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在FlinkonYARN集群中提交第二个Job时出现Task的JavaHeapSizeOOM(内存溢出),核心原因是集群资源不足(第一个Job已占用大量资源,第二个Job分配的内存不够)或Job资源配置不合理(单个Job申请资源过多,或内存参数设置与实际需求不匹配)。解决需从“资源排查”“Job配置优化”“集群资源扩容”三个维度入手,具体步骤如下:一、先排查核心原因:确认资源占用与配置是否匹配1.
- flink sql读hive catalog数据,将string类型的时间戳数据排序后写入kafka,如何保障写入kafka的数据是有序的
fzip
Flinkflinksqlhive
在FlinkSQL中,要确保从Hive读取的STRING类型时间戳数据排序后有序写入Kafka,需要结合批处理模式、时间类型转换、单分区写入和Kafka生产者配置。以下是完整解决方案:一、核心解决方案1.批处理模式+全局排序将作业设置为批处理模式,并对字符串时间戳进行类型转换后排序:--设置为批处理模式(关键!)SET'execution.runtime-mode'='batch';--从Hive
- flink-sql读写hive-1.13
第一片心意
flinkflinksqlhive
1.版本说明本文档内容基于flink-1.13.x,其他版本的整理,请查看本人博客的flink专栏其他文章。1.1.概述ApacheHive已经成为了数据仓库生态系统中的核心。它不仅仅是一个用于大数据分析和ETL场景的SQL引擎,同样也是一个数据管理平台,可用于发现,定义,和演化数据。Flink与Hive的集成包含两个层面。一是利用了Hive的MetaStore作为持久化的Catalog,用户可通
- flink sql如何对hive string类型的时间戳进行排序
在FlinkSQL中对Hive表的STRING类型时间戳进行排序,需要先将字符串转换为时间类型,再基于时间类型排序。以下是具体方法和示例:一、核心解决方案1.字符串转TIMESTAMP后排序若Hive中的时间戳格式为'yyyy-MM-ddHH:mm:ss'(如'2024-01-0112:00:00'),可直接转为TIMESTAMP排序:SELECT*FROMhive_tableORDERBYTO_
- 分布式定时器:原理设计与技术挑战
你一身傲骨怎能输
架构设计分布式
文章摘要分布式定时器用于在分布式系统中可靠、准确地触发定时任务,常见实现方案包括:基于数据库/消息队列的定时扫描、分布式任务调度框架(如Quartz集群、xxl-job)、时间轮/延迟队列(如Redis/Kafka)以及Zookeeper/Etcd协调服务。主要技术挑战包括时钟同步、任务幂等、高可用、负载均衡和故障恢复等。核心难点在于保证任务唯一性、调度精度与分布式一致性,技术选型需权衡轻量级(R
- 基于单片机的点阵式汉字电子显示屏的设计
weixin_112233
单片机AT89C51单片机单片机嵌入式硬件
2核心元器件的选用2.1AT89C51单片机AT89C51单片机具有快速8051内核、4KBFlashPEROM和128BIDATARAM,完全符合该汉字显示的硬件要求[9]。芯片共有40个引脚,使用CMOS工艺制造的DIP技术进行封装,是电压控制型的8位单片微型计算机。2.1.1单片机芯片内部结构MCS-51系列单片机结构大致相同,它主要包括中断系统、I/O端口、定时器等。其内部结构框图如图1所
- 基于Socket来构建无界数据流并通过Flink框架进行处理
每天五分钟玩转人工智能
Flink技术实战flink大数据Flink分布式无界数据
本文重点随着大数据技术的不断发展,实时数据流处理已成为企业应对海量数据、实现快速决策的关键技术。ApacheFlink是一个开源的流处理框架,它能够对无界数据流进行高效的、精确的处理。本文将介绍如何通过Socket构建无界数据流,并利用Flink框架进行无界流处理。基于Socket构建无界数据无界数据指的是源源不断产生的数据,这些数据通常来自各种实时数据源,如用户行为日志、传感器数据等。Socke
- Flink cdc同步增量数据timestamp字段相差八小时(分析|解决)不是粘贴复制的!
BUG FIXER
大数据flinkandroid大数据
问题我使用flinkcdc同步mysql到mysql遇到了timestamp字段缺少八小时的问题。很少无语,flink,cdc,debezium时区都设置了,没有任何效果!分析问题出现在mysqlbinlog身上!!!因为默认mysql会使用UTC来存储binlog,你可以使用下方的sql验证:mysqlbinlog--base64-output=DECODE-ROWS-v--start-date
- 如何解决Flink CDC同步时间类型字段8小时时间差的问题,以MySQL为例
智海观潮
Flinkflinkflinkcdc大数据实时数据同步
在使用FlinkCDC进行数据同步时,默认情况下经常会遇到时间类型的字段与实际值相差8个小时的问题。本文以MySQL为例提供解决方案,其他数据源也可以参考这类实现。原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/_f41ES8UquM-kj3Ie8JU_g1.设置server时区比如MySQL服务的时区为UTC时间,可以参考以下code设置时区。MySqlSourcemySqlSo
- Paimon对比基于消息队列(如Kafka)的传统实时数仓方案的优势
lifallen
Paimon大数据数据库数据结构java分布式apache数据仓库
弊端:数据重复->优势:Paimon主键表原生去重原方案弊端(Kafka)问题:消息队列(Kafka)是仅支持追加(Append-Only)的日志流。当Flink作业发生故障恢复(Failover)或业务逻辑迭代重跑数据时,同样的数据会被再次写入消息队列,形成重复数据。影响:下游应用(如DWS层、ADS层或直接对接的BI报表)必须自己实现复杂的去重逻辑,这不仅消耗大量计算资源(“资源消耗至少增加一
- Flink 流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压 】
csdn_tom_168
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Flink流处理的核心基石【时间语义、水位线、状态、检查点、反压】,这些概念相互协作,构建了Flink高吞吐、低延迟、高容错的实时计算能力。以下是这些核心技术的深度解析及其内在联系:一、五大基石的内在联系驱动触发计算持久化保护恢复时间语义水位线状态管理检查点反压二、核心组件深度解析1.时间语义(TimeSemantics)核心作用:定义事件的时间维度//设置事件时间语义(关键配置)env.setS
- 51单片机 定时器时钟
微芬
51单片机51单片机单片机
本章博客实现在LCD1602上展示定时器时钟部分1.main.c注:Sec,Min,Hour可不进行赋值#include#include"Delay.h"#include"LCD1602.h"#include"Timer0.h"unsignedcharSec=55,Min=59,Hour=23;voidmain(){LCD_Init();Timer0Init();LCD_ShowString(1,
- 中断定时器60秒倒计时
爱摆烂的谢谢谢
单片机嵌入式硬件51单片机物联网c语言
#include//数码管位选控制引脚定义sbitSEG1=P2^2;sbitSEG2=P2^3;sbitSEG3=P2^4;//按键和蜂鸣器引脚定义sbitK1=P3^2;sbitBuzzer=P1^5;//全局变量定义unsignedintsec=60;//倒计时秒数unsignedintcount=0;//定时器计数bitis_counting=0;//倒计时状态标志/***@brief毫秒
- 定时器时钟基于LCD屏
#includesbitLCD_RS=P2^6;sbitLCD_RW=P2^5;sbitLCD_EN=P2^7;#defineLCD_DataPortP0//函数定义:/***@briefLCD1602延时函数,12MHz调用可延时1ms*@param无*@retval无*/voidLCD_Delay(){unsignedchari,j;i=2;j=239;do{while(--j);}while
- 用Flink实现的一个实时订单对账功能, Flink的双流实时对账
1.为什么业务订单数据不用Mysql之类的强事务性数据库监控反而用Flink的实时?一般这种涉及到订单的数据流都要用mysql监控实现,但是鉴于减少mysql的数据库压力和提高更实时性,可以考虑用Flink实时的数据流做实时的参考2.如何处理乱序数据?使用watermark水位保证第一层数据延迟.PS:这里的水位不能设置太长延迟使用processfuntion更加灵活的处理迟到数据,设置一个定时器
