- 数据分析:低代码平台助力大数据时代的飞跃发展
快乐非自愿
数据分析低代码大数据
随着信息技术的突飞猛进,我们身处于一个数据量空前增长的时代——大数据时代。在这个时代背景下,数据分析已经成为企业决策、政策制定、科学研究等众多领域不可或缺的重要工具。然而,面对海量的数据和日益复杂多变的分析需求,传统的数据分析方法往往捉襟见肘,难以应对。幸运的是,低代码平台的兴起为大数据分析注入了新的活力,成为推动大数据时代发展的重要力量。低代码平台,顾名思义,是一种通过少量甚至无需编写代码,就能
- Apache Kafka的伸缩性探究:实现高性能、弹性扩展的关键
i289292951
kafkakafka
引言ApacheKafka作为当今最流行的消息中间件之一,以其强大的伸缩性著称。在大数据处理、流处理和实时数据集成等领域,Kafka的伸缩性为其在面临急剧增长的数据流量和多样化业务需求时提供了无与伦比的扩展能力。本文将深入探讨Kafka如何通过其独特的架构设计实现高水平的伸缩性,以及在实际部署中如何优化和利用这一特性。一、Kafka伸缩性的核心设计分区(Partitioning)与水平扩展Kafk
- 数据仓库——事务、快照和累积快照事实表
墨染丶eye
背诵数据仓库数据库
事务、快照和累积快照事务事实表跟踪定义业务过程的个体行为,并且支持几种描述这种行为事实。可以提供丰富的分析型能力,时常充当原子数据的粒度化仓库快照事实表周期性地采样状态度量,这些度量与一系列事务的累积效果相当,但是这些事务的格式不易进行研累积快照事实表用来跟踪通过一系列处理步骤的个体项的进展情况,用于研究多数过程中里程碑或者事件的经过时间。这种事实表在单一行中关联多个不同的行为。事务事实表事务事实
- Azkaban各种类型的Job编写
__元昊__
一、概述原生的Azkaban支持的plugin类型有以下这些:command:Linuxshell命令行任务gobblin:通用数据采集工具hadoopJava:运行hadoopMR任务java:原生java任务hive:支持执行hiveSQLpig:pig脚本任务spark:spark任务hdfsToTeradata:把数据从hdfs导入TeradatateradataToHdfs:把数据从Te
- Linux(centos7)部署hive
灯下夜无眠
Linuxlinuxhive运维dbeaverhive客户端
前提环境:已部署完hadoop(HDFS、MapReduce、YARN)1、安装元数据服务MySQL切换root用户#更新密钥rpm--importhttps://repo.mysql.com/RPM-GPG-KEY-mysqL-2022#安装Mysqlyum库rpm-Uvhhttp://repo.mysql.com//mysql57-community-release-el7-7.noarch.
- 山东省大数据局副局长禹金涛一行莅临聚合数据走访调研
聚合数据
API大数据人工智能API
3月19日,山东省大数据局党组成员、副局长禹金涛莅临聚合数据展开考察调研。山东省大数据局数据应用管理与安全处处长杨峰,副处长都海明参加调研,苏州市大数据局副局长汤晶陪同。聚合数据董事长左磊等人接待来访。调研组一行参观了聚合数据展厅,了解了聚合数据的发展历程、数据产品、应用案例、奖项荣誉等情况。并就企业在数据处理和应用方面取得的成绩进行了深入交流。作为最早一批进入大数据行业的企业,聚合数据深耕行业十
- 智慧公厕的先进技术应用
中期科技ZONTREE
智慧厕所智慧公厕智慧城市
公共厕所一直以来都是城市管理中一个重要的工作,但设施老化、环境脏乱、服务质量低下等问题一直困扰着城市居民。然而,随着科技的进步和数字技术的应用,智慧公厕的建设正在改变这一现状。智慧公厕通过对所在辖区内所有公共厕所的全域感知、全网协同、全业务融合和全场景智慧的赋能,“千厕一云”的公共厕所云管理模式应运而生。智慧公厕的云端多屏管理,将各个公厕连接在一起,实现信息的共享和管理的集中化。通过大数据、云计算
- 关于HDP的20道高级运维面试题
编织幻境的妖
运维
1.描述HDP的主要组件及其作用。HDP(HortonworksDataPlatform)的主要组件包括Hadoop框架、HDFS、MapReduce、YARN以及Hadoop生态系统中的其他关键工具,如Spark、Flink、Hive、HBase等。以下是对这些组件及其作用的具体描述:Hadoop框架:Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用Java语言编写,用于存储和处理大规模数据集。它广义
