坐着吃灬炸鸡
坐着吃灬炸鸡

Hadoop格式化时报错：-bash: hdfs: command not found

-bash: hdfs: command not found

  • 问题
  • 解决方案

问题

搭建Hadoop环境各种配置顺顺利利，等到我想要进行hdfs namenode -format格式化时电脑报错：

-bash: hdfs: command not found

解决方案

配置环境检查完后发现没有执行生效环境变量，输入

source /etc/profile

后格式化成功

你可能感兴趣的:(Hadoop,hadoop)

  • Hive 事务表(ACID)问题梳理
    文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据，但是发现可以获取metastore，外部表的数据可以读取，内部表数据有些表报错信息是：AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
  • Docker快速构建Hive测试环境 静谧星光 dockerhive容器编程
    Docker是一种流行的容器化平台，可以帮助我们快速构建和管理应用程序的环境。在本文中，我们将学习如何使用Docker快速构建Hive测试环境。Hive是一个基于Hadoop的数据仓库基础设施，它提供了一种类似于SQL的查询语言，用于分析和处理大规模数据集。步骤1：安装Docker和DockerCompose首先，我们需要安装Docker和DockerCompose。您可以根据您的操作系统类型，从
  • HDFS 伪分布模式搭建与使用全攻略（适合初学者 & 开发测试环境） huihui450 hdfshadoop大数据
    HDFS（HadoopDistributedFileSystem）作为Hadoop生态系统的核心组件，广泛应用于海量数据的分布式存储场景。对于开发者而言，伪分布模式提供了一种低成本、高还原度的学习与测试方式。本文将详细介绍如何在本地搭建并使用HDFS的伪分布模式，包括环境准备、配置过程、常用命令及常见问题排查，帮助你快速入门Hadoop分布式文件系统的实践操作。一、什么是伪分布模式？Hadoop有
  • YARN container cpu超核如何解决 fzip YARN超核
    在ApacheHadoopYARN中，ContainerCPU超核（即Container使用的CPU资源超过分配量）是一个常见问题，可能导致集群性能下降或不稳定。以下是解决该问题的详细步骤：1.问题诊断1.1确认超核现象查看YARNWebUI：访问http://:8088，检查Container的CPU使用率是否持续超过分配的vCore数。检查NodeManager日志：查看/var/log/ha
  • Hadoop-Mapreduce入门
    Hadoop-Mapreduce入门MapReduce介绍mapreduce设计MapReduce编程规范入门案例WordCountMapReduce介绍MapReduce的思想核心是“分而治之”，适用于大量复杂的任务处理场景（大规模数据处理场景）。知识。Map负责“分”，把复杂的任务分解为若干个“简单的任务”来并行处理。可以进行拆分的前提是这些小任务可以并行计算，彼此间几乎没有依赖关系。Redu
  • Hadoop MapReduce入门 且行且安~ 数据分析进阶之路Linux命令hadoopMapReduce入门
    入门简介计算过程分为两个阶段Map和ReduceMap阶段并行处理输入数据Reduce阶段对Map结果进行汇总针对python语言来说：map函数或者reduce函数来说，输出的数据格式为元组tuple一个简单的MapReduce程序只需要指定map()reduce()input()output()剩下的由框架完成。Linux常见命令：-读取文件（文本文件，在Windows下使用记事本打开的文件）
  • Hadoop MapReduce 入门
    一、Hadoop3.0.4环境准备1.环境要求Java8（Hadoop3.0.4不支持Java11+）单节点或多节点Linux系统（推荐Ubuntu18.04+）至少4GB内存（建议8GB+）50GB以上磁盘空间2.安装Java#安装Java8sudoapt-getinstallopenjdk-8-jdk#验证安装java-version3.下载与安装Hadoop3.0.4#下载Hadoop3.0
  • 管理大数据存储的十大技巧 weixin_34238633 大数据数据库运维
    在1990年，每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储，这有助于Hadoop管理数据本地化，但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版，那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
  • MapReduce数据处理过程2万字保姆级教程 大模型大数据攻城狮 mapreduce大数据yarncdhhadoop大数据面试shuffle
    目录1.MapReduce的核心思想：分而治之的艺术2.HadoopMapReduce的架构：从宏观到微观3.WordCount实例：从代码到执行的完整旅程4.源码剖析：Job.submit的魔法5.Map任务的执行：从分片到键值对6.Shuffle阶段：MapReduce的幕后英雄7.Reduce任务的执行：从数据聚合到最终输出8.Combiner的魔法：提前聚合的性能利器9.Partition
  • Hadoop核心组件最全介绍 Cachel wood 大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
    文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
  • 数据仓库技术及应用（Hive 产生背景与架构设计，存储模型与数据类型） 娟恋无暇 数据仓库笔记hive
    1.Hive产生背景传统Hadoop架构存在的一些问题：MapReduce编程必须掌握Java，门槛较高传统数据库开发、DBA、运维人员学习门槛高HDFS上没有Schema的概念，仅仅是一个纯文本文件Hive的产生：为了让用户从一个现有数据基础架构转移到Hadoop上现有数据基础架构大多基于关系型数据库和SQL查询Facebook诞生了Hive2.Hive是什么官网：https://hive.ap
  • 缺少关键的 MapReduce 框架文件
    计算圆周率时提醒Hadoop集群缺少关键的MapReduce框架文件mr-framework.tar.gz在http://master:7180/cmf/services/4/status里直接安装再次运行代码：
  • 大数据 ETL 工具 Sqoop 深度解析与实战指南
    一、Sqoop核心理论与应用场景1.1设计思想与技术定位Sqoop是Apache旗下的开源数据传输工具，核心设计基于MapReduce分布式计算框架，通过并行化的Map任务实现高效的数据批量迁移。其特点包括：批处理特性：基于MapReduce作业实现导入/导出，适合大规模离线数据迁移，不支持实时数据同步。异构数据源连接：支持关系型数据库（如MySQL、Oracle）与Hadoop生态（HDFS、H
  • 安装Hadoop集群&入门&源码编译 只年 大数据Hadoophadoop大数据分布式
    安装Hadoop集群完全分布式先决条件准备三台机器NameStaticIPDESCbigdata102192.168.1.102DataNode、NodeManager、NameNodebigdata103192.168.1.103DataNode、NodeManager、ResourceManagerbigdata104192.168.1.104DataNode、NodeManager、Seco
  • Hadoop之HDFS 只年 大数据HadoopHDFShadoophdfs大数据
    Hadoop之HDFSHDFS的Shell操作启动Hadoop集群（方便后续测试）[atguigu@hadoop102~]$sbin/start-dfs.sh[atguigu@hadoop102~]$sbin/start-yarn.sh-help：输出这个命令参数[atguigu@hadoop102~]$hadoopfs-helprm-ls：显示目录信息[atguigu@hadoop102~]$h
  • 安装Python3.12报错：HTTP 429 TOO MANY REQUESTS for url ＜https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/li
    安装Python3.12报错(base)[xxx@hadoop104python_shell]$condacreate--namepythonThirteenpython=3.12报错如下：Retrievingnotices:…working…ERRORconda.notices.fetch:get_channel_notice_response(63):Requesterrorforchanne
  • 大数据分析技术的学习路径，不是绝对的，仅供参考 水云桐程序员 学习大数据数据分析学习方法
    阶段一：基础筑基（1-3个月）1.编程语言：Python：掌握基础语法、数据结构、流程控制、函数、面向对象编程、常用库（NumPy,Pandas）。SQL：精通SELECT语句（过滤、排序、分组、聚合、连接）、DDL/DML基础。理解关系型数据库概念（表、主键、外键、索引）。MySQL或PostgreSQL是很好的起点。Java/Scala：深入理解Hadoop/Spark等框架会更有优势。初学者
  • 头歌作业-HBase 开发：使用Java操作HBase http_lizi hbasejavapython
    第一关packagestep1;importjava.io.IOException;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;importorg.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;importorg.apache.h
  • HDFS中fsimage和edits究竟是什么 清平乐的技术博客 大数据运维hdfshadoop大数据
    fsimage和edits是HadoopHDFS(Hadoop分布式文件系统)中的两个关键组件，用于存储文件系统的元数据，以确保文件系统的持久性和一致性。在理解它们的作用之前，我们先了解一下HDFS的基本工作原理。HDFS采用了一种分布式文件系统的架构，其中数据被划分成块并分布在不同的数据节点上，而元数据(文件和目录的信息)则由单独的组件进行管理。元数据的持久性和一致性非常重要，因为文件系统的正确
  • spark处理kafka的用户行为数据写入hive 月光一族吖 sparkkafkahive
    在CentOS上部署Hadoop（Hadoop3.4.1）和Hive（Hive3.1.2）的详细步骤说明。这份指南面向单机安装（伪集群模式），如果需要搭建真正的多节点集群，各节点间的网络互访、SSH免密登录以及配置同步需进一步调整。注意：本指南假设你已拥有root权限或者具有sudo权限，并且系统连接Internet（用于下载安装包）。步骤中的版本号可根据实际需要进行更改。一、环境准备更新系统软件
  • 【Hadoop】Hadoop车辆数据存储 db_hjx_2066 javahadoop
    Hadoop车辆数据存储本作业旨在实现将车辆数据按天存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并根据数据文件大小分割成多个文件进行存储。数据格式为JSON。作业要求车辆数据按天存储，每天的数据存储在一个文件夹下。数据文件以JSON格式存储。如果数据文件大于100M，则另起一个文件存储。每天的数据总量不少于300M。实现方法1.代码说明以下是用Java编写的实现代码：1.导入类//导入必要的类
