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hive表指定分区字段搜索
hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- PyDeequ库在AWS EMR启动集群中数据质量检查功能的配置方法和实现代码
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- spark 算子例子_Spark性能调优方法
不让爱你的人失望
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公众号后台回复关键词:pyspark,获取本项目github地址。Spark程序可以快如闪电⚡️,也可以慢如蜗牛?。它的性能取决于用户使用它的方式。一般来说,如果有可能,用户应当尽可能多地使用SparkSQL以取得更好的性能。主要原因是SparkSQL是一种声明式编程风格,背后的计算引擎会自动做大量的性能优化工作。基于RDD的Spark的性能调优属于坑非常深的领域,并且很容易踩到。我们将介绍Spa
- Spark性能调优
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1、前言在大数据计算领域,Spark已经成为了越来越流行、越来越受欢迎的计算平台之一。Spark的功能涵盖了大数据领域的离线批处理、SQL类处理、流式/实时计算、机器学习、图计算等各种不同类型的计算操作,应用范围与前景非常广泛。在美团•大众点评,已经有很多同学在各种项目中尝试使用Spark。大多数同学(包括笔者在内),最初开始尝试使用Spark的原因很简单,主要就是为了让大数据计算作业的执行速度更
- 在AWS上使用KMS客户端密钥加密S3文件,同时支持PySpark读写和Snowflake导入
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现有AWSEMR集群上运行PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库也需要导入S3上的文件到表。现在要用AWSKMS有客户端密钥加密S3上的文件,同时允许PySpark代码,可以读写S3上的数据文件,Snowflake数据仓库导入S3上的文件到表。为了实现AWSEMR上的PySpark读写KMS加密的S3文件,并让Snowflake导入这些文件,请按照以下步骤操作:一
- 11 Spark面试真题
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11Spark大厂面试真题1.通常来说,Spark与MapReduce相比,Spark运行效率更高。请说明效率更高来源于Spark内置的哪些机制?2.hadoop和spark使用场景?3.spark如何保证宕机迅速恢复?4.hadoop和spark的相同点和不同点?5.RDD持久化原理?6.checkpoint检查点机制?7.checkpoint和持久化机制的区别?8.RDD机制理解吗?9.Spa
- OLAP引擎比较
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一,sparksql与dorisspark虽然是一个计算引擎,但sparksql也支持符合通用语法的sql查询,延迟为分钟级。doris是一个OLAP数据库,支持对大数据的复杂查询,延迟为秒级。doris比sparksql快,主要原因在于针对场景不同导致的架构不同。sparksql启动一个查询,需要进行资源调度、任务调度、任务分发,耗时更久。doris是常驻进程,启动一个doris查询后,快速的对
- TensorBoard可视化工具支持哪些类型的图表?
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TensorBoard支持多种类型的图表,以下是详细介绍:标量图(Scalars)定义与用途:用于展示单个数值随时间(通常是训练步骤或迭代次数)的变化情况。在深度学习模型训练中,最常见的是损失函数值和评估指标(如准确率、精确率、召回率等)的变化曲线。示例:例如,在训练一个图像分类模型时,记录训练集和测试集上的损失函数值。通过标量图,可以直观地看到随着训练轮次(epochs)的增加,损失函数值是如何
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
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系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
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SparkStreaming的背压机制是一种根据JobScheduler反馈的作业执行信息来动态调整Receiver数据接收率的机制。在Spark1.5.0及以上版本中,可以通过设置spark.streaming.backpressure.enabled为true来启用背压机制。当启用背压机制时,SparkStreaming会自动根据系统的处理能力来调整数据的输入速率,从而在流量高峰时保证最大的吞
- GraphQL扩展语言GraphQXL常见问题解决方案
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基本流程--spark2.3.1新定义接口--中间使用了一些过度接口为了兼容老版本如:BaseStreamingSourceDataSource为一个类,定义了可插拔的数据源,对应一些列旧的数据源DataSourceV2spark2.3.1新接口,只是一个接口,没有任何方法,需要配合ReadSupport或者WriteSupport接口等一起MicroBatchReadSupport--实现创建M
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基本流程spark2.2.1StructuredNetworkWordCount统计来自socket的wordcount创建stream,指定数据源DataStreamReader--从外部存储加载流数据的接口lines=spark.readStream.format("socket").option("host",host).option("port",port).load()加载数据流为Dat
