- 麒麟系统下载依赖到本地
乙龙
linuxkylin
在麒麟系统中下载依赖到本地,主要有以下几种方法:使用apt命令只下载不安装:在连接互联网的电脑上,使用sudoapt-get-dinstall命令,可以只下载软件包及其依赖到/var/cache/apt/archives目录下,而不进行安装。例如,要下载minicom及其依赖,可分别执行sudoapt-get-dinstallminicom*和sudoapt-get-dinstalllibtinf
- 厦门租房信息分析展示(pycharm+python爬虫+pyspark+pyecharts)(踩坑记录)
吃西红柿的鸡蛋
大数据hadoopsparkpython
厦门租房信息分析展示(pycharm+python爬虫+pyspark+pyecharts)(踩坑记录)项目地址http://dblab.xmu.edu.cn/blog/2307/踩坑:Spark分析文件rent_analyse.py改变Spark读取csv文件的写法sparkContext=SparkContext("local","rent_analyse")sqlContext=SQLCon
- Apache Hive
_从头再来_
大数据
一、ApacheHive简介官方网址:https://hive.apache.org/TheApacheHive™datawarehousesoftwarefacilitatesreading,writing,andmanaginglargedatasetsresidingindistributedstorageusingSQL.Structurecanbeprojectedontodataalr
- tar命令详解:解压与压缩的技巧
wx_tangjinjinwx
tarlinux
tar命令详解:解压与压缩的技巧大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!在日常的系统管理和文件处理过程中,tar命令是一个非常重要的工具。它不仅用于压缩文件,还可以用于解压缩。本文将详细介绍tar命令的用法,包括压缩和解压缩的技巧。一、tar命令概述tar(tapearchive)是一个用于打包和压缩文件的命令行工具。它可以将多个文件和目录打包成一个文件,也可
- Hadoop 和 Spark 的内存管理机制分析
王子良.
经验分享hadoopspark大数据
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- 大数据学习(五):如何使用 Livy提交spark批量任务--转载
zuoseve01
livy
Livy是一个开源的REST接口,用于与Spark进行交互,它同时支持提交执行代码段和完整的程序。Livy封装了spark-submit并支持远端执行。启动服务器执行以下命令,启动livy服务器。./bin/livy-server这里假设spark使用yarn模式,所以所有文件路径都默认位于HDFS中。如果是本地开发模式的话,直接使用本地文件即可(注意必须配置livy.conf文件,设置livy.
- Spark Livy 指南及livy部署访问实践
house.zhang
大数据-Spark大数据
背景:ApacheSpark是一个比较流行的大数据框架、广泛运用于数据处理、数据分析、机器学习中,它提供了两种方式进行数据处理,一是交互式处理:比如用户使用spark-shell,编写交互式代码编译成spark作业提交到集群上去执行;二是批处理,通过spark-submit提交打包好的spark应用jar到集群中进行执行。这两种运行方式都需要安装spark客户端配置好yarn集群信息,并打通集群网
- 大数据学习(四):Livy的安装配置及pyspark的会话执行
猪笨是念来过倒
大数据pyspark
一个基于Spark的开源REST服务,它能够通过REST的方式将代码片段或是序列化的二进制代码提交到Spark集群中去执行。它提供了以下这些基本功能:提交Scala、Python或是R代码片段到远端的Spark集群上执行;提交Java、Scala、Python所编写的Spark作业到远端的Spark集群上执行;提交批处理应用在集群中运行。从Livy所提供的基本功能可以看到Livy涵盖了原生Spar
- 探索数据科学新边界:Apache Livy 开源项目详解
毕艾琳
探索数据科学新边界:ApacheLivy开源项目详解incubator-livyApacheLivyisanopensourceRESTinterfaceforinteractingwithApacheSparkfromanywhere.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/in/incubator-livyApacheLivy是一个为ApacheSpark提供的
- 在线格式化XML
weixin_34250709
有时候要格式化一下XML,有没有好的小工具,这里有一个在线版本,好使!http://xmlindent.com/转载于:https://www.cnblogs.com/DotNetNuke/archive/2010/07/14/1777096.html
- 大数据公司 Databricks 详解
Bj陈默
大数据
Databricks是一家在大数据和人工智能领域具有重要影响力的美国企业软件公司,以下是关于它的详细技术解析:1.起源与背景:Databricks成立于2013年,由来自加州大学伯克利分校AMP实验室的Spark大数据处理系统的多位创始人联合创立,包括AliGhodsi、AndyKonwinski、IonStoica、PatrickWendell、ReynoldXin、MateiZaharia、A
