Eclipse 执行成功的 Hadoop-1.2.1 WordCount 源码

　　万事开头难。最近在学习Hadoop，先是搭建各种版本环境，从2.2.0到2.3.0，再到1.2.1，终于都搭起来了，折腾了1周时间，之后开始尝试使用Eclipse编写小demo。仅复制一个现成的WordCount到Eclipse中执行竟然也出现各种错误，一一解决之后也是几个小时过去了。

　　为避免他人也耽误时间在这些问题上，现将运行成功后的源码分享。

　　先看下效果图：

Eclipse 执行成功的 Hadoop-1.2.1 WordCount 源码_第1张图片

图1. 运行成功的截图

 

Eclipse 执行成功的 Hadoop-1.2.1 WordCount 源码_第2张图片

图2. 项目结构视图

 

Eclipse 执行成功的 Hadoop-1.2.1 WordCount 源码_第3张图片

图3. 修改后的代码

　　将Hadoop安装目录下WordCount源码拷贝过来之后需要做图3红框部分修改（对应参数需要根据自己实际情况修改），然后运行即可。

EJob.java 和 WordCount.java 源码

 

　　

 

你可能感兴趣的:(wordcount)

  • Spark集群的三种模式 MelodyYN #Sparksparkhadoopbigdata
    文章目录1、Spark的由来1.1Hadoop的发展1.2MapReduce与Spark对比2、Spark内置模块3、Spark运行模式3.1Standalone模式部署配置历史服务器配置高可用运行模式3.2Yarn模式安装部署配置历史服务器运行模式4、WordCount案例1、Spark的由来定义：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。Spark是一种基于内存的快速、通用、可
  • Hadoop windows intelij 跑 MR WordCount piziyang12138
    一、软件环境我使用的软件版本如下:IntellijIdea2017.1Maven3.3.9Hadoop分布式环境二、创建maven工程打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建java工程即可，不用勾选Creatfromarchetype，如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选)image.png设置GroupId和Artif
  • 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
  • Spark分布式计算原理 NightFall丶 #Sparkapachesparkspark
    目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系，同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例）packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
  • 【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
  • flink经典实战案例 不 爱吃肉肉 flinkbigdatajavascala
    一、java版flink-wordcount-离线计算版1.1maven构建flink，加入依赖org.apache.flinkflink-java${flink.version}provided-->org.apache.flinkflink-clients_${scala.version}${flink.version}1.2java实现flinkwordCount的代码编写1.2.1代码编写
  • Spark Streaming（二）：DStream数据源 雪飘千里
    1、输入DStream和Receiver输入（Receiver）DStream代表了来自数据源的输入数据流，在之前的wordcount例子中，lines就是一个输入DStream（JavaReceiverInputDStream），代表了从netcat（nc）服务接收到的数据流。除了文件数据流之外，所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象，该对象是一个关键的组件，用来从数据源接收数
  • ros自定义srv记录 西木九 roboticROSsrv
    文章目录自定义srv1.定义srv文件2.修改package.xml3.修改CMakeLists.txt4.sevice_server.py5.运行`catkinbuild`测试使用(rosservice命令)自定义srvros版本：kinetic自定义test包的文件结构如下|--test||--CMakeLists.txt||--srv||`--WordCount.srv||--package
  • Hive使用双重GroupBy解决数据倾斜问题 黄土高坡上的独孤前辈 Hive/Kylin数据仓库hivehadoop数据仓库
    文章目录1.数据准备2.双重groupby实现解决数据倾斜2.1第一层加盐groupby2.2第二层去盐groupby1.数据准备createtablewordcount(astring)rowformatdelimitedfieldsterminatedby‘,’;loaddatalocalinpath‘opt/2.txt’intotablewordcount;hive(default)>sel
  • Scala基础教程--19--Actor 落空空。 javasparkscalajava开发语言
    Scala基础教程–19–Actor章节目标了解Actor的相关概述掌握Actor发送和接收消息掌握WordCount案例1.Actor介绍Scala中的Actor并发编程模型可以用来开发比Java线程效率更高的并发程序。我们学习ScalaActor的目的主要是为后续学习Akka做准备。1.1Java并发编程的问题在Java并发编程中，每个对象都有一个逻辑监视器（monitor），可以用来控制对象
  • 【Flink入门修炼】1-3 Flink WordCount 入门实现 flinkhadoop
    本篇文章将带大家运行Flink最简单的程序WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对Flink的各种概念和架构进行介绍。下面将从创建项目开始，介绍如何创建出一个Flink项目；然后从DataStream流处理和FlinkSQL执行两种方式来带大家学习WordCount程序的开发。Flink各版本之间变化较多，之前版本的函数在后续版本可能不再支持。跟随学习时
  • 七天爆肝flink笔记 我才是真的封不觉 flink笔记大数据
    一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle中的主要配置group='com.example'version='0.0.1-SNAPSHOT'java{sourceCompatibility='11'}repositories{mav
  • Hadoop手把手逐级搭建 第二阶段: Hadoop完全分布式(full) 郑大能
    前置步骤:1).第一阶段：Hadoop单机伪分布(single)0.步骤概述1).克隆4台虚拟机2).为完全分布式配置ssh免密3).将hadoop配置修改为完全分布式4).启动完全分布式集群5).在完全分布式集群上测试wordcount程序1.克隆4台虚拟机1.1使用hadoop0克隆4台虚拟机hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop41.1.0克隆虚拟机hadoop11.1
  • FLink发布任务 卡门001
    例子任务名：SocketWindowWordCount.jar开启客户端模拟发数据nc-lk9527命令行启动../../bin/flinkrun-corg.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCountSocketWindowWordCount.jar--hostnamelocalhost--port9527参数--hos
  • 【Flink入门修炼】1-3 Flink WordCount 入门实现 大数据王小皮 Flink入门修炼flink大数据
    本篇文章将带大家运行Flink最简单的程序WordCount。先实践后理论，对其基本输入输出、编程代码有初步了解，后续篇章再对Flink的各种概念和架构进行介绍。下面将从创建项目开始，介绍如何创建出一个Flink项目；然后从DataStream流处理和FlinkSQL执行两种方式来带大家学习WordCount程序的开发。Flink各版本之间变化较多，之前版本的函数在后续版本可能不再支持。跟随学习时
  • win10 spark scala 本地运行wordcount 疯琴 大数据java/scalaflink/spark
    注意每次修改环境变量都要重启cmd本机运行需要hadoopcommon，可以从github下载zip，解包以后设置HADOOP_HOME环境变量指向它，然后在PATH里加上HADOOP_HOME\bin，特别注意，hadoopcommon的版本要和spark的hadoop版本匹配spark的scala和本机的scala大版本要匹配报错ExceptionwhiledeletingSparktempd
  • 在多台阿里云服务器上部署Hadoop分布式系统及WordCount实验 Clearlove灬Star 大数据阿里云Hadoop分布式Wordcount
    一、实现master与slave之间无密码连接分别在master及slave上生成rsa密钥：mkdir~/.sshcd~/.sshssh-keygen-t-rsa一路回车（选择默认设置），此时，ssh文件夹中生成了id_rsa.pub和id_rsa两个，然后使用scp命令将公钥（id_rsa.pub）分别拷到对方机器中scpid_rsa.pubh1@对方机器IP：~/.ssh/authorize
  • 合肥工业大学2022大数据技术实验二 一头骇人鲸 大数据技术大数据hadoopjava
    实验序号及名称：实验二在Hadoop平台上部署WordCount程序实验时间∶2022年5月14日预习内容一、实验目的和要求∶在Hadoop平台上部署WordCount程序。二、实验任务∶该项任务请同学作为作业自行完成，并提交实验报告。脱离ide环境运行wordcount三、实验准备方案，包括以下内容：（硬件类实验：实验原理、实验线路、设计方案等）（软件类实验：所采用的系统、组件、工具、核心方法、
  • hadoopwordcount代码分析 姹紫_嫣红 大数据hadoopJava
    packagecom.felix;importjava.io.IOException;//java输入输出文件异常类importjava.util.Iterator;Iterator是迭代器类importjava.util.StringTokenizer;用来对字符串进行切importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntW
  • 【实验2】在Hadoop平台上部署WordCount程序 -借我杀死庸碌的情怀- hadoopnpm大数据centos分布式
    文章目录实验内容一、实验环境：二、实验内容与步骤（过程及数据记录）：5.分布式文件系统HDFS上的操作5.1利用Shell命令与HDFS进行交互5.2利用Web界面管理HDFS6.分布式文件系统HDFS上的编程实践6.1安装Eclipse6.2创建Eclipse工程6.3编写一个Java应用程序检测HDFS中是否存在一个文件7.Eclipse上的HDFS操作7.1安装Hadoop-Eclipse-
  • Spark大数据分析与实战笔记（第二章 Spark基础-06） 想你依然心痛 #Spark大数据分析与实战spark数据分析笔记
    文章目录每日一句正能量2.6IDEA开发WordCount程序2.6.1本地模式执行Spark程序2.6.2集群模式执行Spark程序每日一句正能量我们全都要从前辈和同辈学习到一些东西。就连最大的天才，如果想单凭他所特有的内在自我去对付一切，他也决不会有多大成就。2.6IDEA开发WordCount程序Spark-Shell通常在测试和验证我们的程序时使用的较多，然而在生产环境中,通常会在IDEA
  • Spark Shuffle模块详解 晓之以理的喵~~ 大数据HadoopSparkspark大数据hadoop
    Shuffle，具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚（aggregate）到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的WordCount为例，其中数据保存在Node1、Node2和Node3；经过处理后，这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理。这个数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是Shuffle。但是实际上，Shuffle过程可能会
  • 6.0 MapReduce 服务使用教程 二当家的素材网 Hadoop教程mapreduce大数据
    在学习了之前的MapReduce概念之后，我们应该已经知道什么是Map和Reduce，并了解了他们的工作方式。本章将学习如何使用MapReduce。WordCountWordCount就是"词语统计"，这是MapReduce工作程序中最经典的一种。它的主要任务是对一个文本文件中的词语作归纳统计，统计出每个出现过的词语一共出现的次数。Hadoop中包含了许多经典的MapReduce示例程序，其中就包
  • Spark Streaming实战：窗口操作，每10秒，把过去30秒的数据取出来(读取端口号1235中的数据) Movle
    1.需求：窗口操作，每10秒，把过去30秒的数据取出来窗口长度：30秒滑动距离：10秒2.代码：(1)pom.xmlorg.apache.sparkspark-core_2.112.1.0org.apache.sparkspark-sql_2.112.1.0org.apache.sparkspark-streaming_2.112.1.0(2)MyNetWorkWordCountByWindow.
  • spark WordCount lehuai
    SparkWC.scalapackageday06importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSparkWC{defmain(args:Array[String]):Unit={//配置信息类valconf:SparkConf=newSparkConf().setAppName
  • 大数据组件笔记 -- Spark 入门 L小Ray想有腮 BigData
    文章目录一、简介二、Spark运行模式2.1本地模式2.2集群角色2.3Standalone模式2.4Yarn模式2.5总结三、WordCount开发案例实操一、简介Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。Spark历史Spark虽然有自己的资源调度框架，但实际中常用Yarn来进行统一资源管理。Spark框架Spark内置模块SparkCore：实现了Spark的基本功能
  • Flink的dataStream的状态保存和恢复 我还不够强
    我们前面写的wordcount的例子，没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了，那么它在内存中的状态都会丢失，所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce)，Flink引入了state和checkpoint。首先区分一下两个概念state一般指一个具体的task/operator的状态【state数据默认保存在java的堆内存中】而
  • Flink 1.18.1的基本使用 You Only Live Once_2 快速响应flink大数据
    系统示例应用/usr/local/flink-1.18.1/bin/flinkrun/usr/local/flies/streaming/SocketWindowWordCount.jar--port9010nc-l9010asdasdsdfsfsdfsdfsdagdsdf单次统计示例工程cdC:\Dev\IdeaProjectsmvnarchetype:generate-DarchetypeGr
  • Hadoop3.x基础（3）- MapReduce 魅美 大数据基础hadoop
    来源:B站尚硅谷目录MapReduce概述MapReduce定义MapReduce优缺点优点缺点MapReduce核心思想MapReduce进程常用数据序列化类型MapReduce编程规范WordCount案例实操本地测试提交到集群测试Hadoop序列化序列化概述自定义bean对象实现序列化接口（Writable）序列化案例实操MapReduce框架原理InputFormat数据输入切片与MapT
  • 大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark：大数据计算引擎的演进 王哪跑nn spark大数据sparkhadoop
    目录1.1Hadoop回顾1.2spark简介1.3Spark特性1.通用性2.简洁灵活3.多语言1.4SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.开发语言选择：2.依赖管理工具：1.4.2Spark编程流程1.获取sparkcontext对象2.加载数据3.处理转换数据4.输出结果,释放资源1.4.3简单代码实现-wordCount在大数据领域，Hadoop一直是一个重要的框架
  • 用MiddleGenIDE工具生成hibernate的POJO（根据数据表生成POJO类） AdyZhang POJOeclipseHibernateMiddleGenIDE
    推荐:MiddlegenIDE插件,   是一个Eclipse   插件.     用它可以直接连接到数据库,   根据表按照一定的HIBERNATE规则作出BEAN和对应的XML ，用完后你可以手动删除它加载的JAR包和XML文件!     今天开始试着使用
  • .9.png Cb123456 android
      “点九”是andriod平台的应用软件开发里的一种特殊的图片形式，文件扩展名为：.9.png 　　智能手机中有自动横屏的功能,同一幅界面会在随着手机(或平板电脑)中的方向传感器的参数不同而改变显示的方向,在界面改变方向后,界面上的图形会因为长宽的变化而产生拉伸,造成图形的失真变形。 　　我们都知道android平台有多种不同的分辨率，很多控件的切图文件在被放大拉伸后，边
  • 算法的效率 天子之骄 算法效率复杂度最坏情况运行时间大O阶平均情况运行时间
    算法的效率 效率是速度和空间消耗的度量。集中考虑程序的速度，也称运行时间或执行时间，用复杂度的阶(O)这一标准来衡量。空间的消耗或需求也可以用大O表示，而且它总是小于或等于时间需求。   以下是我的学习笔记：   1.求值与霍纳法则，即为秦九韶公式。   2.测定运行时间的最可靠方法是计数对运行时间有贡献的基本操作的执行次数。运行时间与这个计数成正比。
  • java数据结构 何必如此 java数据结构
    Java 数据结构 Java工具包提供了强大的数据结构。在Java中的数据结构主要包括以下几种接口和类： 枚举（Enumeration） 位集合（BitSet） 向量（Vector） 栈（Stack） 字典（Dictionary） 哈希表（Hashtable） 属性（Properties） 以上这些类是传统遗留的，在Java2中引入了一种新的框架-集合框架(Collect
  • MybatisHelloWorld 3213213333332132
    //测试入口TestMyBatis package com.base.helloworld.test; import java.io.IOException; import org.apache.ibatis.io.Resources; import org.apache.ibatis.session.SqlSession; import org.apache.ibat
  • Java|urlrewrite|URL重写|多个参数 7454103 javaxmlWeb工作
     个人工作经验！ 如有不当之处，敬请指点 1.0  web -info 目录下建立     urlrewrite.xml  文件 类似如下： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8" ?>   <!DOCTYPE u
  • 达梦数据库+ibatis darkranger sqlmysqlibatisSQL Server
    --插入数据方面 如果您需要数据库自增... 那么在插入的时候不需要指定自增列. 如果想自己指定ID列的值, 那么要设置 set identity_insert  数据库名.模式名.表名; ----然后插入数据; example: create table zhabei.test( id bigint identity(1,1) primary key, nam
  • XML 解析 四种方式 aijuans android
    XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,平台的无关性使得很多场合都需要用到XML。本文将详细介绍用Java解析XML的四种方法。 XML现在已经成为一种通用的数据交换格式,它的平台无关性,语言无关性,系统无关性,给数据集成与交互带来了极大的方便。对于XML本身的语法知识与技术细节,需要阅读相关的技术文献,这里面包括的内容有DOM(Document Object
