- 数据中台建设方案-基于大数据平台(下)
FRDATA1550333
大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高,最为活跃,发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算,为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低,主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求:利用了MapReduce、Spar
- MIT6.824 课程-MapReduce
余为民同志
6.824mapreduce分布式6.824
MapReduce:在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型,它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。用户通过指定一个用来处理键值对(Key/Value)的map函数来生成一个中间键值对集合。然后,再指定一个reduce函数,它用来合并所有的具有相同中间key的中间value。现实生活中有许多任务可以通过该模型进行表达,具体案例会在论文中展现出来。以这种函数式风格编写的程序能够
- Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念
lzhlizihang
hadoopmapreduce大数据
文章目录一、MapReduce的优缺点二、MapReduce案例--WordCount1、导包2、Mapper方法3、Partitioner方法(自定义分区器)4、reducer方法5、driver(main方法)6、Writable(手机流量统计案例的实体类)三、关于片和块1、什么是片,什么是块?2、mapreduce启动多少个MapTask任务?四、MapReduce的原理五、Shuffle过
- Yarn介绍 - 大数据框架
why do not
大数据hadoop
YARN的概述YARN是一个资源调度平台,负责为运算程序提供服务器运算资源,相当于一个分布式的操作系统平台,而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足,提高集群环境下的资源利用率,这些资源包括内存,磁盘,网络,IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群
- 浅析大数据Hadoop之YARN架构
haotian1685
python数据清洗人工智能大数据大数据学习深度学习大数据大数据学习YARNhadoop
1.YARN本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说,Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架,对于Hadoop框架的介绍在此不再累述,读者可参考Hadoop官方简介。使用和学习过老Hadoop框架(0.20.0及之前版本)的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图:1.2H
- Hive的优势与使用场景
傲雪凌霜,松柏长青
后端大数据hivehadoop数据仓库
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
- Spark概念知识笔记
kuntoria
最近总结了个人的各项能力,发现在大数据这方面几乎没有涉及,因此想补充这方面的知识,丰富自己的知识体系,大数据生态主要包含:Hadoop和Spark两个部分,Spark作用相当于MapReduceMapReduce和Spark对比如下磁盘由于其物理特性现在,速度提升非常困难,远远跟不上CPU和内存的发展速度。近几十年来,内存的发展一直遵循摩尔定律,价格在下降,内存在增加。现在主流的服务器,几百GB或
- 【Hadoop】- MapReduce & YARN 初体验[9]
星星法术嗲人
hadoophadoopmapreduce
目录提交MapReduce程序至YARN运行1、提交wordcount示例程序1.1、先准备words.txt文件上传到hdfs,文件内容如下:1.2、在hdfs中创建两个文件夹,分别为/input、/output1.3、将创建好的words.txt文件上传到hdfs中/input1.4、提交MapReduce程序至YARN1.5、可通过node1:8088查看1.6、返回我们的服务器,检查输出文
- DAG (directed acyclic graph) 作为大数据执行引擎的优点
joeywen
分布式计算StormSparkStorm杂谈StormsparkDAG
TL;DR-ConceptuallyDAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel.DAG-basedsystemslikeSparkandTezthatareawareofthewholeDAGofoperationscandobetterglobaloptimizationsthansystemslikeHadoopMapReducewhicha
- Hadoop组件
静听山水
Hadoophadoop
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
- Hadoop-MapReduce机制原理
H.S.T不想卷
大数据hadoopmapreduce大数据
MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤:6、Reduce阶段步骤:7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述 HadoopMapReduce是一个分布式计算框架,用于轻松编写分布式应用程序,这些应用程序以可靠,容错的方式并行处理大型硬件集群(数千个节点)上的大量数据(多TB数据集)
- EMR组件部署指南
ivwdcwso
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
- hive学习记录
2302_80695227
hive学习hadoop
一、Hive的基本概念定义:Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,可以将结构化的数据文件映射为一张表,并提供类SQL查询功能。Hive将HQL(HiveQueryLanguage)转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎(如Tez、Spark)的任务进行计算。数据存储:Hive处理的数据存储在HDFS(HadoopDistributedFileSystem)上。执行引擎:Hive的
- Mapreduce是什么
whisky丶
简单来说,MapReduce是一个编程模型,用以进行大数据量的计算。HadoopMapReduce是一个软件框架,基于该框架能够容易地编写应用程序,这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上,并以一种可靠的,具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。Mapreduce的特点:软件框架并行处理可靠且容错大规模集群海量数据集
- Hadoop之MapReduce
qq_43198449
1.MapReduce解决的问题1)数据问题:10G的TXT文件2)生活问题:统计分类上海市的图书馆的书2.MapReduce是什么MapReduce是一种分布式的离线计算框架,是一种编程模型,用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算将自己的程序运行在分布式系统上。概念是:Map(映射)"和"Reduce(归约)指定一个Map(映射)函数,用来把一组键值对映射成一组新的键值对,指定并发的Reduc
- 生产环境中MapReduce的最佳实践
大数据深度洞察
Hadoopmapreduce大数据
目录MapReduce跑的慢的原因MapReduce常用调优参数1.MapTask相关参数2.ReduceTask相关参数3.总体调优参数4.其他重要参数调优策略MapReduce数据倾斜问题1.数据预处理2.自定义Partitioner3.调整Reduce任务数4.小文件问题处理5.二次排序6.使用桶表7.使用随机前缀8.参数调优实施步骤MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的
- Hive 运行在 Tez 上
爱吃酸梨
大数据
Tez介绍Tez是一种基于内存的计算框架,速度比MapReduce要快解释:浅蓝色方块表示Map任务,绿色方块表示Reduce任务,蓝色边框的云朵表示中间结果落地磁盘。Tez下载Tez官网Tez在Hive上的运用前提要有Hadoop集群上传Tez压缩包到Hive节点上tar-zxvfapache-tez-0.9.1-bin.tar.gz-C/opt/module/tez-0.9.1修改$HIVE_
- 经验笔记:Hadoop
漆黑的莫莫
随手笔记笔记hadoop大数据
Hadoop经验笔记一、Hadoop概述Hadoop是一个开源软件框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。其设计目的是为了在商用硬件上运行,具备高容错性和可扩展性。Hadoop的核心是HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),这两个组件加上MapReduce编程模型,构成了Hadoop的基本架构。二、H
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析 知识图谱微博推荐系统
qq_79856539
javaweb大数据hadoop课程设计
(一)Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集;(二)使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗,生成最终的.csv文件并上传到hdfs;(三)使用hive数仓技术建表建库,导入.csv数据集;(四)离线分析采用hive_sql完成,实时分析利用Spark之Scala完成;(五)统计指标使用sqoop导入m
- Data-Intensive Text Processing with MapReduce
西二旗小码农
自然语言处理(NLP)mapreduceprocessing算法integerhadooppair
大量高效的MapReduce程序因为它简单的编写方法而产生:除了准备输入数据之外,程序员只需要实现mapper和ruducer接口,或加上合并器(combiner)和分配器(partitioner)。所有其他方面的执行都透明地控制在由一个节点到上千个节点组成的,数据级别达到GB到PB级别的集群的执行框架中。然而,这就意味着程序员想在上面实现的算法必须表现为一些严格定义的组件,必须用特殊的方法把它们
