- 在docker中安装FastDFS容器,并且阿里云服务器配置
童小纯
项目部署(阿里云版)中间件大全---全面详解docker阿里云容器
1、拉取FastDFS镜像dockerpulldelron/fastdfs2、创建tracker容器dockerrun-dti--network=host--nametracker--privileged=true-v/var/fdfs/tracker:/var/fdfs-v/etc/localtime:/etc/localtimedelron/fastdfstracker3、创建storage容
- c++瓷砖
橙子亿
c++开发语言
今天的题目叫“瓷砖”,是“DFS深度优先搜索递归”一类的。题目描述在一个w×h的矩形广场上,每一块1x1的地面都铺设了红色或黑色的瓷砖。小谢同学站在某一块黑色的瓷砖上,他可以从此处出发,移动到上、下、左、右四个相邻的且是黑色的瓷砖上。现在他想知道,通过重复上述移动所能经过的黑色瓷砖数。输入第一行为两个数h和w,2≤w,h≤50,之间有一个空格隔开。以下为一个w行h列的二维字符矩阵,每个字符为“.”
- DFS,回溯实现全排列
未来的JAVA高级开发工程师
算法Javajava算法
packagecom.cjh.dfs;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;importjava.util.Scanner;publicclassDFS1{staticList>list=newArrayListt=newArrayListt){if(t.size()==n){list.add(newArrayList<>(t));retur
- Hadoop 与 Spark:大数据处理的比较
王子良.
大数据经验分享hadoopspark大数据
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- Hive(11):Transactional Tables事务表
不死鸟.亚历山大.狼崽子
hivehivehadoop数据仓库
1Hive事务背景知识Hive本身从设计之初时,就是不支持事务的,因为Hive的核心目标是将已经存在的结构化数据文件映射成为表,然后提供基于表的SQL分析处理,是一款面向分析的工具。且映射的数据通常存储于HDFS上,而HDFS是不支持随机修改文件数据的。这个定位就意味着在早期的Hive的SQL语法中是没有update,delete操作的,也就没有所谓的事务支持了,因为都是select查询分析操作。
- Hadoop分布式文件系统-HDFS架构
Fancs2024
hadoophadoophdfs
一、HDFS的简介HDFS全称HadoopDistributedFileSystem,是分布式文件管理系统。主要是为了解决大数据如何存储的问题,跟一般文件系统不同的是,它可以通过扩展服务器结点来扩充存储量,可以用低成本的硬件构建出支持高吞吐量的文件系统。二、HDFS的特点高容错性:一个HDFS集群会包含非常多的结点,HDFS将文件分块存储,并且会保存多个副本到不同的机器节点上以保证数据的安全,而且
- 基于MRS-Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍
华为云技术精粹
云计算华为云
一、传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化。虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题:问题一:不支持事务由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误。为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写
- 深入MapReduce——引入
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入前面我们已经深入了HDFS的设计与实现,对于分布式系统也有了不错的理解。但HDFS仅仅解决了海量数据存储和读写的问题。但要想让数据产生价值,一定是需要从数据中挖掘出价值才行,这就需要我们拥有海量数据的计算处理能力。下面我们还是老样子,来数据一下要实现海量计算处理能力,有些什么核心痛点大数据计算核心痛点量级大在稍微大一点的互联网企业,需要计算处理的数据量都开始以PB计了。而传统的计算处理模型中,
- HUDI-0.11.0 BUCKET index on Flink 特性试用
_Magic
BigDataflinkhudi
1.背景在0.10.1版本下,使用默认的index(FLINK_STATE),在upsert模式下,几十亿级别的数据更新会消耗大量内存,并且检查点(checkpoint)时间过长。因此,切换到0.11.0的BUCKET索引。当前环境:Flink1.13.2+Hudi0.11.0(master2022.04.11)+COW+HDFS。关键配置项:index.type=BUCKEThoodie.buc
- 蓝桥杯Python组最后几天冲刺———吐血总结,练题总结,很管用我学会了
晚风时亦鹿
学习笔记Python算法笔记python
一、重要知识要点1、穷举法2、枚举法3、动态规划4、回溯法5、图论6、深度优先搜索(DFS)7、广度优先搜索(BFS)8、二叉树9、递归10、分治法、矩阵法11、排列组合12、素数、质数、水仙花数13、欧几里得定理gcd14、求最大公约数、最小公倍数15、海伦公式(求三角形面积)16、博弈论17、贪心18、二分查找法19、hash表20、日期计算21、矩形快速幂22、树形DP23、最短路径24、最
- Hadoop是什么,怎么部署安装?