- 【Hadoop】使用Scala与Spark连接ClickHouse进行数据处理
音乐学家方大刚
ScalaHadoophadoopscalaspark
风不懂不懂得叶的梦月不听不听闻窗里琴声意难穷水不见不曾见绿消红霜不知不知晓将别人怎道珍重落叶有风才敢做一个会飞的梦孤窗有月才敢登高在夜里从容桃花有水才怕身是客身是客此景不能久TieYann(铁阳)、薄彩生《不知晓》在大数据分析和处理领域,ApacheSpark是一个广泛使用的高性能、通用的计算框架,而ClickHouse作为一个高性能的列式数据库,特别适合在线分析处理(OLAP)。结合Scala语
- 一文详解大数据时代与低代码开发应用
快乐非自愿
大数据低代码
随着信息技术的飞速发展,我们迎来了一个崭新的时代——大数据时代。在这个时代,数据成为了一种新的资源,大数据技术的应用成为了推动社会进步的关键力量。而在大数据技术的浪潮中,低代码开发应用也逐渐崭露头角,以其高效、灵活的特点,成为大数据时代的重要支撑。大数据时代的来临随着科技的飞速发展和互联网的广泛普及,我们迎来了一个被称为“大数据时代”的全新时代。这个时代,数据无处不在,无时不刻不在增长,其规模之大
- Spark面试整理-Spark是什么?
不务正业的猿
面试Sparkspark大数据分布式
ApacheSpark是一个开源的分布式计算系统,它提供了一个用于大规模数据处理的快速、通用、易于使用的平台。它最初是在加州大学伯克利分校的AMPLab开发的,并于2010年开源。自那时起,Spark已经成为大数据处理中最受欢迎和广泛使用的框架之一。下面是Spark的一些关键特点:速度:Spark使用了先进的DAG(有向无环图)执行引擎,可以支持循环数据流和内存计算。这使得Spark在数据处理方面
- hadoop配置免密登录
我干开发那十年
ssh服务器linux
1.生成密钥ssh-keygen-trsa所有节点都要执行2.所有节点执行ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名1@主机名1ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名2@主机名2ssh-copy-id-i~/.ssh/id_rsa.pub用户名3@主机名33.目录授权chmod700~/.sshchmod600~/.ssh/authorized_
- 请介绍一下大数据主要是干什么的?决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施
盛溪的猫猫
感悟大数据英语加拿大
目录请介绍一下大数据主要是干什么的?决策支持预测分析用户行为分析个性化服务操作优化风险管理创新与产品开发加拿大卡尔加里大学历史背景学术结构研究和创新校园设施国际化学生生活大语言模型目前的问题卡尔加里经济地理和气候文化和活动教育交通绿色城市AVL树的旋转单右旋(LL旋转)单左旋(RR旋转)左右旋(LR旋转)右左旋(RL旋转)请介绍一下大数据主要是干什么的?大数据是一个涉及从极其庞大和复杂的数据集中提
- GEE在灾害预警中的遥感云大数据应用及GPT模型辅助分析
AIzmjl
GPT生态遥感大数据gptgee灾害预警水体湿地遥感
随着遥感技术的快速发展,云大数据在灾害、水体与湿地领域的应用日益广泛。通过遥感云大数据,我们能够实时获取灾害发生地的影像信息,为灾害预警、应急响应提供有力支持。同时,在水体与湿地监测方面,遥感云大数据也发挥着重要作用,帮助我们了解水体的分布、变化以及湿地的生态状况。近年来,GPT模型在自然语言处理领域取得了显著成果,其强大的文本生成和理解能力为遥感云大数据的应用提供了新的可能。通过将GPT模型与遥
- 大数据毕设 图像识别-人脸识别与疲劳检测 - python opencv
fawubio_A
python算法
文章目录0前言1课题背景2Dlib人脸识别2.1简介2.2Dlib优点2.3相关代码2.4人脸数据库2.5人脸录入加识别效果3疲劳检测算法3.1眼睛检测算法3.2打哈欠检测算法3.3点头检测算法4PyQt54.1简介4.2相关界面代码0前言这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升,传统的毕设题目缺少创新和亮点,往往达不到毕业答辩的要求,这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师
- 服务器虚拟化和云平台,云平台和服务器虚拟化区别
木子Hui
服务器虚拟化和云平台
云平台和服务器虚拟化区别内容精选换一换云硬盘(ElasticVolumeService,EVS)可以为云服务器提供高可靠、高性能、规格丰富并且可弹性扩展的块存储服务,可满足不同场景的业务需求,适用于分布式文件系统、开发测试、数据仓库以及高性能计算等场景。云服务器包括弹性云服务器和裸金属服务器。云硬盘类似PC中的硬盘,需要挂载至云服务器使用,无法单独使用。您可以对已挂载的用户可以为虚拟IP地址绑定一
- 大数据开发(Hive面试真题-卷二)
Key-Key
大数据hive面试
大数据开发(Hive面试真题)1、举几个Hive开窗函数例子?什么要有开窗函数,和聚集函数区别?2、说下Hive是什么?跟数据仓库区别?3、Hive架构?4、Hive数据倾斜以及解决方案?5、Hive如果不用参数调优,在map和reduce端应该做什么?6、Hive的三种自定义函数是什么?实现步骤与流程?它们之间的区别?作用是什么?7、Hive分区和分桶的区别?8、Hive的执行流程?9、Hive
- 【大数据面试题】014 Flink CDC 用过吗,请简要描述
Jiweilai1
一天一道面试题flink大数据面试flinkcdc
一步一个脚印,一天一道面试题。FlinkCDC的诞生背景FlinkCDC的全称是ChangeDataCapture(变更数据捕获)每一项技术的诞生都是为了解决某个问题,某个痛点。而FlinkCDC的诞生就是为了解决在读取,监控MySQL这样的数据库时,不会因为读取数据库,对数据库本身造成压力,影响性能。同时,保证了数据源的准确,正确。FlinkCDC原理方式一:通过查询来获取更新的数据。如查询数据
- 【笔记】HDFS基础笔记
哇咔咔哇咔
Hadoophdfs笔记hadoop大数据ubuntu
启动hadoop命令(未配环境变量):进入hadoop安装目录输入./sbin/start-dfs.sh已配环境变量:start-dfs.sh关闭hadoop命令:stop-dfs.sh启动完成后,可以通过命令jps来判断是否成功启动,若成功启动则会列出如下进程:"NameNode"、"DataNode"和"SecondaryNameNode"三种Shell命令方式:1.hadoopfs2.had
- 【笔记】Linux常用命令
哇咔咔哇咔
Linux笔记linux运维ubuntu
命令含义cd/home/hadoop#把/home/hadoop设置为当前目录cd..#返回上一级目录cd~#进入到当前Linux系统登录用户的主目录(或主文件夹)。在Linux系统中,~代表的是用户的主文件夹,即“/home/用户名”这个目录,如果当前登录用户名为hadoop,则~就代表“/home/hadoop/”这个目录ls#查看当前目录中的文件ls-l#查看文件和目录的权限信息touch文
- 【大数据】Flink SQL 语法篇(五):Regular Join、Interval Join
G皮T
#FlinkSQL大数据flinksqlRegularJoinIntervalJoin双流Join
《FlinkSQL语法篇》系列,共包含以下10篇文章:FlinkSQL语法篇(一):CREATEFlinkSQL语法篇(二):WITH、SELECT&WHERE、SELECTDISTINCTFlinkSQL语法篇(三):窗口聚合(TUMBLE、HOP、SESSION、CUMULATE)FlinkSQL语法篇(四):Group聚合、Over聚合FlinkSQL语法篇(五):RegularJoin、I
- 有一点动心
段duan
《有一点动心》是6月4日新上映的一部影片,在香山国际影城的支持下,与水姐观影群的伙伴们共同观看了这部影片。随着社会意识形态的不断变化,人们对感情的态度,也呈现出多元化的状态。爱情,自从人类诞生之日起,不论朝代如何更替变迁,都是生命的一大核心主题,演绎出无数个动人的故事,让经历者体验其中,让倾听者无比动容。从调查出来的大数据来看,适龄人群的不婚比例,是空前高的一个数字,越来越多的适婚人士,加入了不婚
- 大数据开发(Kafka面试真题-卷一)
Key-Key
大数据kafka面试
大数据开发(Kafka面试真题)1、请解释以下ApacheKafka是什么?它在大数据系统中的角色是什么?2、请解释以下Kafka的工作原理和它与传统消息队列服务的不同之处?3、解释以下ApacheKafka的作用以及它与常见消息队列系统(如RabbitMQ)之间的区别?4、如何使用ApacheKafka来实现实时数据流处理?5、Flinkcheckpoint和Kafkaoffset的关联是什么?
- 什么是分布式搜索引擎
罗彬桦
分布式搜索引擎搜索引擎分布式
什么是分布式搜索引擎搜索引擎所谓搜索引擎,就是根据用户需求与一定算法,运用特定策略从互联网检索出制定信息反馈给用户的一门检索技术。搜索引擎依托于多种技术,如网络爬虫技术、检索排序技术、网页处理技术、大数据处理技术、自然语言处理技术等,为信息检索用户提供快速、高相关性的信息服务。搜索引擎技术的核心模块一般包括爬虫、索引、检索和排序等,同时可添加其他一系列辅助模块,以为用户创造更好的网络使用环境。分布
- 挑战杯 大数据商城人流数据分析与可视化 - python 大数据分析
laafeer
python
0前言优质竞赛项目系列,今天要分享的是基于大数据的基站数据分析与可视化该项目较为新颖,适合作为竞赛课题方向,学长非常推荐!学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数:3分工作量:3分创新点:3分更多资料,项目分享:https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate课题背景随着当今个人手机终端的普及,出行群体中手机拥有率和使用率已达到相当高的比例,手
- Java开发从入门到精通(七):Java的面向对象编程OOP:常用API
HACKNOE
Java开发从入门到精通javaintellij-idea
Java大数据开发和安全开发(一)Java的常用API1.1Object类1.1toString1.1equals方法1.1对象克隆clone1.1Objects类1.1包装类1.1StringBuilder1.1StringBuffer1.1StringJoiner1.1Math、System、Runtime1.1BigDecimal1.1传统时间:Date日期类、SimpleDateForma
- linux安装单机版spark3.5.0
爱上雪茄
大数据JAVA知识spark大数据分布式
一、spark介绍是一种通用的大数据计算框架,正如传统大数据技术Hadoop的MapReduce、Hive引擎,以及Storm流式实时计算引擎等.Spark主要用于大数据的计算二、spark下载spark3.5.0三、spark环境变量配置exportJAVA_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391exportJRE_HOME=/usr/local/jdk1.8.0_391/jr
- 数据挖掘-数据预处理的必要性及主要任务
嘣嘣嚓
数据挖掘数据仓库数据库数据分析人工智能
数据预处理的必要性及主要任务1、数据预处理的必要性数据库极易受噪声、缺失值和不一致数据的侵扰,因为数据库太大,并且多半来自多个异构数据源。低质量的数据导致低质量的数据挖掘。2、数据预处理技术(1)数据清理:可以用来清除数据中的噪声,纠正不一致。(2)数据集成:将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储,如数据仓库。(3)数据归约:可以通过如狙击、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。(4)数据变换:
- MySQL建表以及excel内容导入
jameszjd
mysqlexceloracle
最近自学MySQL的使用,需要将整理好的excel数据导入数据库中,记录一下数据导入流程。--建立数据库createtableSP_sjk(--增加列idNUMBER(20),mcVARCHAR2(300))/*表空间储存参数配置。一个数据库从逻辑上来说是由一个或多个表空间所组成,表空间是数据库中物理编组的数据仓库。每一个表空间是由段所组成,一个表空间存放一个或多个数据库的物理文件。一个数据库中的
- 数据仓库的设计开发应用(三)
Francek Chen
数据仓库与数据挖掘数据仓库大数据数据仓库设计数据库开发
目录五、数据仓库的实施(一)数据仓库的创建(二)数据抽取转换加载六、数据仓库系统的开发(一)开发任务(二)开发方法(三)系统测试七、数据仓库系统的应用(一)用户培训(二)决策支持(三)维护评估 五、数据仓库的实施 数据仓库实施时期的任务包括DW创建、数据抽取、数据转换和数据装载等四个阶段。(一)数据仓库的创建 根据逻辑设计阶段的结果,创建一个数据库文件,并在其中创建事实表、维度表以及详细类别表
- LeetCode[位运算] - #137 Single Number II
Cwind
javaAlgorithmLeetCode题解位运算
原题链接:#137 Single Number II
要求:
给定一个整型数组,其中除了一个元素之外,每个元素都出现三次。找出这个元素
注意:算法的时间复杂度应为O(n),最好不使用额外的内存空间
难度:中等
分析:
与#136类似,都是考察位运算。不过出现两次的可以使用异或运算的特性 n XOR n = 0, n XOR 0 = n,即某一
- 《JavaScript语言精粹》笔记
aijuans
JavaScript
0、JavaScript的简单数据类型包括数字、字符创、布尔值(true/false)、null和undefined值,其它值都是对象。
1、JavaScript只有一个数字类型,它在内部被表示为64位的浮点数。没有分离出整数,所以1和1.0的值相同。
2、NaN是一个数值,表示一个不能产生正常结果的运算结果。NaN不等于任何值,包括它本身。可以用函数isNaN(number)检测NaN,但是
- 你应该更新的Java知识之常用程序库
Kai_Ge
java
在很多人眼中,Java 已经是一门垂垂老矣的语言,但并不妨碍 Java 世界依然在前进。如果你曾离开 Java,云游于其它世界,或是每日只在遗留代码中挣扎,或许是时候抬起头,看看老 Java 中的新东西。
Guava
Guava[gwɑ:və],一句话,只要你做Java项目,就应该用Guava(Github)。
guava 是 Google 出品的一套 Java 核心库,在我看来,它甚至应该
- HttpClient
120153216
httpclient
/**
* 可以传对象的请求转发,对象已流形式放入HTTP中
*/
public static Object doPost(Map<String,Object> parmMap,String url)
{
Object object = null;
HttpClient hc = new HttpClient();
String fullURL
- Django model字段类型清单
2002wmj
django
Django 通过 models 实现数据库的创建、修改、删除等操作,本文为模型中一般常用的类型的清单,便于查询和使用: AutoField:一个自动递增的整型字段,添加记录时它会自动增长。你通常不需要直接使用这个字段;如果你不指定主键的话,系统会自动添加一个主键字段到你的model。(参阅自动主键字段) BooleanField:布尔字段,管理工具里会自动将其描述为checkbox。 Cha
- 在SQLSERVER中查找消耗CPU最多的SQL
357029540
SQL Server
返回消耗CPU数目最多的10条语句
SELECT TOP 10
total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_cost, plan_handle,
execution_count,
(SELECT SUBSTRING(text, statement_start_of
- Myeclipse项目无法部署,Undefined exploded archive location
7454103
eclipseMyEclipse
做个备忘!
错误信息为:
Undefined exploded archive location
原因:
在工程转移过程中,导致工程的配置文件出错;
解决方法:
 
- GMT时间格式转换
adminjun
GMT时间转换
普通的时间转换问题我这里就不再罗嗦了,我想大家应该都会那种低级的转换问题吧,现在我向大家总结一下如何转换GMT时间格式,这种格式的转换方法网上还不是很多,所以有必要总结一下,也算给有需要的朋友一个小小的帮助啦。
1、可以使用
SimpleDateFormat SimpleDateFormat
EEE-三位星期
d-天
MMM-月
yyyy-四位年
- Oracle数据库新装连接串问题
aijuans
oracle数据库
割接新装了数据库,客户端登陆无问题,apache/cgi-bin程序有问题,sqlnet.log日志如下:
Fatal NI connect error 12170.
VERSION INFORMATION: TNS for Linux: Version 10.2.0.4.0 - Product
- 回顾java数组复制
ayaoxinchao
java数组
在写这篇文章之前,也看了一些别人写的,基本上都是大同小异。文章是对java数组复制基础知识的回顾,算是作为学习笔记,供以后自己翻阅。首先,简单想一下这个问题:为什么要复制数组?我的个人理解:在我们在利用一个数组时,在每一次使用,我们都希望它的值是初始值。这时我们就要对数组进行复制,以达到原始数组值的安全性。java数组复制大致分为3种方式:①for循环方式 ②clone方式 ③arrayCopy方
- java web会话监听并使用spring注入
bewithme
Java Web
在java web应用中,当你想在建立会话或移除会话时,让系统做某些事情,比如说,统计在线用户,每当有用户登录时,或退出时,那么可以用下面这个监听器来监听。
import java.util.ArrayList;
import java.ut
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(Redis的常用命令及高级应用)
bijian1013
redis数据库NoSQL
一 .Redis常用命令
Redis提供了丰富的命令对数据库和各种数据库类型进行操作,这些命令可以在Linux终端使用。
a.键值相关命令
b.服务器相关命令
1.键值相关命令
&
- java枚举序列化问题
bingyingao
java枚举序列化
对象在网络中传输离不开序列化和反序列化。而如果序列化的对象中有枚举值就要特别注意一些发布兼容问题:
1.加一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,没有问题,不会抛异常。
老机器代码读分布式缓存中新对像,反序列化会中断,所以在所有机器发布完成之前要避免出现新对象,或者提前让老机器拥有新增枚举的jar。
2.删一个枚举值
新机器代码读分布式缓存中老对象,反序列
- 【Spark七十八】Spark Kyro序列化
bit1129
spark
当使用SparkContext的saveAsObjectFile方法将对象序列化到文件,以及通过objectFile方法将对象从文件反序列出来的时候,Spark默认使用Java的序列化以及反序列化机制,通常情况下,这种序列化机制是很低效的,Spark支持使用Kyro作为对象的序列化和反序列化机制,序列化的速度比java更快,但是使用Kyro时要注意,Kyro目前还是有些bug。
Spark
- Hybridizing OO and Functional Design
bookjovi
erlanghaskell
推荐博文:
Tell Above, and Ask Below - Hybridizing OO and Functional Design
文章中把OO和FP讲的深入透彻,里面把smalltalk和haskell作为典型的两种编程范式代表语言,此点本人极为同意,smalltalk可以说是最能体现OO设计的面向对象语言,smalltalk的作者Alan kay也是OO的最早先驱,
- Java-Collections Framework学习与总结-HashMap
BrokenDreams
Collections
开发中常常会用到这样一种数据结构,根据一个关键字,找到所需的信息。这个过程有点像查字典,拿到一个key,去字典表中查找对应的value。Java1.0版本提供了这样的类java.util.Dictionary(抽象类),基本上支持字典表的操作。后来引入了Map接口,更好的描述的这种数据结构。
&nb
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-职责链模式-Chain Of Responsibility
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* 业务逻辑:项目经理只能处理500以下的费用申请,部门经理是1000,总经理不设限。简单起见,只同意“Tom”的申请
* bylijinnan
*/
abstract class Handler {
/*
- Android中启动外部程序
cherishLC
android
1、启动外部程序
引用自:
http://blog.csdn.net/linxcool/article/details/7692374
//方法一
Intent intent=new Intent();
//包名 包名+类名(全路径)
intent.setClassName("com.linxcool", "com.linxcool.PlaneActi
- summary_keep_rate
coollyj
SUM
BEGIN
/*DECLARE minDate varchar(20) ;
DECLARE maxDate varchar(20) ;*/
DECLARE stkDate varchar(20) ;
DECLARE done int default -1;
/* 游标中 注册服务器地址 */
DE
- hadoop hdfs 添加数据目录出错
daizj
hadoophdfs扩容
由于原来配置的hadoop data目录快要用满了,故准备修改配置文件增加数据目录,以便扩容,但由于疏忽,把core-site.xml, hdfs-site.xml配置文件dfs.datanode.data.dir 配置项增加了配置目录,但未创建实际目录,重启datanode服务时,报如下错误:
2014-11-18 08:51:39,128 WARN org.apache.hadoop.h
- grep 目录级联查找
dongwei_6688
grep
在Mac或者Linux下使用grep进行文件内容查找时,如果给定的目标搜索路径是当前目录,那么它默认只搜索当前目录下的文件,而不会搜索其下面子目录中的文件内容,如果想级联搜索下级目录,需要使用一个“-r”参数:
grep -n -r "GET" .
上面的命令将会找出当前目录“.”及当前目录中所有下级目录
- yii 修改模块使用的布局文件
dcj3sjt126com
yiilayouts
方法一:yii模块默认使用系统当前的主题布局文件,如果在主配置文件中配置了主题比如: 'theme'=>'mythm', 那么yii的模块就使用 protected/themes/mythm/views/layouts 下的布局文件; 如果未配置主题,那么 yii的模块就使用 protected/views/layouts 下的布局文件, 总之默认不是使用自身目录 pr
- 设计模式之单例模式
come_for_dream
设计模式单例模式懒汉式饿汉式双重检验锁失败无序写入
今天该来的面试还没来,这个店估计不会来电话了,安静下来写写博客也不错,没事翻了翻小易哥的博客甚至与大牛们之间的差距,基础知识不扎实建起来的楼再高也只能是危楼罢了,陈下心回归基础把以前学过的东西总结一下。
*********************************
- 8、数组
豆豆咖啡
二维数组数组一维数组
一、概念
数组是同一种类型数据的集合。其实数组就是一个容器。
二、好处
可以自动给数组中的元素从0开始编号,方便操作这些元素
三、格式
//一维数组
1,元素类型[] 变量名 = new 元素类型[元素的个数]
int[] arr =
- Decode Ways
hcx2013
decode
A message containing letters from A-Z is being encoded to numbers using the following mapping:
'A' -> 1
'B' -> 2
...
'Z' -> 26
Given an encoded message containing digits, det
- Spring4.1新特性——异步调度和事件机制的异常处理
jinnianshilongnian
spring 4.1
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
Spring4.1新特性——异步调用和事件机制的异常处理
Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
Spring4.1新特性——Spring MVC增强
Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- squid3(高命中率)缓存服务器配置
liyonghui160com
系统:centos 5.x
需要的软件:squid-3.0.STABLE25.tar.gz
1.下载squid
wget http://www.squid-cache.org/Versions/v3/3.0/squid-3.0.STABLE25.tar.gz
tar zxf squid-3.0.STABLE25.tar.gz &&
- 避免Java应用中NullPointerException的技巧和最佳实践
pda158
java
1) 从已知的String对象中调用equals()和equalsIgnoreCase()方法,而非未知对象。 总是从已知的非空String对象中调用equals()方法。因为equals()方法是对称的,调用a.equals(b)和调用b.equals(a)是完全相同的,这也是为什么程序员对于对象a和b这么不上心。如果调用者是空指针,这种调用可能导致一个空指针异常
Object unk
- 如何在Swift语言中创建http请求
shoothao
httpswift
概述:本文通过实例从同步和异步两种方式上回答了”如何在Swift语言中创建http请求“的问题。
如果你对Objective-C比较了解的话,对于如何创建http请求你一定驾轻就熟了,而新语言Swift与其相比只有语法上的区别。但是,对才接触到这个崭新平台的初学者来说,他们仍然想知道“如何在Swift语言中创建http请求?”。
在这里,我将作出一些建议来回答上述问题。常见的
- Spring事务的传播方式
uule
spring事务
传播方式:
新建事务
required
required_new - 挂起当前
非事务方式运行
supports
&nbs