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Java 大视界 -- Java 与 Spark SQL：结构化数据处理与查询优化（五）青云交大数据新视界 Java 大视界 Spark SQL 结构化数据查询优化数据分区缓存策略日志分析电商数据分析 java
亲爱的朋友们，热烈欢迎你们来到青云交的博客！能与你们在此邂逅，我满心欢喜，深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代，我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客，正是这样一个温暖美好的所在。在这里，你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识，还可以毫无拘束地畅所欲言，尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来，愿我们能在这片小小的天地里共同成长，共同进步。本博客的精华专栏：大数
Hive 整合 Spark 全教程（Hive on Spark）字节全栈_rJF hive spark hadoop
hadoop.proxyuser.luanhao.groups*hadoop.proxyuser.luanhao.groups*2）HDFS配置文件配置hdfs-site.xmldfs.namenode.http-addressBigdata00:9870dfs.namenode.secondary.http-addressBigdata00:9868dfs.replication13）YARN配
如何使用Spark Streaming 会探索的小学生 spark 大数据分布式
一、什么叫SparkStreaming基于SparkCore，大规模、高吞吐量、容错的实时数据流的处理二、SparkStreaming依赖org.apache.sparkspark-streaming_2.112.1.2三、什么叫DStreamDStream：DiscretizedStream离散流，这是SparkStreaming对内部持续的实时数据流的抽象描述，即我们处理的一个实时数据流，在S
Spark 任务与 Spark Streaming 任务的差异详解 goTsHgo spark-streaming 分布式大数据 spark streaming 大数据分布式
Spark任务与SparkStreaming任务的主要差异源自于两者的应用场景不同：Spark主要处理静态的大数据集，而SparkStreaming处理的是实时流数据。这些差异体现在任务的调度、执行、容错、数据处理模式等方面。接下来，我们将从底层原理和源代码的角度详细解析Spark任务和SparkStreaming任务的差别。1.任务调度模型差异1.1Spark任务的调度模型Spark的任务调度基
4 Spark Streaming TTXS123456789ABC #Spark spark ajax 大数据
4SparkStreaming一级目录1.整体流程2.数据抽象3.DStream相关操作4.SparkStreaming完成实时需求1)WordCount2)updateStateByKey3)reduceByKeyAndWindow一级目录SparkStreaming是一个基于SparkCore之上的实时计算框架，可以从很多数据源消费数据并对数据进行实时的处理，具有高吞吐量和容错能力强等特点。S
spark和python的区别_Spark入门(Python) weixin_39934257 spark和python的区别
Spark是第一个脱胎于该转变的快速、通用分布式计算范式，并且很快流行起来。Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型，可以涵盖广泛的工作流，这些工作流之前被实现为Hadoop之上的特殊系统。Spark使用内存缓存来提升性能，因此进行交互式分析也足够快速(就如同使用Python解释器，与集群进行交互一样)。缓存同时提升了迭代算法的性能，这使得Spark非常适合数据理
spark python入门_python pyspark入门篇 weixin_39686634 spark python入门
一.环境介绍：1.安装jdk7以上2.python2.7.113.IDEpycharm4.package:spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz二.Setup1.解压spark-1.6.0-bin-hadoop2.6.tar.gz到目录D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2.62.配置环境变量Path，添加D:\spark-1.6.0-bin-hadoop2
spark streaming python_Spark入门：Spark Streaming简介(Python版) weixin_39531582 spark streaming python
SparkStreaming是构建在Spark上的实时计算框架，它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力。SparkStreaming可结合批处理和交互查询，适合一些需要对历史数据和实时数据进行结合分析的应用场景。SparkStreaming设计SparkStreaming是Spark的核心组件之一，为Spark提供了可拓展、高吞吐、容错的流计算能力。如下图所示，SparkStreaming可整
Spark 学习-1 (python) 一二三四0123 spark 学习 python
Spark官方文档快速入门指南Spark架构-Spark教程1.基本概念RDD（resilientdistributeddataset）弹性分布式数据集，对分布式数据和计算的基本抽象。每个Spark应用由一个驱动器程序（driverprogram）发起集群上的并行操作，驱动器程序一般要管理多个执行器（executor）节点。当我们在集群上执行一个操作，不同的节点会对文件不同部分展开计算。驱动器程序
Python大数据之PySpark(三)使用Python语言开发Spark程序代码_windows spark python 2401_84181704 程序员大数据 python spark
算子：rdd的api的操作，就是算子，flatMap扁平化算子，map转换算子Transformation算子Action算子步骤：1-首先创建SparkContext上下文环境2-从外部文件数据源读取数据3-执行flatmap执行扁平化操作4-执行map转化操作，得到(word,1)5-reduceByKey将相同Key的Value数据累加操作6-将结果输出到文件系统或打印代码：#-*-codi
Spark入门（Python） nfenghklibra python spark
目录一、安装Spark二、Spark基本操作一、安装Sparkpip3installpyspark二、Spark基本操作#导入spark的SparkContext,SparkConf模块frompysparkimportSparkContext,SparkConf#导入os模块importos#设置PYSPARK的python环境os.environ['PYSPARK_PYTHON']="C:\\
