- Hadoop 集群规划与部署最佳实践
AI天才研究院
Python实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介2009年2月2日,ApacheHadoop项目诞生。它是一个开源的分布式系统基础架构,用于存储、处理和分析海量的数据。Hadoop具有高容错性、可靠性、可扩展性、适应性等特征,因而广泛应用于数据仓库、日志分析、网络流量监测、推荐引擎、搜索引擎等领域。由于Hadoop采用“分而治之”的架构设计理念,因此可以轻松应对数据量、计算能力和存储成本的增长。2013年底,
- 【 现代后端架构演进:微服务设计与云原生】
蝉叫醒了夏天
架构云原生微服务
现代后端架构演进:微服务设计与云原生一、架构演进历程1.单体架构到分布式系统单体架构瓶颈典型问题:代码耦合(代码行超百万级)、扩展困难(垂直扩容成本>105>10^5>105美元/节点)、技术栈固化故障扩散:数据库连接池耗尽导致全站瘫痪SOA(面向服务架构)引入ESB(企业服务总线),服务间通信延迟增加30-50ms典型案例:电信计费系统(服务拆分粒度以模块为单位)2.微服务革命(2014-)核心
- 【RabbitMQ】超详细Windows系统下RabbitMQ的安装配置
m0_74825074
面试学习路线阿里巴巴rabbitmqwindows分布式
RabbitMQ是一个开源的消息队列中间件,广泛用于分布式系统中的异步消息传递。它支持多种消息协议,易于扩展,功能强大。本文将详细介绍如何在Windows系统下安装和配置RabbitMQ,包括所需的依赖项、安装步骤、基本配置和常见问题解决方案。目录什么是RabbitMQ?安装前的准备2.1系统要求2.2安装ErlangRabbitMQ的安装步骤3.1下载RabbitMQ3.2安装RabbitMQ配
- 使用 Nginx 实现镜像流量:提升系统可用性与负载均衡
绝顶少年
nginx负载均衡java
在现代分布式系统中,确保高可用性和负载均衡是至关重要的。Nginx作为一个高性能的反向代理服务器,不仅可以用于负载均衡,还可以通过镜像流量(TrafficMirroring)功能,将实时流量复制到其他服务器,用于测试、监控或数据分析,而不会影响生产环境。本文将详细介绍如何使用Nginx实现镜像流量。(有时候只是实现单接口的数据共享也同样可以采用单接口配置!如果你遇到按照配置完成后主服务器实现了转发
- 大规异构集群 混合并行分布式训练系统,解决算力不均衡问题 HETHUB
爱串门的小马驹
万卡大规模集群大模型训练异构集群大规模集群分布式大模型训练
视频教程在这:3.2大规模异构集群,混合并行分布式系统,解释算力不均衡问题HETHUB_哔哩哔哩_bilibili一、大规模异构集群出现的原因:同一种GPU数量有限难以构建大规模集群:训练大规模模型依赖于大量的计算资源。例如,训练GPT-4模型(1.8万亿个参数)需要25000个A100GPU。用一种GPU加速器构建大规模集群是一个挑战。使用多种类型的GPU加速器构建大规模集群是解决同构GPU加速
- 使用Spring Boot实现分布式任务调度
weixin_836869520
springboot分布式后端
使用SpringBoot实现分布式任务调度大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!一、SpringBoot与分布式任务调度概述在分布式系统中,任务调度是一项关键的技术,它能够有效地管理和调度系统中的各种任务,确保任务能够按时执行并具有高可用性和可靠性。SpringBoot作为Java领域流行的开发框架,提供了多种实现分布式任务调度的解决方案。二、SpringB
- 基于 Redis 的分布式锁实现与优化
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域redis分布式数据库python3.11算法数据结构推荐算法
在分布式系统中,锁机制是保障数据一致性和并发控制的关键技术之一。Redis作为一种高性能的内存数据库,常被用于实现分布式锁。本文将详细介绍基于Redis的分布式锁的实现原理、代码示例以及优化策略,帮助读者更好地理解和应用这一技术。一、分布式锁的概念与需求在单机系统中,锁的实现相对简单,可以通过操作系统的同步机制或编程语言提供的锁机制来完成。然而,在分布式系统中,多个进程或线程可能运行在不同的机器上
- 深入解析 Redis 实现分布式锁的最佳实践
煜bart
机器人redispython