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前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
- 性能优化案例:通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
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在PySpark中,合理调整spark.shuffle.memoryFraction参数可以有效优化Shuffle阶段的性能,尤其是在存在大量磁盘溢出的场景下。通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction并结合其他优化手段,可显著减少Shuffle阶段的磁盘I/O,提升PySpark作业的整体性能。以下是优化案例的总结及分步说明:优化背景问题现象:PySpark作业在Shu
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1.spark的运行架构(主从模式)主节点:master-----资源管理调度和任务的分配---------类似yarn从节点:worker-----执行具体的计算任务整体运行架构:编写spark运行程序用户将应用程序提交给spark集群驱动其会创建对应的编程入口(sparkcontext/sparksession)主节点复制资源管理调度和任务分配从节点执行计算任务(多个计算任务:每个计算任务会分
- 基于Python+Spark的气象天气分析大屏可视化系统设计与实现毕设源码
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博主介绍:✌专注于VUE,小程序,安卓,Java,python,物联网专业,有17年开发经验,长年从事毕业指导,项目实战✌选取一个适合的毕业设计题目很重要。✌关注✌私信我✌具体的问题,我会尽力帮助你。研究的背景:随着我国气象事业的发展,气象数据的实时分析和可视化成为越来越重要的任务。然而,目前气象数据的分析与展示手段仍然较为传统,缺乏交互性,不能满足现代气象业务的需求。因此,研究一种基于Pytho
- 基于Spark的实时计算服务的流程架构
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基于Spark的实时计算服务的流程架构通常涉及多个组件和步骤,从数据采集到数据处理,再到结果输出和监控。以下是一个典型的基于Spark的实时计算服务的流程架构:1.数据源数据源是实时计算服务的起点,常见的数据源包括:消息队列:如Kafka、RabbitMQ、AmazonKinesis等。日志系统:如Flume、Logstash等。传感器数据:物联网设备产生的数据流。数据库变更数据捕获(CDC):如
- Scala在大数据和分布式计算领域的应用与优势
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大数据和分布式计算是当今信息技术领域的热点话题,它们处理着海量数据并需要高效的计算能力。Scala,作为一种多范式编程语言,因其在并发编程和函数式编程方面的优势,成为大数据和分布式计算领域的理想选择。本文将探讨Scala在这些领域的应用,并分析其带来的优势。1.大数据和分布式计算的挑战在大数据时代,数据量呈指数级增长,传统的数据处理方法已经无法满足需求。分布式计算提供了一种解决方案,通过在多个物理
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首先从Anaconda官网上下载Anaconda。一、解压安装包sudobashAnaconda3-2020.07-Linux-x86_64.shchown-Rhadoop:hadoop/opt/anaconda/vi/etc/profileexportANACONDA_HOME=/opt/anacondaexportPATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin:source/etc
- PySpark数据处理过程简析
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Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,可以用Python进行分布式数据处理,它在内存中利用了ApacheHadoopYARN资源调度框架对数据进行并行处理。PySpark可以直接使用Hadoop文件系统、HDFS来存储数据,也可以通过S3、GCS、ADLS等云存储平台保存数据。因此,在不同的数据源之间移动数据时,只需要复制一次数据就可以完成
- 2022-02-09大数据学习日志——PySpark——Spark快速入门&Standalone集群
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第一部分Spark快速入门01_Spark快速入门【Anaconda软件安装】[掌握]使用Python编写Spark代码,首先需要安装Python语言包,此时安装Anaconda科学数据分析包。Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。Anaconda是跨平台的,有Windows、MacOS、Linux版本。#下载地址:ht
- PySpark
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1.PySpark的搭建https://blog.csdn.net/qq_36330643/article/details/78429109PySpark是Spark为Python开发者提供的API,位于$SPARK_HOME/bin目录,其依赖于Py4J。在Pycharm中配置使用spark1.在Pycharm中新建python项目,解释器使用的是python3.4File=>Settings切
- spark2如何集成到cdh里
蘑菇丁
经验hadoop大数据+机器学习+oracle
最近做性能测试需要spark2测试下和spark1.6性能有多大差别,官方文档里写着可以集成,但是自己怎么搞都不行,折磨了3天的时间,目前终于把spark2集成到集群里了我安装的是最新版本的下载spark2安装包wgethttp://archive.cloudera.com/beta/spark2/parcels/latest/SPARK2-2.0.0.cloudera.beta2-1.cdh5.