hive表指定分区字段搜索_Hive学习-Hive基本操作（建库、建表、分区表、写数据）... weixin_39710660 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 weixin_30777913 python spark 大数据云计算 aws
PyDeequ是一个基于ApacheSpark的PythonAPI，专门用于定义和执行“数据单元测试”，从而在大规模数据集中测量数据质量。PyDeequ框架在PySpark代码中提供了全面的数据质量检查功能，能够帮助用户&有效地监控和提升大规模数据集的数据质量。它在PySpark代码中的数据质量检查功能主要包括以下几个方面：核心组件指标计算（MetricsComputation）：利用分析器（An
spark 算子例子_Spark性能调优方法不让爱你的人失望 spark 算子例子
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性能调优大数据侠客 spark相关问题汇总及解决 spark 性能调优
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 weixin_30777913 python spark 大数据云计算数据仓库
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 TTXS123456789ABC #Spark spark 面试大数据
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引擎比较小手追梦 hadoop rpc java
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
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 qq_79856539 javaweb java 大数据 hadoop 课程设计
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
【spark床头书系列】Spark Streaming 编程权威使用指南 BigDataMLApplication spark 大数据流数据处理#大数据 spark 大数据分布式
SparkStreaming编程权威使用指南文章目录SparkStreaming编程权威使用指南概述快速示例基本概念链接初始化StreamingContext离散化流（DStreams）输入DStreams和Receivers基本源文件流基于自定义接收器的流作为流的RDD队列高级源自定义源接收器的可靠性在DStreams上的转换操作updateStateByKey操作transform操作窗口操作
Spark Streaming的背压机制的原理与实现代码及分析 weixin_30777913 spark 大数据 python
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
1-structedStreaming-基本流程(2.3.1) github_28583061 java spark 大数据 mysql hadoop
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
1-structedStreaming-基本流程(2.2.1) github_28583061 java spark 大数据 hadoop hive
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
python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境小国阁下 python 分布式集群
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 weixin_30777913 python spark 大数据
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
spark集群完全分布式搭建。。，。，。分布式 spark 大数据
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 sj52abcd python spark 课程设计毕业设计
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小小搬运工40 spark 大数据
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
RDD 算子全面解析：从基础到进阶与面试要点天冬忘忧 Spark spark 大数据
Spark的介绍与搭建：从理论到实践_spark环境搭建-CSDN博客Spark的Standalone集群环境安装与测试-CSDN博客PySpark本地开发环境搭建与实践-CSDN博客Spark程序开发与提交：本地与集群模式全解析-CSDN博客SparkonYARN：Spark集群模式之Yarn模式的原理、搭建与实践-CSDN博客Spark中RDD的诞生：原理、操作与分区规则-CSDN博客Spar
anaconda中pyspark_自学大数据——9 Anaconda安装与使用pyspark 步六孤陆
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
对股票分析时要注意哪些主要因素？会飞的奇葩猪股票分析云掌股吧
　　众所周知，对散户投资者来说，股票技术分析是应战股市的核心武器，想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的，其实非常简单，我们只要记住三个要素：成交量、价格趋势、振荡指标。一、成交量　　大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多，成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态，运用技术找综合买点较准；
【Scala十八】视图界定与上下文界定 bit1129 scala
Context Bound，上下文界定，是Scala为隐式参数引入的一种语法糖，使得隐式转换的编码更加简洁。隐式参数首先引入一个泛型函数max，用于取a和b的最大值 def max[T](a: T, b: T) = { if (a > b) a else b } 因为T是未知类型，只有运行时才会代入真正的类型，因此调用a >
C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感 darkblue086 apple c 框架 cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言，C语言已经有了很多版本和实现，从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择，我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的，Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是，Object C并不是C的超集，因为有很多特性与C是不同的。 Object-C程序设计这本书