狮歌~资深攻城狮
hadoop大数据分布式
Hadoop是什么?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式系统基础架构,主要用于处理和存储大规模数据集。它包括两个核心组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS)和HadoopYARN(YetAnotherResourceNegotiator)。HDFS提供了一个高吞吐量的数据访问接口,允许用户在集群中存储大量数据。它通过将文件分割成多个块并分布在集群的不同节点上来实现高可靠性和可
- acwing深度优先dfs
一缕叶
算法深度优先算法图论
n个数全排列#includeusingnamespacestd;constintN=10010;intn;intpath[N];boolst[N];voiddfs(intu){if(u==n){for(inti=0;i>n;dfs(0);return0;}
- C++爬楼梯——dfs、递归、动态规划、递推
*TQK*
编程语言知识点算法练习数据结构c++算法
什么是动态规划:给定一个问题,我们把他拆成一个个子问题,直到子问题可以直接解决。然后把子问题的答案保存起来,以减少重复计算。再根据子问题的答案反推,得出原问题解的一种方法递归的过程:"递"的过程是分解子问题的过程;(dfs是第归的一种)“归”的过程是产生答案的过程。“递”的过程是自顶向下。“归”的过程是自底向上,“底”代表的是已知最小子问题的答案递归适用于以下情况:1.问题具有递归结构:问题可以自
- 分布式存储的技术选型之HDFS、Ceph、MinIO对比
Linux运维老纪
勇敢向前迎接运维开发之挑战分布式hdfsceph云原生运维开发大数据云计算
分布式存储的技术选型比:HDFS、Ceph、MinIO对比一文读懂分布式存储在当今数字化时代,数据呈爆炸式增长,分布式存储技术应运而生,成为大数据存储与管理的得力助手。它将数据分散存于多台独立设备,构建起一个庞大而可靠的虚拟存储体系,有效突破了传统集中式存储的性能瓶颈,大幅提升了可靠性、可用性及存取效率,轻松应对海量数据的存储挑战。分布式存储的应用场景极为广泛。在大数据处理领域,如互联网公司应对海
- HDFS Disk Balancer 介绍&使用
_Magic
BigDatahdfshadoop大数据
一、介绍一句话介绍:用于HDFSDataNode单节点内多个数据盘数据均衡。官网介绍如下:Diskbalancerisacommandlinetoolthatdistributesdataevenlyonalldisksofadatanode.ThistoolisdifferentfromBalancerwhichtakescareofcluster-widedatabalancing.Datac
- [前端算法]动态规划
摇光93
算法算法动态规划
最优子结构,重叠子问题爬楼梯递归+记忆化搜索自顶向下varclimbStairs=function(n){letmap=[]functiondfs(n){if(n=coins[j]){dp[i]=Math.min(dp[i],dp[i-coins[j]]+1);}}}if(dp[amount]===Infinity){return-1;}returndp[amount];}01背包问题functi
- hadoop常用命令
我要用代码向我喜欢的女孩表白
hadoopnpm大数据
Yarn查看提交到资源调度器的任务(任何用yarn资源的都可以看,比如spark、tez、mapreduce)看正在运行的yarn任务yarnapplication-list杀死对应的yarn任务yarnapplication-kill{application_Id}(id可以通过-list看到)hdfs查看hdfs目录hdfsdfs-ls/(查看本集群的目录)hdfsdfs-lshdfs://i
- OpenBayes 一周速览|一键部署Qwen2.5-Coder,0编程经验实现代码生成自由!