- 大数据之Spark运行流程
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Spark大数据sparkhadoop
文章目录前言(一)SparkOnYarn集群的Client模式运行流程(二)SparkOnYarn集群的Cluster模式运行流程总结前言上篇文章有讨论到SparkOnYarn的两种部署模式,如果有不清楚的地方,可以再看看,附上对应文章的链接:Spark的部署模式,本篇文章主要讨论SparkOnYarn两种部署模式的运行流程。(一)SparkOnYarn集群的Client模式运行流程该模式的Dri
- HBase工具类(Scala 版)
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大数据私人日记帮助文档hbasescalaspark大数据
objectHBaseHelper{privatevallogger=LoggerFactory.getLogger(getClass)valQUORUM:String=PropertiesUtils.getString("hbase.zookeeper.quorum")valPORT:String=PropertiesUtils.getString("hbase.zookeeper.port")
- xgboost-spark-scala
maokunnn
DMxgboostsparkscala
今天学习写scala,拿xgboost试一下~先记一下xgboost调参要点:7.xgboost中比较重要的参数介绍(1)objective[default=reg:linear]定义学习任务及相应的学习目标,可选的目标函数如下:“reg:linear”–线性回归。“reg:logistic”–逻辑回归。“binary:logistic”–二分类的逻辑回归问题,输出为概率。“binary:logi
- 3-scala的类
qwy715229258163
scalascala开发语言后端
Scala中的类是用于创建对象的蓝图,其中包含了方法、常量、变量、类型、对象、特质、类,这些统称为成员。类型、对象和特质将在后面的文章中介绍。类定义一个最简的类的定义就是关键字class+标识符,类名首字母应大写。classUservaluser1=newUser关键字new被用于创建类的实例。User由于没有定义任何构造器,因而只有一个不带任何参数的默认构造器。然而,你通常需要一个构造器和类体。
- PHP如何实现二维数组排序?
IT独行者
二维数组PHP排序
二维数组在PHP开发中经常遇到,但是他的排序就不如一维数组那样用内置函数来的方便了,(一维数组排序可以参考本站另一篇文章【PHP中数组排序函数详解汇总】)。二维数组的排序需要我们自己写函数处理了,这里UncleToo给大家分享一个PHP二维数组排序的函数:
代码:
functionarray_sort($arr,$keys,$type='asc'){
$keysvalue= $new_arr
- 【Hadoop十七】HDFS HA配置
bit1129
hadoop
基于Zookeeper的HDFS HA配置主要涉及两个文件,core-site和hdfs-site.xml。
测试环境有三台
hadoop.master
hadoop.slave1
hadoop.slave2
hadoop.master包含的组件NameNode, JournalNode, Zookeeper,DFSZKFailoverController
- 由wsdl生成的java vo类不适合做普通java vo
darrenzhu
VOwsdlwebservicerpc
开发java webservice项目时,如果我们通过SOAP协议来输入输出,我们会利用工具从wsdl文件生成webservice的client端类,但是这里面生成的java data model类却不适合做为项目中的普通java vo类来使用,当然有一中情况例外,如果这个自动生成的类里面的properties都是基本数据类型,就没问题,但是如果有集合类,就不行。原因如下:
1)使用了集合如Li
- JAVA海量数据处理之二(BitMap)
周凡杨
java算法bitmapbitset数据
路漫漫其修远兮,吾将上下而求索。想要更快,就要深入挖掘 JAVA 基础的数据结构,从来分析出所编写的 JAVA 代码为什么把内存耗尽,思考有什么办法可以节省内存呢? 啊哈!算法。这里采用了 BitMap 思想。
首先来看一个实验:
指定 VM 参数大小: -Xms256m -Xmx540m
- java类型与数据库类型
g21121
java
很多时候我们用hibernate的时候往往并不是十分关心数据库类型和java类型的对应关心,因为大多数hbm文件是自动生成的,但有些时候诸如:数据库设计、没有生成工具、使用原始JDBC、使用mybatis(ibatIS)等等情况,就会手动的去对应数据库与java的数据类型关心,当然比较简单的数据类型即使配置错了也会很快发现问题,但有些数据类型却并不是十分常见,这就给程序员带来了很多麻烦。
&nb
- Linux命令
510888780
linux命令
系统信息
arch 显示机器的处理器架构(1)
uname -m 显示机器的处理器架构(2)
uname -r 显示正在使用的内核版本
dmidecode -q 显示硬件系统部件 - (SMBIOS / DMI)
hdparm -i /dev/hda 罗列一个磁盘的架构特性
hdparm -tT /dev/sda 在磁盘上执行测试性读取操作
cat /proc/cpuinfo 显示C
- java常用JVM参数
墙头上一根草
javajvm参数
-Xms:初始堆大小,默认为物理内存的1/64(<1GB);默认(MinHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存小于40%时,JVM就会增大堆直到-Xmx的最大限制
-Xmx:最大堆大小,默认(MaxHeapFreeRatio参数可以调整)空余堆内存大于70%时,JVM会减少堆直到 -Xms的最小限制
-Xmn:新生代的内存空间大小,注意:此处的大小是(eden+ 2
- 我的spring学习笔记9-Spring使用工厂方法实例化Bean的注意点
aijuans
Spring 3
方法一:
<bean id="musicBox" class="onlyfun.caterpillar.factory.MusicBoxFactory"
factory-method="createMusicBoxStatic"></bean>
方法二:
- mysql查询性能优化之二
annan211
UNIONmysql查询优化索引优化
1 union的限制
有时mysql无法将限制条件从外层下推到内层,这使得原本能够限制部分返回结果的条件无法应用到内层
查询的优化上。
如果希望union的各个子句能够根据limit只取部分结果集,或者希望能够先排好序在
合并结果集的话,就需要在union的各个子句中分别使用这些子句。
例如 想将两个子查询结果联合起来,然后再取前20条记录,那么mys
- 数据的备份与恢复
百合不是茶
oraclesql数据恢复数据备份
数据的备份与恢复的方式有: 表,方案 ,数据库;
数据的备份:
导出到的常见命令;
参数 说明
USERID 确定执行导出实用程序的用户名和口令
BUFFER 确定导出数据时所使用的缓冲区大小,其大小用字节表示
FILE 指定导出的二进制文
- 线程组
bijian1013
java多线程threadjava多线程线程组
有些程序包含了相当数量的线程。这时,如果按照线程的功能将他们分成不同的类别将很有用。
线程组可以用来同时对一组线程进行操作。
创建线程组:ThreadGroup g = new ThreadGroup(groupName);
&nbs
- top命令找到占用CPU最高的java线程
bijian1013
javalinuxtop
上次分析系统中占用CPU高的问题,得到一些使用Java自身调试工具的经验,与大家分享。 (1)使用top命令找出占用cpu最高的JAVA进程PID:28174 (2)如下命令找出占用cpu最高的线程
top -Hp 28174 -d 1 -n 1
32694 root 20 0 3249m 2.0g 11m S 2 6.4 3:31.12 java
- 【持久化框架MyBatis3四】MyBatis3一对一关联查询
bit1129
Mybatis3
当两个实体具有1对1的对应关系时,可以使用One-To-One的进行映射关联查询
One-To-One示例数据
以学生表Student和地址信息表为例,每个学生都有都有1个唯一的地址(现实中,这种对应关系是不合适的,因为人和地址是多对一的关系),这里只是演示目的
学生表
CREATE TABLE STUDENTS
(
- C/C++图片或文件的读写
bitcarter
写图片
先看代码:
/*strTmpResult是文件或图片字符串
* filePath文件需要写入的地址或路径
*/
int writeFile(std::string &strTmpResult,std::string &filePath)
{
int i,len = strTmpResult.length();
unsigned cha
- nginx自定义指定加载配置
ronin47
进入 /usr/local/nginx/conf/include 目录,创建 nginx.node.conf 文件,在里面输入如下代码:
upstream nodejs {
server 127.0.0.1:3000;
#server 127.0.0.1:3001;
keepalive 64;
}
server {
liste
- java-71-数值的整数次方.实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方
bylijinnan
double
public class Power {
/**
*Q71-数值的整数次方
*实现函数double Power(double base, int exponent),求base的exponent次方。不需要考虑溢出。
*/
private static boolean InvalidInput=false;
public static void main(
- Android四大组件的理解
Cb123456
android四大组件的理解
分享一下,今天在Android开发文档-开发者指南中看到的:
App components are the essential building blocks of an Android
- [宇宙与计算]涡旋场计算与拓扑分析
comsci
计算
怎么阐述我这个理论呢? 。。。。。。。。。
首先: 宇宙是一个非线性的拓扑结构与涡旋轨道时空的统一体。。。。
我们要在宇宙中寻找到一个适合人类居住的行星,时间非常重要,早一个刻度和晚一个刻度,这颗行星的
- 同一个Tomcat不同Web应用之间共享会话Session
cwqcwqmax9
session
实现两个WEB之间通过session 共享数据
查看tomcat 关于 HTTP Connector 中有个emptySessionPath 其解释如下:
If set to true, all paths for session cookies will be set to /. This can be useful for portlet specification impleme
- springmvc Spring3 MVC,ajax,乱码
dashuaifu