去除浏览器对表单值的记忆周凡杨 html 记忆 autocomplete form 浏览
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java的树形通讯录 g21121 java
最近用到企业通讯录，虽然以前也开发过，但是用的是jsf，拼成的树形，及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串，页面上也好展现。 // 首先取出每个部门的联系人 for (int i = 0; i < depList.size(); i++) { List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
Nginx安装部署 510888780 nginx linux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和反向代理服务器，也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的，第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布，因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
java servelet异步处理请求墙头上一根草ｊａｖａ异步返回ｓｅｒｖｌｅｔ
servlet3.0以后支持异步处理请求，具体是使用AsyncContext ，包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能， final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response); ac.s
我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化 aijuans Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法： 1、最常用的（普通方法） <bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" /> 使用这样方法，按Spring就会使用Bean的默认构造方法，也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。（有构造方法的下个文细说） 2、还
为Mysql创建最优的索引 annan211 mysql 索引
索引对于良好的性能非常关键，尤其是当数据规模越来越大的时候，索引的对性能的影响越发重要。索引经常会被误解甚至忽略，而且经常被糟糕的设计。索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了，索引能够轻易将查询性能提高几个数量级，最优的索引会比较好的索引性能要好2个数量级。 1 索引的类型 (1) B-Tree 不出意外，这里提到的索引都是指 B-
日期函数百合不是茶 oracle sql 日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全 TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例) Year: yy two digits 两位年显示值:07 yyy three digits 三位年显示值:007
线程优先级 bijian1013 java thread 多线程 java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。线程优先级是用数字表示，数字越大线程优先级越高，取值在1到10，默认优先级为5。实例： package com.bijian.study; /** * 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法 * 但在实际中，JAVA的优先级不准，强烈不建议用此方法来控制执
适配器模式和代理模式的区别 bijian1013 java 设计模式
一.简介适配器模式：适配器模式（英语：adapter pattern）有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起，做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件 bit1129 Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件，通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>，<update>元素定义增删改查的SQL语句，这些元素包含三方面内容 1. 要执行的SQL语句 2. SQL语句的入参，比如查询条件 3. SQL语句的返回结果
oracle大数据表复制备份个人经验 bitcarter oracle 大表备份大表数据复制
前提：数据库仓库A（就拿oracle11g为例）中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上，ldm_table1中的数据是从其他库B（数据源）中抽取过来的，前期业务理解不够或者需求有变，数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
HTTP加速器varnish安装小记 ronin47 http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册，个人看了下，有点不知所云，好吧~看来还是先安装玩玩！苦逼公司服务器没法连外网，不能用什么wget或yum命令直接下载安装，每每看到别人博客贴出的在线安装代码时，总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧，既然没法上外网，那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了！ Varnish 3.0.4下载地址： http://repo.varnish-cache.org/
java-73-输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度 bylijinnan java
public class LongestSymmtricalLength { /* * Q75题目：输入一个字符串，输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。 * 比如输入字符串“google”，由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”，因此输出4。 */ public static void main(String[] args) { Str
学习编程的一点感想 Cb123456 编程感想 Gis
写点感想，总结一些，也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段，也做做项目. 本专业是GIS专业，当初觉得本专业太水，靠这个会活不下去的，所以就报了培训班。学习的时候，进入状态很慢，而且当初进去的时候，已经上到Java高级阶段了，所以.....，呵呵，之后有点感觉了，不过，还是不好好写代码，还眼高手低的，有
[能源与安全]美国与中国 comsci 能源
现在有一个局面：地球上的石油只剩下N桶，这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代，但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争，其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中，剩下的石油也会被快速消耗在战争中，结果是两败俱伤。。。在这个大
SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了的原因分析 cwqcwqmax9 oracle
甲说： A B两个表总数据量都很大，在百万以上。 idx1 idx2字段表示是索引字段 A B 两表上都有 col1字段表示普通字段 select xxx from A where A.idx1 between mmm and nnn and exists (select 1 from B where B.idx2 =
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案 dashuaifu Ajax springMVC response 中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案一：（自己总结，测试过可行） ajax返回如果含有中文汉字，则使用：（如下例：） @RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
Linux系统中查看日志的常用命令 dcj3sjt126com OS
因为在日常的工作中，出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯，作为初学者，为了以后的需要，我今天将下面这些查看命令共享给各位 cat tail -f 日志文件说明 /var/log/message 系统启动后的信息和错误日志，是Red Hat Linux中最常用的日志之一 /var/log/secure 与安全相关的日志信息 /var/log/maillog 与邮件相关的日志信
[应用结构]应用 dcj3sjt126com PHP yii2
应用主体应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。每个Yii应用系统只能包含一个应用主体，应用主体在入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。补充: 当我们说"一个应用"，它可能是一个应用主体对象，也可能是一个应用系统，是根据上下文来决定[译：中文为避免歧义，Application翻译为应
assertThat用法 eksliang JUnit assertThat
junit4.0 assertThat用法一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) ); 注释： allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过，相当于“与”（&&） 2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
android点滴2 gundumw100 应用服务器 android 网络应用 OS HTC
如何让Drawable绕着中心旋转？ Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f, Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f); a.setRepeatCount(-1); a.setDuration(1000); 如何控制Andro
超简洁的CSS下拉菜单 ini html Web 工作 html5 css
效果体验：http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件： <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head> <title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
kafka consumer防止数据丢失 kane_xie kafka offset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统，因此它的着眼点不在数据的安全性（log偶尔丢几条无所谓），换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。尽管kafka官网声称能够保证at-least-once，但如果consumer进程数小于partition_num，这个结论不一定成立。考虑这样一个case，partiton_num=2
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component mhtbbx DAO spring bean prototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean Spring 自 2.0 版本开始，陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批，它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时，为了让 Spring 能够扫描类
java 多线程高并发读写控制误区 qifeifei java thread
先看一下下面的错误代码，对写加了synchronized控制，保证了写的安全，但是问题在哪里呢？ public class testTh7 { private String data; public String read(){ System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
mongodb replica set(副本集)设置步骤 tcrct java mongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了，根据我遇到的问题，整理一下，如下：首先先去下载一个mongodb最新版，目前最新版应该是2.6 cd /usr/local/bin wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
rust学习笔记 wudixiaotie 学习笔记
1.rust里绑定变量是let，默认绑定了的变量是不可更改的，所以如果想让变量可变就要加上mut。 let x = 1; let mut y = 2; 2.match 相当于erlang中的case，但是case的每一项后都是分号，但是rust的match却是逗号。 3.match 的每一项最后都要加逗号，但是最后一项不加也不会报错，所有结尾加逗号的用法都是类似。 4.每个语句结尾都要加分

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