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娘子,出来看上帝
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一、HA架构工作背景HDFS集群中的nameNode存在单点故障因素。对于只有一个nameNode工作的集群来说,一旦nameNode出现意外情况,会导致整个集群无法工作,直到nameNode重新启动。为了解决上述问题,Hadoop给出了高容错,高可用的HA方案:一个HDFS集群至少存在两个nameNode,一个nameNode处在active(主)状态,其他nameNode处在standby(备
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为什么要用集群?企业里面,多台机器伪分布式每一个角色都是一个进程HDFS:NNSNNDNYARN:RMNM大数据所有组件,都是主从架构master-slaveHDFS读写请求都是先到NN节点,但是,HBase读写请求不是经过master,建表和删除表是需要经过masterNN节点挂了,就不能提供对外服务(-put,-get)需要配置两个NN节点(实时的,任何时刻只有一台active对外,另外一台是
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hive简单认识Hive是建立在HDFS之上的数据仓库,所以Hive的数据全部存储在HDFS上。Hive的数据分为两部分,一部分是存在HDFS上的具体数据,一部分是描述这些具体数据的元数据信息,一般Hive的元数据存在MySQL上。Hive是类SQL语法的数据查询、计算、分析工具,执行引擎默认的是MapReduce,可以设置为Spark、Tez。Hive分内部表和外部表,外部表在建表的同时指定一个
- 【hadoop学习之路】Hive HQL 语句实现查询
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目录表数据表1students_data.txt表2course.txt实验步骤结论表数据表1students_data.txt21434,Sara,F,21,20,73,classC41443,Mary,M,19,30,90,classA43333,Dery,F,20,40,85,classB45454,Mary,F,22,10,91,classA14634,Henry,M,18,50,56,c
- 数据中台:国内大厂中台建设架构集锦
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Genius提取ACFG的过程如下:首先,Genius会对给定的源代码进行语法分析,生成语法树。然后,Genius会对语法树进行遍历,提取出函数、变量、控制语句等信息,并构建AST(抽象语法树)接下来,Genius会对AST进行数据流分析,确定每个变量在程序执行过程中的值和使用情况在数据流分析的基础上,Genius会构建CFG(控制流图),表示程序中各个控制语句之间的依赖关系最后,Genius会将
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基于前面的学习与配置,相信对于HDFS有了一定的了解HDFS概述1.什么是HDFSHadoopDistributedFileSystem:分步式文件系统HDFS是Hadoop体系中数据存储管理的基础HDFS是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的1.流式数据:将数据序列化为字节流来存储,这样不会破坏文件的结构和内容,而且字节流直接存储在磁盘上,可以分片或分块2.当超大规模的文件本身就已经超
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- web前端三大主流框架
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Claude3OpusWeb前端开发中,目前有三个主流的框架:1.React:React是由Facebook开发的一款JavaScript库,用于构建用户界面。它采用组件化的开发模式,将界面拆分成多个独立且可复用的组件,使开发和维护更加高效。React的核心思想是虚拟DOM(VirtualDOM)和单向数据流,通过高效的DOMdiff算法进行页面更新,提供出色的性能和用户体验。2.Angular:
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1、开启本地模式大多数的HadoopJob是需要Hadoop提供的完整的可扩展性来处理大数据集的。不过,有时Hive的输入数据量是非常小的。在这种情况下,为查询触发执行任务消耗的时间可能会比实际job的执行时间要多的多。对于大多数这种情况,Hive可以通过本地模式在单台机器上处理所有的任务。对于小数据集,执行时间可以明显被缩短。用户可以通过设置hive.exec.mode.local.auto的值
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前馈神经网络(FeedforwardNeuralNetwork,FNN)是一种基本的人工神经网络类型,其结构简单,广泛应用于各种机器学习任务。它由多个层次组成,包括输入层、隐藏层和输出层。FNN中的每一层与下一层的神经元之间是完全连接的,但不同层之间的神经元不相互连接。FNN以其数据流动方式来命名——前馈,意味着信息从输入层开始,经过一系列的隐藏层,最终输出结果,不存在任何循环或反馈连接。与递归神
- 大数据毕业设计hadoop+spark+hive豆瓣图书数据分析可视化大屏 豆瓣图书爬虫 图书推荐系统
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系统总体目标基于Spark的个性化书籍推荐系统是一种基于大数据技术的智能推荐系统,它可以根据用户的历史行为和偏好,为用户提供个性化的书籍推荐。该系统采用Spark技术,可以实现大数据的实时处理,从而提高推荐系统的准确性和可靠性。此外,该系统还可以根据用户的习惯和偏好,提供更加个性化的书籍推荐,从而满足用户的需求。系统的使用者包含普通用户和管理员两类,普通用户是系统的主要服务对象,主流人群是经常查看
- Apache Flink流处理框架
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ApacheFlink是一个分布式流处理框架和数据处理引擎,专注于以低延迟和高吞吐量处理无界和有界的数据流。它可以同时处理流式数据和批处理数据,并且提供强大的容错机制和状态管理功能。Flink常用于实时分析、复杂事件处理(CEP)、机器学习和批量数据处理等场景。1.Flink的核心概念在理解Flink的工作原理之前,先要了解它的一些核心概念:流处理(StreamProcessing):处理数据流中
- 使用Flink进行流式图处理
AI天才研究院
大数据AI人工智能AI大模型企业级应用开发实战计算计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
使用Flink进行流式图处理1.背景介绍1.1大数据时代的到来随着互联网、物联网和移动互联网的快速发展,数据呈现出爆炸式增长。根据IDC的预测,到2025年,全球数据量将达到175ZB。传统的批处理系统已经无法满足对实时数据处理的需求。因此,流式计算应运而生,成为大数据处理的重要组成部分。1.2流式计算的概念流式计算是一种新兴的数据处理范式,它能够持续不断地处理来自各种数据源的数据流。与传统的批处
- Flink流式计算入门
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什么是流式计算流式计算是一种实时处理和分析大规模数据流的计算方法,其核心思想是将数据视为连续流动的序列,而不是静态存储的数据。与传统的批处理计算不同,流式计算能够在数据生成的同时进行处理,提供及时的结果。核心概念数据流:流式计算中的基本单位,表示一系列动态生成的数据。数据流可以来自传感器、网络请求、用户行为等多种来源。计算流:在数据流上进行的各种计算操作,如过滤、聚合和转换等。这些操作实时进行,并
- Apache Airflow 全面解析
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1.Airflow的定义与核心定位ApacheAirflow是一个开源的工作流自动化与调度平台,由Airbnb于2014年创建,2016年进入Apache孵化器,2019年成为顶级项目。其核心设计理念是“WorkflowsasCode”,通过编程方式定义、调度和监控复杂的数据流水线(Pipeline),适用于ETL、机器学习模型训练、数据湖管理、报表生成等场景。2.核心概念与架构解析2.1核心组件
- 【使用Apache Flink 实现滑动窗口流式计算】
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什么是Flink?ApacheFlink是一个用于分布式流式处理和批处理的开源实时计算引擎。它具备低延迟、高吞吐量和exactly-once语义的特点,适用于各种实时数据处理场景。Flink的核心概念作业(Job):Flink程序的执行单元。数据流(DataStream):表示连续的数据流,可以进行转换和计算。窗口(Window):用于对无限数据流进行有界的数据切片处理。状态(State):用于保
- HDFS读写流程
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因为namenode维护管理了文件系统的元数据信息,这就造成了不管是读还是写数据都是基于NameNode开始的,也就是说NameNode成为了HDFS访问的唯一入口。入口地址是:http://nn_host:8020。一、写数据流程1.1Pipeline管道、ACK应答响应Pipeline,中文翻译为管道。这是HDFS在上传文件写数据过程中采用的一种数据传输方式。客户端将数据块写入第一个数据节点,
- HDFS读写流程(全面深入理解)
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1、HDFS写流程 (1)客户端通过对FileSystem.create()对象创建建文件,DistributedFileSystem会创建输出流FSDataOutputStream。 (2)DistributedFileSystem通过RPC远程调用名称节点,在文件系统的命名空间中创建一个新的文件,此时该文件中还没有相应的数据块。 (3)名称节会执行一些检查,比如文件是否已经存在、客户端是
- HDFS的读写流程
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一,HDFS的读写流程1.hdfs的写入流程文上传流程如下:创建文件:①HDFSclient向HDFS写入数据,先调用DistributedFileSystem.create()②RPC调用namenode的create(),会在HDFS目录树中指定的路径,添加新文件;并将操作记录在edits.log中namenode.create()方法执行完后,返回一个FSDataOutputStream,它
- HDFS的读写流程步骤(附图文解析)
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面试学习路线阿里巴巴hdfshadoop大数据面试intellij-idea
1、HDFS的写入流程:详细步骤:client发起文件上传请求,通过RPC与NameNode建立通讯,NameNode检查目标文件是否已存在,父目录是否存在,返回是否可以上传;client请求第一个block该传输到哪些DataNode服务器上;NameNode根据配置文件中指定的备份数量及副本放置策略进行文件分配,返回可用的DataNode的地址,如:A,B,C;client请求3台DataNo
- hdfs的读写流程
披星戴月的蝈蝈
hadoop面试题hdfshadoop大数据
1.hdfs写数据面试回答方式1、客户端向NameNode发起上传请求2、NameNode进行权限检查,如果没有问题,返回可以上传通知3、客户端将文件切分多个block,并上传第一个block,NameNode返回主机列表4、客户端开始和对应的主机建立关联,开始上传第一个block及它的副本5、上传完第一个之后,接着上传剩余的block及副本,上传完成之后,由NameNode更新元数据2.hdfs
- HDFS安全模式
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当hdfs集群启动的时候,由于要做很多的事情,这期间集群进入了安全模式离开安全模式的条件:NameNode启动后会进入一个称为安全模式的特殊状态。处于安全模式的NameNode对于客户端来说是只读的。NameNode从所有的DataNode接收心跳信号和块状态报告(blockreport)每个数据块都有一个指定的最小副本数(dfs.replication.min),当NameNode检测确认某个数
- Kafka原理总结
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Kafka是一个开源的分布式流式处理平台,在这个平台上可以发布、订阅以及处理数据流,具有强大的吞吐能力,让Kafka成为了一个高性能的发布与订阅消息系统一:概念理解Broker部署Kafka进程的服务被称之为Broker,Broker会接收Producer的消息,持久化到本地,然后Comsumer通Pull的形式进行消息拉取,通常使用集群的形式进行部署Producer生产者,即发送消息的一方,往B
- 1-structedStreaming-基本流程(2.2.1)
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基本流程spark2.2.1StructuredNetworkWordCount统计来自socket的wordcount创建stream,指定数据源DataStreamReader--从外部存储加载流数据的接口lines=spark.readStream.format("socket").option("host",host).option("port",port).load()加载数据流为Dat
- Python——Pickle库
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pickle是python语言的一个标准模块,安装python后已包含pickle库,不需要单独再安装。那么为什么需要序列化和反序列化这一操作呢?1.便于存储。序列化过程将文本信息转变为二进制数据流。这样就信息就容易存储在硬盘之中,当需要读取文件的时候,从硬盘中读取数据,然后再将其反序列化便可以得到原始的数据。在Python程序运行中得到了一些字符串、列表、字典等数据,想要长久的保存下来,方便以后
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前言ApacheSpark是一个新兴的大数据处理通用引擎,提供了分布式的内存抽象。Spark最大的特点就是快,可比HadoopMapReduce的处理速度快100倍。本文没有使用一台电脑上构建多个虚拟机的方法来模拟集群,而是使用三台电脑来搭建一个小型分布式集群环境安装。本教程采用Spark2.0以上版本(比如Spark2.0.2、Spark2.1.0等)搭建集群,同样适用于搭建Spark1.6.2
- React 的 12 个核心概念
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文章目录一、JSX:逻辑与视图的桥梁二、组件:模块化构建的核心三、Props:单向数据流的基石四、State:动态交互的核心五、useEffect:副作用管理的利器六、Context:跨层级数据共享的利器七、React.memo:优化渲染的利器八、useReducer:复杂状态管理的利器九、Ref和forwardRef:DOM操作与组件间通信十、虚拟DOM:高效渲染的核心十一、React和性能优化
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星月情缘02
ETL技术Hadoophdfs租约hadoop错误
错误总结分享:使用了hadoop挺长时间了,多数人应该很熟悉它的特点了吧,但是今天突然遇到个错误,从来没见过,一时自己也想不到是什么原因,就在网上查了一些资料,得到了解决的办法,再次分享一下。过程:使用kettle数据清洗工具在进行同步任务的过程中,最后数据是被加载到hdfs的,这里用shell脚本实现,hdfsdfs-put-r/hdfs的目录。结果程序执行到这一步的时候报错了。错误描述就是文章
- ios内付费
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ios内付费
近年来写了很多IOS的程序,内付费也用到不少,使用IOS的内付费实现起来比较麻烦,这里我写了一个简单的内付费包,希望对大家有帮助。
具体使用如下:
这里的sender其实就是调用者,这里主要是为了回调使用。
[KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
- 20 款优秀的 Linux 终端仿真器
brotherlamp
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终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。(LCTT 译注:终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟,不过在当今的 Linux 环境中,常指通过远程或本地方式连接的伪终端,俗称“终端”。)
你能从开源世界中找到大量的终端仿真器,它们
- Solr Deep Paging(solr 深分页)
eksliang
solr深分页solr分页性能问题
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2148370
作者:eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述
长期以来,我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数,查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
- 数据库面试题
18289753290
面试题 数据库
1.union ,union all
网络搜索出的最佳答案:
union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果,而union all则将所有的结果全部显示出来,不管是不是重复。
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2.索引有哪些分类?作用是
- Android TV屏幕适配
酷的飞上天空
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先说下现在市面上TV分辨率的大概情况
两种分辨率为主
1.720标清,分辨率为1280x720.
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2.1080p全高清,分辨率为1920x1080
屏幕尺寸以42寸为主,此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有
适配遇到问题,已1080p尺寸为例:
分辨率固定不变,屏幕尺寸变化较大。
如:效果图尺寸为1920x1080,如果使用d
- Timer定时器与ActionListener联合应用
永夜-极光
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功能:在控制台每秒输出一次
代码:
package Main;
import javax.swing.Timer;
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public class T {
private static int count = 0;
public static void main(String[] args){
- Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决
随便小屋
Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全,解决办法如下:
1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件(需要root权限)
sudo vi /etc/bash.bashrc
接下来会提示输入密码
2、找到文件中的下列代码
#enable bash completion in interactive shells
#if
- 学会人际关系三招 轻松走职场
aijuans
职场
要想成功,仅有专业能力是不够的,处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢?在此,教您简单实用的三个窍门。
第一,多汇报
最近,管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们,做下属最关键的就是要多请示汇报,让上司随时了解你的工作进度,有了新想法也要及时建议。不知不觉,你就有了“追随力”,上司会越来越了解和信任你。
第二,勤沟通
团队的力
- 《O2O:移动互联网时代的商业革命》读书笔记
aoyouzi
读书笔记
移动互联网的未来:碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。
O2O:Online to OffLine 线上线下活动
O2O就是在移动互联网时代,生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。
手机二维码本质:O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。
线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟,让不同地域、不同需求的人
- js实现图片随鼠标滚动的效果
百合不是茶
JavaScript滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值
top 与顶部的距离
left 与左边的距离
right 与右边的距离
bottom 与下边的距离
zIndex 层叠层次
例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时
<div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
- ajax同步异步参数async
bijian1013
jqueryAjaxasync
开发项目开发过程中,需要将ajax的返回值赋到全局变量中,然后在该页面其他地方引用,因为ajax异步的原因一直无法成功,需将async:false,使其变成同步的。
格式:
$.ajax({ type: 'POST', ur
- Webx3框架(1)
Bill_chen
eclipsespringmaven框架ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架,Webx3是其第三个升级版本;采用Eclipse的开发环境,现在支持java开发;
采用turbine原型的MVC框架,扩展了Spring容器,利用Maven进行项目的构建管理,灵活的ibatis持久层支持,总的来说,还是一套很不错的Web框架。
Webx3遵循turbine风格,velocity的模板被分为layout/screen/control三部
- 【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述
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mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库,尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音,比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好,但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能,而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩),同时它提供的近似于SQL的查询能力,也是在做NoSQL技术选型时,考虑的一个重要因素。Mo
- spring/hibernate/struts2常见异常总结
白糖_
Hibernate
Spring
①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException
缺少aspectjweaver.jar,该jar包常用于spring aop中
②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
- jquery easyui表单重置(reset)扩展思路
bozch
formjquery easyuireset
在jquery easyui表单中 尚未提供表单重置的功能,这就需要自己对其进行扩展。
扩展的时候要考虑的控件有:
combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox
需要对其添加reset方法,reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件,这就需要在组件的初始化时将值保存下来。
在所有的reset方法添加完毕之后,就需要对fo
- 编程之美-烙饼排序
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编程之美
package beautyOfCoding;
import java.util.Arrays;
/*
*《编程之美》的思路是:搜索+剪枝。有点像是写下棋程序:当前情况下,把所有可能的下一步都做一遍;在这每一遍操作里面,计算出如果按这一步走的话,能不能赢(得出最优结果)。
*《编程之美》上代码有很多错误,且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码:
*/
- Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理
chenbowen00
struts
struts1在处理请求参数之前,首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性,却找不到对应的ActionForm类也不会报错,只是不会处理本次请求的请求参数。
如果找到了对应的ActionForm类,则先判断是否已经存在ActionForm的实例,如果不存在则创建实例,并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
- [空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度
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资源
这里有一个常识性的问题:
地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的.....
就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制....
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- ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS
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ORACLE临时表 转
临时表:像普通表一样,有结构,但是对数据的管理上不一样,临时表存储事务或会话的中间结果集,临时表中保存的数据只对当前
会话可见,所有会话都看不到其他会话的数据,即使其他会话提交了,也看不到。临时表不存在并发行为,因为他们对于当前会话都是独立的。
创建临时表时,ORACLE只创建了表的结构(在数据字典中定义),并没有初始化内存空间,当某一会话使用临时表时,ORALCE会
- 基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载
denger
应用服务器Webnginx网络应用lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式,如下代码所示。
@RequestMapping("/courseware/{id}")
public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
- scanf接受char类型的字符
dcj3sjt126com
c
/*
2013年3月11日22:35:54
目的:学习char只接受一个字符
*/
# include <stdio.h>
int main(void)
{
int i;
char ch;
scanf("%d", &i);
printf("i = %d\n", i);
scanf("%
- 学编程的价值
dcj3sjt126com
编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助
像这位朋友学习:
http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html
VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员,资深的
- 二维数组(矩阵)对角线输出
飞天奔月
二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目,
1,二维数组(N*N),沿对角线方向,从右上角打印到左下角如N=4: 4*4二维数组
{ 1 2 3 4 }
{ 5 6 7 8 }
{ 9 10 11 12 }
{13 14 15 16 }
打印顺序
4
3 8
2 7 12
1 6 11 16
5 10 15
9 14
13
要
- Ehcache(08)——可阻塞的Cache——BlockingCache
234390216
并发ehcacheBlockingCache阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache
在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题,其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁,那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类,可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
- mysqldiff对数据库间进行差异比较
jackyrong
mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本,可以用来对比不同数据库之间的表结构,或者同个数据库间的表结构
如果在windows下,直接下载mysql-utilities安装就可以了,然后运行后,会跑到命令行下:
1) 基本用法
mysqldiff --server1=admin:12345
- spring data jpa 方法中可用的关键字
lawrence.li
javaspring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。
查询的关键字为find
删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x)
统计的关键字为count (>=1.7.x)
修改需要使用@Modifying注解
@Modifying
@Query("update User u set u.firstna
- Spring的ModelAndView类
nicegege
spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类,一直很好奇spring怎么实现的?
/*
* Copyright 2002-2010 the original author or authors.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* yo
- 搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda
rensanning
centos
(一)rsync
Server端
# yum install rsync
# vi /etc/xinetd.d/rsync
service rsync
{
disable = no
flags = IPv6
socket_type = stream
wait
- Learn Nodejs 02
toknowme
nodejs
(1)npm是什么
npm is the package manager for node
官方网站:https://www.npmjs.com/
npm上有很多优秀的nodejs包,来解决常见的一些问题,比如用node-mysql,就可以方便通过nodejs链接到mysql,进行数据库的操作
在开发过程往往会需要用到其他的包,使用npm就可以下载这些包来供程序调用
&nb
- Spring MVC 拦截器
xp9802
spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter
HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep