巨杉数据库SequoiaDB整体架构
Alen_Liu_SZ
巨杉数据库SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库,由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中,数据库存储引擎模块是数据存储的核心,负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层,用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例;支持JSON语法的MongoD
- App Store暗藏虚假抖音,内含间谍软件窃取照片和加密货币
FreeBuf-
TikTokAppStoreiOSAndroid
卡巴斯基网络安全研究人员近日发现名为SparkKitty的新型间谍软件活动,该恶意程序已感染苹果AppStore和谷歌Play官方商店的多个应用。这款间谍软件旨在窃取用户移动设备中的所有图片,疑似专门搜寻加密货币相关信息。该攻击活动自2024年初开始活跃,主要针对东南亚和中国用户。伪装流行应用渗透设备SparkKitty间谍软件通过看似无害的应用程序渗透设备,通常伪装成TikTok等流行应用的修改
- 存得快查得准,但就是算不动?试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景:时序数据沉淀在数据库中,格式规范、查询快捷,但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询,而在数据“算力”层面,我们选择了更强的伙伴。现在,TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库,一个是横扫大数据世界的分析
- Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南
浅沫云归
后端技术栈小结spark-streamingflinkreal-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用,面对海量流式数据,SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求,从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比,并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
- Spark教程3:SparkSQL最全介绍
Cachel wood
大数据开发spark大数据分布式计算机网络AHP需求分析
文章目录SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述二、SparkSession:入口点三、DataFrame基础操作四、SQL查询五、SparkSQL函数六、与Hive集成七、数据源操作八、DataFrame与RDD互转九、高级特性十、性能优化十一、Catalyst优化器十二、SparkSQL应用场景十三、常见问题与解决方法SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述SparkSQL是A
- Spark教程1:Spark基础介绍
Cachel wood
大数据开发spark大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
文章目录一、Spark是什么?二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么?ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发,2013年捐赠给Apache软件基金会,如
- 讯飞星火(iFlytek Spark):科大讯飞打造的国产AI大模型平台
明似水
AI人工智能
1.产品概述讯飞星火(iFlytekSpark)是科大讯飞自主研发的认知大模型,定位于通用人工智能(AGI)平台,集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型,讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出,并持续对标国际顶尖模型(如GPT-4、Gemini)。核心优势全国产化:基于华为昇腾AI芯片和“飞星
- 基于Hadoop大数据分析应用场景与实战
跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具,而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom:Hadoop当前大数据管理标准之一,运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发,允许将数据载入内存作反复
- 深度剖析无感刷新Token:领码SPARK平台赋能微服务认证的智能实践
领码科技
低代码实战篇无感刷新Token领码SPARK微服务认证AI安全双Token机制
摘要在现代微服务架构与数字化转型大潮中,用户身份认证的连续性与安全性尤为关键。无感刷新Token技术通过智能的双Token机制,确保用户访问凭证在不打扰用户的前提下自动续期,避免因Token过期导致的频繁登录中断。本文结合领码SPARK融合平台的iPaaS和aPaaS优势,深刻解析无感刷新Token的实现原理、典型场景、安全风险及AI赋能智能防护,系统阐述实现无感刷新Token的最佳实践。通过流程
- Spark 之 UT
zhixingheyi_tian
sparkspark大数据分布式
AQEOFFpartitionpruninginbroadcasthashjoinswithaliases==OptimizedLogicalPlan==Project[date_id#5283,pid#5281,sid#5282]+-JoinInner,(si
- Spark eventlog 、Event、SparkListener
zhixingheyi_tian
sparkspark大数据分布式
SparkListenerSQLExecutionStartcaseclassSparkListenerSQLExecutionStart(executionId:Long,//iftheexecutionisaroot,thenrootExecutionId==executionId//iftheeventisparsedfromtheeventlogthatgeneratedbySparkno
- 图书《数据资产管理核心技术与应用》核心章节节选-3.1.2. 从Spark 执行计划中获取数据血缘
张永清-老清
大数据spark大数据分布式
本文节选自清华大学出版社出版的图书《数据资产管理核心技术与应用》,作者为张永清等著。从Spark执行计划中获取数据血缘->关注清哥聊技术公众号,了解更多技术文章因为数据处理任务会涉及到数据的转换和处理,所以从数据任务中解析血缘也是获取数据血缘的渠道之一,Spark是大数据中数据处理最常用的一个技术组件,既可以做实时任务的处理,也可以做离线任务的处理。Spark在执行每一条SQL语句的时候,都会生成
- Spark 之 QueryPlan
zhixingheyi_tian
sparkspark大数据分布式
sameResultsrc/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/plans/QueryPlan.scala/***Returnstruewhenthegivenqueryplanwillreturnthesameresultsasthisqueryplan.**Sinceitslikelyundecidabletogenerallydeterminei
- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
天天进步2015
python大数据pythonspark
引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 现代数据湖架构全景解析:存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态
讲文明的喜羊羊拒绝pua
大数据架构数据湖SparkIcebergAmoro对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件,深入探讨对象存储(OSS/S3)、表格式(Iceberg/Hudi/DeltaLake)、计算引擎(Spark/Flink/Presto)及元数据服务(HMS/Amoro)的协作关系,并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高(专有硬件)低(对象存储)数据时效性小时/天级分钟/秒级
- 通过CDH安装Spark的详细指南
暴躁哥
大数据技术spark大数据分布式
通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台,它集成了多个开源组件,包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前,请确保满足以下条件:已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间(建议至少预留20GB)安装步骤1.
