- 国产唯一开源湖仓框架LakeSoul 2.0 重磅升级:支持快照回滚、Flink和Hive对接
元灵数智
大数据数据库spark
首先,附上Github链接LakeSoul:https://github.com/meta-soul/LakeSoul,可搜索公众号元灵数智,在底部菜单了解我们-用户交流获取官方技术交流群二维码,进群与业内大佬进行技术交流。DMetaSoul团队于7月初发布了LakeSoul2.0版本,对1.0版本进行了多方面升级优化,提高了自身架构设计的灵活性,也更好地适应客户未来业务高速发展的需要。2.0版本
- Flink连接kerberos认证的hive 并使用table API
lisacumt
flinkhive大数据
有个问题flink的kerveros通过配置设置。但是HiveCatalog还需要再次使用UserGroupInformation再次认证。直接上代码:importcom.amihaiemil.eoyaml.*;importlombok.AllArgsConstructor;importlombok.Data;importlombok.NoArgsConstructor;importorg.apa
- Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅[特殊字符]
狮歌~资深攻城狮
linqc#
Flink事件时间案例:电商订单实时分析的奇妙之旅嘿,小伙伴们!今天咱们通过一个具体的案例来看看Flink在处理事件时间方面的强大威力这个案例就是电商订单的实时分析,就像我们平时在电商平台购物时,平台需要实时了解订单的各种信息一样案例背景假设我们有一个电商平台,每天有大量的用户下单购买各种商品我们希望能够实时统计每个商品的销量,并且按照订单的实际发生时间来进行分析,而不是按照系统处理订单的时间。这
- 深入理解 Flink 中的 .name() 和 .uid() 方法
Ray.1998
大数据flinkkafkasparkhivehadoop
在ApacheFlink中,.name()和.uid()是两个常用的配置方法。虽然它们看起来相似,但它们各自有着不同的功能和用途,理解这两个方法的区别和各自的应用场景,能够帮助开发者更好地管理Flink作业,提升作业的可读性、可维护性和容错性。本文将详细讲解.name()和.uid()的作用、用途以及如何在实际开发中正确使用它们。1.name()方法:为操作命名1.1.作用:.name()方法的作
- Flink Checkpoint机制详解
Ray.1998
大数据flink大数据开发语言sparkzookeeperkafkahive
在分布式流处理系统中,容错性和一致性是核心要求。ApacheFlink作为流处理的领先框架,提供了一种强大的机制来确保系统的容错性与数据的一致性,这就是Flink的Checkpoint机制。通过定期保存应用程序的状态快照,Flink能够在系统发生故障时迅速恢复到最近的一致状态,并且提供精确一次(exactly-once)的语义保证。本文将详细介绍Flink的Checkpoint机制,包括其触发方式
- Spring Boot中整合Flink CDC 数据库变更监听器来实现对MySQL数据库
坚定信念,勇往无前
java数据库springbootflink
FlinkCDC(ChangeDataCapture)是Flink的一种数据实时获取的扩展,用于捕获数据库中的数据变化,并且通过实时流式处理机制来操作这些变化的数据,在FlinkCDC中通过Debezium提供的数据库变更监听器来实现对MySQL数据库的监听操作,通过与SpringBoot技术的集成可以更加高效的实现数据实时同步的操作。下面我们就来介绍一下如何在SpringBoot中集成Flink
- 华为云FusionInsight MRS FlinkSQL 复杂嵌套Json解析最佳实践
华为云技术精粹
云计算华为云
背景说明随着流计算的发展,挑战不再仅限于数据量和计算量,业务变得越来越复杂,开发者可能是资深的大数据从业者、初学Java的爱好者,或是不懂代码的数据分析者。如何提高开发者的效率,降低流计算的门槛,对推广实时计算非常重要。SQL是数据处理中使用最广泛的语言,它允许用户简明扼要地展示其业务逻辑。Flink作为流批一体的计算引擎,致力于提供一套SQL支持全部应用场景,FlinkSQL的实现也完全遵循AN
- 图数据库的易用性—GES与Flink的对接
华为云技术精粹
云计算华为云
数字化时代,业务的实时处理需求越来越迫切,实时预警、实时风控、实时推荐等,Flink作为新一代流批统一的计算引擎,具有独特的天然流式计算特性和更为先进的架构设计的特点,它可以从不同的第三方存储引擎中读取数据,进行处理,然后再写出到另外的存储引擎中。GES拥抱变化,开发了与Flink的对接工具GES-Flink-Connector。GES-Flink-Connector是一款自定义的离线/实时数据同
- 消息中间件 --- Apache Pulsar
johnrui
云计算
使用场景,参考地址:最佳实践|ApachePulsar在拉卡拉的技术实践_开源_ApachePulsar_InfoQ写作社区场景1:流式队列场景2:消息队列:OpenMessaging协议实现(透明层协议)场景3:流式队列:自定义Kafka0.8-Source(Source开发)场景4:流式队列:Function消息过滤(消息过滤)场景5:流式队列:PulsarFlinkConnector流式计算
- Flink-02-flink技术架构及工作原理
TRX1024
Flink
Flink组件栈自下而上,分别针对每一层进行解释说明:Deployment该层主要涉及了Flink的部署模式,Flink支持多种部署模式:本地、集群(Standalone/YARN)、云(GCE/EC2)。Runtime层Runtime层提供了支持Flink计算的全部核心实现,比如:支持分布式Stream处理、JobGraph到ExecutionGraph的映射、调度等等,为上层API层提供基础服
- Flink集群架构
流量留
ApacheFlinkFLINKjava运维数据库
在上一章节我们对flink有了一个基本的了解。从它的应用的场景以及它的一些基本的一些核心的一些概念。从本章节开始,我们对flink从它的一个集群的一个架构以及它的一个部署模式着手,去了解flink如何去部署在不同的这样的一个集群的一些资源管理器上面,以及相应的一些原理的一些解析。本节课开始我们了解一下flink的一个集群的一个基本的架构,了解里面核心的一些组件,比如说dropmanager,tas
- maven引包爆红 failed to transfer from http://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/public during a previ
sui5yue6_
mavenjava
之前一致可以正常使用,然后突然无法引入新的包无法引包org.apache.flink:flink-streaming-java_2.12:pom:1.13.1failedtotransferfromhttp://maven.aliyun.com/nexus/content/groups/publicduringapreviousattempt.Thisfailurewascachedinthelo
- 《聊聊Flink:大数据世界的神秘“小能手”》
狮歌~资深攻城狮
大数据技术大数据
《聊聊Flink:大数据世界的神秘“小能手”》宝子们,咱今天来唠唠一个有点神秘的东西——Flink。你要是刚听到这个名字,可能会觉得像什么魔法咒语似的。其实啊,它可没那么玄乎,但确实挺厉害的。一、Flink是啥?简单来说咱先从最简单的概念说起。Flink就像是一个超级快递员✈️在大数据的世界里,每天都有海量的数据像包裹一样到处跑。这些数据有的来自咱们的手机,像你刷短视频的记录、购物的信息;有的来
- 构建多维度用户特征矩阵,开发基于Flink CEP的高风险用户识别模型
千叶真尹
linqc#
基于FlinkSQLCEP构建多维度用户特征矩阵与高风险用户识别模型,需结合实时特征计算、动态规则管理和复杂事件检测能力。以下是分步骤实现方案(关键点引用搜索结果中的技术方案):一、多维度用户特征矩阵构建1.数据源整合实时行为流:通过FlinkSQL连接Kafka,定义用户行为表(如登录、交易事件):SQLCREATETABLEuser_behavior(user_idSTRING,event_t
- 大数据-257 离线数仓 - 数据质量监控 监控方法 Griffin架构
m0_74823705
面试学习路线阿里巴巴大数据架构
点一下关注吧!!!非常感谢!!持续更新!!!Java篇开始了!目前开始更新MyBatis,一起深入浅出!目前已经更新到了:Hadoop(已更完)HDFS(已更完)MapReduce(已更完)Hive(已更完)Flume(已更完)Sqoop(已更完)Zookeeper(已更完)HBase(已更完)Redis(已更完)Kafka(已更完)Spark(已更完)Flink(已更完)ClickHouse(已
- 优化 Flink 消费 Kafka 数据的速度:实战指南
Ray.1998
大数据flinkkafka大数据
在使用Flink消费Kafka数据时,你可能会遇到消费速率较慢的问题。本文将从Kafka并行消费、批量拉取、Checkpoint频率、ConsumerPoll速率以及Flink任务Slot资源等多个方面,详细解析如何优化Flink消费Kafka的速度。1.增加Kafka并行消费(提高并行度)问题Flink默认的Kafka消费者并行度可能较低,导致消费速度无法充分利用Kafka的吞吐能力。✅解决方案
- 【Flink实战】Flink网络内存和托管内存
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flink网络服务器
文章目录一、网络内存与托管内存1.网络内存1.1.网络内存的主要作用1.2.网络内存配置项2.托管内存二、网络内存与托管内存的关系1、互相依赖,优化执行性能2、基于任务特性设置内存分配3、内存竞争与背压机制网络内存主要负责Taskmanager之间的网络数据传输的内存,托管内存主要负责Flink的状态计算,比如window等操作。一、网络内存与托管内存1.网络内存网络内存:主要用于任务间(不同的T
- 【Flink 实战】Flink 中 Akka 通信与内存占用分析
roman_日积跬步-终至千里
#flink实战flink大数据
文章目录一、Akka通信需要的内存二、Akka通信的超时和建议配置1.超时配置项调整建议2.常见调整例子JobManager和TaskManager之间的通信是通过Akka实现的。Akka是Flink中一个分布式通信框架,负责处理集群内各个组件之间的消息传递、任务调度、状态更新以及故障恢复等操作。在这个过程中,Akka的通信机制会消耗一定的内存,特别是在消息传递、队列管理和任务调度过程中。本文将详
- 鹰角基于 Flink + Paimon + Trino 构建湖仓一体化平台实践项目
flink大数据实时计算
摘要:本文整理自鹰角大数据开发工程师,ApacheHudiContributor朱正军老师在FlinkForwardAsia2024生产实践(二)专场中的分享。主要分为以下四个部分:一、鹰角数据平台架构二、数据湖选型三、湖仓一体建设四、未来展望一、鹰角数据平台架构首先给大家介绍一下鹰角目前的数据平台架构。在介绍之前,关于鹰角我先给大家做简单的介绍。1.1关于鹰角鹰角网络,也称为HYPERGRYPH
- mysql实时同步到es
数据库
测试了多个方案同步,最终选择oceanu产品,底层基于Flinkcdc1、实时性能够保证,binlog量很大时也不产生延迟2、配置SQL即可完成,操作上简单下面示例mysql的100张分表实时同步到es,优化备注等文本字段的like查询创建SQL作业CREATETABLEfrom_mysql(idint,cidintNOTNULL,gidbigintNOTNULL,contentvarchar,c
- Flink CDC报错ArrayIndexOutOfBoundsException解决思路
学亮编程手记
大数据flinkdoris
FlinkCDC用两个并行度会报错。一个并行度就不会报错。不知道是什么原因?同步java.lang.ArrayIndexOutOfBoundsException?解决思路看日志,应该是mysql文本字段中有换行符之类的,应该会有一个url的报错提示,然后curl那个url看具体报错。这个问题可能是由于FlinkCDC的并行度设置不正确导致的。当您尝试使用两个并行度时,可能会遇到数组越界异常(jav
- Flink 源码笔记03—StreamGraph到JobGraph
董嘻嘻
Flink源码笔记flinkjavabigdata
文章目录简介入口函数traverseStreamGraphAndGenerateHashesgenerateDeterministicHashgenerateUserSpecifiedHashsetChainingisChainable简介JobGraph可以认为是StreamGraph的优化图,它将一些符合特定条件的operators合并成一个operatorchain,以减少数据在节点之间序列
- flink核心特性
24k小善
flink大数据java架构
ApacheFlink核心特性详解一、流处理与批处理的统一Flink的核心设计理念之一是将流处理和批处理统一在一个框架中。这种统一性使得Flink在处理实时数据和批量数据时具有高度的灵活性和一致性。1.流处理与批处理的统一计算引擎流处理作为批处理的特例:Flink将批处理视为有限流(FiniteStream),从而实现了流处理和批处理的统一。统一API:Flink提供了DataStream和Dat
- flink反压详解
24k小善
flink架构大数据AI编程
Flink背压/反压(Backpressure)详解在ApacheFlink中,背压(Backpressure)是一个常见的性能问题,通常表现为数据流在某些节点处积压,导致整体处理速度下降甚至停滞。背压的发生可能源于硬件资源限制、任务逻辑复杂性、数据分布不均或外部系统瓶颈等因素。本文将从多个角度详细讲解Flink的背压问题,包括其成因、影响以及解决方案。一、什么是Flink背压?背压是指在数据流处
- 十四、Flink源码阅读--JobGraph生成过程
灰二和杉菜
ApacheFlinkFlinkJobGraph生成源码分析
上篇分析了client整个提交任务过程,最终提交的是一个JobGraph对象,那么是如何从jar或sql任务转为JobGraph的呢,这篇我们仔细研究一下,版本为1.6.3源码分析上篇我们介绍client端提交任务最终会到到ClusterClient.run()方法,就在这个方法中封装了JobGraph的步骤。publicJobSubmissionResultrun(FlinkPlancompil
- 最新Apache Hudi 1.0.1源码编译详细教程以及常见问题处理
Toroidals
大数据组件安装部署教程hudi1.0.1源码编译教程最新
1.最新ApacheHudi1.0.1源码编译2.Flink、Spark、Hive集成Hudi1.0.13.flinkstreaming写入hudi目录1.版本介绍2.安装maven2.1.下载maven2.2.设置环境变量2.3.添加Maven镜像3.编译hudi3.1.下载hudi源码3.2.修改hudi源码3.3.修改hudi-1.0.1/pom.xml,注释或去掉410行内容3.4.安装c
- Flink提交pyflink任务
Leo_Hu666
flink大数据pythonpyflink
1.官方文档:flink1.14:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.14/docs/deployment/cli/#submitting-pyflink-jobsflink1.18:https://nightlies.apache.org/flink/flink-docs-release-1.18/docs/deploy
- Flink在指定时间窗口内统计均值,超过阈值后报警
小的~~
flink均值算法大数据
1、需求统计物联网设备收集上来的温湿度数据,如果5分钟内的均值超过阈值(30摄氏度)则发出告警消息,要求时间窗口和阈值可在管理后台随时修改,实时生效(完成当前窗口后下一个窗口使用最新配置)。物联网设备的数据从kafka中读取,配置数据从mysql中读取,有个管理后台可以调整窗口和阈值大小。2、思路使用flink的双流join,配置数据使用广播流,设备数据使用普通流。3、实现代码packagecu.
- Flink SQL 优化实战 - 维表 JOIN 优化
腾讯云大数据
大数据数据库flinksql
作者:龙逸尘,腾讯CSIG高级工程师背景介绍维表(DimensionTable)是来自数仓建模的概念。在数仓模型中,事实表(FactTable)是指存储有事实记录的表,如系统日志、销售记录等,而维表是与事实表相对应的一种表,它保存了事实表中指定属性的相关详细信息,可以跟事实表做关联;相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。在实际生产中,我们经常会有这样的需求,以原始数据流
- 阿里云RDS到亚马逊云RDS的实时数据同步方案详解
ivwdcwso
运维阿里云云计算awskda数据同步
1.需求背景在当今的多云环境中,企业经常需要在不同云平台之间同步数据。本文将详细介绍如何实现从阿里云RDSMySQL数据库到亚马逊云RDSMySQL数据库的实时数据同步。这种同步对于数据备份、跨区域数据访问、数据分析等场景都非常有用。2.方案概述我们将使用AWSKinesisDataAnalytics(KDA)作为核心组件来实现这个实时同步方案。KDA基于ApacheFlink,支持使用SQL或J
- knob UI插件使用
换个号韩国红果果
JavaScriptjsonpknob
图形是用canvas绘制的
js代码
var paras = {
max:800,
min:100,
skin:'tron',//button type
thickness:.3,//button width
width:'200',//define canvas width.,canvas height
displayInput:'tr
- Android+Jquery Mobile学习系列(5)-SQLite数据库
白糖_
JQuery Mobile
目录导航
SQLite是轻量级的、嵌入式的、关系型数据库,目前已经在iPhone、Android等手机系统中使用,SQLite可移植性好,很容易使用,很小,高效而且可靠。
因为Android已经集成了SQLite,所以开发人员无需引入任何JAR包,而且Android也针对SQLite封装了专属的API,调用起来非常快捷方便。
我也是第一次接触S
- impala-2.1.2-CDH5.3.2
dayutianfei
impala
最近在整理impala编译的东西,简单记录几个要点:
根据官网的信息(https://github.com/cloudera/Impala/wiki/How-to-build-Impala):
1. 首次编译impala,推荐使用命令:
${IMPALA_HOME}/buildall.sh -skiptests -build_shared_libs -format
2.仅编译BE
${I
- 求二进制数中1的个数
周凡杨
java算法二进制
解法一:
对于一个正整数如果是偶数,该数的二进制数的最后一位是 0 ,反之若是奇数,则该数的二进制数的最后一位是 1 。因此,可以考虑利用位移、判断奇偶来实现。
public int bitCount(int x){
int count = 0;
while(x!=0){
if(x%2!=0){ /
- spring中hibernate及事务配置
g21121
Hibernate
hibernate的sessionFactory配置:
<!-- hibernate sessionFactory配置 -->
<bean id="sessionFactory"
class="org.springframework.orm.hibernate3.LocalSessionFactoryBean">
<
- log4j.properties 使用
510888780
log4j
log4j.properties 使用
一.参数意义说明
输出级别的种类
ERROR、WARN、INFO、DEBUG
ERROR 为严重错误 主要是程序的错误
WARN 为一般警告,比如session丢失
INFO 为一般要显示的信息,比如登录登出
DEBUG 为程序的调试信息
配置日志信息输出目的地
log4j.appender.appenderName = fully.qua
- Spring mvc-jfreeChart柱图(2)
布衣凌宇
jfreechart
上一篇中生成的图是静态的,这篇将按条件进行搜索,并统计成图表,左面为统计图,右面显示搜索出的结果。
第一步:导包
第二步;配置web.xml(上一篇有代码)
建BarRenderer类用于柱子颜色
import java.awt.Color;
import java.awt.Paint;
import org.jfree.chart.renderer.category.BarR
- 我的spring学习笔记14-容器扩展点之PropertyPlaceholderConfigurer
aijuans
Spring3
PropertyPlaceholderConfigurer是个bean工厂后置处理器的实现,也就是BeanFactoryPostProcessor接口的一个实现。关于BeanFactoryPostProcessor和BeanPostProcessor类似。我会在其他地方介绍。
PropertyPlaceholderConfigurer可以将上下文(配置文件)中的属性值放在另一个单独的标准java
- maven 之 cobertura 简单使用
antlove
maventestunitcoberturareport
1. 创建一个maven项目
2. 创建com.CoberturaStart.java
package com;
public class CoberturaStart {
public void helloEveryone(){
System.out.println("=================================================
- 程序的执行顺序
百合不是茶
JAVA执行顺序
刚在看java核心技术时发现对java的执行顺序不是很明白了,百度一下也没有找到适合自己的资料,所以就简单的回顾一下吧
代码如下;
经典的程序执行面试题
//关于程序执行的顺序
//例如:
//定义一个基类
public class A(){
public A(
- 设置session失效的几种方法
bijian1013
web.xmlsession失效监听器
在系统登录后,都会设置一个当前session失效的时间,以确保在用户长时间不与服务器交互,自动退出登录,销毁session。具体设置很简单,方法有三种:(1)在主页面或者公共页面中加入:session.setMaxInactiveInterval(900);参数900单位是秒,即在没有活动15分钟后,session将失效。这里要注意这个session设置的时间是根据服务器来计算的,而不是客户端。所
- java jvm常用命令工具
bijian1013
javajvm
一.概述
程序运行中经常会遇到各种问题,定位问题时通常需要综合各种信息,如系统日志、堆dump文件、线程dump文件、GC日志等。通过虚拟机监控和诊断工具可以帮忙我们快速获取、分析需要的数据,进而提高问题解决速度。 本文将介绍虚拟机常用监控和问题诊断命令工具的使用方法,主要包含以下工具:
&nbs
- 【Spring框架一】Spring常用注解之Autowired和Resource注解
bit1129
Spring常用注解
Spring自从2.0引入注解的方式取代XML配置的方式来做IOC之后,对Spring一些常用注解的含义行为一直处于比较模糊的状态,写几篇总结下Spring常用的注解。本篇包含的注解有如下几个:
Autowired
Resource
Component
Service
Controller
Transactional
根据它们的功能、目的,可以分为三组,Autow
- mysql 操作遇到safe update mode问题
bitray
update
我并不知道出现这个问题的实际原理,只是通过其他朋友的博客,文章得知的一个解决方案,目前先记录一个解决方法,未来要是真了解以后,还会继续补全.
在mysql5中有一个safe update mode,这个模式让sql操作更加安全,据说要求有where条件,防止全表更新操作.如果必须要进行全表操作,我们可以执行
SET
- nginx_perl试用
ronin47
nginx_perl试用
因为空闲时间比较多,所以在CPAN上乱翻,看到了nginx_perl这个项目(原名Nginx::Engine),现在托管在github.com上。地址见:https://github.com/zzzcpan/nginx-perl
这个模块的目的,是在nginx内置官方perl模块的基础上,实现一系列异步非阻塞的api。用connector/writer/reader完成类似proxy的功能(这里
- java-63-在字符串中删除特定的字符
bylijinnan
java
public class DeleteSpecificChars {
/**
* Q 63 在字符串中删除特定的字符
* 输入两个字符串,从第一字符串中删除第二个字符串中所有的字符。
* 例如,输入”They are students.”和”aeiou”,则删除之后的第一个字符串变成”Thy r stdnts.”
*/
public static voi
- EffectiveJava--创建和销毁对象
ccii
创建和销毁对象
本章内容:
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
2. 遇到多个构造器参数时要考虑用构建器(Builder模式)
3. 用私有构造器或者枚举类型强化Singleton属性
4. 通过私有构造器强化不可实例化的能力
5. 避免创建不必要的对象
6. 消除过期的对象引用
7. 避免使用终结方法
1. 考虑用静态工厂方法代替构造器
类可以通过
- [宇宙时代]四边形理论与光速飞行
comsci
从四边形理论来推论 为什么光子飞船必须获得星光信号才能够进行光速飞行?
一组星体组成星座 向空间辐射一组由复杂星光信号组成的辐射频带,按照四边形-频率假说 一组频率就代表一个时空的入口
那么这种由星光信号组成的辐射频带就代表由这些星体所控制的时空通道,该时空通道在三维空间的投影是一
- ubuntu server下python脚本迁移数据
cywhoyi
pythonKettlepymysqlcx_Oracleubuntu server
因为是在Ubuntu下,所以安装python、pip、pymysql等都极其方便,sudo apt-get install pymysql,
但是在安装cx_Oracle(连接oracle的模块)出现许多问题,查阅相关资料,发现这边文章能够帮我解决,希望大家少走点弯路。http://www.tbdazhe.com/archives/602
1.安装python
2.安装pip、pymysql
- Ajax正确但是请求不到值解决方案
dashuaifu
Ajaxasync
Ajax正确但是请求不到值解决方案
解决方案:1 . async: false , 2. 设置延时执行js里的ajax或者延时后台java方法!!!!!!!
例如:
$.ajax({ &
- windows安装配置php+memcached
dcj3sjt126com
PHPInstallmemcache
Windows下Memcached的安装配置方法
1、将第一个包解压放某个盘下面,比如在c:\memcached。
2、在终端(也即cmd命令界面)下输入 'c:\memcached\memcached.exe -d install' 安装。
3、再输入: 'c:\memcached\memcached.exe -d start' 启动。(需要注意的: 以后memcached将作为windo
- iOS开发学习路径的一些建议
dcj3sjt126com
ios
iOS论坛里有朋友要求回答帖子,帖子的标题是: 想学IOS开发高阶一点的东西,从何开始,然后我吧啦吧啦回答写了很多。既然敲了那么多字,我就把我写的回复也贴到博客里来分享,希望能对大家有帮助。欢迎大家也到帖子里讨论和分享,地址:http://bbs.csdn.net/topics/390920759
下面是我回复的内容:
结合自己情况聊下iOS学习建议,
- Javascript闭包概念
fanfanlovey
JavaScript闭包
1.参考资料
http://www.jb51.net/article/24101.htm
http://blog.csdn.net/yn49782026/article/details/8549462
2.内容概述
要理解闭包,首先需要理解变量作用域问题
内部函数可以饮用外面全局变量
var n=999;
functio
- yum安装mysql5.6
haisheng
mysql
1、安装http://dev.mysql.com/get/mysql-community-release-el7-5.noarch.rpm
2、yum install mysql
3、yum install mysql-server
4、vi /etc/my.cnf 添加character_set_server=utf8
- po/bo/vo/dao/pojo的详介
IT_zhlp80
javaBOVODAOPOJOpo
JAVA几种对象的解释
PO:persistant object持久对象,可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作.
VO:value object值对象。通常用于业务层之间的数据传递,和PO一样也是仅仅包含数据而已。但应是抽象出的业务对象,可
- java设计模式
kerryg
java设计模式
设计模式的分类:
一、 设计模式总体分为三大类:
1、创建型模式(5种):工厂方法模式,抽象工厂模式,单例模式,建造者模式,原型模式。
2、结构型模式(7种):适配器模式,装饰器模式,代理模式,外观模式,桥接模式,组合模式,享元模式。
3、行为型模式(11种):策略模式,模版方法模式,观察者模式,迭代子模式,责任链模式,命令模式,备忘录模式,状态模式,访问者
- [1]CXF3.1整合Spring开发webservice——helloworld篇
木头.java
springwebserviceCXF
Spring 版本3.2.10
CXF 版本3.1.1
项目采用MAVEN组织依赖jar
我这里是有parent的pom,为了简洁明了,我直接把所有的依赖都列一起了,所以都没version,反正上面已经写了版本
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="ht
- Google 工程师亲授:菜鸟开发者一定要投资的十大目标
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工作感悟人生
身为软件开发者,有什么是一定得投资的? Google 软件工程师 Emanuel Saringan 整理了十项他认为必要的投资,第一项就是身体健康,英文与数学也都是必备能力吗?来看看他怎么说。(以下文字以作者第一人称撰写)) 你的健康 无疑地,软件开发者是世界上最久坐不动的职业之一。 每天连坐八到十六小时,休息时间只有一点点,绝对会让你的鲔鱼肚肆无忌惮的生长。肥胖容易扩大罹患其他疾病的风险,
- linux打开最大文件数量1,048,576
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clinux
File descriptors are represented by the C int type. Not using a special type is often considered odd, but is, historically, the Unix way. Each Linux process has a maximum number of files th
- java语言中PO、VO、DAO、BO、POJO几种对象的解释
衞酆夼
javaVOBOPOJOpo
PO:persistant object持久对象
最形象的理解就是一个PO就是数据库中的一条记录。好处是可以把一条记录作为一个对象处理,可以方便的转为其它对象。可以看成是与数据库中的表相映射的java对象。最简单的PO就是对应数据库中某个表中的一条记录,多个记录可以用PO的集合。PO中应该不包含任何对数据库的操作。
BO:business object业务对象
封装业务逻辑的java对象