公共资源速递5个数据集:Coil-100图像数据集Muharaf手写阿拉伯文数据集CollectiveActivity集体活动视频数据集MultimodalSpectroscopic化学多模光谱数据集CDFSOD-benchmark跨域小样本对象检测基准数据集3个教程:一键部署Qwen2.5-CoderInkSight将手写文字数字化DemoGLM-4-Voice端到端中英语音对话模型访问官网立即
- flume系列之:flume落cos
快乐骑行^_^
日常分享专栏flume系列
flume系列之:flume落cos一、参考文章二、安装cosjar包三、添加hadoop-cos的相关配置四、flume环境添加hadoop类路径五、使用cos路径六、启动/重启flume一、参考文章Kafka数据通过Flume存储到HDFS或COSflumetocos使用指南二、安装cosjar包将对应hadoop版本的hadoop-cos的jar包(hadoop-cos-{hadoop.ve
- Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析
王子良.
经验分享hadoopspark大数据
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题目:87.扰乱字符串-力扣(LeetCode)dfs+状态记录。dfs:以两个字符串[a1,a2,a3,a4]和[b1,b2,b3,b4]为例,可以往下搜以下几种情况,一种情况为true就能返回trueF([a1],[b1])&&F([a2,a3,a4],[b2,b3,b4])F([a1],[b4])&&F([a2,a3,a4],[b1,b2,b3])F([a1,a2],[b1,b2])&&F(
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
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Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- 图论DFS:黑红树
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C++洛谷题解每周更新栏目深度优先图论算法
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今日收获:岛屿数量(深搜),岛屿数量(广搜),岛屿的最大面积1.岛屿数量(深搜)题目链接:99.岛屿数量思路:二维遍历数组,先判断当前节点是否被访问过&是否是陆地。如果满足条件则岛屿数量加1,再通过深度优先遍历将其上下左右的陆地设置为访问过。注意:每次传入dfs函数的节点都是符合结果收集条件的,所以不用写结束条件。也可以将判断条件(访问过/不是陆地)写入dfs的结束条件中。方法:importjav
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
做生活的创作者
hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- Java 大视界 -- 解锁 Java 与 Hadoop HDFS 交互的高效编程之道(二)
青云交
大数据新视界Java大视界HDFSJava流代码示例性能优化读写操作大数据Hadoopjava
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
- 使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询
王子良.
经验分享大数据hadoop分布式
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- hdfs和hive对于小文件的处理方案
二进制_博客
大数据
一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响,主要包括:占用过多的存储空间:每个小文件都会占用一个独立的Block,导致存储资源的浪费。降低数据处理效率:HDFS是为处理大文件而设计的,小文件会导致大量的Map任务启动,增加处理时间和资源消耗。NameNode内存压力增大:NameNode需要维护所有文件和目录的元数据信息,小文件过多会导致NameNod
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
武子康
大数据离线数仓大数据数据仓库java后端hadoophive
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- pyspark 中删除hdfs的文件夹
TDengine (老段)
大数据sparkhadoophdfsmapreduce
在pyspark中保存rdd的内存到文件的时候,会遇到文件夹已经存在而失败,所以如果文件夹已经存在,需要先删除。搜索了下资料,发现pyspark并没有提供直接管理hdfs文件系统的功能。寻找到一个删除的方法,是通过调用shell命令hadoopfs-rm-f来删除,这个方法感觉不怎么好,所以继续找。后来通过查找hadoophdfs的源代码发现hdfs是通过java的包org.appache.had
- Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法
cugfy
java
分类:
1)插入排序(直接插入排序、希尔排序)
2)交换排序(冒泡排序、快速排序)
3)选择排序(直接选择排序、堆排序)
4)归并排序
5)分配排序(基数排序)
所需辅助空间最多:归并排序
所需辅助空间最少:堆排序
平均速度最快:快速排序
不稳定:快速排序,希尔排序,堆排序。
先来看看8种排序之间的关系:
1.直接插入排序
(1
- 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析
bit1129
manager
Spark围绕着BlockManager构建了存储模块,包括RDD,Shuffle,Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构,即Driver上BlockManager充当了Master角色,而各个Slave上(具体到应用范围,就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
- linux 查看端口被占用情况详解
daizj
linux端口占用netstatlsof
经常在启动一个程序会碰到端口被占用,这里讲一下怎么查看端口是否被占用,及哪个程序占用,怎么Kill掉已占用端口的程序
1、lsof -i:port
port为端口号
[root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080
COMMAND PID USER FD TY
- Hosts文件使用
周凡杨
hostslocahost
一切都要从localhost说起,经常在tomcat容器起动后,访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp,大家都知道localhost代表本机地址,如果本机IP是10.10.134.21,那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp,有时候也会看到http: 127.0.0.1:
- java excel工具
g21121
Java excel
直接上代码,一看就懂,利用的是jxl:
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import jxl.Cell;
import jxl.Sheet;
import jxl.Workbook;
import jxl.read.biff.BiffException;
import jxl.write.Label;
import
- web报表工具finereport常用函数的用法总结(数组函数)
老A不折腾
finereportweb报表函数总结
ADD2ARRAY
ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素,再返回该数组。
示例:
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7].
ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
- 游戏服务器网络带宽负载计算
墙头上一根草
服务器
家庭所安装的4M,8M宽带。其中M是指,Mbits/S
其中要提前说明的是:
8bits = 1Byte
即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节,约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的,所以,8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。
8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位,即每秒1M字节。
我是在计算我们网络流量时想到的
- 我的spring学习笔记2-IoC(反向控制 依赖注入)
aijuans
Spring 3 系列
IoC(反向控制 依赖注入)这是Spring提出来了,这也是Spring一大特色。这里我不用多说,我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC,下面我将介绍不用Spring的IoC。
IoC不是框架,她是java的技术,如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明:
如:程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
- 高性能mysql 之 选择存储引擎(一)
annan211
mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
1 没有特殊情况,应尽可能使用InnoDB存储引擎。 原因:InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她 被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的,很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃 恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行,除非有非常
- UDP网络编程
百合不是茶
UDP编程局域网组播
UDP是基于无连接的,不可靠的传输 与TCP/IP相反
UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器
package netUDP_sc;
import java.net.DatagramPacket;
import java.net.DatagramSocket;
import java.net.Ine
- JQuery对象的val()方法执行结果分析
bijian1013
JavaScriptjsjquery
JavaScript中,如果id对应的标签不存在(同理JAVA中,如果对象不存在),则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中,发现JQuery在id对应的标签不存在时,调其val()方法不会报错,结果是undefined。
- http请求测试实例(采用json-lib解析)
bijian1013
jsonhttp
由于fastjson只支持JDK1.5版本,因些对于JDK1.4的项目,可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法,仅供参考。
package com;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import
- 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成
bit1129
hessian
在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤,在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用,本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。
定义模型、接口和服务器端代码
|---Model
&nb
- 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析
bit1129
Mahout
1.Mahout环境搭建
1.下载Mahout
http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz
2.解压Mahout
3. 配置环境变量
vim /etc/profile
export HADOOP_HOME=/home
- nginx负载tomcat遇非80时的转发问题
ronin47
nginx负载后端容器是tomcat(其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题)非80端口,遇到跳转异常问题。解决的思路是:$host:port
详细如下:
该问题是最先发现的,由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的:
? 1 2 3 4 5
- java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符
bylijinnan
java
public class FirstShowOnlyOnceElement {
/**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff,则输出b
* 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数
* 2.将26个英文字母映射:a-z <--> 0-25
* 3.假设全部字母都是小写
*/
pu
- mongoDB 复制集
开窍的石头
mongodb
mongo的复制集就像mysql的主从数据库,当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候,副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题
mo
- [宇宙与天文]宇宙时代的经济学
comsci
经济
宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大,造价高昂。。。。。
在宇宙中进行航行,近程采用反作用力类型的发动机,需要消耗少量矿石燃料,中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机,进行超空间跳跃,要消耗大量高纯度水晶体能源
以目前地球上国家的经济发展水平来讲,
- Git忽略文件
Cwind
git
有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件,编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时,会在Untracked files里面看到这些文件列表,在一次需要添加的文件比较多时(使用git add . / git add -u),会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。
==== ==== ==== 一些牢骚
- MySQL连接数据库的必须配置
dashuaifu
mysql连接数据库配置
MySQL连接数据库的必须配置
1.driverClass:com.mysql.jdbc.Driver
2.jdbcUrl:jdbc:mysql://localhost:3306/dbname
3.user:username
4.password:password
其中1是驱动名;2是url,这里的‘dbna
- 一生要养成的60个习惯
dcj3sjt126com
习惯
一生要养成的60个习惯
第1篇 让你更受大家欢迎的习惯
1 守时,不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。
如何做到:
①该起床时就起床,
②养成任何事情都提前15分钟的习惯。
③带本可以随时阅读的书,如果早了就拿出来读读。
④有条理,生活没条理最容易耽误时间。
⑤提前计划:将重要和不重要的事情岔开。
⑥今天就准备好明天要穿的衣服。
⑦按时睡觉,这会让按时起床更容易。
2 注重
- [介绍]Yii 是什么
dcj3sjt126com
PHPyii2
Yii 是一个高性能,基于组件的 PHP 框架,用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii (读作 易)在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义,也可看作 Yes It Is! 的缩写。
Yii 最适合做什么?
Yii 是一个通用的 Web 编程框架,即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持,它特别适合开发大型应
- Linux SSH常用总结
eksliang
linux sshSSHD
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机
格式:
ssh name@remoteserver
例如:
ssh
[email protected]
二、连接到远程主机指定的端口
格式:
ssh name@remoteserver -p 22
例如:
ssh i
- 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil
gundumw100
android
快速迭代用
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.File;
import java.io.FileInputStream;
import java.io.FileNotFoundException;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.IOExceptio
- jQuery入门之怎么使用
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
jQuery的强大我何问起(个人主页:hovertree.com)就不用多说了,那么怎么使用jQuery呢?
首先,下载jquery。下载地址:http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm,一个是压缩版本,一个是未压缩版本,如果在开发测试阶段,可以使用未压缩版本,实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
- 带filter的hbase查询优化
kane_xie
查询优化hbaseRandomRowFilter
问题描述
hbase scan数据缓慢,server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。
问题原因
直接原因是: hbase client端每次和regionserver交互的时候,都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
- java设计模式-单例模式
men4661273
java单例枚举反射IOC
单例模式1,饿汉模式
//饿汉式单例类.在类初始化时,已经自行实例化
public class Singleton1 {
//私有的默认构造函数
private Singleton1() {}
//已经自行实例化
private static final Singleton1 singl
- mongodb 查询某一天所有信息的3种方法,根据日期查询
qiaolevip
每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
// mongodb的查询真让人难以琢磨,就查询单天信息,都需要花费一番功夫才行。
// 第一种方式:
coll.aggregate([
{$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}},
{$match:{sendDate: '2015-
- 二维数组转换成JSON
tangqi609567707
java二维数组json
原文出处:http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596
public class Demo {
public static void main(String[] args) { String[][] blogL
- erlang supervisor
wudixiaotie
erlang
定义supervisor时,如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid),如果shutdown策略选择的是brutal_kill,那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill),这样的话如果Child的behavior是gen_