- order、sort、distribute和cluster by(Spark/Hive)
有数的编程笔记
Spark/Hivesparkhive大数据
1.abstractORDERBY:完整查询结果的全局行排序。与SORTBY、CLUSTERBY、DISTRIBUTEBY互斥,不能同时使用。示例SELECT*FROMtable_nameORDERBYcolumn_name;SORTBY:只在每个分区内排序,局部排序结果不是全局有序。与ORDERBY、CLUSTERBY互斥,不能同时指定。示例SELECT*FROMtable_nameSORTBY
- 合并小文件汇总(Hive/Spark)
有数的编程笔记
Spark/Hivehivesparkhadoop
合并小文件的原因:过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数,开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件,默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件,默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘hadoop大数据spark
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
- Spark底层原理详细解析
JavaShark
sparkbigdatahadoop
Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎,基于内存计算,提高了在大数据环境下数据处理的实时性,同时保证了高容错性和高可伸缩性,允许用户将Spark部署在大量硬件之上,形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行,有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具
- Java EDW三剑客:如何让数据从“沼泽”变身“报告神器”?手把手教你玩转企业数据仓库!
墨瑾轩
Java乐园java数据仓库开发语言
关注墨瑾轩,带你探索编程的奥秘!超萌技术攻略,轻松晋级编程高手技术宝库已备好,就等你来挖掘订阅墨瑾轩,智趣学习不孤单即刻启航,编程之旅更有趣一、你的EDW在“数据沼泽”里?是时候请个“数据炼金术士”了!“数据散落在10个系统里,生成月报要熬3个通宵?”——别慌!今天我们就用JDBC+ApacheSpark+Thymeleaf三剑客,教你如何让Java在EDW中将“数据沼泽”炼成“报告神器”!从“数
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
大数据CLUB
spark数据分析可视化数据分析数据挖掘sparkhadoop大数据
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8、kafka2.8.2开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据写kafka(python)
- Pyspark中的int
闯闯桑
pythonsparkpandas大数据
在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
- Python 工程师迈向大数据时代: Hadoop 与 Spark 框架深度解析与实战指南
清水白石008
pythonPython题库大数据pythonhadoop
Python工程师迈向大数据时代:Hadoop与Spark框架深度解析与实战指南引言亲爱的Python工程师们,欢迎来到大数据时代!在这个数据驱动的时代,海量数据如同奔腾不息的河流,蕴藏着前所未有的价值。然而,传统的数据处理工具在面对TB甚至PB级别的数据时,往往显得力不从心。如何高效地处理、分析和挖掘这些海量数据,成为了现代软件工程师,特别是Python工程师们必须掌握的关键技能。幸运的是,大数
- 实战Spark从入门到精通(五):Spark开发实操,先搞定Spark集群规划!
元飞聊技术
实战Spark从入门到精通spark大数据分布式linuxcentos
系列文章目录实战Spark从入门到精通(一):一文带你全面了解Spark大数据处理框架实战Spark从入门到精通(二):Spark急速上手,给小白的3分钟入门指南实战Spark从入门到精通(三):深入理解SparkRDD,大数据处理的核心引擎实战Spark从入门到精通(四):揭秘Spark架构,这才是Spark速度快的真正秘密!文章目录系列文章目录前言Spark集群规划,先搞定Spark基础运行环
- 【Spark征服之路-2.9-Spark-Core编程(五)】
RDD行动算子:行动算子就是会触发action的算子,触发action的含义就是真正的计算数据。1.reduce➢函数签名defreduce(f:(T,T)=>T):T➢函数说明聚集RDD中的所有元素,先聚合分区内数据,再聚合分区间数据valrdd:RDD[Int]=sc.makeRDD(List(1,2,3,4))valreduceResult:Int=rdd.reduce(_+_)printl
- Spark Streaming 原理与代码实例讲解
AI智能应用
AI大模型应用入门实战与进阶Python入门实战计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
SparkStreaming原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1实时流数据处理的重要性在当今大数据时代,海量的数据正以前所未有的速度不断产生。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求较高的应用场景,如实时推荐、实时欺诈检测等。因此,实时流数据处理技术应运而生,成为大数据领域的研究热点。1.2SparkStreaming的优势SparkStreaming是ApacheSpark生态系统中的一个重要组件
- pyspark底层浅析
lo_single
Sparksparkpython
pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
- 方舟自建服务器物品叠加mod,10000倍物品叠加 -90%负重 V280
大奇鸭
方舟自建服务器物品叠加mod
MOD描述---------------------------------------------堆叠MOD增加+10.000(Ammo和Kibble+500)和-90%重量减少当你销毁结构时,物品可以正确堆叠弹弓,钓鱼竿和Jerky工作得很好。香草Engrams适用于砂浆和杵。请阅读说明堆叠mod需要按照mod列表(GameUserSettings.ini)的顺序尽可能高。工艺资源(Spark
- Python大数据处理中有哪些分布式计算框架?如何选择和使用?
代码小狂热者
python开发语言
一、引言随着大数据时代的来临,数据处理和分析已成为企业和个人不可或缺的一部分。Python,作为一种简洁、易读且功能强大的编程语言,在大数据处理领域具有广泛的应用。而在处理大数据时,分布式计算框架的选择和使用至关重要。本文将介绍Python大数据处理中常见的分布式计算框架,并探讨如何根据实际需求进行选择和使用。二、Python大数据处理中的分布式计算框架ApacheSparkApacheSpark
- rust的指针作为函数返回值是直接传递,还是先销毁后创建?
wudixiaotie
返回值
这是我自己想到的问题,结果去知呼提问,还没等别人回答, 我自己就想到方法实验了。。
fn main() {
let mut a = 34;
println!("a's addr:{:p}", &a);
let p = &mut a;
println!("p's addr:{:p}", &a
- java编程思想 -- 数据的初始化
百合不是茶
java数据的初始化
1.使用构造器确保数据初始化
/*
*在ReckInitDemo类中创建Reck的对象
*/
public class ReckInitDemo {
public static void main(String[] args) {
//创建Reck对象
new Reck();
}
}
- [航天与宇宙]为什么发射和回收航天器有档期
comsci
地球的大气层中有一个时空屏蔽层,这个层次会不定时的出现,如果该时空屏蔽层出现,那么将导致外层空间进入的任何物体被摧毁,而从地面发射到太空的飞船也将被摧毁...
所以,航天发射和飞船回收都需要等待这个时空屏蔽层消失之后,再进行
&
- linux下批量替换文件内容
商人shang
linux替换
1、网络上现成的资料
格式: sed -i "s/查找字段/替换字段/g" `grep 查找字段 -rl 路径`
linux sed 批量替换多个文件中的字符串
sed -i "s/oldstring/newstring/g" `grep oldstring -rl yourdir`
例如:替换/home下所有文件中的www.admi
- 网页在线天气预报
oloz
天气预报
网页在线调用天气预报
<%@ page language="java" contentType="text/html; charset=utf-8"
pageEncoding="utf-8"%>
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transit
- SpringMVC和Struts2比较
杨白白
springMVC
1. 入口
spring mvc的入口是servlet,而struts2是filter(这里要指出,filter和servlet是不同的。以前认为filter是servlet的一种特殊),这样就导致了二者的机制不同,这里就牵涉到servlet和filter的区别了。
参见:http://blog.csdn.net/zs15932616453/article/details/8832343
2
- refuse copy, lazy girl!
小桔子
copy
妹妹坐船头啊啊啊啊!都打算一点点琢磨呢。文字编辑也写了基本功能了。。今天查资料,结果查到了人家写得完完整整的。我清楚的认识到:
1.那是我自己觉得写不出的高度
2.如果直接拿来用,很快就能解决问题
3.然后就是抄咩~~
4.肿么可以这样子,都不想写了今儿个,留着作参考吧!拒绝大抄特抄,慢慢一点点写!
- apache与php整合
aichenglong
php apache web
一 apache web服务器
1 apeche web服务器的安装
1)下载Apache web服务器
2)配置域名(如果需要使用要在DNS上注册)
3)测试安装访问http://localhost/验证是否安装成功
2 apache管理
1)service.msc进行图形化管理
2)命令管理,配
- Maven常用内置变量
AILIKES
maven
Built-in properties
${basedir} represents the directory containing pom.xml
${version} equivalent to ${project.version} (deprecated: ${pom.version})
Pom/Project properties
Al
- java的类和对象
百合不是茶
JAVA面向对象 类 对象
java中的类:
java是面向对象的语言,解决问题的核心就是将问题看成是一个类,使用类来解决
java使用 class 类名 来创建类 ,在Java中类名要求和构造方法,Java的文件名是一样的
创建一个A类:
class A{
}
java中的类:将某两个事物有联系的属性包装在一个类中,再通
- JS控制页面输入框为只读
bijian1013
JavaScript
在WEB应用开发当中,增、删除、改、查功能必不可少,为了减少以后维护的工作量,我们一般都只做一份页面,通过传入的参数控制其是新增、修改或者查看。而修改时需将待修改的信息从后台取到并显示出来,实际上就是查看的过程,唯一的区别是修改时,页面上所有的信息能修改,而查看页面上的信息不能修改。因此完全可以将其合并,但通过前端JS将查看页面的所有信息控制为只读,在信息量非常大时,就比较麻烦。
- AngularJS与服务器交互
bijian1013
JavaScriptAngularJS$http
对于AJAX应用(使用XMLHttpRequests)来说,向服务器发起请求的传统方式是:获取一个XMLHttpRequest对象的引用、发起请求、读取响应、检查状态码,最后处理服务端的响应。整个过程示例如下:
var xmlhttp = new XMLHttpRequest();
xmlhttp.onreadystatechange
- [Maven学习笔记八]Maven常用插件应用
bit1129
maven
常用插件及其用法位于:http://maven.apache.org/plugins/
1. Jetty server plugin
2. Dependency copy plugin
3. Surefire Test plugin
4. Uber jar plugin
1. Jetty Pl
- 【Hive六】Hive用户自定义函数(UDF)
bit1129
自定义函数
1. 什么是Hive UDF
Hive是基于Hadoop中的MapReduce,提供HQL查询的数据仓库。Hive是一个很开放的系统,很多内容都支持用户定制,包括:
文件格式:Text File,Sequence File
内存中的数据格式: Java Integer/String, Hadoop IntWritable/Text
用户提供的 map/reduce 脚本:不管什么
- 杀掉nginx进程后丢失nginx.pid,如何重新启动nginx
ronin47
nginx 重启 pid丢失
nginx进程被意外关闭,使用nginx -s reload重启时报如下错误:nginx: [error] open() “/var/run/nginx.pid” failed (2: No such file or directory)这是因为nginx进程被杀死后pid丢失了,下一次再开启nginx -s reload时无法启动解决办法:nginx -s reload 只是用来告诉运行中的ng
- UI设计中我们为什么需要设计动效
brotherlamp
UIui教程ui视频ui资料ui自学
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用你的产品。
- Spring中JdbcDaoSupport的DataSource注入问题
bylijinnan
javaspring
参考以下两篇文章:
http://www.mkyong.com/spring/spring-jdbctemplate-jdbcdaosupport-examples/
http://stackoverflow.com/questions/4762229/spring-ldap-invoking-setter-methods-in-beans-configuration
Sprin
- 数据库连接池的工作原理
chicony
数据库连接池
随着信息技术的高速发展与广泛应用,数据库技术在信息技术领域中的位置越来越重要,尤其是网络应用和电子商务的迅速发展,都需要数据库技术支持动 态Web站点的运行,而传统的开发模式是:首先在主程序(如Servlet、Beans)中建立数据库连接;然后进行SQL操作,对数据库中的对象进行查 询、修改和删除等操作;最后断开数据库连接。使用这种开发模式,对
- java 关键字
CrazyMizzz
java
关键字是事先定义的,有特别意义的标识符,有时又叫保留字。对于保留字,用户只能按照系统规定的方式使用,不能自行定义。
Java中的关键字按功能主要可以分为以下几类:
(1)访问修饰符
public,private,protected
p
- Hive中的排序语法
daizj
排序hiveorder byDISTRIBUTE BYsort by
Hive中的排序语法 2014.06.22 ORDER BY
hive中的ORDER BY语句和关系数据库中的sql语法相似。他会对查询结果做全局排序,这意味着所有的数据会传送到一个Reduce任务上,这样会导致在大数量的情况下,花费大量时间。
与数据库中 ORDER BY 的区别在于在hive.mapred.mode = strict模式下,必须指定 limit 否则执行会报错。
- 单态设计模式
dcj3sjt126com
设计模式
单例模式(Singleton)用于为一个类生成一个唯一的对象。最常用的地方是数据库连接。 使用单例模式生成一个对象后,该对象可以被其它众多对象所使用。
<?phpclass Example{ // 保存类实例在此属性中 private static&
- svn locked
dcj3sjt126com
Lock
post-commit hook failed (exit code 1) with output:
svn: E155004: Working copy 'D:\xx\xxx' locked
svn: E200031: sqlite: attempt to write a readonly database
svn: E200031: sqlite: attempt to write a
- ARM寄存器学习
e200702084
数据结构C++cC#F#
无论是学习哪一种处理器,首先需要明确的就是这种处理器的寄存器以及工作模式。
ARM有37个寄存器,其中31个通用寄存器,6个状态寄存器。
1、不分组寄存器(R0-R7)
不分组也就是说说,在所有的处理器模式下指的都时同一物理寄存器。在异常中断造成处理器模式切换时,由于不同的处理器模式使用一个名字相同的物理寄存器,就是
- 常用编码资料
gengzg
编码
List<UserInfo> list=GetUserS.GetUserList(11);
String json=JSON.toJSONString(list);
HashMap<Object,Object> hs=new HashMap<Object, Object>();
for(int i=0;i<10;i++)
{
- 进程 vs. 线程
hongtoushizi
线程linux进程
我们介绍了多进程和多线程,这是实现多任务最常用的两种方式。现在,我们来讨论一下这两种方式的优缺点。
首先,要实现多任务,通常我们会设计Master-Worker模式,Master负责分配任务,Worker负责执行任务,因此,多任务环境下,通常是一个Master,多个Worker。
如果用多进程实现Master-Worker,主进程就是Master,其他进程就是Worker。
如果用多线程实现
- Linux定时Job:crontab -e 与 /etc/crontab 的区别
Josh_Persistence
linuxcrontab
一、linux中的crotab中的指定的时间只有5个部分:* * * * *
分别表示:分钟,小时,日,月,星期,具体说来:
第一段 代表分钟 0—59
第二段 代表小时 0—23
第三段 代表日期 1—31
第四段 代表月份 1—12
第五段 代表星期几,0代表星期日 0—6
如:
*/1 * * * * 每分钟执行一次。
*
- KMP算法详解
hm4123660
数据结构C++算法字符串KMP
字符串模式匹配我们相信大家都有遇过,然而我们也习惯用简单匹配法(即Brute-Force算法),其基本思路就是一个个逐一对比下去,这也是我们大家熟知的方法,然而这种算法的效率并不高,但利于理解。
假设主串s="ababcabcacbab",模式串为t="
- 枚举类型的单例模式
zhb8015
单例模式
E.编写一个包含单个元素的枚举类型[极推荐]。代码如下:
public enum MaYun {himself; //定义一个枚举的元素,就代表MaYun的一个实例private String anotherField;MaYun() {//MaYun诞生要做的事情//这个方法也可以去掉。将构造时候需要做的事情放在instance赋值的时候:/** himself = MaYun() {*
- Kafka+Storm+HDFS
ssydxa219
storm
cd /myhome/usr/stormbin/storm nimbus &bin/storm supervisor &bin/storm ui &Kafka+Storm+HDFS整合实践kafka_2.9.2-0.8.1.1.tgzapache-storm-0.9.2-incubating.tar.gzKafka安装配置我们使用3台机器搭建Kafk
- Java获取本地服务器的IP
中华好儿孙
javaWeb获取服务器ip地址
System.out.println("getRequestURL:"+request.getRequestURL());
System.out.println("getLocalAddr:"+request.getLocalAddr());
System.out.println("getLocalPort:&quo