- python数据分析一周速成2.连表查询【含数据库实战项目】
噼里啪啦噼酷啪Q
数据分析数据分析CDApython
连表查询结合数据库实战(sql和hive跨库取数)数据准备#前面省略数据库连接,提示:可以用pymysql和pyhive模块pre_sql="""selectap,timefrombiaoyiawherea.time>20250101"""sql_df=run_mysql(pre_sql)pre_hive="""selectapplication_number,activation_dtefrom
- 利用神经网络来解决鸢尾花分类任务(附实验结果和代码)
侠之大者231
深度学习实战机器学习深度学习人工智能分类神经网络
前言本篇文章使用自己亲手搭建的神经网络模型来解决鸢尾花数据集的分类任务,读者们可以通过该简单的任务进一步理解神经网络,并且可以自己动手去搭建神经网络。鸢尾花数据集的介绍https://archive.ics.uci.edu/ml/index.php大家可以通过这个网站下载鸢尾花数据集,里面有各种经典数据集供大家使用。附:本来想给大家具体讲一讲的,但发现网站里面讲的已经很详细了,大家想用的自己去了解
- Hadoop的运行模式
对许
#Hadoophadoop大数据分布式
Hadoop的运行模式1、本地运行模式2、伪分布式运行模式3、完全分布式运行模式4、区别与总结Hadoop有三种可以运行的模式:本地运行模式、伪分布式运行模式和完全分布式运行模式1、本地运行模式本地运行模式无需任何守护进程,单机运行,所有的程序都运行在同一个JVM上执行Hadoop安装后默认为本地模式,数据存储在Linux本地。在本地模式下调试MapReduce程序非常高效方便,一般该模式主要是在
- Linux(Centos 7.6)命令详解:unzip
豆是浪个
linuxcentos运维
1.命令作用unzip用于在一个ZIP存档压缩文件中进行陈列/检测/提取文件(list,testandextractcompressedfilesinaZIParchive);unzip命令是Linux系统中用于解压缩ZIP格式压缩文件的常用工具。它能够快速、方便地将ZIP文件解压到当前目录或指定目录。2.命令语法Usage:unzip[-Z][-opts[modifiers]]file[.zip
- Linux(Centos 7.6)命令详解:zip
豆是浪个
linux运维服务器
1.命令作用打包和压缩(存档)文件(packageandcompress(archive)files);该程序用于打包一组文件进行分发;存档文件;通过临时压缩未使用的文件或目录来节省磁盘空间;且压缩文件可以在Linux、Windows和macOS中轻松提取。2.命令语法usage:zip[-options][-bpath][-tmmddyyyy][-nsuffixes][zipfilelist][
- 数据湖架构与实时数仓实践:Hudi、Iceberg、Kafka + Flink + Spark
晴天彩虹雨
架构kafkaflink数据仓库
1.引言:数据湖与数据仓库的融合趋势在大数据时代,传统的数据仓库(DataWarehouse,DW)因其强一致性和高效查询能力,一直是企业数据分析的核心。然而,随着数据量和数据类型的爆炸式增长,传统数据仓库的存储成本和数据管理难度逐渐增加。为了解决这些问题,数据湖(DataLake)概念应运而生。数据湖能够存储原始数据,支持半结构化和非结构化数据,提供更灵活的计算框架,但其缺乏事务管理和数据一致性
- Hadoop的mapreduce的执行过程
画纸仁
大数据hadoopmapreduce大数据
一、map阶段的执行过程第一阶段:把输入目录下文件按照一定的标准逐个进行逻辑切片,形成切片规划。默认Splitsize=Blocksize(128M),每一个切片由一个MapTask处理。(getSplits)第二阶段:对切片中的数据按照一定的规则读取解析返回对。默认是按行读取数据。key是每一行的起始位置偏移量,value是本行的文本内容。(TextInputFormat)第三阶段:调用Mapp
- Hadoop:分布式计算平台初探
dccrtbn6261333
大数据运维java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算,HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释M
- 【Hadoop】如何理解MapReduce?
2302_79952574
hadoopmapreduce数据库
MapReduce是一种用于处理大规模数据集的编程模型和计算框架。它的核心思想是将复杂的计算任务分解为两个简单的阶段:Map(映射)和Reduce(归约)。通过这种方式,MapReduce可以高效地并行处理海量数据。一.MapReduce的核心概念1.Map(映射):将输入数据分割成小块,并对每个小块进行初步处理。输出键值对(key-valuepairs),例如。2.Shuffle和Sort(洗牌
- 大数据实战:Spark + Hive 逐笔计算用户盈亏
WuJiWeb3
区块链链上数据分析从0到1搭建区块链大数据平台sparkhive大数据web3区块链hadoop
简介本文将通过使用Spark+Hive实现逐笔计算区块链上用户交易数据的盈亏需求。由于我们是进行离线计算,所以我们的数据源是Hive表数据,Sink表也是Hive表,即Spark读取Hive表数据进行批计算之后写回到Hive表并供后续使用。通过本文你将会学到:如何使用SparkSQLAPI读取Hive数据源如何通过读取配置文件进行传参执行SQL如何将SparkSQL转换为JavaRDD进行处理如何
- Hadoop:全面深入解析
CloudJourney
hadoop大数据分布式
Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架,其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。本篇博文将从Hadoop的定义、架构、原理、应用场景以及常见命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解Hadoop。1.Hadoop的定义1.1什么是HadoopHadoop是由Apache软件基金会开发的开源软件框架,用于存储和处理大规模数据。其核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)
- Hadoop介绍:什么是Hadoop?了解Hadoop的应用
Zzzxt007
hadoop大数据分布式
一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架,使用Java语言编写,具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用(HA)等特点,非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现,并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)、MapReduce、YA
- Ubuntu系统下交叉编译szip
linux运维
一、交叉编译szip1.下载源码下载Szip:https://docs.hdfgroup.org/archive/support/doc_resource/SZIP/i...下载并解压源码。tar-xvzfszip-2.1.1.tar.gzcdtar-xvzfszip-2.1.1mkdirszipbuild2.设置环境变量设置交叉编译工具链的环境变量:exportPATH=/home/yoyo/3
- Hbase在hdfs上的archive目录占用空间过大
宝罗Paul
大数据hbase
hbase版本:1.1.2hadoop版本:2.7.3Hbase在hdfs上的目录/apps/hbase/data/archive占用空间过大,导致不停地发出hdfs空间使用率告警。【问题】告警信息alert:datanode_storageistriggered告警信息表明某个或某些datanode的HDFS存储空间使用率已超过阈值(我们设置的是80%),需要清理。[hdfs@master-2r
- hbase集群archive目录过大问题处理
spring208208
大数据组件线上问题分析hbase数据库大数据
1.问题现象现场反馈hbase集群/hbase/archive目录过大,大小约为1.52PB现场集群已经清理掉2个月以前的snapshot文件,当前archive目录文件仍不能释放现场发现1T以上的archive子目录有211个查看集群hbase配置,hmaster堆栈大小20GB,hmaster清理周期5分钟查看hmaster进程分配内存占用6G上下问题分析HMaster内存估算,假如/hbas
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
逆袭的小学生
hadoopsparkflink
一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 【Hadoop】什么是Zookeeper?如何理解Zookeeper?
2302_79952574
hadoopzookeeper大数据
ZooKeeper是一个开源的分布式应用程序协调服务,可以为分布式应用提供一致性的服务,功能包括:配置维护、名字服务、分布式同步、组服务等等。ZooKeeper的目标是封装好复杂易出错的关键服务,将简单易用的接口和性能高效、功能稳定的系统提供给用户。1.Zookeeper的特点最终一致性:Client不论连接到哪个Server,展示给它的都是同一个视图。可靠性:如果某个消息被一台服务器接受,那么它
- 【Hadoop】详解HDFS
2302_79952574
hadoophdfs大数据
Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了做到可靠性,HDFS创建了多份数据块的副本,并将它们放置在服务器群的计算节点中,MapReduce可以在它们所在的节点上处理这些数据。1.HDFS的设计目标存储大规模数据:HDFS可以存储并管理PB级甚至
- HDFS的设计架构
F_0125
Hadoophdfshbasehadoop
HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统,设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点,适合运行在廉价硬件上。1.HDFS的设计思想HDFS的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题,其核心设计思想包括:(1)分布式存储-数据被分割成多个块(Block),并分布存储在集群中的多个节点上。-每个数据块默认大小为128MB或256MB,可以根据需求配置。(2)高容
- 大数据Flink(六十四):Flink运行时架构介绍_flink中涉及到的大数据组件
2401_84181942
程序员大数据flink架构
于是人们提出了“不共享任何东西”(share-nothing)的分布式架构。从以Greenplum为代表的MPP(MassivelyParallelProcessing,大规模并行处理)架构,到Hadoop、Spark为代表的批处理架构,再到Storm、Flink为代表的流处理架构,都是以分布式作为系统架构的基本形态的。我们已经知道,Flink就是一个分布式的并行流处理系统。简单来说,它会由多个进
- 大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)
emmm形成中
大数据运维
大数据运维实战指南:零基础入门与核心技术解析(第一篇)系列文章目录第一篇:大数据运维概述与核心技能体系第二篇:Hadoop生态体系与集群部署实战第三篇:分布式存储系统运维与优化第四篇:资源调度框架YARN/K8s深度解析第五篇:实时计算框架Flink/Spark运维指南第六篇:大数据监控体系与自动化运维第七篇:云原生时代的大数据运维实践第八篇:数据安全与合规性管理第九篇:性能调优与故障排查案例集第
- hadoop框架与核心组件刨析(四)MapReduce
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoopmapreduce大数据
MapReduce是一种用于大规模数据处理的编程模型和计算框架,最初由Google提出,后来由ApacheHadoop实现并广泛应用。它的核心思想是将数据处理任务分解为两个阶段:Map和Reduce,并通过分布式计算并行处理海量数据。MapReduce的核心思想分而治之:将大规模数据集分割成多个小块,分布到集群中的多个节点上并行处理。Map阶段:将输入数据转换为键值对(Key-ValuePair)
- 在mac上如何配置clion使用googletest进行测试
rd_cheng
c++c++cliongoogletestgtest
1、下载googletest并且编译wgethttps://github.com/google/googletest/archive/release-1.8.0.tar.gz&&\tarzxfrelease-1.8.0.tar.gz&&\rm-frelease-1.8.0.tar.gz&&\cdgoogletest-release-1.8.0&&\cmakeconfigure.&&\make&&\
- 什么是数据库中的宽表?
見贤思齊
数据分析数据库
数据库中的宽表(WideTable)是指一种包含大量列的表结构设计,通常通过将多个业务相关的数据字段(甚至来自不同表的字段)合并到一张表中,以减少多表关联查询的需求。宽表常见于数据仓库、OLAP(联机分析处理)系统或大数据场景,其核心目标是优化查询性能,尤其是在需要频繁进行复杂分析或生成报表的场景中。一、宽表的核心特点1.列数多宽表可能包含数十甚至数百列,涵盖多个维度和指标(例如订单信息、客户信息
- 【数据仓库与数据挖掘基础】第一章 概论/基础知识
精神病不行计算机不上班
数据仓库与数据挖掘基础数据挖掘数据仓库
知识点复习:事务(关于事务的一些知识点可以点这里)一、数据仓库的一些基本的知识1.从数据库到数据仓库1.1数据库用于事务处理1.1.1定义:事务处理是指对数据库中数据的操作,这些操作通常包括插入、更新、删除和查询等。事务处理的核心是确保数据的一致性和完整性。事务的定义:事务是数据库操作的基本单位,包含一组逻辑上相关的操作。事务要么全部成功,要么全部失败。ACID特性:原子性(Atomicity):
- hadoop 运行java程序_原生态在Hadoop上运行Java程序
淇水煮汤
hadoop运行java程序
第一种:原生态运行jar包1,利用eclipse编写Map-Reduce方法,一般引入Hadoop-core-1.1.2.jar。注意这里eclipse里没有安装hadoop的插件,只是引入其匝包,该eclipse可以安装在windows或者linux中,如果是在windows中安装的,且在其虚拟机安装的linux,可以通过共享文件夹来实现传递。2,编写要测试的数据,如命名为tempdata3,利
- hadoop运行java程序命令_使用命令行编译打包运行自己的MapReduce程序 Hadoop2.6.0
emi0wb
网上的MapReduceWordCount教程对于如何编译WordCount.java几乎是一笔带过…而有写到的,大多又是0.20等旧版本版本的做法,即javac-classpath/usr/local/hadoop/hadoop-1.0.1/hadoop-core-1.0.1.jarWordCount.java,但较新的2.X版本中,已经没有hadoop-core*.jar这个文件,因此编辑和打
- 大数据Hadoop集群运行程序
赵广陆
hadoophadoopbigdatamapreduce
目录1运行自带的MapReduce程序2常见错误1运行自带的MapReduce程序下面我们在Hadoop集群上运行一个MapReduce程序,以帮助读者对分布式计算有个基本印象。在安装Hadoop时,系统给用户提供了一些MapReduce示例程序,其中有一个典型的用于计算圆周率的Java程序包,现在运行该程序。该jar包文件的位置和文件名是“~/hadoop-3.1.0/share/Hadoop/
- hadoop框架与核心组件刨析(三)YARN
小刘爱喇石( ˝ᗢ̈˝ )
hadoop大数据分布式
一、负载均衡的概念负载均衡(LoadBalancing)是一种将工作负载(如网络流量、计算任务或数据请求)分配到多个资源(如服务器、计算节点或存储设备)的技术,目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间,并避免单个资源过载。负载均衡广泛应用于计算机网络、分布式系统、云计算等领域。负载均衡的核心目标提高性能:通过将负载分配到多个资源,避免单个资源成为瓶颈,从而提高系统的整体性能。提高可用性:如
- 云数据库是什么数据库?
云服务器数据库
云数据库,简单来说,是一种部署在云计算环境中的数据库服务。它借助云计算的强大资源,将数据库管理系统以服务的形式提供给用户,用户无需在本地自行搭建复杂的硬件和软件环境,通过互联网就能便捷地使用数据库功能。这就像是把原本需要在自家搭建、维护的“数据仓库”搬到了云端的“大型仓储中心”,由专业团队负责管理和维护。与传统数据库相比,云数据库有着诸多明显差异。传统数据库往往需要用户自行购置服务器、存储设备等硬
- ios内付费
374016526
ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
linuxlinux视频linux资料linux自学linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
Union:对两个结果集进行并集操作,不包括重复行,同时进行默认规则的排序;
Union All:对两个结果集进行并集操作,包括重复行,不进行排序;
2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
屏幕尺寸以32寸为主,部分电视为42寸
2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
java
功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
import java.awt.event.*;
public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
bit1129
mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
bylijinnan
编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
comsci
资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
&
- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
daizj
oracle临时表
ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep