小财迷，嘻嘻
小财迷，嘻嘻

Spark分布式计算原理(宽窄依赖，DAG，stage划分，shuffle过程，Spark计算引擎原理)

文章目录

  • 1、RDD依赖
    • 1.1 依赖关系
    • 1.2 窄依赖
    • 1.3 宽依赖
    • 1.4 宽依赖对比窄依赖
  • 2、DAG
  • 3、stage划分
    • 3.1 为什么要写在本地
    • 3.2 移动算子而不是移动数据
  • 4、Spark Shuffle过程
  • 5、Spark计算引擎原理

1、RDD依赖

Spark中RDD的高效与DAG图有着莫大的关系，在DAG调度中需要对计算过程划分stage，而划分依据就是RDD之间的依赖关系。

Lineage：血统、遗传。RDD最重要的特性之一，保存了RDD的依赖关系；RDD实现了基于Lineage的容错机制。

1.1 依赖关系

RDD之间的依赖关系分为窄依赖(narrow dependency)和宽依赖(wide dependency，也称shuffle dependency)。

1.2 窄依赖

窄依赖：一个父RDD的分区被子RDD的

你可能感兴趣的:(spark,spark)

  • Hbase深入浅出 天才之上 数据存储Hbase大数据存储
    目录HBase在大数据生态圈中的位置HBase与传统关系数据库的区别HBase相关的模块以及HBase表格的特性HBase的使用建议Phoenix的使用总结HBase在大数据生态圈中的位置提到大数据的存储，大多数人首先联想到的是Hadoop和Hadoop中的HDFS模块。大家熟知的Spark、以及Hadoop的MapReduce，可以理解为一种计算框架。而HDFS，我们可以认为是为计算框架服务的存
  • 深入浅出了解HBase及RDD编程 山海王子 大数据hbase
    深入浅出了解HBaseHBase简介架构HBase是什么样的数据库？关键是数据模型关键要素：什么是单元格时间戳的功能是什么？HBase为什么能存储海量数据创建一个HBase表配置Spark编写程序读取HBase数据编写程序向HBase写入数据关于搭建HBase高可用集群的图文教程，可参考我的另一篇博文——安装并配置HBase集群（5个节点）。HBase简介HBase是GoogleBigTable的
  • Spark 性能优化（四）：Cache LevenBigData spark性能调优spark性能优化大数据
    在Spark中，缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式，目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时，如果多次重复使用相同的数据集，缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存，Spark可以将数据存储在内存中，这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点：缓存基本概念：通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下，数据会存储在内存中（RAM），
  • 使用Docker搭建Flink集群 O_1CxH Flink大数据Kafka大数据dockerflink容器
    目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候，需要一个真实的环境。我们知道，像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式：在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE（Intellj）里面编译和运行写好的程序，实际上是用的前一种运行模式；如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
  • Spark 和 Flink 信徒_ sparkflink大数据
    Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎，但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比：1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批（Micro-Batch）为主，但支持结构化流（StructuredStreaming）原生流（TrueStreaming），基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
  • spark任务运行 冰火同学 Sparkspark大数据分布式
    运行环境在这里插入代码片[root@hadoop000conf]#java-versionjavaversion"1.8.0_144"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)[root@hadoop000conf]#echo$JAVA_HOME/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144[root@hadoop000conf]#
  • 【Redis】golang操作Redis基础入门 寸 铁 go数据库Redisredisgolang数据库CRUD基本操作分布式键值对
    【Redis】golang操作Redis基础入门大家好我是寸铁总结了一篇【Redis】golang操作Redis基础入门sparkles:喜欢的小伙伴可以点点关注Redis的作用Redis（RemoteDictionaryServer）是一个开源的内存数据库，它主要用于存储键值对，并提供多种数据结构的支持。Redis的主要作用包括：1.缓存:Redis可以作为缓存系统，将常用的数据缓存在内存中，以
  • hive spark读取hive hbase外表报错分析和解决 spring208208 hivehivesparkhbase
    问题现象使用Sparkshell操作hive关联Hbase的外表导致报错；hive使用tez引擎操作关联Hbase的外表时报错。问题1：使用tez或spark引擎，在hive查询时只要关联hbase的hive表就会有问题其他表正常。“org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException:Can’tgetthelocations”问题2：s
  • spark-广播变量 哈哈哈哈q +sparkhdfshadoop大数据spark
    当本地数据极大的时候，可以使用广播变量，使得减少内存。本地集合对象和分布式集合对象（RDD）进行关联的时候，需要将本地集合对象广播变量。本地的数据传输到集群上，会发到每一个线程，每一个分区。每一个进程executor，有多个线程分区，进程内的线程数据共享因此，给每一个线程发送数据会导致数据占用，浪费资源。所有，出现了广播变量，使得只发送给进程代码使用：broadcast=sc.broadcast(
  • 探索数据云的无缝桥梁：Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合 窦育培
    探索数据云的无缝桥梁：ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中，Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀，而ApacheSpark则是数据分析和
  • maven插件学习(maven-shade-plugin和maven-antrun-plugin插件) catcher92 javamavenmaven学习大数据
    整合spark3.3.x和hive2.1.1-cdh6.3.2碰到个问题，就是spark官方支持的hive是2.3.x，但是cdh中的hive确是2.1.x的，项目中又计划用spark-thrift-server，导致编译过程中有部分报错。其中OperationLog这个类在hive2.3中新增加了几个方法，导致编译报错。这个时候有两种解决办法：修改spark源码，注释掉调用OperationLo
  • 使用SparkLLM实现智能聊天：技术原理与实战演示 shuoac java
    在本篇文章中，我们将探讨如何使用iFlyTek的SparkLLM模型来实现智能聊天功能。我们将详细介绍SparkLLM的技术背景、核心原理，并通过实际代码展示如何进行实现。另外，还会分析应用场景并给出一些实践建议。技术背景介绍SparkLLM是由iFlyTek提供的一种强大的语言模型，支持多种语言生成任务。它能够理解并生成自然语言，适用于对话系统、内容生成、智能客服等场景。核心原理解析SparkL
  • Spark 性能优化 （三）：RBO 与 CBO LevenBigData spark性能调优spark性能优化ajax
    1.RBO的核心概念在ApacheSpark的查询优化过程中，规则优化（Rule-BasedOptimization,RBO）是Catalyst优化器的一个关键组成部分。它主要依赖于一组固定的规则进行优化，而不是基于统计信息（如CBO-Cost-BasedOptimization）。RBO主要通过一系列逻辑规则（LogicalRules）和物理规则（PhysicalRules）来转换和优化查询计划
  • python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍 weixin_39778582 python并行框架
    前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架，该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行，并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray，看起来有望取代Spark，业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年，Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
  • java获取hive表所有字段,Hive Sql从表中动态获取空列计数 拾亿年 java获取hive表所有字段
    我正在使用datastaxspark集成和sparkSQLthrift服务器,它为我提供了一个HiveSQL接口来查询Cassandra中的表.我的数据库中的表是动态创建的,我想要做的是仅根据表名在表的每列中获取空值的计数.我可以使用describedatabase.table获取列名,但在hiveSQL中,如何在另一个为所有列计数null的select查询中使用其输出.更新1：使用Dudu的解决
  • PySpark查询Dataframe中包含乱码的数据记录的方法 weixin_30777913 python大数据spark
    首先，用PySpark获取Dataframe中所有非ASCII字符，找到其中的非乱码字符。frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,concat_ws,explode,split,coalesce,litfrompyspark.sql.typesimportStringTypespark=SparkSes
  • spark streaming基础操作 天选之子123 大数据spark大数据分布式
    sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示，叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部，每个时间区间收到的数据都作为RDD存在，而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说，DStre
  • flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解 24k小善 flinkapache架构
    SeaTunnel（原名Waterdrop）是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台，专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标，并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解：SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块：1.数据源（Source）功能：负责从外部系统读取数据。支持的
  • DS缩写乱争：当小海豚撞上AI顶流，技术圈也逃不过“撞名”修罗场 数据库
    DS缩写风云：从“小海豚”到“深度求索”的魔幻现实曾几何时，技术圈提到DS，人们脑海中浮现的是一只灵动的“小海豚”——ApacheDolphinScheduler（简称DS）。这个2019年诞生的分布式任务调度系统，凭借可视化DAG界面、多租户支持和对Hadoop/Spark生态的深度集成，一度是大数据工程师的“梦中情工”。然而，命运的齿轮在2025年初突然加速转动：杭州AI公司DeepSeek（
  • 如何在Java中实现高效的分布式计算框架：从Hadoop到Spark 省赚客app开发者 javahadoopspark
    如何在Java中实现高效的分布式计算框架：从Hadoop到Spark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！今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架，重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop：基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架，最早由Apache开发，旨在处理海量数据。它的核心
  • Spark源码分析 数据年轮 Sparkspark源码spark大数据源码分析
    过程描述:1.通过Shell脚本启动Master，Master类继承Actor类，通过ActorySystem创建并启动。2.通过Shell脚本启动Worker，Worker类继承Actor类，通过ActorySystem创建并启动。3.Worker通过Akka或者Netty发送消息向Master注册并汇报自己的资源信息(内存以及CPU核数等)，以后就是定时汇报，保持心跳。4.Master接受消息
  • Spark 源码 | 脚本分析总结 董可伦 spark源码脚本
    前言最初是想学习一下Spark提交流程的源码，比如SparkOnYarn、Standalone。之前只是通过网上总结的文章大概了解整体的提交流程，但是每个文章描述的又不太一样，弄不清楚到底哪个说的准确，比如Client和CLuster模式的区别，Driver到底是干啥的，是如何定义的，为了彻底弄清楚这些疑问，所以决定学习一下相关的源码。因为不管是服务启动还是应用程序启动，都是通过脚本提交的，所以我
  • Spark性能调优-----常规性能调优（一）最优资源配置 weidajiangjiang spark性能调优常规资源配置
    1.1.1常规性能调优一：最优资源配置Spark性能调优的第一步，就是为任务分配更多的资源，在一定范围内，增加资源的分配与性能的提升是成正比的，实现了最优的资源配置后，在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定，标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示：代码清单2-1标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/bin
  • Spark性能调优系列：Spark资源模型以及调优 Mr Cao 大数据sparkSpark性能调优
    Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块，execution内存、storage内存、other内存。execution内存是执行内存，join、aggregate都在这部分中执行，shuffle的数据也会先缓存在这个内存中，满了再写入磁盘，能够减少IO，Map过程也是在这个内存中执行的。（0.25）storage内存是存储broadcast，cache
  • spark 性能调优 （一）：执行计划 LevenBigData spark性能调优spark大数据
    在Spark中，explain函数用于提供数据框（DataFrame）或SQL查询的逻辑计划和物理执行计划的详细解释。它可以帮助开发者理解Spark是如何执行查询的，包括优化过程、转换步骤以及它将采用的物理执行策略。1.逻辑计划(LogicalPlan)逻辑计划代表了Spark将应用于处理数据的抽象操作序列。它是基于用户提供的DataFrameAPI或SQL查询，经过优化前的中间表示。未优化的逻辑
  • spark技术基础知识 24k小善 spark服务器
    1.Spark的宽窄依赖划分Q:Spark中如何划分宽依赖和窄依赖？A:窄依赖：父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖（如map、filter），不会触发shuffle。宽依赖：父RDD的每个分区可能被多个子RDD的分区依赖（如groupByKey、reduceByKey），会触发shuffle。Q:宽依赖和窄依赖对性能的影响是什么？A:窄依赖：计算效率高，数据不需要跨节点传输。宽依赖：涉
  • Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫1万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档] QQ-1305637939 毕业设计大数据毕设图书数据分析sparkspringboot爬虫
    Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后，用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
  • 计算机毕业设计hadoop+spark+hive新能源汽车数据分析可视化大屏 汽车推荐系统 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能 qq+593186283 hadoop大数据人工智能
    （1）设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时，根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因，以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车，以提高汽车行驶的安全系数。（2）设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集，Kafka实现高吞吐量的数据传输，DateX进行数据清洗、转换和整
  • 【spark】【在YARN上运行Spark】【Running Spark on YARN】 资源存储库 spark
    目录RunningSparkonYARN在YARN上运行SparkSecurity安全LaunchingSparkonYARN在YARN上启动SparkAddingOtherJARs添加其他JARPreparations筹备工作Configuration配置DebuggingyourApplication调试应用程序SparkProperties【Spark属性】Availablepatterns
  • 在Jupyter Notebook中进行大数据分析：集成Apache Spark 范范0825 jupyter数据分析apache
    在JupyterNotebook中进行大数据分析：集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具，结合ApacheSpark后，能够处理和分析大规模数据。ApacheSpark是一个快速的统一分析引擎，支持大数据处理和分布式计算。本教程将详细介绍如何在JupyterNotebook中集成和使用Spark进行大数据分析。前提条件基本的Python编程知识基本
  • Java常用排序算法/程序员必须掌握的8大排序算法 cugfy java
    分类： 1）插入排序（直接插入排序、希尔排序） 2）交换排序（冒泡排序、快速排序） 3）选择排序（直接选择排序、堆排序） 4）归并排序 5）分配排序（基数排序） 所需辅助空间最多：归并排序 所需辅助空间最少：堆排序 平均速度最快：快速排序 不稳定：快速排序，希尔排序，堆排序。 先来看看8种排序之间的关系：   1.直接插入排序 （1
  • 【Spark102】Spark存储模块BlockManager剖析 bit1129 manager
    Spark围绕着BlockManager构建了存储模块，包括RDD，Shuffle，Broadcast的存储都使用了BlockManager。而BlockManager在实现上是一个针对每个应用的Master/Executor结构，即Driver上BlockManager充当了Master角色，而各个Slave上(具体到应用范围，就是Executor)的BlockManager充当了Slave角色
  • linux 查看端口被占用情况详解 daizj linux端口占用netstatlsof
    经常在启动一个程序会碰到端口被占用，这里讲一下怎么查看端口是否被占用，及哪个程序占用，怎么Kill掉已占用端口的程序   1、lsof -i:port port为端口号   [root@slave /data/spark-1.4.0-bin-cdh4]# lsof -i:8080 COMMAND   PID USER   FD   TY
  • Hosts文件使用 周凡杨 hostslocahost
         一切都要从localhost说起，经常在tomcat容器起动后，访问页面时输入http://localhost:8088/index.jsp，大家都知道localhost代表本机地址，如果本机IP是10.10.134.21，那就相当于http://10.10.134.21:8088/index.jsp，有时候也会看到http: 127.0.0.1:
  • java excel工具 g21121 Java excel
    直接上代码，一看就懂，利用的是jxl： import java.io.File; import java.io.IOException; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook; import jxl.read.biff.BiffException; import jxl.write.Label; import
  • web报表工具finereport常用函数的用法总结（数组函数） 老A不折腾 finereportweb报表函数总结
    ADD2ARRAY ADDARRAY(array,insertArray, start):在数组第start个位置插入insertArray中的所有元素，再返回该数组。 示例： ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], [23, 43, 22], 3)返回[3, 4, 23, 43, 22, 1, 5, 7]. ADDARRAY([3,4, 1, 5, 7], "测试&q
  • 游戏服务器网络带宽负载计算 墙头上一根草 服务器
    家庭所安装的4M，8M宽带。其中M是指，Mbits/S 其中要提前说明的是： 8bits = 1Byte 即8位等于1字节。我们硬盘大小50G。意思是50*1024M字节，约为 50000多字节。但是网宽是以“位”为单位的，所以，8Mbits就是1M字节。是容积体积的单位。 8Mbits/s后面的S是秒。8Mbits/s意思是 每秒8M位，即每秒1M字节。 我是在计算我们网络流量时想到的
  • 我的spring学习笔记2-IoC（反向控制 依赖注入） aijuans Spring 3 系列
    IoC（反向控制 依赖注入）这是Spring提出来了，这也是Spring一大特色。这里我不用多说，我们看Spring教程就可以了解。当然我们不用Spring也可以用IoC，下面我将介绍不用Spring的IoC。 IoC不是框架，她是java的技术，如今大多数轻量级的容器都会用到IoC技术。这里我就用一个例子来说明： 如：程序中有 Mysql.calss 、Oracle.class 、SqlSe
  • 高性能mysql 之 选择存储引擎(一) annan211 mysqlInnoDBMySQL引擎存储引擎
    1 没有特殊情况，应尽可能使用InnoDB存储引擎。   原因：InnoDB 和 MYIsAM 是mysql 最常用、使用最普遍的存储引擎。其中InnoDB是最重要、最广泛的存储引擎。她   被设计用来处理大量的短期事务。短期事务大部分情况下是正常提交的，很少有回滚的情况。InnoDB的性能和自动崩溃   恢复特性使得她在非事务型存储的需求中也非常流行，除非有非常
  • UDP网络编程 百合不是茶 UDP编程局域网组播
      UDP是基于无连接的,不可靠的传输   与TCP/IP相反       UDP实现私聊,发送方式客户端,接受方式服务器 package netUDP_sc; import java.net.DatagramPacket; import java.net.DatagramSocket; import java.net.Ine
  • JQuery对象的val()方法执行结果分析 bijian1013 JavaScriptjsjquery
            JavaScript中，如果id对应的标签不存在（同理JAVA中，如果对象不存在），则调用它的方法会报错或抛异常。在实际开发中，发现JQuery在id对应的标签不存在时，调其val()方法不会报错，结果是undefined。        
  • http请求测试实例（采用json-lib解析） bijian1013 jsonhttp
            由于fastjson只支持JDK1.5版本，因些对于JDK1.4的项目，可以采用json-lib来解析JSON数据。如下是http请求的另外一种写法，仅供参考。 package com; import java.util.HashMap; import java.util.Map; import
  • 【RPC框架Hessian四】Hessian与Spring集成 bit1129 hessian
    在【RPC框架Hessian二】Hessian 对象序列化和反序列化一文中介绍了基于Hessian的RPC服务的实现步骤，在那里使用Hessian提供的API完成基于Hessian的RPC服务开发和客户端调用，本文使用Spring对Hessian的集成来实现Hessian的RPC调用。   定义模型、接口和服务器端代码 |---Model    &nb
  • 【Mahout三】基于Mahout CBayes算法的20newsgroup流程分析 bit1129 Mahout
    1.Mahout环境搭建  1.下载Mahout http://mirror.bit.edu.cn/apache/mahout/0.10.0/mahout-distribution-0.10.0.tar.gz    2.解压Mahout  3. 配置环境变量 vim /etc/profile export HADOOP_HOME=/home
  • nginx负载tomcat遇非80时的转发问题 ronin47
    　　nginx负载后端容器是tomcat（其它容器如WAS,JBOSS暂没发现这个问题）非８０端口，遇到跳转异常问题。解决的思路是：$host:port        详细如下： 　　 该问题是最先发现的，由于之前对nginx不是特别的熟悉所以该问题是个入门级别的： ? 1 2 3 4 5
  • java-17-在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符 bylijinnan java
    public class FirstShowOnlyOnceElement { /**Q17.在一个字符串中找到第一个只出现一次的字符。如输入abaccdeff，则输出b * 1.int[] count:count[i]表示i对应字符出现的次数 * 2.将26个英文字母映射：a-z <--> 0-25 * 3.假设全部字母都是小写 */ pu
  • mongoDB 复制集 开窍的石头 mongodb
    mongo的复制集就像mysql的主从数据库，当你往其中的主复制集(primary)写数据的时候，副复制集(secondary)会自动同步主复制集(Primary)的数据,当主复制集挂掉以后其中的一个副复制集会自动成为主复制集。提供服务器的可用性。和防止当机问题             mo
  • [宇宙与天文]宇宙时代的经济学 comsci 经济
        宇宙尺度的交通工具一般都体型巨大，造价高昂。。。。。      在宇宙中进行航行，近程采用反作用力类型的发动机，需要消耗少量矿石燃料，中远程航行要采用量子或者聚变反应堆发动机，进行超空间跳跃，要消耗大量高纯度水晶体能源      以目前地球上国家的经济发展水平来讲，
  • Git忽略文件 Cwind git
         有很多文件不必使用git管理。例如Eclipse或其他IDE生成的项目文件，编译生成的各种目标或临时文件等。使用git status时，会在Untracked files里面看到这些文件列表，在一次需要添加的文件比较多时（使用git add . / git add -u），会把这些所有的未跟踪文件添加进索引。 ==== ==== ==== 一些牢骚
  • MySQL连接数据库的必须配置 dashuaifu mysql连接数据库配置
    MySQL连接数据库的必须配置   1.driverClass：com.mysql.jdbc.Driver   2.jdbcUrl：jdbc:mysql://localhost:3306/dbname   3.user：username   4.password：password   其中1是驱动名；2是url，这里的‘dbna
  • 一生要养成的60个习惯 dcj3sjt126com 习惯
    一生要养成的60个习惯 第1篇 让你更受大家欢迎的习惯 1 守时，不准时赴约,让别人等,会失去很多机会。 如何做到： ①该起床时就起床， ②养成任何事情都提前15分钟的习惯。 ③带本可以随时阅读的书，如果早了就拿出来读读。 ④有条理，生活没条理最容易耽误时间。 ⑤提前计划：将重要和不重要的事情岔开。 ⑥今天就准备好明天要穿的衣服。 ⑦按时睡觉，这会让按时起床更容易。 2 注重
  • [介绍]Yii 是什么 dcj3sjt126com PHPyii2
    Yii 是一个高性能，基于组件的 PHP 框架，用于快速开发现代 Web 应用程序。名字 Yii （读作 易）在中文里有“极致简单与不断演变”两重含义，也可看作 Yes It Is! 的缩写。 Yii 最适合做什么？ Yii 是一个通用的 Web 编程框架，即可以用于开发各种用 PHP 构建的 Web 应用。因为基于组件的框架结构和设计精巧的缓存支持，它特别适合开发大型应
  • Linux SSH常用总结 eksliang linux sshSSHD
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2186931 一、连接到远程主机   格式： ssh name@remoteserver 例如： ssh [email protected]   二、连接到远程主机指定的端口   格式： ssh name@remoteserver -p 22 例如： ssh i
  • 快速上传头像到服务端工具类FaceUtil gundumw100 android
    快速迭代用 import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOExceptio
  • jQuery入门之怎么使用 ini JavaScripthtmljqueryWebcss
    jQuery的强大我何问起（个人主页：hovertree.com）就不用多说了，那么怎么使用jQuery呢？   首先，下载jquery。下载地址：http://hovertree.com/hvtart/bjae/b8627323101a4994.htm，一个是压缩版本，一个是未压缩版本，如果在开发测试阶段，可以使用未压缩版本，实际应用一般使用压缩版本(min)。然后就在页面上引用。
  • 带filter的hbase查询优化 kane_xie 查询优化hbaseRandomRowFilter
    问题描述 hbase scan数据缓慢，server端出现LeaseException。hbase写入缓慢。   问题原因 直接原因是： hbase client端每次和regionserver交互的时候，都会在服务器端生成一个Lease,Lease的有效期由参数hbase.regionserver.lease.period确定。如果hbase scan需
  • java设计模式-单例模式 men4661273 java单例枚举反射IOC
             单例模式1，饿汉模式 //饿汉式单例类.在类初始化时，已经自行实例化 public class Singleton1 { //私有的默认构造函数 private Singleton1() {} //已经自行实例化 private static final Singleton1 singl
  • mongodb 查询某一天所有信息的3种方法，根据日期查询 qiaolevip 每天进步一点点学习永无止境mongodb纵观千象
    // mongodb的查询真让人难以琢磨，就查询单天信息，都需要花费一番功夫才行。 // 第一种方式： coll.aggregate([ {$project:{sendDate: {$substr: ['$sendTime', 0, 10]}, sendTime: 1, content:1}}, {$match:{sendDate: '2015-
  • 二维数组转换成JSON tangqi609567707 java二维数组json
    原文出处：http://blog.csdn.net/springsen/article/details/7833596 public class Demo {     public static void main(String[] args) {        String[][] blogL
  • erlang supervisor wudixiaotie erlang
    定义supervisor时，如果是监控celuesimple_one_for_one则删除children的时候就用supervisor:terminate_child (SupModuleName, ChildPid)，如果shutdown策略选择的是brutal_kill，那么supervisor会调用exit(ChildPid, kill)，这样的话如果Child的behavior是gen_
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他