- 双十一云起实验室体验专场,七大场景,体验有礼
阿里云天池
体验场景活动云计算大数据容器云原生
云起实验室云起实验室是阿里云为开发者打造的一站式体验学习平台,在这里你可以了解并亲自动手体验各类云产品和云计算基础,无需关注资源开通和底层产品,无需任何费用。只要有一颗想要了解云、学习云、体验云的心,这里就是你的上云第一站。场景介绍此次体验《双十一云起实验室体验专场》,涉及七大技术场景实践体验,云上实践,云上成长。\大数据计算场景《基于EMR离线数据分析》E-MapReduce(简称“EMR”)是
- 小白学习大数据测试之hadoop hdfs和MapReduce小实战
大数据学习02
转发是对小编的最大支持在湿货|大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)这个基础上,我们来运行一个官网的MapReducedemo程序来看看效果和处理过程。大致步骤如下:新建一个文件test.txt,内容为HelloHadoopHelloxiaoqiangHellotestingbangHellohttp://xqtesting.sxl.cn将test.txt上传到hdfs的根目录/usr
- 虚拟机安装hadoop,hbase(单机伪集群模式)
流~星~雨
大数据相关hadoophbase大数据
虚拟机安装Hadoop,Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈,没有退路可言,只能去学习掌握它,就像当初做爬虫一样(虽然很简单),在数据爆发的现在,传统的数据库mysql,oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心,所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库,hadoop提供了分布式文件系统(HDFS)来存储数据,又提供了分布式计算框架(mapreduce)来对这些数据进行
- Hbase离线迁移
我要用代码向我喜欢的女孩表白
hbase数据库大数据
假设是hbase集群,那么数据存储在hdfs上。1.关闭2个hbase2.使用distcp将hdfs上的hbase数据迁移到另一个【相同路径】的hdfs上。不知道目录的话,可以find/-namehbase-site.xml找一下。hadoopdistcp-Dmapreduce.job.hdfs-servers.token-renewal.exclude="xx.xx.xx.xx"-i-strat
- Kylin的工作原理及使用分享操作指南
vvvae1234
kylin
ApacheKylin是一个分布式的分析引擎,专为大数据环境中的快速分析和查询而设计。它通过构建OLAP(联机分析处理)立方体,使得对海量数据的实时分析成为可能,极大地提升了数据查询的效率。本文将详细介绍Kylin的工作原理,结合实际操作案例,分享如何有效使用Kylin进行大数据分析。1.Kylin概述Kylin是一个开源项目,支持SQL查询,兼容与Hive和MapReduce等大数据技术的集成。
- 数据存储 - 聊聊 MongoDB 使用场景
撸帝
学习完整课程请移步互联网Java全栈工程师高伸缩性的场景MongoDB非常适合高伸缩性的场景,它是可扩展性的表结构。基于这点,可以将预期范围内,表结构可能会不断扩展的MySQL表结构,通过MongoDB来存储,这就可以保证表结构的扩展性。日志系统的场景日志系统数据量特别大,如果用MongoDB数据库存储这些数据,利用分片集群支持海量数据,同时使用聚集分析和MapReduce的能力,是个很好的选择。
- 面试笔记8.24
励志秃头码代码
面试职场和发展
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
- HDFS的编程
卍king卐然
hdfshadoop大数据安全web安全经验分享
一、HDFS原理HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是hadoop生态系统的一个重要组成部分,是hadoop中的的存储组件,在整个Hadoop中的地位非同一般,是最基础的一部分,因为它涉及到数据存储,MapReduce等计算模型都要依赖于存储在HDFS中的数据。HDFS是一个分布式文件系统,以流式数据访问模式存储超大文件,将数据分块存储到一个商业硬件集群内的不同机器上
- MapTask、Shuffle、ReduceTask工作机制
piziyang12138
MapReduce整个工作流程:image.pngimage.pngShuffle阶段image.png
- Hive3:数据随机抽样查询
生产队队长
HIVEhivehadoop
一、适用场景大数据体系下,在真正的企业环境中,很容易出现很大的表,比如体积达到TB级别。对这种表一个简单的SELECT*都会非常的慢,哪怕LIMIT10想要看10条数据,也会走MapReduce流程,这个时间等待是不合适的。于是,Hive提供了快速抽样的解决办法,可以快速从大表中随机抽取一些数据供用户查看。二、实操1、基于随机分桶抽样语法SELECT...FROMtblTABLESAMPLE(BU
- 枚举的构造函数中抛出异常会怎样
bylijinnan
javaenum单例
首先从使用enum实现单例说起。
为什么要用enum来实现单例?
这篇文章(
http://javarevisited.blogspot.sg/2012/07/why-enum-singleton-are-better-in-java.html)阐述了三个理由:
1.enum单例简单、容易,只需几行代码:
public enum Singleton {
INSTANCE;
- CMake 教程
aigo
C++
转自:http://xiang.lf.blog.163.com/blog/static/127733322201481114456136/
CMake是一个跨平台的程序构建工具,比如起自己编写Makefile方便很多。
介绍:http://baike.baidu.com/view/1126160.htm
本文件不介绍CMake的基本语法,下面是篇不错的入门教程:
http:
- cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Cb123456
springWebgis
cvc-complex-type.2.3: Element 'beans' cannot have character
Line 33 in XML document from ServletContext resource [/WEB-INF/backend-servlet.xml] is i
- jquery实例:随页面滚动条滚动而自动加载内容
120153216
jquery
<script language="javascript">
$(function (){
var i = 4;$(window).bind("scroll", function (event){
//滚动条到网页头部的 高度,兼容ie,ff,chrome
var top = document.documentElement.s
- 将数据库中的数据转换成dbs文件
何必如此
sqldbs
旗正规则引擎通过数据库配置器(DataBuilder)来管理数据库,无论是Oracle,还是其他主流的数据都支持,操作方式是一样的。旗正规则引擎的数据库配置器是用于编辑数据库结构信息以及管理数据库表数据,并且可以执行SQL 语句,主要功能如下。
1)数据库生成表结构信息:
主要生成数据库配置文件(.conf文
- 在IBATIS中配置SQL语句的IN方式
357029540
ibatis
在使用IBATIS进行SQL语句配置查询时,我们一定会遇到通过IN查询的地方,在使用IN查询时我们可以有两种方式进行配置参数:String和List。具体使用方式如下:
1.String:定义一个String的参数userIds,把这个参数传入IBATIS的sql配置文件,sql语句就可以这样写:
<select id="getForms" param
- Spring3 MVC 笔记(一)
7454103
springmvcbeanRESTJSF
自从 MVC 这个概念提出来之后 struts1.X struts2.X jsf 。。。。。
这个view 层的技术一个接一个! 都用过!不敢说哪个绝对的强悍!
要看业务,和整体的设计!
最近公司要求开发个新系统!
- Timer与Spring Quartz 定时执行程序
darkranger
springbean工作quartz
有时候需要定时触发某一项任务。其实在jdk1.3,java sdk就通过java.util.Timer提供相应的功能。一个简单的例子说明如何使用,很简单: 1、第一步,我们需要建立一项任务,我们的任务需要继承java.util.TimerTask package com.test; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date;
- 大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32
aijuans
C语言相关
大端小端转换,le32_to_cpu 和cpu_to_le32 字节序
http://oss.org.cn/kernel-book/ldd3/ch11s04.html
小心不要假设字节序. PC 存储多字节值是低字节为先(小端为先, 因此是小端), 一些高级的平台以另一种方式(大端)
- Nginx负载均衡配置实例详解
avords
[导读] 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。负载均衡先来简单了解一下什么是负载均衡,单从字面上的意思来理解就可以解 负载均衡是我们大流量网站要做的一个东西,下面我来给大家介绍在Nginx服务器上进行负载均衡配置方法,希望对有需要的同学有所帮助哦。
负载均衡
先来简单了解一下什么是负载均衡
- 乱说的
houxinyou
框架敏捷开发软件测试
从很久以前,大家就研究框架,开发方法,软件工程,好多!反正我是搞不明白!
