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皆过客,揽星河
NoSQLnosql数据库大数据数据分析数据结构非关系型数据库
Nosql知识回顾大数据处理流程数据采集(flume、爬虫、传感器)数据存储(本门课程NoSQL所处的阶段)Hdfs、MongoDB、HBase等数据清洗(入仓)Hive等数据处理、分析(Spark、Flink等)数据可视化数据挖掘、机器学习应用(Python、SparkMLlib等)大数据时代存储的挑战(三高)高并发(同一时间很多人访问)高扩展(要求随时根据需求扩展存储)高效率(要求读写速度快)
- Java基于spring boot的国产电影数据分析与可视化python+java+node.js
QQ_511008285
javaspringboot数据分析pythondjangovue.jsflask
前端开发框架:vue.js数据库mysql版本不限后端语言框架支持:1java(SSM/springboot)-idea/eclipse2.Nodejs+Vue.js-vscode3.python(flask/django)--pycharm/vscode4.php(thinkphp/laravel)-hbuilderx数据库工具:Navicat/SQLyog等都可以 该系统使用进行大数据处理和
- Java中的大数据处理框架对比分析
省赚客app开发者
java开发语言
Java中的大数据处理框架对比分析大家好,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!今天,我们将深入探讨Java中常用的大数据处理框架,并对它们进行对比分析。大数据处理框架是现代数据驱动应用的核心,它们帮助企业处理和分析海量数据,以提取有价值的信息。本文将重点介绍ApacheHadoop、ApacheSpark、ApacheFlink和ApacheStorm这四种流行的
- Java 学习路线:语言、框架、中间件与数据库
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java
Java是一门功能强大、应用广泛的编程语言,适用于企业级应用、Web开发、大数据处理、Android开发等各种场景。这里为大家介绍了一下我认为较为合适的学习路线一、Java基础1.1Java语言基础1.1.1安装JDK和IDE安装JDK:下载JDK:访问Oracle官网,下载最新的JavaDevelopmentKit(JDK)。安装JDK:按照操作系统要求安装JDK并配置环境变量。Windows上
- 比较Spark与Flink
傲雪凌霜,松柏长青
大数据后端sparkflink大数据
ApacheSpark和ApacheFlink都是目前非常流行的大数据处理引擎,但它们在架构、处理模式、应用场景等方面有一些显著的区别。下面是二者的对比:1.处理模式Spark:主要支持批处理(BatchProcessing),也能通过SparkStreaming处理流式数据,但SparkStreaming本质上是通过微批(micro-batching)的方式处理流数据,延迟相对较高。SparkS
- Apache Flink:实时流处理与批处理的统一框架
小码快撩
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导语在大数据处理领域,流处理和批处理是两种主要的处理方式。然而,传统的系统通常将这两者视为独立的任务,需要不同的工具和框架来处理。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它打破了这种界限,提供了一个统一的平台来处理实时流数据和批处理数据。一、基本概念与架构ApacheFlink的基本概念与架构主要包括以下几个核心组成部分:基本概念1.流处理模型:无界流(UnboundedStreams):数
- starrocks和clickhouse数据库比较
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clickhouse数据库
Starrocks和ClickHouse都是用于数据分析的数据库,但它们的设计理念和用途有所不同。下面是这两者的一些主要比较点:1.基础架构与设计目标Starrocks:Starrocks是一个专注于实时数据分析的平台,常用于大数据处理和商业智能应用。它设计用于高效处理大规模数据集,并且支持复杂查询和数据处理。支持多种数据源的集成,并且可以与其他大数据技术(如Hadoop、Spark)协同工作。C
- 基于Java新媒体运营分析服务平台设计
什么任性
java新媒体运营springspringcloudSSM毕业设计html5
一、引言随着新媒体行业的迅猛发展,内容创作、用户互动、广告投放等数据的分析变得至关重要。一个基于Java的新媒体运营分析服务平台,旨在整合多源数据,通过大数据处理和分析技术,为新媒体运营团队提供全面、实时的运营洞察。本平台设计旨在提高决策效率,优化内容策略,增强用户参与度,并最终提升品牌影响力和变现能力。二、技术栈和框架后端开发:SpringBoot(微服务架构)、SpringDataJPA(数据
- Hive的优势与使用场景
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Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具,具有许多优势,特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势:1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上,能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询,具备高度扩展性,适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