  • spring中配置文件占位符的使用 avords
    1.类 <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><!DOCTYPE beans PUBLIC "-//SPRING//DTD BEAN//EN" "http://www.springframework.o
  • 前端工程化-公共模块的依赖和常用的工作流 bee1314 webpack
    题记： 一个人的项目，还有工程化的问题嘛？   我们在推进模块化和组件化的过程中，肯定会不断的沉淀出我们项目的模块和组件。对于这些沉淀出的模块和组件怎么管理？另外怎么依赖也是个问题？ 你真的想这样嘛？   var BreadCrumb = require(‘../../../../uikit/breadcrumb’); //真心ugly。  
  • 上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，该如何回应？ bijian1013 项目管理沟通IT职业规划
    问题：上司说「看你每天准时下班就知道你工作量不饱和」，如何回应         正常下班时间6点，只要是6点半前下班的，上司都认为没有加班。   Eno-Bea回答，注重感受，不一定是别人的         虽然我不知道你具体从事什么工作与职业，但是我大概猜测，你是从事一项不太容易出现阶段性成果的工作
  • TortoiseSVN，过滤文件 征客丶 SVN
    环境： TortoiseSVN 1.8 配置： 在文件夹空白处右键 选择  TortoiseSVN -> Settings 在 Global ignote pattern 中添加要过滤的文件： 多类型用英文空格分开 *name ： 过滤所有名称为 name 的文件或文件夹 *.name ： 过滤所有后缀为 name 的文件或文件夹 --------
  • 【Flume二】HDFS sink细说 bit1129 Flume
    1. Flume配置   a1.sources=r1 a1.channels=c1 a1.sinks=k1 ###Flume负责启动44444端口 a1.sources.r1.type=avro a1.sources.r1.bind=0.0.0.0 a1.sources.r1.port=44444 a1.sources.r1.chan
  • The Eight Myths of Erlang Performance bookjovi erlang
    erlang有一篇guide很有意思： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide 里面有个The Eight Myths of Erlang Performance： http://www.erlang.org/doc/efficiency_guide/myths.html   Myth: Funs are sl
  • java多线程网络传输文件(非同步)-2008-08-17 ljy325 java多线程socket
    利用 Socket 套接字进行面向连接通信的编程。客户端读取本地文件并发送；服务器接收文件并保存到本地文件系统中。 使用说明:请将TransferClient, TransferServer, TempFile三个类编译，他们的类包是FileServer. 客户端: 修改TransferClient: serPort, serIP, filePath, blockNum,的值来符合您机器的系
  • 读《研磨设计模式》-代码笔记-模板方法模式 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/ import java.sql.Connection; import java.sql.DriverManager; import java.sql.PreparedStatement; import java.sql.ResultSet;
  • 配置心得 chenyu19891124 配置
    时间就这样不知不觉的走过了一个春夏秋冬，转眼间来公司已经一年了，感觉时间过的很快，时间老人总是这样不停走，从来没停歇过。 作为一名新手的配置管理员，刚开始真的是对配置管理是一点不懂，就只听说咱们公司配置主要是负责升级，而具体该怎么做却一点都不了解。经过老员工的一点点讲解，慢慢的对配置有了初步了解，对自己所在的岗位也慢慢的了解。 做了一年的配置管理给自总结下： 1.改变 从一个以前对配置毫无
  • 对“带条件选择的并行汇聚路由问题”的再思考 comsci 算法工作软件测试嵌入式领域模型
    2008年上半年，我在设计并开发基于”JWFD流程系统“的商业化改进型引擎的时候，由于采用了新的嵌入式公式模块而导致出现“带条件选择的并行汇聚路由问题”(请参考2009-02-27博文)，当时对这个问题的解决办法是采用基于拓扑结构的处理思想，对汇聚点的实际前驱分支节点通过算法预测出来，然后进行处理，简单的说就是找到造成这个汇聚模型的分支起点，对这个起始分支节点实际走的路径数进行计算，然后把这个实际
  • Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 daizj oracle
    Oracle 10g 的clusterware 32位 下载地址 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=531580&uk=421021908 http://pan.baidu.com/share/link?shareid=137223&uk=321552738 http://pan.baidu.com/share/l
  • 非常好的介绍：Linux定时执行工具cron dongwei_6688 linux
    Linux经过十多年的发展，很多用户都很了解Linux了，这里介绍一下Linux下cron的理解，和大家讨论讨论。cron是一个Linux 定时执行工具，可以在无需人工干预的情况下运行作业，本文档不讲cron实现原理，主要讲一下Linux定时执行工具cron的具体使用及简单介绍。 新增调度任务推荐使用crontab -e命令添加自定义的任务（编辑的是/var/spool/cron下对应用户的cr
  • Yii assets目录生成及修改 dcj3sjt126com yii
    assets的作用是方便模块化，插件化的，一般来说出于安全原因不允许通过url访问protected下面的文件，但是我们又希望将module单独出来，所以需要使用发布，即将一个目录下的文件复制一份到assets下面方便通过url访问。 assets设置对应的方法位置 \framework\web\CAssetManager.php   assets配置方法 在m
  • mac工作软件推荐 dcj3sjt126com mac
    mac上的Terminal + bash ＋ screen组合现在已经非常好用了，但是还是经不起iterm＋zsh＋tmux的冲击。在同事的强烈推荐下，趁着升级mac系统的机会，顺便也切换到iterm＋zsh＋tmux的环境下了。 我为什么要要iterm2 切换过来也是脑袋一热的冲动，我也调查过一些资料，看了下iterm的一些优点： * 兼容性好，远程服务器 vi 什么的低版本能很好兼
  • Memcached(三)、封装Memcached和Ehcache frank1234 memcachedehcachespring ioc
    本文对Ehcache和Memcached进行了简单的封装，这样对于客户端程序无需了解ehcache和memcached的差异，仅需要配置缓存的Provider类就可以在二者之间进行切换，Provider实现类通过Spring IoC注入。 cache.xml <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
  • Remove Duplicates from Sorted List II hcx2013 remove
    Given a sorted linked list, delete all nodes that have duplicate numbers, leaving only distinct numbers from the original list. For example,Given 1->2->3->3->4->4->5,
  • Spring4新特性——注解、脚本、任务、MVC等其他特性改进 jinnianshilongnian spring4
    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
  • MySQL安装文档 liyong0802 mysql
      工作中用到的MySQL可能安装在两种操作系统中，即Windows系统和Linux系统。以Linux系统中情况居多。   安装在Windows系统时与其它Windows应用程序相同按照安装向导一直下一步就即，这里就不具体介绍，本文档只介绍Linux系统下MySQL的安装步骤。   Linux系统下安装MySQL分为三种：RPM包安装、二进制包安装和源码包安装。二
  • 使用VS2010构建HotSpot工程 p2p2500 HotSpotOpenJDKVS2010
    1. 下载OpenJDK7的源码：      http://download.java.net/openjdk/jdk7      http://download.java.net/openjdk/      2. 环境配置     ▶
  • Oracle实用功能之分组后列合并 seandeng888 oracle分组实用功能合并
    1       实例解析 由于业务需求需要对表中的数据进行分组后进行合并的处理，鉴于Oracle10g没有现成的函数实现该功能，且该功能如若用JAVA代码实现会比较复杂，因此，特将SQL语言的实现方式分享出来，希望对大家有所帮助。如下： 表test 数据如下： ID,SUBJECTCODE,DIMCODE,VALUE 1&nbs
  • Java定时任务注解方式实现 tuoni javaspringjvmxmljni
    Spring 注解的定时任务，有如下两种方式： 第一种： <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans"  xmlns:xsi="http
  • 11大Java开源中文分词器的使用方法和分词效果对比 yangshangchuan word分词器ansj分词器Stanford分词器FudanNLP分词器HanLP分词器
    本文的目标有两个： 1、学会使用11大Java开源中文分词器 2、对比分析11大Java开源中文分词器的分词效果 本文给出了11大Java开源中文分词的使用方法以及分词结果对比代码，至于效果哪个好，那要用的人结合自己的应用场景自己来判断。 11大Java开源中文分词器，不同的分词器有不同的用法，定义的接口也不一样，我们先定义一个统一的接口： /** * 获取文本的所有分词结果, 对比
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他