- 全面解读 Databricks:从架构、引擎到优化策略
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
架构spark大数据
导语:Databricks是一家由ApacheSpark创始团队成员创立的公司,同时也是一个统一分析平台,帮助企业构建数据湖与数据仓库一体化(Lakehouse)的架构。在Databricks平台上,数据工程、数据科学与数据分析团队能够协作使用Spark、DeltaLake、MLflow等工具高效处理数据与构建机器学习应用。本文将深入介绍Databricks的平台概念、架构特点、优化机制、功能特性
- Hive小文件合并
云掣YUNCHE
hivehadoop数据仓库
作者:振鹭一、参数配置:在Map输入的时候,把小文件合并。--每个Map最大输入大小,决定合并后的文件数setmapred.max.split.size=256000000;--一个节点上split的至少的大小,决定了多个datanode上的文件是否需要合并setmapred.min.split.size.per.node=100000000;--一个交换机下split的至少的大小,决定了多个交换
- hive小文件合并机制_hive小文件的问题弊端以及合并
做生活的创作者
hive小文件合并机制
小文件的弊端1、HDFS中每个文件的元数据信息,包括位置大小分块信息等,都保存在NN内存中,在小文件数较多的情况下,会造成占用大量内存空间,导致NN性能下降;2、在读取小文件多的目录时,MR会产生更多map数,造成GC频繁,浪费集群资源;3、现在大数据平台文件总数超过30亿,单个NS文件数超过4亿的时候,读写性能会急剧下降,影响到所有读写该NS的任务性能;4、如果队列限制最大map数是20000,
- 数仓建模(五)选择数仓技术栈:Hive & ClickHouse & 其它
昊昊该干饭了
数仓建模大数据hiveclickhousehadoop
在大数据技术的飞速发展下,数据仓库(DataWarehouse,简称数仓)成为企业处理和分析海量数据的核心工具。市场上主流数仓技术栈丰富,如Hive、ClickHouse、Druid、Greenplum等,对于初学者而言,选择合适的技术栈是一项挑战。本文将详细解析Hive、ClickHouse及其他数仓技术,帮助读者根据场景需求选择最佳工具。目录一、数据仓库的基础概念和技术选型原则1.1什么是数据
- Hive--HiveServer2 命令行代码连接、Hive常用命令、自定义UDF函数、排序
XK&RM
Hivehivehiveserver2udfjava
目录1Hive--HiveServer2命令行代码连接1.1配置HiveServer2WEB参数1.2开启HiveServer21.3使用Beeline连接HiveServer21.4使用代码查询HiveServer21.5使用DBeaver连接Hive2Hive--Hive常用命令2.1Hive命令2.2HiveShell命令3Hive--自定义UDF函数(User-DefinedFunctio
- Hive 数据类型全解析:大数据开发者的实用指南
大鳥
sqlhive数据仓库
在大数据处理领域,Hive作为一款基于Hadoop的数据仓库工具,被广泛应用于数据的存储、查询和分析。而理解Hive的数据类型是有效使用Hive的基础,本文将深入探讨Hive的数据类型,帮助大家更好地掌握Hive的使用。Hive数据类型概述Hive支持多种数据类型,主要可分为数值类型、日期/时间类型、字符类型、Misc类型以及复杂类型。这些数据类型为存储和处理各种不同格式的数据提供了有力的支持。以
- Apache Hive--排序函数解析
大鳥
apachehivehadoop
在大数据处理与分析中,ApacheHive是一个至关重要的数据仓库工具。其丰富的函数库为数据处理提供了诸多便利,排序函数便是其中一类非常实用的工具。通过排序函数,我们能够在查询结果集中为每一行数据分配一个排名值,这对于数据分析、报表生成等工作具有重要意义。本文将深入探讨ApacheHive中的排序函数,通过具体的HQL代码和数据实例进行说明,并阐述它们之间的区别。0.排序函数:ORDER、SORT
- 大数据新视界 -- Hive 数据仓库设计的优化原则(2 - 16 - 4)
青云交
大数据新视界#Hive之道Hive数据仓库优化原则数据分区存储格式查询优化B树索引查询性能大数据
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
- 使用 Hadoop 实现大数据的高效存储与查询
王子良.
经验分享大数据hadoop分布式
欢迎来到我的博客!非常高兴能在这里与您相遇。在这里,您不仅能获得有趣的技术分享,还能感受到轻松愉快的氛围。无论您是编程新手,还是资深开发者,都能在这里找到属于您的知识宝藏,学习和成长。博客内容包括:Java核心技术与微服务:涵盖Java基础、JVM、并发编程、Redis、Kafka、Spring等,帮助您全面掌握企业级开发技术。大数据技术:涵盖Hadoop(HDFS)、Hive、Spark、Fli
- Spark 源码分析(一) SparkRpc中序列化与反序列化Serializer的抽象类解读 (正在更新中~)别人能写出来的,你也能行!多学习别人的思路,形成自己的思路,高薪工作奔你而来!
小白的大数据历程
Spark源码解析开发语言spark大数据分布式scala
后一篇链接在这接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分(这是一个链接)目录接上一章请先看解读序列化抽象类第一部分2.Java序列化实现类JavaSerializer(1)JavaSerializationStream类代码实际例子1:序列化(2)JavaDeserializationStream代码实际例子2:反序列化Spark源码下类图在学习过程中,抓住主要问题,请思考问题为什么Kryo序列化更加
- Spark 源码分析(一) SparkRpc中序列化与反序列化Serializer的抽象类解读 (java序列化部分完结,正在更新RpcEnv部分~)
小白的大数据历程
Spark源码解析sparkjavapython
目录(3)JavaSerializerInstance定义了一个Java序列化实例(1)构造方法参数(2)方法1:serializeStream(3)方法2:deserializeStreamdefaultClassLoader(4)方法3:deserializeStreamloader(5)方法4:serialize(6)方法5:deserializeloader(7)方法6:deseriali
- ORACLE与SQL SERVER的区别
nanzhuhe
文章笔记数据库Oracle
ORACLE与SQLSERVER的区别转载自:https://www.cnblogs.com/chuncn/archive/2009/01/28/1381262.html体系结构ORACLE的文件体系结构为:数据文件.DBF(真实数据)日志文件.RDO控制文件.CTL参数文件.ORASQLSERVER的文件体系结构为:.MDF(数据字典).NDF(数据文件).LDF(日志文件)ORACLE存储结构
- hdfs和hive对于小文件的处理方案
二进制_博客
大数据
一、hdfs如何处理小文件小文件问题的危害小文件问题对HDFS的性能和稳定性产生显著影响,主要包括:占用过多的存储空间:每个小文件都会占用一个独立的Block,导致存储资源的浪费。降低数据处理效率:HDFS是为处理大文件而设计的,小文件会导致大量的Map任务启动,增加处理时间和资源消耗。NameNode内存压力增大:NameNode需要维护所有文件和目录的元数据信息,小文件过多会导致NameNod
- hive 创建访问用户_Hive权限控制和超级管理员的实现
weixin_39826089
hive创建访问用户
Hive权限控制Hive权限机制:Hive从0.10可以通过元数据控制权限。但是Hive的权限控制并不是完全安全的。基本的授权方案的目的是防止用户不小心做了不合适的事情。先决条件:为了使用Hive的授权机制,有两个参数必须在hive-site.xml中设置:hive.security.authorization.enabledtrueenableordisablethehiveclientauth
- hive表级权限控制_Hive权限管理
weixin_39769091
hive表级权限控制
最近遇到一个hive权限的问题,先简单记录一下,目前自己的理解不一定对,后续根据自己的理解程度更新一、hive用户的概念hive本身没有创建用户的命令,hive的用户就是Linux用户,若当前是用mr用户输入hive,进入hive的shell,则当前hive的用户为mr。hive本身不提供用户和用户的管理,只做权限控制。所以在实际的生产中,容易造成创表和使用表的用户不统一的情况,针对该情况可以使用
- HIVE的权限控制和超级管理员的实现
weixin_34364071
大数据数据库java
Hive用户权限管理从remote部署hive和mysql元数据表字典看,已经明确hive是通过存储在元数据中的信息来管理用户权限。现在重点是Hive怎么管理用户权限。首先要回答的是用户是怎么来的,发现hive有创建角色的命令,但没有创建用户的命令,显然Hive的用户不是在mysql中创建的。在回答这个问题之前,先初步了解下Hive的权限管理机制。Hive用户组和用户即Linux用户组和用户,和h
- hive批量修复分区
青云游子
Hivehive数据库hadoop
#!/bin/bashset-x#定义Hive数据库的名称database_name="edu"#定义要排除的表名exclude_table="tab_name"#使用Hive的shell命令获取所有的表名tables=$(hive-e"USE$database_name;SHOWTABLES;")#初始化一个字符串,用于存储所有的MSCKREPAIRTABLE命令commands="USE$da
- HiveMetaException: Unknown version specified for initialization: 3.1.0(或者其他版本号)
一品_人生
mysqlhive大数据
遇到这个问题,也是很难发现的,查阅很多文章,乱七八糟,也可能是遇到的问题不相同吧,我们从以下两个方面去排查吧1.检查你的hive-site.xml和hive-env.sh,配置对就行,这个网上一大片,注意要正确。2.那就是你解压的hive压缩文件,然后发现要安装mysql,这时你会先检查你本地有没有mysql,使用find/-namemysql(罪源),然后你就一通删除,你没有发现你删除了一个hi
- hive表修改字段类型没有级连导致历史分区报错
尘世壹俗人
大数据Hive技术hivehadoop数据仓库
一:问题背景修改hive的分区表时有级连概念,指字段的最新状态,默认只对往后的分区数据生效,而之前的分区保留历史元数据状态。好处就是修改语句的效率很快,坏处就是如果历史分区的数据还有用,那就回发生分区元数据和表元数据的不一致报错最终导致:presto或hive任务抽取历史分区会报如下的错误Thereisamismatchbetweenthetableandpartitionschemas.Thet
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项  
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi