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不二人生
#Flink理论flink大数据
Flink架构设计Flink是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如HadoopYARN,但也可以设置作为独立集群甚至库运行,例如Spark的StandaloneMode本节概述了Flink架构,并且描述了其主要组件如何交互以执行应用程序和从故障中恢复。Flink集群剖析Flink运行时由两种类型的进程组成:一个JobManager和一
- Spark Standalone 集群配置
董可伦
Sparkspark大数据分布式
前言平时工作中主要用YARN模式,最近进行TPC测试用到了Standalone模式,便记录总结一下Standalone集群相关的配置。集群管理类型Spark支持三种集群管理类型:Standalone-Spark附带的一个简单的集群管理器,可以轻松地设置集群。ApacheMesos-一个通用的集群管理器,也可以运行HadoopMapReduce和服务应用程序。(已弃用)HadoopYARN-Hado
- flink架构
m0_66520412
flink架构大数据
Flink是一个分布式系统,需要有效的分配和管理计算资源,以便执行流式处理应用程序。它集成了使用所有常见的群集资源管理器,例如HadoopYARN和Kubernetes,但也可以设置为作为独立集群,甚至作为库。本节概述了Flink的架构,并描述了Flink的架构如何主要组件交互以执行应用程序并从故障中恢复。Flink集群剖析#Flink运行时由两种类型的进程组成:一个JobManager和一个或多
- Flink 架构--官网译文(v1.11)
LQC_gogogo
Flink是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它与所有常见的群集资源管理器(如HadoopYARN,ApacheMesos和Kubernetes)集成,但也可以设置为作为独立群集甚至库运行。本节概述了Flink的体系结构,并描述了Flink的主要组件如何交互以执行应用程序并从故障中恢复。Flink群集的剖析Flink运行时由两种类型的进程组成:一个JobManager和
- 大数据之Spark架构设计与工作流程
转身成为了码农
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ApacheSpark架构设计是其高效、分布式处理能力的基础。Spark的架构主要包括以下几个核心组件:DriverProgram(驱动器)驱动器程序负责执行用户的主函数,创建SparkContext对象。它负责构建并优化DAG(有向无环图),表示RDD(弹性分布式数据集)操作的执行计划。驱动器还负责任务的调度,并与集群管理器(如HadoopYARN、ApacheMesos或Standalone模
- 大数据技术汇总
转身成为了码农
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HadoopHadoop入门概述Hadoop运行模式介绍HadoopHDFS的运行流程HadoopMapReduce的运行流程Hadoopyarn的运行流程Hadoop内HDFS、MapReduce和YARN交互过程HadoopHDFS常用命令HadoopYARN常用命令Hive大数据工具Hive介绍大数据工具Hive架构设计原理大数据之Hive常用命令大数据之Hive常用聚合函数大数据之Hive
- 【大数据】了解 YARN 架构的基础知识
G皮T
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了解YARN架构的基础知识1.为什么是YARN2.YARN简介3.YARN的组成部分3.1ResourceManager资源管理器3.1.1Scheduler调度程序3.1.2ApplicationManager应用程序管理器3.2NodeManager节点管理器3.3ApplicationMaster应用程序主控3.4Container容器4.在YARN中提交应用程序5.HadoopYARN中的
- 干货分享|使用Yarn标签机制实现任务资源隔离
KubeData
大数据技术大数据yarn
在HadoopYARN中,标签(Labels)机制是一种资源管理的特性,它允许你对节点和应用程序进行分类,可以有效地进行资源管理和调度。节点标签(NodeLabels):YARN允许你为集群中的节点定义标签。这些标签可以代表节点的特性,例如硬件配置、操作系统类型等。这使得你可以根据节点的特性将其分为不同的组,以更灵活地管理和调度资源。应用程序标签(ApplicationLabels):除了节点标签
- 大数据开发学习资料汇总
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- 从零开始了解大数据(五):YARN篇
橘子-青衫
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目录前言一、HadoopYARN介绍二、HadoopYARN架构与组件1.ResourceManager(RM)2.NodeManager(NM)3.ApplicationMaster三、程序提交YARN交互流程1.客户端阶段2.ApplicationMaster阶段四、YARN资源调度器Scheduler1.FIFOScheduler2.CapacityScheduler3.FairSchedu
- Apache Flink 1.14.4 on yarn ha环境搭建
一位搬砖工
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Flink支持多种安装模式Local—本地单机模式,学习测试时使用Standalone—独立集群模式,Flink自带集群,开发测试环境使用StandaloneHA—独立集群高可用模式,Flink自带集群,开发测试环境使用OnYarn—计算资源统一由HadoopYARN管理,生产环境使用本章将跳过localstandaloneha等,如有需要请自行百度配置文件vimflink-1.14.4/conf
- YARN Hadoop2.0 区别
omygodvv
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Hadoop2.0与HAdoop1.0的区别:Hadoop1.0主要由HDFS和MapReduce两个系统够长,但在Hadoop2.0中主要由HadoopCommon、HDFS、HadoopYARN和HadoopMapReduce2.0构成。Hadoop1.0更多是在于离线的数据处理,Hadoop2.0可以支持MapReduce计算框架之外,可以支持Spark、Strom等的实时数据处理框架。在h
- 【Hadoop】
想当运维的程序猿
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Hadoop是一个开源的分布式离线数据处理框架,底层是用Java语言编写的,包含了HDFS、MapReduce、Yarn三大部分。组件配置文件启动进程备注HadoopHDFS需修改需启动NameNode(NN)作为主节点DataNode(DN)作为从节点SecondaryNameNode(SNN)主节点辅助分布式文件系统HadoopYARN需修改需启动ResourceManager(RM)作为集群
- 第二章 Flink 环境部署
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Flink大数据编程flink大数据
Flink系列教程传送门第一章Flink简介第二章Flink环境部署第三章FlinkDataStreamAPI第四章Flink窗口和水位线第五章FlinkTableAPI&SQL第六章新闻热搜实时分析系统一、Flink架构Flink是一个分布式系统,需要有效分配和管理计算资源才能执行流应用程序。它集成了所有常见的集群资源管理器,例如HadoopYARN,但也可以设置作为独立集群运行。Flink运行
- Hadoop Yarn RPC远程命令执行
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网络安全Hadoop漏洞预警
影响范围HadoopYarnRPC漏洞类型远程命令执行利用条件可未授权访问漏洞概述2021年11月15日,有安全研究人员披露HadoopYarnRPC存在未授权访问漏洞,此漏洞存在于Hadoop的核心组件HadoopYarn中,因HadoopYarn默认对外开放RPC服务,导致远程攻击者可利用此未授权漏洞并通过RPC服务执行任意命令,从而达到控制目标服务器的目的,鉴于此漏洞为高危状态,危害较大,且
- Spark分布式安装模式
qq_58647543
sparkspark分布式
Spark分布式环境安装目前有四种模式:1.Standalone:Spark自带的简单群资源管理器,安装较为简单,不需要依赖Hadoop;2.HadoopYARN:使用YARN作为集群资源管理,安装需要依赖Hadoop;3.ApacheMesos:不常用;4.Kubernetes:不常用。本地学习测试我们常用Standalone模式,生产环境常使用YARN模式。示例集群信息以下表格为本教程所用示例
- Spark-----第 2 章 Spark 部署模式
Wzideng
#sparkspark大数据分布式
Spark支持多种集群管理器(ClusterManager),分别为:Standalone:独立模式,Spark原生的简单集群管理器,自带完整的服务,可单独部署到一个集群中,无需依赖任何其他资源管理系统,使用Standalone可以很方便地搭建一个集群;HadoopYARN:统一的资源管理机制,在上面可以运行多套计算框架,如MR、Storm等。根据Driver在集群中的位置不同,分为yarncli
- Hadoop Yarn性能调优
老鼠扛刀满街找猫@
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文章目录HadoopYarn性能调优1环境2yarn-site.xml配置HadoopYarn性能调优版本:hadoop-3.1.31环境内存vCode线程数hadoop1018G4核CPU4hadoop1028G4核CPU4hadoop1038G4核CPU42yarn-site.xml配置Theclasstouseastheresourcescheduler.yarn.resourcemanag
- Flink吐血总结,学习与面试收藏这一篇就够了!!!
大数据左右手
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Flink核心特点批流一体所有的数据都天然带有时间的概念,必然发生在某一个时间点。把事件按照时间顺序排列起来,就形成了一个事件流,也叫作数据流。「无界数据」是持续产生的数据,所以必须持续地处理无界数据流。「有界数据」,就是在一个确定的时间范围内的数据流,有开始有结束,一旦确定了就不会再改变。可靠的容错能力集群级容错集群管理器集成(HadoopYARN、Mesos或Kubernetes)高可用性设置
- linux中hadoop伪分布搭建
bigdata从入门到放弃
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1、什么是hadoop?Hadoop是一个开源的分布式数据处理框架,旨在处理大规模数据集并能够在普通硬件集群上实现高性能和可靠性。主要有以下三个组件:Hadoop分布式文件系统(HDFS):这是一种可扩展的、容错的文件系统,专门设计用于在大规模集群中存储和访问数据。HadoopYARN:YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop的资源管理器。它负责集群资源的
- 数据库安全:Hadoop 未授权访问-命令执行漏洞.
半个西瓜.
#服务攻防领域.渗透测试领域.web安全安全网络安全
数据库安全:Hadoop未授权访问-命令执行漏洞.Hadoop未授权访问主要是因为HadoopYARN资源管理系统配置不当,导致可以未经授权进行访问,从而被攻击者恶意利用。攻击者无需认证即可通过RESTAPI部署任务来执行任意指令,最终完全控制服务器。目录:数据库安全:Hadoop未授权访问-命令执行漏洞.Hadoop未授权访问-命令执行漏洞:开启vulhub靶场环境:Hadoop未授权访问-命令
- Spark-deploy
blesslyy
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Spark-deploy@(spark)[deploy|yarn]写在前面的话请参考Spark源码分析之-deploy模块,虽然是13年的文章,但是作者写的比我明白多了。so我写一半就算了。。。在前文Spark源码分析之-scheduler模块中提到了Spark在资源管理和调度上采用了HadoopYARN的方式:外层的资源管理器和应用内的任务调度器;并且分析了Spark应用内的任务调度模块。本文就
- 【Hadoop】YARN容量调度器详解
开着拖拉机回家
#【====HDFS&YARN====】hadoopYARNCapacityScheduler容量调度YARNWEBUIYARN调度配置
个人主页——开着拖拉机回家_Linux,Java基础学习,大数据运维-CSDN博客✨目录一、CapacityScheduler简介二、CapacityScheduler特性三、CapacityScheduler配置四、YARNWEBUI参数详解一、CapacityScheduler简介HadoopYARN的核心组件是ResourceManager,负责集群资源管理与调度,而ResourceMana
- 【Hadoop】一、Apache Hadoop、 HDFS
陌上人如玉এ
大数据hadoophdfsapache
一、ApacheHadoop、HDFSmd笔记1、ApacheHadoop概述Hadoop介绍狭义上Hadoop指的是Apache软件基金会的一款开源软件。用java语言实现,开源允许用户使用简单的编程模型实现跨机器集群对海量数据进行分布式计算处理Hadoop核心组件HadoopHDFS(分布式文件存储系统):解决海量数据存储HadoopYARN(集群资源管理和任务调度框架):解决资源任务调度Ha
- Flink的ResourceManager详解(一)
猫猫爱吃小鱼粮
Flink精通~源码设计解析flink大数据
ResourceManager总结一、概述1、ResourceManager管理Flink集群中的计算资源,计算资源主要来自TaskManager组件。2、如果集群采用Native【本地模式】部署,则ResourceManager会动态地向集群资源管理器申请Container并启动TaskManager,例如HadoopYarn、Kubernetes等。3、ResourceManager主要接收来
- 大数据入门:Hadoop Yarn组件基础解析
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在Hadoop框架当中,Yarn组件是在Hadoop2.0之后的版本开始引入,主要是为了解决资源管理和调度的相关问题,是在大数据平台的实际运用当中,根据实际需求而引入的解决方案。今天的大数据入门分享,我们就来对HadoopYarn组件做个简单的基础解析。Yarn简介Yarn是YetAnotherResourceNegotiator的缩写,在Hadoop生态当中,作为通用的资源管理系统与调度平台,去
- Hadoop从入门到精通第二篇之YARN基础架构剖析
清风画扇
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目录导航详解Yarn基础架构及其设计思想1.HadoopYarn目录组织结构2.Yarn产生背景2.1MRv1局限性2.2轻量级弹性计算平台3YARN基本设计思想3.1基本框架对比4YARN基本架构4.1YARN基本组成结构5YARN的通信机制6YARN工作流程步骤:实例运行7.多角度理解YARN7.1并行计算7.2资源管理系统7.3云计算总结详解Yarn基础架构及其设计思想1.HadoopYar
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- 《黑马程序员》大数据集群(Hadoop生态)安装部署——图文讲解
懒羊羊夸夸~
hadoop分布式
大数据集群(Hadoop生态)安装部署简介1)Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。2)主要解决,海量数据的存储和海量数据的分析计算问题。HadoopHDFS提供分布式海量数据存储能力HadoopYARN提供分布式集群资源管理能力HadoopMapReduce提供分布式海量数据计算能力前置要求请确保完成了集群化环境前置准备章节的内容即:JDK、SSH免密、关闭防火墙、配
- Hadoop之hdfs简介
墙角的枫叶
hadoop学习笔记hdfs简介
Hadoop的hdfs简介hadoop2x三大核心:hdfs、yarn、mapreduce.hadoop四大模块:HadoopCommon:为其他Hadoop模块提供基础设施。HadoopHDFS:一个高可靠、高吞吐量的分布式文件存储系统HadoopMapReduce:一个分布式的离线并行计算框架HadoopYARN:一个新的MapReduce框架,任务调度与资源管理框架HadoopDistrib
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
HarborChung
linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
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
- Linux设置tomcat开机启动
liuxingguome
tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
tomcat_oracle
javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$