- SeaTunnel 社区月报（5-6 月）：全新功能上线、Bug 大扫除、Merge 之星是谁？
数据库
在5月和6月，SeaTunnel社区迎来了一轮密集更新：2.3.11正式发布，新增对Databend、Elasticsearch向量、HTTP批量写入、ClickHouse多表写入等多个连接器能力，全面提升了数据同步灵活性。同时，近100个修复与优化PR合入，涵盖Spark引擎并行性修复、Paimon精度兼容性增强、Mongo-CDCExactlyOnce默认值优化、OracleDDL类型支持补全
- spark数据处理练习题番外篇【上】
一.单选题（共23题，100分）1.(单选题)maven依赖应该加在哪个文件中？A.pom.xmlB.log4j.propertiesC.src/main/scala.resourceD.src/test/scala.resource正确答案:A:pom.xml;Maven依赖应该添加在pom.xml文件中，这是Maven项目的核心配置文件。解释：pom.xml(ProjectObjectMode
- 基于django+Spark+大数据+爬虫技术的国漫推荐与可视化平台设计和实现(源码+论文+部署讲解等)
阿勇学长
大数据项目实战案例Java精品毕业设计实例Python数据可视化项目案例大数据djangospark国漫推荐与可视化平台毕业设计Java
博主介绍：✌全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌技术范围：SpringBoot、Vue、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习等
- spark写入hive表问题
qq_42265026
sparkhive大数据
1、httpclient发送post请求，当返回的数据过大时，报错socketclosed这个原因是客户端主动将连接关闭，根本原因是将httpclient。execute的返回结果closeableResponse作为a方法的返回结果，在b方法中进行解析虽然在b方法中没有关闭closeableResponse，但是在a方法中返回closeableResponse后，会进行httppost.real
- spark解析压缩包数据，写入到hive表中
dbbigdata
spark大数据hive
spark解析xxxxx.tar.gz形式的压缩包。压缩包里面是一个个的json文件或者zip的文件，zip里面是json文件。先用spark读取tar.gz的路径，然后开流传给newTarArchiveInputStream(newGZIPInputStream(file))去处理，大概的代码如下defmain(args:Array[String]):Unit={valroot:String=a
- 【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
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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
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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
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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
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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！
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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
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- Pyspark中的int
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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
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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！
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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
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装，另外一种就是通过yum 安装，此中安装方式，需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1，安装 apr 下载地址：htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1）fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展，以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2） wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起，更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小，需要设计几套css样式，用js脚本判断窗口大小，选择加载。结构臃肿，加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习，有所心得，故分享于此，加强交流，共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说，学过一两门编程语言的就知道，需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来，比如声明一个字符串类型的数组：String str[]=new String[10]; 但是问题就来了，每次都是大小确定的数组，我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢？ 动态数组就这样应运而生，龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组，并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号：大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包，主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音，功能强悍，下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具，效果不理想，现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美，
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念，这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图（Model, View and Diagram）
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID：ProcessDefinitionId，当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID：ProcessInstanceId，当开始一个具体的流程时就会产生，也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId，每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和（ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的，react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select，比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省，点击省加载市，点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景，如果我们使用jquery来实现，要考虑很多的问题，数据部分，以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区，这时候我切换省，要把市重新初始化数据，然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用： vName(params);
函数定义时自发调用：(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中，使用了Some操作：if (self.partitioner == Some(partitioner))，那么Some(partitioner)表示什么含义？首先partitioner是方法combineByKey传入的变量，
Some的文档说明：
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类，就是提供了一个快捷方便的手段，令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用，当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解，但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成，而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热，苹果的东西不值得买，win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序！貌似显卡跑游戏发热一样，按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机，发热量很小，运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离，使得同样的构建过程可以创建不同的表示（GoF）
* 个人理解：
* 构建一个复杂的对象，对于创建者（Builder）来说，一是要有数据来源(rawData)，二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上，这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包，解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲，在工作中常常遇到一些实际问题，而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题，那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具，而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法，仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来，并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据，使用标量变量
单行多列数据，使用记录
单列多行数据，使用集合（。。。）
*集合：类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表（pl/sql table）、嵌套表（Nested Table）、变长数组（VARRAY）等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz（截止2015-7-13），从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby，通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中，有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组，如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体： struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest，即使加了-f也是不能强行覆盖的，这时怎么回事的呢？一两个文件还好说，就输几个yes吧，但是要是n多文件怎么办，那还不输死人呢？下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令，看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存，分布式缓存中的佼佼者当属memcached，它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中，而获取的时候也到相同的服务器中获取，由于不需要做集群同步，也就省去了集群间同步的开销和延迟，所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用，具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端，我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的：
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下：p满足
(1),对任意的x1，x2，y，如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x，y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题：
给定满足1的数组p和一个整数k，求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析：
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数，知道有两种方法可以使用，但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚，看到一篇文章是关于的，觉得写的还挺不错的，原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式：
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索，这些著作均为PDF文件，不使用现有的框架如lucene，自己实现的方法如下：
1、从PDF文件中提取文本，这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本，一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件，这样，每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词，建立倒排表，倒排表的格式为：词=包含该词的总行数N=行号