springjquerymvcAjax
springmvc Spring3 MVC @ResponseBody返回,jquery ajax调用中文乱码问题解决
Spring3.0 MVC @ResponseBody 的作用是把返回值直接写到HTTP response body里。具体实现AnnotationMethodHandlerAdapter类handleResponseBody方法,具体实
- 搭建WAMP环境
dcj3sjt126com
wamp
这里先解释一下WAMP是什么意思。W:windows,A:Apache,M:MYSQL,P:PHP。也就是说本文说明的是在windows系统下搭建以apache做服务器、MYSQL为数据库的PHP开发环境。
工欲善其事,必须先利其器。因为笔者的系统是WinXP,所以下文指的系统均为此系统。笔者所使用的Apache版本为apache_2.2.11-
- yii2 使用raw http request
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http
Parses a raw HTTP request using yii\helpers\Json::decode()
To enable parsing for JSON requests you can configure yii\web\Request::$parsers using this class:
'request' =&g
- Quartz-1.8.6 理论部分
eksliang
quartz
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2207691 一.概述
基于Quartz-1.8.6进行学习,因为Quartz2.0以后的API发生的非常大的变化,统一采用了build模式进行构建;
什么是quartz?
答:简单的说他是一个开源的java作业调度框架,为在 Java 应用程序中进行作业调度提供了简单却强大的机制。并且还能和Sp
- 什么是POJO?
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javaPOJO框架Hibernate
POJO--Plain Old Java Objects(简单的java对象)
POJO是一个简单的、正规Java对象,它不包含业务逻辑处理或持久化逻辑等,也不是JavaBean、EntityBean等,不具有任何特殊角色和不继承或不实现任何其它Java框架的类或接口。
POJO对象有时也被称为Data对象,大量应用于表现现实中的对象。如果项目中使用了Hiber
- jQuery网站顶部定时折叠广告
ini
JavaScripthtmljqueryWebcss
效果体验:http://hovertree.com/texiao/jquery/4.htmHTML文件代码:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>网页顶部定时收起广告jQuery特效 - HoverTree<
- Spring boot内嵌的tomcat启动失败
kane_xie
spring boot
根据这篇guide创建了一个简单的spring boot应用,能运行且成功的访问。但移植到现有项目(基于hbase)中的时候,却报出以下错误:
SEVERE: A child container failed during start
java.util.concurrent.ExecutionException: org.apache.catalina.Lif
- leetcode: sort list
michelle_0916
Algorithmlinked listsort
Sort a linked list in O(n log n) time using constant space complexity.
====analysis=======
mergeSort for singly-linked list
====code======= /**
* Definition for sin
- nginx的安装与配置,中途遇到问题的解决
qifeifei
nginx
我使用的是ubuntu13.04系统,在安装nginx的时候遇到如下几个问题,然后找思路解决的,nginx 的下载与安装
wget http://nginx.org/download/nginx-1.0.11.tar.gz
tar zxvf nginx-1.0.11.tar.gz
./configure
make
make install
安装的时候出现
- 用枚举来处理java自定义异常
tcrct
javaenumexception
在系统开发过程中,总少不免要自己处理一些异常信息,然后将异常信息变成友好的提示返回到客户端的这样一个过程,之前都是new一个自定义的异常,当然这个所谓的自定义异常也是继承RuntimeException的,但这样往往会造成异常信息说明不一致的情况,所以就想到了用枚举来解决的办法。
1,先创建一个接口,里面有两个方法,一个是getCode, 一个是getMessage
public
- erlang supervisor分析
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当我们给supervisor指定需要创建的子进程的时候,会指定M,F,A,如果是simple_one_for_one的策略的话,启动子进程的方式是supervisor:start_child(SupName, OtherArgs),这种方式可以根据调用者的需求传不同的参数给需要启动的子进程的方法。和最初的参数合并成一个数组,A ++ OtherArgs。那么这个时候就有个问题了,既然参数不一致,那