前言在分布式系统中,多个进程或线程可能会同时访问同一个共享资源,这就可能导致数据不一致的问题。为了保证数据的一致性,我们通常需要使用分布式锁。Redis作为高性能的内存数据库,提供了一种简单高效的方式来实现分布式锁。本文将深入探讨如何使用Redis来实现分布式锁,并介绍一些优化技巧和最佳实践。---一、为什么需要分布式锁?在单机环境下,我们可以使用synchronized、Lock等方式来控制并发
- 基于Spring Boot的分布式任务调度实践
Blossom.118
分布式系统与高性能计算领域wpfspringbootjava后端分布式spring开发语言
在现代的分布式系统中,任务调度是一个常见的需求。无论是定时任务的执行,还是根据业务逻辑动态触发的任务,都需要一个高效、可靠的调度框架来管理。SpringBoot作为目前最流行的Java开发框架之一,提供了强大的依赖管理和快速开发的能力,结合分布式任务调度框架,可以极大地提升开发效率和系统的可维护性。本文将介绍如何基于SpringBoot实现一个分布式任务调度系统,主要涉及Elastic-Job框架
- 分布式中间件:Redisson 入门和分布式锁
顾北辰20
分布式中间件分布式中间件redisson
分布式中间件:Redisson入门和分布式锁在分布式系统的开发中,处理并发问题是一个常见且具有挑战性的任务。为了确保数据的一致性和完整性,我们常常需要使用分布式锁。Redisson作为一个强大的分布式Java驻内存数据网格(In-MemoryDataGrid)中间件,为我们提供了简单且高效的分布式锁解决方案。本文将带你入门Redisson,并介绍如何使用它实现分布式锁。1.引入Redisson依赖
- MDC-Mapped Diagnostic Context(映射诊断上下文)
NEUMaple
微服务springbootjavaMDC
MDC,全称为MappedDiagnosticContext(映射诊断上下文),是SLF4J(SimpleLoggingFacadeforJava)提供的一种机制,用于在多线程应用中存储和管理与特定线程相关的上下文信息。这种机制特别适用于需要跨多个方法调用或服务边界传递诊断信息的场景,例如跟踪分布式系统中的请求流。MDC的主要用途日志关联:在分布式系统或多线程应用中,MDC可以用来携带一些上下文信
- 深入理解 Kafka 的 ConsumerRebalanceListener
t0_54coder
编程问题解决手册kafkalinq分布式
深入理解Kafka的ConsumerRebalanceListener在分布式系统中,数据的一致性和可靠性是至关重要的。ApacheKafka作为一个流行的分布式流处理平台,提供了强大的数据传输和处理能力。在Kafka中,消费者组(ConsumerGroup)的概念允许多个消费者实例共同处理一个主题的数据。然而,当消费者实例的个数发生变化时,如何确保数据的平衡和一致性呢?这就引出了我们今天要讨论的
- 亿级分布式系统架构演进实战(七)- 横向扩展(安全防护设计)
power-辰南
java技术架构师成长专栏springboot分布式架构设计高并发安全防护
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)亿级分布式系统架构演进实战(五)-横向扩展(缓存策略设计)亿级分布式系统架构演进实战(六)-横向扩展(监控与日志体系)核心目标保障系统免受攻击,确保数据安全一、安全防护设计1.
- 亿级分布式系统架构演进实战(一)- 总体概要
power-辰南
java技术架构师成长专栏高并发分布式系统微服务架构设计springcloud
前言不说废话,这次分享是某500强企业真实亿级流量业务中台技术架构演进过程实战。核心目标构建一个兼具高性能、高可用、强一致性的分布式系统,支撑亿级流量场景下的稳定运行。演进路线大纲阶段一:横向扩展(应对万级QPS)核心目标:突破单机性能瓶颈,建立弹性基础[Nginx]/|\[App1][App2][App3]←无状态服务集群\|/[DBProxy]←读写分离中间件/\[Master]←写节点[Sl
- 亿级分布式系统架构演进实战(三)- 横向扩展(数据库读写分离)
power-辰南
java技术架构师成长专栏数据库mysql分布式系统springcloud架构设计
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)核心目标分散数据库压力,提升读性能1.数据库架构设计数据库由原理的单实例变成主从模式,主主要负责写,从负责读。1.1主从角色定义节点类型数据流向核心职责主库读写(Write)处理事务性写操作(INSERT/UPDATE/DELETE)/部分读从库只读(Read)承担查询请求(SELECT),支持水平
- 亿级分布式系统架构演进实战(五)- 横向扩展(缓存策略设计)
power-辰南
java技术架构师成长专栏多级缓存策略springcloud分布式系统缓存一致性高并发缓存问题解决方案
亿级分布式系统架构演进实战(一)-总体概要亿级分布式系统架构演进实战(二)-横向扩展(服务无状态化)亿级分布式系统架构演进实战(三)-横向扩展(数据库读写分离)亿级分布式系统架构演进实战(四)-横向扩展(负载均衡与弹性伸缩)核心目标降低数据库读压力,提升响应速度一、多级缓存架构客户端CDN/浏览器缓存本地应用缓存分布式缓存数据库缓冲池1.1客户端缓存缓存数据类型:•静态资源(JS/CSS/图片)•
- RabbitMQ 与 Kafka:消息中间件的终极对比与选型指南
海上彼尚
node.jsrabbitmqkafka分布式node.js
引言在分布式系统架构中,消息中间件是异步通信的核心组件。RabbitMQ和Kafka作为两大主流技术,常被开发者拿来比较。本文深入解析两者的设计哲学、性能差异和典型场景,助你做出精准技术选型。目录引言一、核心设计差异1.定位与数据模型二、性能与架构对比1.吞吐量与延迟2.集群与扩展三、功能特性对决1.消息可靠性2.消息路由四、典型场景与选型决策1.优先选择Kafka的场景2.优先选择RabbitM
- 哈希表的前沿演进:从经典实现到未来潜力
大富大贵7
程序员知识储备1程序员知识储备2程序员知识储备3经验分享
摘要:哈希表(HashTable)作为一种基本且高效的数据结构,已广泛应用于计算机科学的各个领域。从数据库的索引、缓存系统到密码学、分布式系统中,哈希表都发挥着至关重要的作用。随着计算需求的不断增长,哈希表的性能优化及其新型变种已成为当前研究的热点。本文将探讨哈希表的经典实现方式及其优化技术,并展望未来在量子计算、分布式存储等领域的潜在应用。1.引言:哈希表作为一种具有常数时间复杂度(O(1))的
- C++,Go 语言开发危险化学品流动跟踪APP
Geeker-2025
c++golang
开发一款危险化学品流动跟踪APP是一个非常重要且复杂的项目,主要用于监控和管理危险化学品的运输、存储和使用过程,确保其符合安全规范,防止泄漏、误用或其他安全事故。该APP需要具备实时跟踪、数据记录、报警机制、权限管理等功能。C++和Go语言的结合在这个项目中可以发挥各自的优势:C++适合高性能计算、底层硬件交互和实时数据处理,而Go语言适合高性能后端服务、并发处理和分布式系统。---##1.**项
- AI系统API网关原理与代码实战案例讲解
AI大模型应用之禅
DeepSeekR1&AI大模型与大数据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
AI系统API网关原理与代码实战案例讲解1.背景介绍在现代分布式系统中,API网关作为一个重要的组件,起到了至关重要的作用。它不仅仅是一个简单的请求路由器,更是一个集成了安全、负载均衡、缓存、监控等多种功能的综合性服务。特别是在AI系统中,API网关的作用尤为重要,因为AI系统通常需要处理大量的数据请求,并且需要保证高可用性和高性能。API网关的概念最早出现在微服务架构中,旨在解决微服务之间的通信
- 分布式系统中的负载均衡
樽酒ﻬق
架构设计负载均衡网络运维
目录分布式系统中的负载均衡引言1.什么是负载均衡?1.1负载均衡的目标2.负载均衡的类型2.1网络负载均衡(NetworkLoadBalancing)2.2应用负载均衡(ApplicationLoadBalancing)2.3全局负载均衡(GlobalLoadBalancing)2.4计算负载均衡(ComputeLoadBalancing)3.负载均衡算法3.1轮询(RoundRobin)3.2加
- 零基础掌握分布式ID生成:从理论到实战的完整指南 [特殊字符]
添砖Java中
分布式分布式idjava
一、为什么需要分布式ID?在单机系统中,使用数据库自增ID就能满足需求。但在分布式系统中,多个服务节点同时生成ID时会出现以下问题:ID冲突:不同节点生成相同ID扩展困难:数据库自增ID无法水平扩展安全性差:连续ID暴露业务数据量性能瓶颈:高并发场景下生成速度慢典型应用场景:✅电商订单号生成✅社交平台用户ID✅物流运单号生成✅金融交易流水号二、分布式ID的核心要求特性说明重要性全局唯一性整个分布式
- 美团Leaf分布式ID生成器使用教程:号段模式与Snowflake模式详解
Cloud_.
分布式
引言在分布式系统中,生成全局唯一ID是核心需求之一。美团开源的Leaf提供了两种分布式ID生成方案:号段模式(高可用、依赖数据库)和Snowflake模式(高性能、去中心化)。本文将手把手教你如何配置和使用这两种模式,并解析其核心机制。一、Leaf号段模式使用教程1.环境准备数据库:MySQL5.7+Java环境:JDK1.8+Leaf源码:从GitHub克隆Leaf仓库(推荐使用feature/
- Python后端学习系列(10):分布式系统与数据一致性(使用分布式锁、分布式事务等)
DoYangTan
python学习分布式
Python后端学习系列(10):分布式系统与数据一致性(使用分布式锁、分布式事务等)前言随着业务规模的不断扩大以及对系统性能、可扩展性的更高要求,后端应用往往会朝着分布式系统的方向发展。然而,分布式系统带来诸多优势的同时,也面临着如数据一致性等复杂的挑战。本期我们就聚焦于分布式系统中的关键问题——数据一致性,深入探讨分布式锁、分布式事务等相关知识以及保障数据一致性的策略与实践,让我们一起深入学习
- 掌握C#企业级应用的数据一致性与分布式事务:从基础到高级的全面解析
墨夶
C#学习资料1c#分布式wpf
在当今的企业级应用开发中,确保数据的一致性是至关重要的。尤其是在涉及分布式系统时,如何处理跨服务、跨数据库的操作以保证数据的一致性和可靠性成为了一个复杂但必须解决的问题。本文将深入探讨使用C#进行企业级应用开发时的数据一致性和分布式事务管理,提供详细的代码示例和最佳实践。第一部分:理解数据一致性与分布式事务的基础知识1.1数据一致性的重要性在企业级应用中,数据一致性是指关联数据之间的逻辑关系是否正
- DevOps中集成自动化测试的具体案例
Zachary AI
CICD相关devops运维
在DevOps中集成自动化测试的具体案例可以从多个角度进行分析,包括金融行业、分布式系统、大型企业等不同领域的实践。以下是几个具体的案例:金融行业的DevOps实践:在金融行业中,DevOps被广泛应用于提升软件开发和运营的效率。例如,通过解析后台接口代码日志格式,自动化生成接口测试案例,解决了接口自动化测试过程中各交易输入值难以确定的问题,从而提高了接口测试效率[14]。此外,农行手机银行系统存
- 当现代教育技术遇上仓颉---探秘华为仓颉编程语言与未来教育技术的接轨
想成为高手499
华为服务器php
引言随着人工智能、物联网、区块链等新兴技术的发展,编程语言的需求也在不断演化。据市场研究机构发布的数据显示,全球编程语言市场规模预计在未来五年内将以每年10%的速度增长。此外,越来越多的企业和高校正在积极推动基于分布式系统和硬件优化的新型语言开发,这进一步表明对高性能编程语言的需求日益旺盛。近年来,华为推出了自研编程语言“仓颉”,以其高效的语法设计、灵活的语义表达能力和强大的跨平台适配性能引发了编
- Node.js 中使用 RabbitMQ
海上彼尚
node.jsnode.jsrabbitmq分布式
目录一、RabbitMQ简介二、核心概念解析三、环境搭建(以Ubuntu为例)四、Node.js实战:生产者与消费者1.安装依赖2.生产者代码(发送消息)3.消费者代码(处理消息)五、高级配置与最佳实践六、常见问题与解决方案七、总结一、RabbitMQ简介RabbitMQ是一个基于AMQP协议的开源消息代理工具,专为分布式系统设计。它通过解耦生产者和消费者实现异步通信,支持流量削峰、任务队列、服务
- 基于Docker 搭建Redis三主三从分布式集群
DBA学习之路
dockerredis容器
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、分布式系统规划二、准备配置文件1.创建redis集群目录三、启动Redis容器四、创建分布式系统1.创建集群2.查看节点信息总结前言提示:这里可以添加本文要记录的大概内容:本次搭建的为”三主三从“的分布式系统,分布式系统中节点存放的数据可以是不同的。当有数据写入请求到达分布式系统后,系统会采用虚拟槽分区算法将数据写入相
- 分布式事务3PC解决了2PC哪些问题?
java干货仓库
八股文汇总分布式事务分布式java面试
三阶段提交(3PC,Three-PhaseCommit)是对二阶段提交(2PC,Two-PhaseCommit)的改进,旨在解决2PC的一些固有缺陷,特别是在分布式系统中的容错性和性能问题。以下是3PC比2PC更好的原因及其优势的详细分析:1.二阶段提交(2PC)的问题2PC是一种经典的分布式事务协议,分为两个阶段:准备阶段(PreparePhase):协调者向所有参与者发送准备请求。参与者执行事
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C