这两天看好多人研究敏捷模型,瀑布模型!也没太搞明白.
不过感觉和程序开发语言差不多,
瀑布就是顺序,敏捷就是循环.
瀑布就是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。而敏捷就是按摸块或者说迭代做个循环,第个循环中也一样是需求、分析、设计、编码、测试一步一步走下来。
也可以把软件开发理
- 欣赏的价值——一个小故事
bijian1013
有效辅导欣赏欣赏的价值
第一次参加家长会,幼儿园的老师说:"您的儿子有多动症,在板凳上连三分钟都坐不了,你最好带他去医院看一看。" 回家的路上,儿子问她老师都说了些什么,她鼻子一酸,差点流下泪来。因为全班30位小朋友,惟有他表现最差;惟有对他,老师表现出不屑,然而她还在告诉她的儿子:"老师表扬你了,说宝宝原来在板凳上坐不了一分钟,现在能坐三分钟。其他妈妈都非常羡慕妈妈,因为全班只有宝宝
- 包冲突问题的解决方法
bingyingao
eclipsemavenexclusions包冲突
包冲突是开发过程中很常见的问题:
其表现有:
1.明明在eclipse中能够索引到某个类,运行时却报出找不到类。
2.明明在eclipse中能够索引到某个类的方法,运行时却报出找不到方法。
3.类及方法都有,以正确编译成了.class文件,在本机跑的好好的,发到测试或者正式环境就
抛如下异常:
java.lang.NoClassDefFoundError: Could not in
- 【Spark七十五】Spark Streaming整合Flume-NG三之接入log4j
bit1129
Stream
先来一段废话:
实际工作中,业务系统的日志基本上是使用Log4j写入到日志文件中的,问题的关键之处在于业务日志的格式混乱,这给对日志文件中的日志进行统计分析带来了极大的困难,或者说,基本上无法进行分析,每个人写日志的习惯不同,导致日志行的格式五花八门,最后只能通过grep来查找特定的关键词缩小范围,但是在集群环境下,每个机器去grep一遍,分析一遍,这个效率如何可想之二,大好光阴都浪费在这上面了
- sudoku solver in Haskell
bookjovi
sudokuhaskell
这几天没太多的事做,想着用函数式语言来写点实用的程序,像fib和prime之类的就不想提了(就一行代码的事),写什么程序呢?在网上闲逛时发现sudoku游戏,sudoku十几年前就知道了,学生生涯时也想过用C/Java来实现个智能求解,但到最后往往没写成,主要是用C/Java写的话会很麻烦。
现在写程序,本人总是有一种思维惯性,总是想把程序写的更紧凑,更精致,代码行数最少,所以现
- java apache ftpClient
bro_feng
java
最近使用apache的ftpclient插件实现ftp下载,遇见几个问题,做如下总结。
1. 上传阻塞,一连串的上传,其中一个就阻塞了,或是用storeFile上传时返回false。查了点资料,说是FTP有主动模式和被动模式。将传出模式修改为被动模式ftp.enterLocalPassiveMode();然后就好了。
看了网上相关介绍,对主动模式和被动模式区别还是比较的模糊,不太了解被动模
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-工厂方法模式
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/
package design.pattern;
/*
* 工厂方法模式:使一个类的实例化延迟到子类
* 某次,我在工作不知不觉中就用到了工厂方法模式(称为模板方法模式更恰当。2012-10-29):
* 有很多不同的产品,它
- 面试记录语
chenyu19891124
招聘
或许真的在一个平台上成长成什么样,都必须靠自己去努力。有了好的平台让自己展示,就该好好努力。今天是自己单独一次去面试别人,感觉有点小紧张,说话有点打结。在面试完后写面试情况表,下笔真的好难,尤其是要对面试人的情况说明真的好难。
今天面试的是自己同事的同事,现在的这个同事要离职了,介绍了我现在这位同事以前的同事来面试。今天这位求职者面试的是配置管理,期初看了简历觉得应该很适合做配置管理,但是今天面
- Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
comsci
工作workflowGoogle
Fire Workflow 是国内另外一款开源工作流,作者是著名的非也同志,哈哈....
官方网站是 http://www.fireflow.org
经过大家努力,Fire Workflow 1.0正式版终于发布了
正式版主要变化:
1、增加IWorkItem.jumpToEx(...)方法,取消了当前环节和目标环节必须在同一条执行线的限制,使得自由流更加自由
2、增加IT
- Python向脚本传参
daizj
python脚本传参
如果想对python脚本传参数,python中对应的argc, argv(c语言的命令行参数)是什么呢?
需要模块:sys
参数个数:len(sys.argv)
脚本名: sys.argv[0]
参数1: sys.argv[1]
参数2: sys.argv[
- 管理用户分组的命令gpasswd
dongwei_6688
passwd
NAME: gpasswd - administer the /etc/group file
SYNOPSIS:
gpasswd group
gpasswd -a user group
gpasswd -d user group
gpasswd -R group
gpasswd -r group
gpasswd [-A user,...] [-M user,...] g
- 郝斌老师数据结构课程笔记
dcj3sjt126com
数据结构与算法
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- yii2 cgridview加上选择框进行操作
dcj3sjt126com
GridView
页面代码
<?=Html::beginForm(['controller/bulk'],'post');?>
<?=Html::dropDownList('action','',[''=>'Mark selected as: ','c'=>'Confirmed','nc'=>'No Confirmed'],['class'=>'dropdown',])
- linux mysql
fypop
linux
enquiry mysql version in centos linux
yum list installed | grep mysql
yum -y remove mysql-libs.x86_64
enquiry mysql version in yum repositoryyum list | grep mysql oryum -y list mysql*
install mysq
- Scramble String
hcx2013
String
Given a string s1, we may represent it as a binary tree by partitioning it to two non-empty substrings recursively.
Below is one possible representation of s1 = "great":
- 跟我学Shiro目录贴
jinnianshilongnian
跟我学shiro
历经三个月左右时间,《跟我学Shiro》系列教程已经完结,暂时没有需要补充的内容,因此生成PDF版供大家下载。最近项目比较紧,没有时间解答一些疑问,暂时无法回复一些问题,很抱歉,不过可以加群(334194438/348194195)一起讨论问题。
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- nginx日志切割并使用flume-ng收集日志
liyonghui160com
nginx的日志文件没有rotate功能。如果你不处理,日志文件将变得越来越大,还好我们可以写一个nginx日志切割脚本来自动切割日志文件。第一步就是重命名日志文件,不用担心重命名后nginx找不到日志文件而丢失日志。在你未重新打开原名字的日志文件前,nginx还是会向你重命名的文件写日志,linux是靠文件描述符而不是文件名定位文件。第二步向nginx主
- Oracle死锁解决方法
pda158
oracle
select p.spid,c.object_name,b.session_id,b.oracle_username,b.os_user_name from v$process p,v$session a, v$locked_object b,all_objects c where p.addr=a.paddr and a.process=b.process and c.object_id=b.
- java之List排序
shiguanghui
list排序
在Java Collection Framework中定义的List实现有Vector,ArrayList和LinkedList。这些集合提供了对对象组的索引访问。他们提供了元素的添加与删除支持。然而,它们并没有内置的元素排序支持。 你能够使用java.util.Collections类中的sort()方法对List元素进行排序。你既可以给方法传递
- servlet单例多线程
utopialxw
单例多线程servlet
转自http://www.cnblogs.com/yjhrem/articles/3160864.html
和 http://blog.chinaunix.net/uid-7374279-id-3687149.html
Servlet 单例多线程
Servlet如何处理多个请求访问?Servlet容器默认是采用单实例多线程的方式处理多个请求的:1.当web服务器启动的