  • 计算机毕业设计之基于Hadoop的公共自行车数据分布式存储与计算
    如今，在科学技术飞速发展的情况下，信息化的时代也已因为计算机的出现而来临，信息化也已经影响到了社会上的各个方面。它可以为人们提供许多便利之处，可以大大提高人们的工作效率。随着计算机技术的发展的普及，各个领域也都体会到其强大的数据处理能力，这也成为各行各业不可或缺的工具。所以计算机技术被广泛应用于信息管理系统和数据处理等方面。通过它可以大大减少相关的工作处理步骤，也可以提高信息和数据的安全性。本文对
  • 如何学习才能更好地理解人工智能工程技术专业和其他信息技术专业的关联性？ 人工智能教学实践 python编程实践人工智能学习人工智能
    要深入理解人工智能工程技术专业与其他信息技术专业的关联性，需要跳出单一专业的学习框架，通过“理论筑基-实践串联-跨学科整合”的路径构建系统性认知。以下是分阶段、可落地的学习方法：一、建立“专业关联”的理论认知框架绘制知识关联图谱操作方法：用XMind或Notion绘制思维导图，以AI为中心，辐射关联专业的核心技术节点。例如：AI（机器学习）├─数据支撑：大数据技术（Hadoop/Spark）+数据
  • HDFS与HBase有什么关系？ lucky_syq hdfshbasehadoop
    1、HDFS文件存储系统和HBase分布式数据库HDFS是Hadoop分布式文件系统。HBase的数据通常存储在HDFS上。HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。Hbase是Hadoopdatabase，即Hadoop数据库。它是一个适合于非结构化数据存储的数据库，HBase基于列的而不是基于行的模式。
  • 大数据基础知识-Hadoop、HBase、Hive一篇搞定 原来是猪猪呀 hadoop大数据分布式
    HadoopHadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构，其核心设计包括分布式文件系统（HDFS）和MapReduce编程模型；Hadoop是一个开源的分布式计算框架，旨在帮助用户在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。它通过利用集群的力量，提供高速运算和存储能力，特别适合处理超大数据集的应用程序。Hadoop生态圈Hadoop生态圈是一个由多个基于Hadoop开发的相
  • Hadoop、HDFS、Hive、Hbase区别及联系 静心观复 大数据hadoophdfshive
    Hadoop、HDFS、Hive和HBase是大数据生态系统中的关键组件，它们都是由Apache软件基金会管理的开源项目。下面将深入解析它们之间的区别和联系。HadoopHadoop是一个开源的分布式计算框架，它允许用户在普通硬件上构建可靠、可伸缩的分布式系统。Hadoop通常指的是整个生态系统，包括HadoopCommon（共享库和工具）、HadoopDistributedFileSystem(
  • Hadoop入门案例WordCount 码喵喵 hadoopmapreduce大数据
    wordcount可以说是hadoop的入门案例，也是基础案例主要体现思想就是mapreduce核心思想原始文件为hadoop.txt，内容如下：hello,javahello,java,linux,hadoophadoop,java,linuxhello,java,linuxlinux,c,javac,php,java在整个文件中单词所出现的次数Hadoop思维：Mapreduce-----》M
  • Hadoop入门案例 'Wu' 学习日常大数据hadoophdfs大数据
    Hadoop的运行流程：客户端向HDFS请求文件存储或使用MapReduce计算。NameNode负责管理整个HDFS系统中的所有数据块和元数据信息；DataNode则实际存储和管理数据块。客户端通过NameNode查找需要访问或处理的文件所在的DataNode，并将操作请求发送到相应的DataNode上。当客户端上传一个新文件时（比如输入某些日志），它会被分成固定大小（默认64MB）并进行数据复
  • 【字节跳动】数据挖掘面试题0003：有一个文件，每一行是一个数字，如何用 MapReduce 进行排序和求每个用户每个页面停留时间
    MapReduce是一种适合处理大规模数据的分布式计算框架，其核心思想是将计算任务分解为Map（映射）和Reduce（归约）两个阶段。对文件中的数字进行排序，可以利用MapReduce的特性来实现。要使用MapReduce对文件中的数字进行排序，需要实现一个MapReduce作业，将数字作为键处理，利用Hadoop的默认排序机制对键进行排序。以下是实现步骤和示例代码：文章大纲题目一：有一个文件，每
  • 头歌 当HBase遇上MapReduce 敲代码的苦13 头歌hbasemapreduce数据库
    头歌当HBase遇上MapReduce第1关：HBase的MapReduce快速入门代码行：packagecom.processdata;importjava.io.IOException;importjava.util.List;importjava.util.Scanner;importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.
  • 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 dcj3sjt126com 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？ gupeng_ie 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 wudixiaotie erlang
    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
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他