- 前端数据埋点
小童不学前端
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前端埋点文章目录前言一、什么是埋点二、为什么采用埋点三、前端埋点方案3.1、手动埋点3.2、可视化埋点3.3、无埋点四、埋点方式前言最近看到一个很有意思的前端数据收集:前端数据埋点,下面说说我的观点一、什么是埋点埋点,是数据采集领域,简单来说就是行为数据收集二、为什么采用埋点数据生产->数据收集->数据处理->数据分析->数据驱动/用户反馈->产品优化/迭代通过大数据处理,数据统计,数据挖掘等加工
- 【大数据Big DATA】大数据解决方案,提供完整的大数据采集,大数据存储,大数据处理,具体业务应用解决方案
_晓夏_
JAVA大数据大数据解决方案大数据BIGDATA大数据采集大数据存储大数据处理大数据分析
大数据解决方案是指利用大数据技术,结合企业实际业务需求,为企业提供数据采集、存储、处理、分析和报告等一站式服务,以帮助企业更好地利用大数据提高运营效率、优化决策制定。以下是一些常见的大数据解决方案:一、数据采集数据采集是大数据解决方案的起点,涉及从各种数据源中抓取和收集数据。常见的大数据采集工具包括Flume、Scribd等,这些工具可以帮助企业快速、高效地采集各类数据。二、数据存储大数据存储解决
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pandas处理过大数据时间太长或者没有响应可以使用chunksize将数据分段处理并拼接importpandasaspddf=pd.DataFrame()forchunkinpd.read_csv('test.csv',usecold=[0,1],names=['times','data'],chunksize=2000000):df=df.append(chunk)chunksize尽量不要超
- 【Spark高级应用】使用Spark进行高级数据处理与分析
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Spark高级应用使用Spark进行高级数据处理与分析引言在大数据时代,快速处理和分析海量数据是每个企业面临的重大挑战。ApacheSpark作为一种高效的分布式计算框架,凭借其高速、易用、通用和灵活的特点,已经成为大数据处理和分析的首选工具。本文将深入探讨如何使用Spark进行高级数据处理与分析,通过实际案例和代码示例,帮助你掌握Spark的高级应用技巧。提出问题如何进行高效的大规模数据处理?如
- Spark一些个人总结
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文章目录前言一、Spark是什么二、Spark用来做什么三、Spark的优势是什么四、为什么用Spark五、Spark解决了什么问题总结前言随着大数据技术的发展,一些更加优秀的组件被提了出来,比如现在最常用的Spark组件,基于RDD原理在大数据处理中占据了越来越重要的作用。在此我们探索了Spark的原理,以及其在大数据开发中的重要作用。一、Spark是什么Spark是一个用来实现快速,通用的集群
- Hadoop组件
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这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架,由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍:HBase:一个分布式、面向列的NoSQL数据库,基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力,非常适合大规模数据存储。Pig:一种高级数据流语言和执行引擎,用于编写MapReduce任务。Pig
- Windows系统下的Spark环境配置
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3:大数据技术实用教程spark大数据分布式
一:Spark的介绍ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎,它提供了一整套开发API,包括流计算和机器学习。Spark支持批处理和流处理,其显著特点是能够在内存中进行迭代计算,从而加快数据处理速度。尽管Spark是用Scala开发的,但它也为Java、Scala、Python和R等高级编程语言提供了开发接口。Spark提供了多个核心组件,包括:SparkCore:提供内存计算的能力
- EMR组件部署指南
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运维EMR大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
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作者:方雷个人博客:http://blog.chargingbunk.cn/微信公众号:rayson_666(Rayson开发分享)个人专研技术方向:微服务方向:springboot,springCloud,Dubbo分布式/高并发:分布式锁,消息队列RabbitMQ大数据处理:Hadoop,spark,HBase等python方向:pythonweb开发一,前言在网上搜索了一些Python开发的
- 高校为什么需要AIGC大数据实验室?
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AIGCAIGC大数据
AIGC大数据实验室是一个专注于人工智能生成内容(AIGC)和大数据相关技术研究、开发与应用的创新实验平台。AIGC主要研究方向包括:AIGC技术创新、大数据处理与分析、AIGC与大数据融合应用。AIGC技术创新:探索如何利用人工智能算法,如深度学习中的生成对抗网络(GAN)、变分自编码器(VAE)、基于Transformer架构的语言模型(如GPT系列)等,来高效地生成高质量的文本、图像、音频、
- Java整体基础知识体系图
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java编程语言大数据javaspringmysql
一java介绍Java是一种高级编程语言,由SunMicrosystems公司于1995年推出。Java具有跨平台性、面向对象、健壮性、安全性、可移植性等特点,被广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发、大数据处理、云计算等领域。Java程序可以在不同的操作系统上运行,只需编译一次,就可以在任何支持Java虚拟机(JVM)的平台上运行,这得益于Java的“一次编写,随处运行”的特性。Java是面
- php案例分析百度云_基于阿里云平台的大数据教学案例 —— B站弹幕数据分析
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php案例分析百度云
简介:实验基于所学的大数据处理知识,结合阿里云大数据相关产品,分组完成一个大数据分析项目,数据集可以使用开源数据集或自行爬取,最终完成一个完整的实验报告:1、能够使用阿里云大数据相关产品完成数据分析、数据建模与模型优化2、能够基于分析结构构建可视化门户或可视化大屏,分析和呈现不少于5个3、分析案例有实用价值并能够形成有效结论4、能够将开源技术与阿里云产品结合,综合利用提升开发效率,降低成本5、能够
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由于Elasticsearch(后文简称es)的简单易用及其在大数据处理方面的良好性能,越来越多的公司选用es作为自己的业务解决方案。然而在引入新的解决方案前,不免要做一番调研和测试,本文便是介绍官方的一个es压测工具esrally,希望能为大家带来帮助。为什么要压测?关于压测,我们先来看下百度百科上的一个定义。压测,即压力测试,是确立系统稳定性的一种测试方法,通常在系统正常运作范围之外进行,以考
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项目你的项目中涉及大数据开发,那你的代码工程是怎么搭建的?正确答案:在我的项目中涉及大数据开发时,我通常会采用分布式的架构,比如使用Hadoop或者Spark等大数据处理框架。我会在集群中部署多台服务器,通过分布式计算和存储来处理大规模数据。解答思路:首先,我会搭建一个Hadoop或Spark集群,确保集群中的每台服务器都能正常通信。然后,我会编写MapReduce或Spark作业来处理数据,将数
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在Go语言中,解析JSON性能的优劣取决于所使用的库。以下是对比encoding/json、jsoniter、go-json和gjson的性能分析和推荐:1.encoding/json(标准库)简介encoding/json是Go语言的标准库,易用性高且内置于Go语言中。然而,由于依赖于反射机制,它在高并发和大数据处理时性能较低。对于基本的应用场景,encoding/json完全够用,但在追求高性
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有关计算机就业的自我观点java
java后端应该学习那些知识一、引言Java后端的重要性:介绍Java作为后端开发语言的广泛应用,包括企业级应用、大数据处理、云计算等领域。学习Java后端的意义:阐述掌握Java后端开发技能对于职业发展的重要性,以及它如何帮助解决实际问题。二、Java基础数据类型与变量:介绍Java的基本数据类型、变量声明与初始化。控制结构:详细讲解if-else、switch、for、while等控制语句的用
- Hadoop的概念
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1.什么是大数据数据体量巨大:数据量规模庞大,通常以PB(拍字节)或EB(艾字节)来衡量,远远超出了传统数据库和数据处理工具的处理能力。数据类型多样:大数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据。其中,非结构化数据占据了相当大的比例,如文本、音频、视频、图片、地理位置信息等。价值密度低:在大量的数据中,真正有价值的信息可能只是很小的一部分。因此,如何从海量数据中快速提取有价值的信息是大数据处理
- MAP REDUCE
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大数据分析与应用mapreduce
大数据处理框架概念定义:由一系列组件构成,负责对数据系统中的数据进行计算。组件:处理引擎:实际执行数据操作的独立组件。处理框架:包含多个协同工作的组件。框架与引擎的区别引擎:单一的,专门执行任务。框架:由多个引擎和辅助组件组成,提供更广泛的功能。框架示例ApacheHadoop:以MapReduce作为默认处理引擎的框架。ApacheSpark:可以整合进Hadoop,取代MapReduce的框架
- 服务器扩容时该如何选择合适大小的CPU和内存?
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服务器扩容时,CPU和内存的搭配是一个重要的考虑因素,因为它直接影响到服务器的性能和资源利用率。以下是一些关于如何搭配CPU和内存大小的建议:1.确定工作负载首先,了解您的服务器将运行的应用程序类型和负载特征(如CPU密集型、内存密集型或I/O密集型)。CPU密集型:需要更多的CPU计算能力,如视频编码、大数据处理。内存密集型:需要大量的内存来存储和处理数据,如大型数据库、缓存服务器。I/O密集型
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
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引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- Spark面试整理-Spark是什么?
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ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
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0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
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Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
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/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
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设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
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- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
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二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
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1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
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- Decode Ways
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'A' -> 1
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Given an encoded message containing digits, det
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概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs