- python 分布式集群_Python搭建Spark分布式集群环境
小国阁下
python分布式集群
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
- kettle常用的数据库连接示例
星月情缘02
ETL技术kettlesql连接
kettle是一款强大的数据抽取转换工具,在数据仓库,ETL任务处理中使用的非常频繁的开源工具。它也支持众多的数据库连接类型。下面是支持的数据库连接对比图。请参考学习。就介绍这么多。
- Hadoop错误: put: Lease mismatch on ... by DFSClient_NONMAPREDUCE_-499992815_1.... 学习总结
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
- Hadoop3.3.4伪分布式环境搭建
凡许真
分布式hadoop伪分布式hadoop3.3.4
文章目录前言一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量3.配置免密二、Hadoop配置1.hadoop-env.sh2.hdfs-site.xml3.core-site.xml4.mapred-site.xml5.yarn-site.xml三、格式化四、启动五、访问web页面前言hadoop学习——伪分布式环境——普通用户搭建一、准备1.下载Hadoop2.配置环境变量vi~/.bash_pro
- Hadoop HA 格式化NameNode 顺序
凡许真
hadoop大数据分布式HA
文章目录前言一、启动JournalNode二、格式化NameNode1.执行格式化命令2.启动namenode3.执行格式化命令4.启动namenode其他前言记录搭建HadoopHA架构时格式化namenode问题一、启动JournalNode分别启动JournalNode,命令如下hadoop-daemon.shstartjournalnode二、格式化NameNode1.执行格式化命令找其中
- Hive(3):Hive客户端使用
不死鸟.亚历山大.狼崽子
hivehive大数据hadoop
1HiveClient、HiveBeelineClientHive发展至今,总共历经了两代客户端工具。第一代客户端(deprecated不推荐使用):$HIVE_HOME/bin/hive,是一个shellUtil。主要功能:一是可用于以交互或批处理模式运行Hive查询;二是用于Hive相关服务的启动,比如metastore服务。第二代客户端(recommended推荐使用):$HIVE_HOME
- Shell变量获取Hive返回值
for your wish
HiveShell
while循环的使用,if循环的使用,执行hive语句并赋值给shell变量grep过滤无效字符的使用hive.cli.print.header可以控制在cli中是否显示表的列名counts0=`hive-e"sethive.cli.print.header=false;selectcasewhencount(1)>0then1else0endcountfromdwb.mid_organizati
- hive部署
关关呀
hivehadoophdfs
1.在/opt/softwares上传hive的安装包,并解压到/opt/module中2.将apache-hive-3.1.2-bin改名为hive3.修改/etc/profile.d/my_env.sh4.source/etc/profile.d/my_env.sh让它生效5.在lib解决日志jar包冲突
- Hive全面解析精讲
绿萝蔓蔓绕枝生
hive数据库大数据Hive精讲
目录一、Hive概述1、定义2、起源3、Hive的优势和特点4、Hive下载安装二、Hive的命令行模式1、Hive命令行模式2、Beenline命令行模式三、Hive的交互模式1、Hive元数据管理1、Hive交互模式2、Beeline交互模式3、交互模式操作四、Hive数据1、数据库(Database)2、数据表3、Hive数据类型4、Hive数据结构5、HQL五、Hive建表语句1、默认分隔
- GitHub 仓库的 Archived 功能详解:中英双语
阿正的梦工坊
Debugginggithub
GitHub仓库的Archived功能详解一、什么是GitHub仓库的“Archived”功能?在GitHub上,“Archived”是一个专门用于标记仓库状态的功能。当仓库被归档后,它变为只读模式,所有的功能如提交代码、创建issue和pullrequest等将被禁用。被归档的仓库仍然可以被查看、克隆,但无法直接在其基础上进行进一步的开发。二、为什么需要Archived功能?标记停止维护对于项目
- Hive存储系统全面测试报告
蚂蚁质量
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引言在大数据时代,数据存储和处理技术的重要性日益凸显。ApacheHive作为一个基于Hadoop的数据仓库工具,因其能够提供类SQL查询功能(HiveQL)而广受欢迎。Hive的设计初衷是为了简化大数据集的查询和管理,它允许用户通过简单的SQL语句来操作存储在Hadoop分布式文件系统(HDFS)上的大规模数据集。然而,随着数据量的激增和业务需求的多样化,Hive存储系统的功能、性能和安全性面临
- C++和Python实现SQL Server数据库导出数据到S3并导入Redshift数据仓库
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c++python数据库数据仓库sqlserver
用C++实现高性能数据处理,Python实现操作Redshift导入数据文件。在VisualStudio2022中用C++和ODBCAPI导出SQLServer数据库中张表中的所有表的数据为CSV文件格式的数据流,用逗号作为分隔符,用双引号包裹每个数据,字符串类型的数据去掉前后的空格,数据中如果包含双引号,则将一个双引号替换为两个双引号,创建gzip压缩文件,输出数据流写入到gzip压缩文件包中的
- 从腾讯云数据仓库TCHouse安全地转移数据到AWS Redshift
weixin_30777913
数据仓库腾讯云云计算pythonaws
实现从AWSDirectConnect连接到腾讯云数据仓库TCHouse-P、TCHouse-C或TCHouse-D,然后使用AWSGlue读取数据并在AWSRedshift中创建对应表并复制数据,需要按照以下步骤进行操作:网络连接设置AWSDirectConnect配置:在AWS管理控制台中,创建一个DirectConnect连接到你的本地网络或腾讯云所在的网络环境。配置虚拟接口(VIF),确保
- 从建表语句带你学习doris_数据类型
圣·杰克船长
doris数据类型
1、前言概述1.1、doris建表模板CREATE[EXTERNAL]TABLE[IFNOTEXISTS][DATABASE.]table_name(column_definition1[,column_deinition2,......][,index_definition1,[,index_definition2,]])[ENGINE=[olap|mysql|broker|hive]][key
- window10下编译hadoop报错:Failed to execute goal org.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:
huangxgc
hadoophadoopwindows
Windows10下buildhadoop2.7.3报错:Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:[ERROR]Failedtoexecutegoalorg.apache.maven.plugins:maven-antrun-plugin:1.7:run(dist)onprojecthadoop-hdf
- 【智慧水务】二供数仓功能架构
大雨淅淅
物联网网络人工智能
目录一、数据采集层(一)设备数据采集(二)水质数据采集(三)用户数据采集二、数据传输层(一)有线传输(二)无线传输三、数据存储层(一)原始数据存储(二)数据仓库存储四、数据分析层(一)实时数据分析(二)历史数据分析(三)预测性分析五、数据展示层(一)可视化界面(二)移动端应用六、系统管理层(一)用户权限管理(二)数据备份与恢复(三)系统维护与升级一、数据采集层(一)设备数据采集传感器数据:在二次供
- 图文详解 MapReduce on YARN
Shockang
大数据技术体系大数据mapreduceyarn
前言本文隶属于专栏《1000个问题搞定大数据技术体系》,该专栏为笔者原创,引用请注明来源,不足和错误之处请在评论区帮忙指出,谢谢!本专栏目录结构和参考文献请见1000个问题搞定大数据技术体系正文权威版本——《Hadoop权威指南第3版》1.作业提交MRrunJob从RM获取新的作业ID作业客户端检査作业的输出说明,计算输入分片并将作业资源(包括作业JAR、配置和分片信息)复制到HDFS。通过调用R
- 深入MapReduce——从MRv1到Yarn
黄雪超
大数据基础#深入MapReducemapreduce大数据hadoop
引入我们前面篇章有提到,和MapReduce的论文不太一样。在Hadoop1.0实现里,每一个MapReduce的任务并没有一个独立的master进程,而是直接让调度系统承担了所有的worker的master的角色,这就是Hadoop1.0里的JobTracker。在Hadoop1.0里,MapReduce论文里面的worker就是TaskTracker,用来执行map和reduce的任务。而分配
- Hadoop学习笔记 --- YARN执行流程与工作原理
杨鑫newlfe
数据仓库大数据挖掘与大数据应用案例YARNHadoop大数据资源调度数据仓库
一、YARN简述首先介绍一下YARN在Hadoop2.0版本引进的资源管理系统,直接从MapReduceV1演化而来(由于引擎的功能缺陷);原因是将MapReduce1中的JobTracker的资源管理和作业调度两个功能分开,分别由ResourceManager和ApplicationMaster进行实现;ResourceManager:负责整个集群的资源管理和调度ApplicationMaste
- 【深入浅出 Yarn 架构与实现】1-1 设计理念与基本架构
大数据王小皮
深入浅出Yarn架构与实现架构hadoop大数据yarnjava
一、Yarn产生的背景Hadoop2之前是由HDFS和MR组成的,HDFS负责存储,MR负责计算。一)MRv1的问题耦合度高:MR中的jobTracker同时负责资源管理和作业控制两个功能,互相制约。可靠性差:管理节点是单机的,有单点故障的问题。资源利用率低:基于slot的资源分配模型。机器会将资源划分成若干相同大小的slot,并划定哪些是mapslot、哪些是reduceslot。无法支持多种计
- 【YARN】yarn 基础知识整理——hadoop1.0与hadoop2.0区别、yarn总结
时间的美景
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文章目录1.hadoop1.0和hadoop2.0区别1.1hadoop1.01.1.1HDFS1.1.2Mapreduce1.2hadoop2.01.2.1HDFS1.2.2Yarn/MapReduce22.Yarn2.1Yarn(YetAnotherResourceNegotiator)概述2.2Yarn的优点2.3Yarn重要概念2.3.1ResourceManager2.3.2NodeMa
- 搭建Hadoop与Hive环境
达达玲玲
hadoophive大数据
当搭建Hadoop与Hive环境时,以下是每个步骤的详细操作说明:1.安装并配置CentOS7操作系统:-下载CentOS7ISO镜像文件,并通过虚拟机或物理机安装CentOS7操作系统。-在安装过程中,为系统分配必要的网络、用户和权限。2.安装Java开发环境:-下载适合您的系统的JavaJDK版本。-使用命令或GUI工具安装JavaJDK。-配置JAVA_HOME环境变量:-打开终端,输入以下
- hive视图与物化视图使用详解
达达玲玲
hivehadoop数据仓库大数据
Hive视图和物化视图都是在数据仓库中处理数据的概念。下面对Hive视图和物化视图进行详细解释:Hive视图:1.Hive视图是一个逻辑表,它是对基础表的查询结果的引用,被视为一个新表。2.视图可以简化复杂查询,隐藏复杂的逻辑,并将查询重用。3.视图不存储数据,而是在查询时动态地返回结果。4.视图可以基于单个表或多个表创建,也可以对其他视图创建。Hive视图的使用方式:1.创建视图:```sqlC
- 大数据技术之MapReduce
wespten
HadoopHiveSpark大数据安全大数据mapreducehadoop
一、MapReduce概述1、MapReduce简介MapReduce是一个分布式运算程序的编程框架,是基于Hadoop的数据分析计算的核心框架。MapReduce处理过程分为两个阶段:Map和Reduce。Map负责把一个任务分解成多个任务,Reduce负责把分解后多任务处理的结果汇总。2、MapReduce优缺点MapReduce优点:MapReduce易于编程:它简单的实现一些接口,就可以完
- anaconda中pyspark_自学大数据——9 Anaconda安装与使用pyspark
步六孤陆
首先从Anaconda官网上下载Anaconda。一、解压安装包sudobashAnaconda3-2020.07-Linux-x86_64.shchown-Rhadoop:hadoop/opt/anaconda/vi/etc/profileexportANACONDA_HOME=/opt/anacondaexportPATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin:source/etc
- PySpark数据处理过程简析
AI天才研究院
Python实战自然语言处理人工智能语言模型编程实践开发语言架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介PySpark是ApacheSpark的PythonAPI,可以用Python进行分布式数据处理,它在内存中利用了ApacheHadoopYARN资源调度框架对数据进行并行处理。PySpark可以直接使用Hadoop文件系统、HDFS来存储数据,也可以通过S3、GCS、ADLS等云存储平台保存数据。因此,在不同的数据源之间移动数据时,只需要复制一次数据就可以完成
- 数据分析中的上钻、下钻、切片和切块
贾斯汀玛尔斯
数据治理数据湖hadoop数据分析数据挖掘
“上钻”、“下钻”、“切片”、“切块”是数据分析和数据展示中的常见概念,尤其是在处理多维数据或数据仓库时。以下是每个术语的解释:上钻(DrillUp):这是指从数据的更详细层级上升到更概括的层级。比如,假设你有一个按时间划分的销售数据,当前在查看按月的销售情况,通过上钻,你可以切换到按季度或年度查看整体情况。这个过程让你可以从详细数据中抽象出更高层次的趋势或概览。下钻(DrillDown):这是指
- spark2如何集成到cdh里
蘑菇丁
经验hadoop大数据+机器学习+oracle
最近做性能测试需要spark2测试下和spark1.6性能有多大差别,官方文档里写着可以集成,但是自己怎么搞都不行,折磨了3天的时间,目前终于把spark2集成到集群里了我安装的是最新版本的下载spark2安装包wgethttp://archive.cloudera.com/beta/spark2/parcels/latest/SPARK2-2.0.0.cloudera.beta2-1.cdh5.
- kafka开启kerberos
蘑菇丁
debian运维
一、基本环境准备创建票据创建Kerberos主体(Principal):使用kadmin.local或kadmin命令为Zookeeper和Kafka服务创建Kerberos主体。例如:注意有几台机器创建几个kadmin.local-q"addprinc-randkeyzookeeper/
[email protected]"kadmin.local-q"addprinc-rand
- ranger-kms安装
蘑菇丁
eclipsejavaide
默认已安装ranger-admin和mysql服务。Ranger组件服务默认都在/opt/bigdata.test/core/ranger目录下安装。解压安装包[hadoop~]$cd/opt/ranger[hadoop@ranger]$tar-xzvfranger-2.1.0-kms.tar.gz[hadoop@xranger]$mvranger-2.1.0-kmsranger/ranger-k
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc