- 大数据面试刷题
陈吉俊
学习方法
de的题目解析和讨论区也非常活跃,可以帮助求职者更好地理解题目和解题思路。牛客网(牛客网-找工作神器|笔试题库|面试经验|实习招聘内推,求职就业一站解决_牛客网):牛客网是国内内容超级丰富的IT题库,不仅提供了大量的面试题,还涵盖了笔试题库、面试经验分享、实习招聘内推等多个方面。对于大数据方向的求职者来说,牛客网是一个一站式的学习平台,可以帮助他们系统地提升面试竞争力。超级码客(www.chaoj
- 大数据面试题:说下为什么要使用Hive?Hive的优缺点?Hive的作用是什么?
蓦然_
大数据面试题hive大数据开发面试题大数据面试
1、为什么要使用Hive?Hive是Hadoop生态系统中比不可少的一个工具,它提供了一种SQL(结构化查询语言)方言,可以查询存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)中的数据或其他和Hadoop集成的文件系统,如MapR-FS、Amazon的S3和像HBase(Hadoop数据仓库)和Cassandra这样的数据库中的数据。大多数数据仓库应用程序都是使用关系数据库进行实现的,并使用SQL作为
- 大数据面试-Scala
文文鑫
#大数据面试-Scala大数据scala开发语言
谈谈scala的闭包、柯里化、高阶函数如果一个函数,访问到了它的外部(局部)变量的值,那么这个函数和他所处的环境,称为闭包。闭包在函数式编程中是一个重要的概念,广泛用于高阶函数、柯里化等技术中。函数柯里化:把一个参数列表的多个参数,变成多个参数列表;函数柯里化,其实就是将复杂的参数逻辑变得简单化,函数柯里化一定存在闭包。高阶函数:1)函数可以作为值进行传递2)函数可以作为参数进行传递3)函数可以作
- 大数据面试-Zookeeper
文文鑫
#大数据面试-Zookeeper大数据面试zookeeper
你对Zookeeper的选举机制了解吗?为什么zk节点个数推荐奇数台?zk第一次启动的选举的细节了解吗?ZooKeeper的选举机制是基于Paxos算法的一种分布式选举算法,用于在ZooKeeper集群中选择一个节点作为Leader,负责处理客户端的写请求和协调其他节点。选举过程涉及多个方面,包括选举算法的实现细节、奇数节点的重要性,以及初始化时的选举过程。选举算法的实现细节:在ZooKe
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
Jiweilai1
一天一道面试题flink大数据面试flinkcdc
一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- 【大数据面试题】009 Flink 有哪些机制实现故障恢复
Jiweilai1
大数据flink
一步一个脚印,一天一道面试题(重点)容错检查点(Checkpoint):Flink使用容错检查点来定期记录应用程序的状态。检查点包含了所有正在进行中的任务的状态信息。当发生故障时,Flink可以使用最近的检查点来恢复应用程序的状态。#从检查点恢复$bin/flinkrun-s:savepointPath容错恢复策略:Flink提供了多种容错恢复策略,可以根据具体的需求进行配置。例如,可以设置重启策
- 【大数据面试题】007 谈一谈 Flink 背压
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flinkkafkahdfshadoop
一步一个脚印,一天一道面试题(有些难点的面试题不一定每天都能发,但每天都会写)什么是背压Backpressure在流式处理框架中,如果下游的处理速度,比上游的输入数据小,就会导致程序处理慢,不稳定,甚至出现崩溃等问题。出现背压的原因上游数据突然增大比如数据源突然数据量增大多倍,下游处理速度跟不上。就像平时的小饭店能处理的很轻松,突然到了过年人多了很多,就会需要客人排队。网络,机器异常等这个也好理解
- 【大数据面试题】006介绍一下Parquet存储格式的优势
Jiweilai1
一天一道面试题大数据sparkhadoop
一步一个脚印,一天一道面试题列式存储同一列的数据是同一种数据类型,所以压缩比例可以更高。同时一般查询使用时不会使用所有列,而是只用到几列,所以查询速度会更快压缩比例高因为是列式存储,所以可以对同一类型的一段做压缩,压缩比例高支持的平台和框架多在Hadoop,Spark,Presto,Python等都支持,所以Parquet文件可以在不同系统和语言通用。这是我觉得比较实在的优势
- 【大数据面试题】008 谈一谈 Flink Slot 与 并行度
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flink
【大数据面试题】008谈一谈FlinkSlot与并行度配置并行度Parallelism概念作用Slot概念作用如何设置TaskManager任务管理器Flinksubmit脚本一步一个脚印,一天一道面试题该文章有较多引用文章https://zhuanlan.zhihu.com/p/572170629?utm_id=0并行度Parallelism概念作用并行度是作用于算子的单位。Flink的每个算子
- 【大数据面试题】Flink第一弹60连发
王知无(import_bigdata)
感谢胖子大佬提供的企业面试题。本文因为时间关系只有部分答案,后续的答案小编会持续补全,请持续关注本系列。年后升职加薪就靠它了。胖子大佬就在交流群里,需要加群的公众号回复【加群】。更多面试题可以参考:《Flink面试通关手册》1、Flink如何保证精确一次性消费Flink保证精确一次性消费主要依赖于两种Flink机制1、Checkpoint机制2、二阶段提交机制Checkpoint机制主要是当Fli
- 大数据面试题之 Flink
尚硅谷铁粉
大数据flink
Flink基础架构组成?Flink程序在运行时主要有TaskManager,JobManager,Client三种角色。JobManager是集群的老大,负责接收FlinkJob,协调检查点,Failover故障恢复等,同时管理TaskManager。包含:Dispatcher、ResourceManager、JobMaster。TaskManager是执行计算的节点,每个TaskManager负
- 【大数据面试】Flink 04:状态编程与容错机制、Table API、SQL、Flink CEP
哥们要飞
大数据面试flinksql数据库
六、状态编程与容错机制1、状态介绍(1)分类流式计算分为无状态和有状态无状态流针对每个独立事件输出结果,有状态流需要维护一个状态,并基于多个事件输出结果(当前事件+当前状态值)(2)有状态计算举例窗口复杂事件处理:一分钟出现两次流与other的关联操作2、有状态的算子数据源source,数据存储sink都是有状态的状态与算子相关联,有两种类型的状态:算子状态和键控状态(1)算子状态(operato
- 【大数据面试题】004 Flink状态后端是什么
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flink
一步一个脚印,一天一道大数据面试题。在实时处理中,状态管理是十分常用的。比如监控某些数据是否一直快速增长。那就需要记录到之前的状态,数值。那作为最热门的实时处理框架,Flink对状态管理是有一套的。那就是状态后端,拿来管理,储存Flink里状态的东西,默认是用MemoryBackend。Flink默认有3个Backend-MemoryStateBackend将状态存储在内存中。不设置的话,默认用的
- 【大数据面试题】005 谈一谈 Flink Watermark 水印
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flink
一步一个脚印,一天一道面试题。感觉我现在很难把水印描述的很好,但,完成比完美更重要。后续我再补充。各位如果有什么建议或补充也欢迎留言。在实时处理任务时,由于网络延迟,人工异常,各种问题,数据往往会出现乱序,不按照我们的预期到达处理框架。WaterMark水印,就是为了一定程度的解决数据,延迟乱序问题的。使用WaterMark一般有以下几个步骤:定义时间特性(Flink1.12已废弃,默认使用事件时
- 【大数据面试题】002 Flink 如何实现 Exactly-Once 语义
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flink
一步一个脚印,一天一道大数据面试题。在流式大数据处理框架中,Exactly-Once语义对于确保每条数据精确地只被消费一次(避免重复读取和丢失读取)非常重要。下面将介绍Flink是如何实现Exactly-Once语义的。尽管在程序正常运行、资源充足的情况下实现Exactly-Once语义并不难,但实际生产环境中存在各种复杂情况和突发状况,因此为了可靠地实现Exactly-Once,需要以下容错机制
- 【大数据面试题】001 Flink 的 Checkpoint 原理
Jiweilai1
一天一道面试题大数据flink
一步一个脚印,一天一道大数据面试题。Flink是大数据实时处理计算框架。实时框架对检查点,错误恢复的功能要比离线的更复杂,所以一起来了解Flink的Checkpoint机制吧。Checkpoint机制触发Checkpoint通过设置时间或数据量阈值来触发Checkpoint生成Barrier屏障,写入快照Flink触发Checkpoint后,会从数据源Source算子开始分发Barrier,算子收
- 大数据面试题 ---阿善有用
okbin1991
大数据hadoophdfsjava分布式
大数据工程师面试题1.选择题1.1.下面哪个程序负责HDFS数据存储。a)NameNodeb)Jobtrackerc)Datanoded)secondaryNameNodee)tasktracker答案Cdatanode1.2.HDfS中的block默认保存几份?答案A默认3份1.3.下列哪个程序通常与NameNode在一个节点启动?a)SecondaryNameNodeb)DataNodec)T
- 史上最全HBase面试题,高薪必备,架构必备
40岁资深老架构师尼恩
面试大数据架构面试hbasehadoopjava
说在前面本文《尼恩大数据面试宝典》是《尼恩Java面试宝典》姊妹篇。这里特别说明一下:《尼恩Java面试宝典》41个专题PDF自首次发布以来,已经汇集了好几千题,大量的大厂面试干货、正货,足足4800多页,帮助很多小伙伴进了大厂,拿了高薪。《尼恩Java面试宝典》面试题集合,已经变成Java学习和面试的必读书籍。于是,尼恩架构团队趁热打铁,推出《尼恩大数据面试宝典》,已经发布了几个专题:《尼恩大数
- 史上最全Flink面试题,高薪必备,大数据面试宝典
40岁资深老架构师尼恩
面试大数据flink面试架构后端分布式
说在前面本文《尼恩大数据面试宝典》是《尼恩Java面试宝典》姊妹篇。这里特别说明一下:《尼恩Java面试宝典》41个专题PDF自首次发布以来,已经汇集了好几千题,大量的大厂面试干货、正货,足足4800多页,帮助很多小伙伴进了大厂,拿了高薪。《尼恩Java面试宝典》面试题集合,已经变成Java学习和面试的必读书籍。于是,尼恩架构团队趁热打铁,推出《尼恩大数据面试宝典》,已经发布了几个专题:《尼恩大数
- java进阶
don't_know
java
1.大数据史上最全Flink面试题,高薪必备,大数据面试宝典史上最全Hadoop面试题:尼恩大数据面试宝典专题1史上最全HBase面试题,高薪必备,架构必备史上最全Hive面试题,高薪必备,架构必备绝密100个Spark面试题,熟背100遍,猛拿高薪大数据Flink学习圣经:一本书实现大数据Flink自由大数据HBase学习圣经:一本书实现HBase学习自由阿里2面:万亿级消息,如何做存储设计?2
- hive面试题总结(大数据面试)
404个问号
大数据大数据hivejava
Hive概述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成为一张数据库表,并提供类SQL的查询功能。可以将sql语句转化为MapReduce任务进行运行。Hive提供了一系列的工具,可以用来进行数据提取转化加载(ETL),这是一种可以存储、查询和分析存储在Hadoop中的大规模数据的机制。1、Hive自定义函数函数UDF一进一出处理原文件内容某些字段包含[]“”UDAF
- 【大数据面试题】HBase面试题附答案
话数Science
面试大数据大数据hbase数据库
目录1.介绍下HBase2.HBase优缺点3.介绍下的HBase的架构4.HBase的读写缓存5.在删除HBase中的一个数据的时候,它是立马就把数据删除掉了吗?6.HBase中的二级索引7.HBase的RegionServer宕机以后怎么恢复的?8.HBase的一个region由哪些东西组成?9.HBase高可用怎么实现的?10.为什么HBase适合写多读少业务?11.列式数据库的适用场景和优
- 大厂大数据面试题收录(1)
后季暖
java开发语言
目录1.java中object类有哪些方法?2.说一下==和equals的区别?3.为什么要重写equals和hashcode()方法?4.机器学习中,监督学习和无监督学习的区别是啥??5.kafka组件熟悉吗,kafka如何实现消息的有序的?6.在大数据组件中,你们一般用的资源管理框架是哪个?7.那你能谈一下yarn的基础架构及调度流程吗?8.Hivesql到MapReduce转化的流程清楚吗?
- 程序员必备的面试技巧——大数据工程师面试必备技能
Francek Chen
话题征文面试职场和发展大数据
目录前言一、不同工程师的职责和技能要求1、数仓开发工程师2、算法挖掘工程师3、大数据平台开发工程师4、大数据前端开发工程师二、大数据技术架构图三、大数据相关的技术内容四、大数据面试经验1、大数据开发岗位2、大数据分析岗位总结前言“程序员必备的面试技巧,就像是编写一段完美的代码一样重要。在面试战场上,我们需要像忍者一样灵活,像侦探一样聪明,还要像无敌铁金刚一样坚定。只有掌握了这些技巧,我们才能在面试
- 【大数据面试】Flink面试题附答案
话数Science
大数据面试Flink面试大数据flink
目录1、背压问题2、Flink是如何支持批流一体的3、Flink任务延迟高,想解决这个问题,你会如何入手4、Flink的监控页面,有了解吗,主要关注那些指标?5、你们之前Flink集群规模有多大?部署方式是什么?你了解哪些部署方式?6、Flink如何做压测和监控7、Flinkcheckpoint的相关查考?如何做checkpoint,如何监控,存储在哪里?等8、FlinkSavepoint的相关查
- 【大数据面试】常见数仓建模面试题附答案
话数Science
面试大数据大数据
常见面试题数据仓库面试题-理论相关什么是数据仓库?如何构建数据仓库?概念模型、逻辑模型、物理模型分别介绍一下?SCD常用的处理方式有哪些?模型设计的思路?业务驱动?数据驱动?数仓架构为什么要分层?事实表的类型?维度建模步骤?维度建模的三种模式?数仓架构进化?数据仓库如何保证数据质量?开发流程/你们是怎么测试的?维度建模过程?维度建模的三种模式?事实表都有哪几种?如何做数据治理?元数据的理解?如何分
- 【大数据面试知识点】分区器Partitioner:HashPartitioner、RangePartitioner
话数Science
大数据Spark面试大数据spark面试
SparkHashParitioner的弊端是什么?HashPartitioner分区的原理很简单,对于给定的key,计算其hashCode,并除于分区的个数取余,如果余数小于0,则用余数+分区的个数,最后返回的值就是这个key所属的分区ID;弊端是数据不均匀,容易导致数据倾斜,极端情况下某几个分区会拥有rdd的所有数据。RangePartitioner分区的原理及特点?原理:RangeParti
- 某大厂外包-大数据面试-人事提问
劝学-大数据
大数据面试题大数据
正在睡觉的时候,突然一个电话过来,然后接听开始1.用过那些组件?2.数据流程是怎么样的?3.用过那些linux命令4.提到数据整个过程,遇到问题如何解决的?5.问到个人信息6.沟通能力如何,需要涉及客户之间的沟通?7.平常项目中遇到故障如何解决的?
- 大数据面试总结
新手小农
大数据面试总结面试java职场和发展
1、冒泡排序、选择排序冒泡排序:主要的思路就是从一个元素开始,与相邻的元素进行比较,如果比他大,就交换元素,使较大的元素元素排在后面,直到最后一个元素。publicclassBubbleSort{publicstaticvoidbubbleSort(int[]arr){intn=arr.length;for(inti=0;iarr[j+1]){inttemp=arr[j];arr[j]=arr[j
- 大数据面试总结 二
新手小农
大数据面试总结面试职场和发展
1、事实表主要分成几种:1、事务事实表:又称作原子事实表,主要是用来描述业务过程,跟踪控件或者时间上某点的度量事件,保存的是最原子的数据2、周期事实表:以一个周期作为一个时间间隔,用来记录事实,一个周期可以是每天、每周、每月、每年等。3、累计快照事实表:用来描述过程开始和过程结束之间的关键步骤事件,覆盖过程的整个生命周期,通常具有多个日期字段来记录关键时间点,当过程随着生命周期不断的变化时,记录也
- Java开发中,spring mvc 的线程怎么调用?
小麦麦子
springmvc
今天逛知乎,看到最近很多人都在问spring mvc 的线程http://www.maiziedu.com/course/java/ 的启动问题,觉得挺有意思的,那哥们儿问的也听仔细,下面的回答也很详尽,分享出来,希望遇对遇到类似问题的Java开发程序猿有所帮助。
问题:
在用spring mvc架构的网站上,设一线程在虚拟机启动时运行,线程里有一全局
- maven依赖范围
bitcarter
maven
1.test 测试的时候才会依赖,编译和打包不依赖,如junit不被打包
2.compile 只有编译和打包时才会依赖
3.provided 编译和测试的时候依赖,打包不依赖,如:tomcat的一些公用jar包
4.runtime 运行时依赖,编译不依赖
5.默认compile
依赖范围compile是支持传递的,test不支持传递
1.传递的意思是项目A,引用
- Jaxb org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
darrenzhu
xmlprematureJAXB
如果在使用JAXB把xml文件unmarshal成vo(XSD自动生成的vo)时碰到如下错误:
org.xml.sax.saxparseexception : premature end of file
很有可能时你直接读取文件为inputstream,然后将inputstream作为构建unmarshal需要的source参数。InputSource inputSource = new In
- CSS Specificity
周凡杨
html权重Specificitycss
有时候对于页面元素设置了样式,可为什么页面的显示没有匹配上呢? because specificity
CSS 的选择符是有权重的,当不同的选择符的样式设置有冲突时,浏览器会采用权重高的选择符设置的样式。
规则:
HTML标签的权重是1
Class 的权重是10
Id 的权重是100
- java与servlet
g21121
servlet
servlet 搞java web开发的人一定不会陌生,而且大家还会时常用到它。
下面是java官方网站上对servlet的介绍: java官网对于servlet的解释 写道
Java Servlet Technology Overview Servlets are the Java platform technology of choice for extending and enha
- eclipse中安装maven插件
510888780
eclipsemaven
1.首先去官网下载 Maven:
http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/maven/binaries/apache-maven-3.2.3-bin.tar.gz
下载完成之后将其解压,
我将解压后的文件夹:apache-maven-3.2.3,
并将它放在 D:\tools目录下,
即 maven 最终的路径是:D:\tools\apache-mave
- jpa@OneToOne关联关系
布衣凌宇
jpa
Nruser里的pruserid关联到Pruser的主键id,实现对一个表的增删改,另一个表的数据随之增删改。
Nruser实体类
//*****************************************************************
@Entity
@Table(name="nruser")
@DynamicInsert @Dynam
- 我的spring学习笔记11-Spring中关于声明式事务的配置
aijuans
spring事务配置
这两天学到事务管理这一块,结合到之前的terasoluna框架,觉得书本上讲的还是简单阿。我就把我从书本上学到的再结合实际的项目以及网上看到的一些内容,对声明式事务管理做个整理吧。我看得Spring in Action第二版中只提到了用TransactionProxyFactoryBean和<tx:advice/>,定义注释驱动这三种,我承认后两种的内容很好,很强大。但是实际的项目当中
- java 动态代理简单实现
antlove
javahandlerproxydynamicservice
dynamicproxy.service.HelloService
package dynamicproxy.service;
public interface HelloService {
public void sayHello();
}
dynamicproxy.service.impl.HelloServiceImpl
package dynamicp
- JDBC连接数据库
百合不是茶
JDBC编程JAVA操作oracle数据库
如果我们要想连接oracle公司的数据库,就要首先下载oralce公司的驱动程序,将这个驱动程序的jar包导入到我们工程中;
JDBC链接数据库的代码和固定写法;
1,加载oracle数据库的驱动;
&nb
- 单例模式中的多线程分析
bijian1013
javathread多线程java多线程
谈到单例模式,我们立马会想到饿汉式和懒汉式加载,所谓饿汉式就是在创建类时就创建好了实例,懒汉式在获取实例时才去创建实例,即延迟加载。
饿汉式:
package com.bijian.study;
public class Singleton {
private Singleton() {
}
// 注意这是private 只供内部调用
private static
- javascript读取和修改原型特别需要注意原型的读写不具有对等性
bijian1013
JavaScriptprototype
对于从原型对象继承而来的成员,其读和写具有内在的不对等性。比如有一个对象A,假设它的原型对象是B,B的原型对象是null。如果我们需要读取A对象的name属性值,那么JS会优先在A中查找,如果找到了name属性那么就返回;如果A中没有name属性,那么就到原型B中查找name,如果找到了就返回;如果原型B中也没有
- 【持久化框架MyBatis3六】MyBatis3集成第三方DataSource
bit1129
dataSource
MyBatis内置了数据源的支持,如:
<environments default="development">
<environment id="development">
<transactionManager type="JDBC" />
<data
- 我程序中用到的urldecode和base64decode,MD5
bitcarter
cMD5base64decodeurldecode
这里是base64decode和urldecode,Md5在附件中。因为我是在后台所以需要解码:
string Base64Decode(const char* Data,int DataByte,int& OutByte)
{
//解码表
const char DecodeTable[] =
{
0, 0, 0, 0, 0, 0
- 腾讯资深运维专家周小军:QQ与微信架构的惊天秘密
ronin47
社交领域一直是互联网创业的大热门,从PC到移动端,从OICQ、MSN到QQ。到了移动互联网时代,社交领域应用开始彻底爆发,直奔黄金期。腾讯在过去几年里,社交平台更是火到爆,QQ和微信坐拥几亿的粉丝,QQ空间和朋友圈各种刷屏,写心得,晒照片,秀视频,那么谁来为企鹅保驾护航呢?支撑QQ和微信海量数据背后的架构又有哪些惊天内幕呢?本期大讲堂的内容来自今年2月份ChinaUnix对腾讯社交网络运营服务中心
- java-69-旋转数组的最小元素。把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素
bylijinnan
java
public class MinOfShiftedArray {
/**
* Q69 旋转数组的最小元素
* 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个排好序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。
* 例如数组{3, 4, 5, 1, 2}为{1, 2, 3, 4, 5}的一个旋转,该数组的最小值为1。
*/
publ
- 看博客,应该是有方向的
Cb123456
反省看博客
看博客,应该是有方向的:
我现在就复习以前的,在补补以前不会的,现在还不会的,同时完善完善项目,也看看别人的博客.
我刚突然想到的:
1.应该看计算机组成原理,数据结构,一些算法,还有关于android,java的。
2.对于我,也快大四了,看一些职业规划的,以及一些学习的经验,看看别人的工作总结的.
为什么要写
- [开源与商业]做开源项目的人生活上一定要朴素,尽量减少对官方和商业体系的依赖
comsci
开源项目
为什么这样说呢? 因为科学和技术的发展有时候需要一个平缓和长期的积累过程,但是行政和商业体系本身充满各种不稳定性和不确定性,如果你希望长期从事某个科研项目,但是却又必须依赖于某种行政和商业体系,那其中的过程必定充满各种风险。。。
所以,为避免这种不确定性风险,我
- 一个 sql优化 ([精华] 一个查询优化的分析调整全过程!很值得一看 )
cwqcwqmax9
sql
见 http://www.itpub.net/forum.php?mod=viewthread&tid=239011
Web翻页优化实例
提交时间: 2004-6-18 15:37:49 回复 发消息
环境:
Linux ve
- Hibernat and Ibatis
dashuaifu
Hibernateibatis
Hibernate VS iBATIS 简介 Hibernate 是当前最流行的O/R mapping框架,当前版本是3.05。它出身于sf.net,现在已经成为Jboss的一部分了 iBATIS 是另外一种优秀的O/R mapping框架,当前版本是2.0。目前属于apache的一个子项目了。 相对Hibernate“O/R”而言,iBATIS 是一种“Sql Mappi
- 备份MYSQL脚本
dcj3sjt126com
mysql
#!/bin/sh
# this shell to backup mysql
#
[email protected] (QQ:1413161683 DuChengJiu)
_dbDir=/var/lib/mysql/
_today=`date +%w`
_bakDir=/usr/backup/$_today
[ ! -d $_bakDir ] && mkdir -p
- iOS第三方开源库的吐槽和备忘
dcj3sjt126com
ios
转自
ibireme的博客 做iOS开发总会接触到一些第三方库,这里整理一下,做一些吐槽。 目前比较活跃的社区仍旧是Github,除此以外也有一些不错的库散落在Google Code、SourceForge等地方。由于Github社区太过主流,这里主要介绍一下Github里面流行的iOS库。 首先整理了一份
Github上排名靠
- html wlwmanifest.xml
eoems
htmlxml
所谓优化wp_head()就是把从wp_head中移除不需要元素,同时也可以加快速度。
步骤:
加入到function.php
remove_action('wp_head', 'wp_generator');
//wp-generator移除wordpress的版本号,本身blog的版本号没什么意义,但是如果让恶意玩家看到,可能会用官网公布的漏洞攻击blog
remov
- 浅谈Java定时器发展
hacksin
java并发timer定时器
java在jdk1.3中推出了定时器类Timer,而后在jdk1.5后由Dou Lea从新开发出了支持多线程的ScheduleThreadPoolExecutor,从后者的表现来看,可以考虑完全替代Timer了。
Timer与ScheduleThreadPoolExecutor对比:
1.
Timer始于jdk1.3,其原理是利用一个TimerTask数组当作队列
- 移动端页面侧边导航滑入效果
ini
jqueryWebhtml5cssjavascirpt
效果体验:http://hovertree.com/texiao/mobile/2.htm可以使用移动设备浏览器查看效果。效果使用到jquery-2.1.4.min.js,该版本的jQuery库是用于支持HTML5的浏览器上,不再兼容IE8以前的浏览器,现在移动端浏览器一般都支持HTML5,所以使用该jQuery没问题。HTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<h
- AspectJ+Javasist记录日志
kane_xie
aspectjjavasist
在项目中碰到这样一个需求,对一个服务类的每一个方法,在方法开始和结束的时候分别记录一条日志,内容包括方法名,参数名+参数值以及方法执行的时间。
@Override
public String get(String key) {
// long start = System.currentTimeMillis();
// System.out.println("Be
- redis学习笔记
MJC410621
redisNoSQL
1)nosql数据库主要由以下特点:非关系型的、分布式的、开源的、水平可扩展的。
1,处理超大量的数据
2,运行在便宜的PC服务器集群上,
3,击碎了性能瓶颈。
1)对数据高并发读写。
2)对海量数据的高效率存储和访问。
3)对数据的高扩展性和高可用性。
redis支持的类型:
Sring 类型
set name lijie
get name lijie
set na
- 使用redis实现分布式锁
qifeifei
在多节点的系统中,如何实现分布式锁机制,其中用redis来实现是很好的方法之一,我们先来看一下jedis包中,有个类名BinaryJedis,它有个方法如下:
public Long setnx(final byte[] key, final byte[] value) {
checkIsInMulti();
client.setnx(key, value);
ret
- BI并非万能,中层业务管理报表要另辟蹊径
张老师的菜
大数据BI商业智能信息化
BI是商业智能的缩写,是可以帮助企业做出明智的业务经营决策的工具,其数据来源于各个业务系统,如ERP、CRM、SCM、进销存、HER、OA等。
BI系统不同于传统的管理信息系统,他号称是一个整体应用的解决方案,是融入管理思想的强大系统:有着系统整体的设计思想,支持对所有
- 安装rvm后出现rvm not a function 或者ruby -v后提示没安装ruby的问题
wudixiaotie
function
1.在~/.bashrc最后加入
[[ -s "$HOME/.rvm/scripts/rvm" ]] && source "$HOME/.rvm/scripts/rvm"
2.重新启动terminal输入:
rvm use ruby-2.2.1 --default
把当前安装的ruby版本设为默