- Flink 多流转换 (三)CoProcessFunction合流操作案例
Alienware^
#FlinkFlink
文章目录下面是CoProcessFunction的一个具体示例:我们可以实现一个实时对账的需求,也就是app的支付操作和第三方的支付操作的一个双流Join。App的支付事件和第三方的支付事件将会互相等待5秒钟,如果等不来对应的支付事件,那么就输出报警信息。程序如下:Gitee源代码如下publicclassBillCheckExample{publicstaticvoidmain(String[]
- Flink双流处理:实时对账实现1
Flink双流处理:实时对账实现1去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/资源描述本资源文件详细介绍了Flink双流处理的实时对账实现。内容涵盖了基础概念、双流处理的方法以及实战案例,帮助开发者深入理解Flink在实时对账场景中的应用。内容概述基础概念介绍了Flink的基本概念和架构,为后续的双流处理打下基础。双流处理方法详细讲解了Flink中双流处理的核心方法和技巧,帮助
- Flink双流实时对账
在电商、金融、银行、支付等涉及到金钱相关的领域,为了安全起见,一般都有对账的需求。比如,对于订单支付事件,用户通过某宝付款,虽然用户支付成功,但是用户支付完成后并不算成功,我们得确认平台账户上是否到账了。针对上述的场景,我们可以采用批处理,或离线计算等技术手段,通过定时任务,每天结束后,扫描数据库中的数据,核对当天的支付数据和交易数据,进行对账。想要达到实时对账的效果,比如有的用户支付成功但是并没
- Kafka 时间轮深度解析:如何O(1)处理定时任务
lifallen
KafkaJavakafkalinq分布式java数据库数据结构apache
TimingWheel(时间轮)TimingWheel是一种高效的、用于实现大量定时任务调度的算法结构。相比于传统的基于优先队列(PriorityQueue)的定时器(其添加/删除操作的时间复杂度为O(logn)),时间轮可以实现近乎O(1)的添加和删除操作,这在需要管理成千上万个定时任务的场景下(例如Kafka中的请求超时、延迟操作等)具有巨大的性能优势。可以把一个TimingWheel想象成一
- Linux 定时器应用示例
1.运行结果2.程序#include#include#includeintcount=0;structitimervalt;voidtimer_handler(intsig){printf("timer_handler:signal=%d,count=%d\n",sig,++count);if(count>=8){printf("canceltimer\n");t.it_value.tv_sec=
- [特殊字符] 实时数据洪流突围战:Flink+Paimon实现毫秒级分析的架构革命(附压测报告)——日均百亿级数据处理成本降低60%的工业级方案
Lucas55555555
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引言:流批一体的时代拐点据阿里云2025白皮书显示,实时数据处理需求年增速达240%,但传统Lambda架构资源消耗占比超运维成本的70%。某电商平台借助Flink+Paimon重构实时数仓后,端到端延迟从分钟级压缩至800ms,计算资源节省5.6万核/月。技术红利窗口期:2025年ApachePaimon1.0正式发布,支持秒级快照与湖仓一体,成为替代Iceberg的新范式一、痛点深挖:实时数仓
- STM32F1单片机驱动42步进电机
All right 1
STM32学习单片机stm32嵌入式硬件
我们使用的单片机是STM32F103ZET6,电机是42步进电机(额定电流是1A)、驱动是TMC2209;但是暂时使用2160这个外接驱动(注意:2160为大电流电机驱动不能长时间带动这个42电机,否则会发烫烧电机)。开启一个定时器2外设中断:为电机提供步进脉冲;开启三个GPIO口:作为EN、STEP、DIR控制;42步进电机:步距角1.8°、16细分、3200步每圈。一、代码:tim.c:/*U
- 让电机转起来--基于STM32F1控制两相步进电机转动-新手小白入(完整代码)
梦想是成为甜妹儿
stm32嵌入式硬件单片机
提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录前言一、基础内容1、步进电机2、电机驱动器3、接线方法二、最简单控制电机转动程序1.定时器的输出比较功能生成PWM波2.电机方向控制3.主函数三、进阶版电机控制程序1.加入按键控制2.motor.c中添加一个函数3.主函数总结前言本帖分享步进电机与驱动器的接线方式、速度计算与代码分析。第一次接触电机的小白可能会面对无数的代码分
- Flink 2.0 DataStream算子全景
Edingbrugh.南空
大数据flinkflink人工智能
在实时流处理中,ApacheFlink的DataStreamAPI算子是构建流处理pipeline的基础单元。本文基于Flink2.0,聚焦算子的核心概念、分类及高级特性。一、算子核心概念:流处理的"原子操作1.数据流拓扑(StreamTopology)每个Flink应用可抽象为有向无环图(DAG),由源节点(Source)、算子节点(Operator)和汇节点(Sink)构成,算子通过数据流(S
- FlinkSQL 自定义函数详解
Tit先生
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FlinkSQL函数详解自定义函数除了内置函数之外,FlinkSQL还支持自定义函数,我们可以通过自定义函数来扩展函数的使用FlinkSQL当中自定义函数主要分为四大类:1.ScalarFunction:标量函数特点:每次只接收一行的数据,输出结果也是1行1列典型的标量函数如:upper(str),lower(str),abs(salary)2.TableFunction:表生成函数特点:运行时每
- Flink自定义函数之聚合函数(UDAGG函数)
土豆马铃薯
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1.聚合函数概念聚合函数:将一个表的一个或多个行并且具有一个或多个属性聚合为标量值。聚合函数理解:假设一个关于饮料的表。表里面有三个字段,分别是id、name、price,表里有5行数据。假设你需要找到所有饮料里最贵的饮料的价格,即执行一个max()聚合。你需要遍历所有5行数据,而结果就只有一个数值。2.聚合函数实现聚合函数主要通过扩展AggregateFunction类实现。AggregateF
- Flink时间窗口详解
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一、引言在大数据流处理的领域中,Flink的时间窗口是一项极为关键的技术,想象一下,你要统计一个电商网站每小时的订单数量。由于订单数据是持续不断产生的,这就形成了一个无界数据流。如果没有时间窗口的概念,你就需要处理无穷无尽的数据,难以进行有效的统计分析。而时间窗口的作用,就是将这无界的数据流按照时间维度切割成一个个有限的“数据块”,方便我们对这些数据进行处理和分析。比如,我们可以定义一个1小时的时
- Flink DataStream API详解(一)
bxlj_jcj
Flinkflink大数据
一、引言Flink的DataStreamAPI,在流处理领域大显身手的核心武器。在很多实时数据处理场景中,如电商平台实时分析用户购物行为以实现精准推荐,金融领域实时监控交易数据以防范风险,DataStreamAPI都发挥着关键作用,能够对源源不断的数据流进行高效处理和分析。接下来,就让我们一起深入探索FlinkDataStreamAPI。二、DataStream编程基础搭建在开始使用FlinkDa
- flink自定义函数
逆风飞翔的小叔
flink入门到精通flink大数据bigdata
前言在很多情况下,尽管flink提供了丰富的转换算子API可供开发者对数据进行各自处理,比如map(),filter()等,但在实际使用的时候仍然不能满足所有的场景,这时候,就需要开发人员基于常用的转换算子的基础上,做一些自定义函数的处理1、来看一个常用的操作原始待读取的文件核心代码importorg.apache.flink.api.common.functions.FilterFunction
- Flink自定义函数的常用方式
飞Link
Waterflinkjava大数据
一、实现Flink提供的接口//自定义函数classMyMapFunctionimplementsMapFunction{publicIntegermap(Stringvalue){returnInteger.parseInt(value
- java数字签名三种方式
知了ing
javajdk
以下3钟数字签名都是基于jdk7的
1,RSA
String password="test";
// 1.初始化密钥
KeyPairGenerator keyPairGenerator = KeyPairGenerator.getInstance("RSA");
keyPairGenerator.initialize(51
- Hibernate学习笔记
caoyong
Hibernate
1>、Hibernate是数据访问层框架,是一个ORM(Object Relation Mapping)框架,作者为:Gavin King
2>、搭建Hibernate的开发环境
a>、添加jar包:
aa>、hibernatte开发包中/lib/required/所
- 设计模式之装饰器模式Decorator(结构型)
漂泊一剑客
Decorator
1. 概述
若你从事过面向对象开发,实现给一个类或对象增加行为,使用继承机制,这是所有面向对象语言的一个基本特性。如果已经存在的一个类缺少某些方法,或者须要给方法添加更多的功能(魅力),你也许会仅仅继承这个类来产生一个新类—这建立在额外的代码上。
- 读取磁盘文件txt,并输入String
一炮送你回车库
String
public static void main(String[] args) throws IOException {
String fileContent = readFileContent("d:/aaa.txt");
System.out.println(fileContent);
- js三级联动下拉框
3213213333332132
三级联动
//三级联动
省/直辖市<select id="province"></select>
市/省直辖<select id="city"></select>
县/区 <select id="area"></select>
- erlang之parse_transform编译选项的应用
616050468
parse_transform游戏服务器属性同步abstract_code
最近使用erlang重构了游戏服务器的所有代码,之前看过C++/lua写的服务器引擎代码,引擎实现了玩家属性自动同步给前端和增量更新玩家数据到数据库的功能,这也是现在很多游戏服务器的优化方向,在引擎层面去解决数据同步和数据持久化,数据发生变化了业务层不需要关心怎么去同步给前端。由于游戏过程中玩家每个业务中玩家数据更改的量其实是很少
- JAVA JSON的解析
darkranger
java
// {
// “Total”:“条数”,
// Code: 1,
//
// “PaymentItems”:[
// {
// “PaymentItemID”:”支款单ID”,
// “PaymentCode”:”支款单编号”,
// “PaymentTime”:”支款日期”,
// ”ContractNo”:”合同号”,
//
- POJ-1273-Drainage Ditches
aijuans
ACM_POJ
POJ-1273-Drainage Ditches
http://poj.org/problem?id=1273
基本的最大流,按LRJ的白书写的
#include<iostream>
#include<cstring>
#include<queue>
using namespace std;
#define INF 0x7fffffff
int ma
- 工作流Activiti5表的命名及含义
atongyeye
工作流Activiti
activiti5 - http://activiti.org/designer/update在线插件安装
activiti5一共23张表
Activiti的表都以ACT_开头。 第二部分是表示表的用途的两个字母标识。 用途也和服务的API对应。
ACT_RE_*: 'RE'表示repository。 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源 (图片,规则,等等)。
A
- android的广播机制和广播的简单使用
百合不是茶
android广播机制广播的注册
Android广播机制简介 在Android中,有一些操作完成以后,会发送广播,比如说发出一条短信,或打出一个电话,如果某个程序接收了这个广播,就会做相应的处理。这个广播跟我们传统意义中的电台广播有些相似之处。之所以叫做广播,就是因为它只负责“说”而不管你“听不听”,也就是不管你接收方如何处理。另外,广播可以被不只一个应用程序所接收,当然也可能不被任何应
- Spring事务传播行为详解
bijian1013
javaspring事务传播行为
在service类前加上@Transactional,声明这个service所有方法需要事务管理。每一个业务方法开始时都会打开一个事务。
Spring默认情况下会对运行期例外(RunTimeException)进行事务回滚。这
- eidtplus operate
征客丶
eidtplus
开启列模式: Alt+C 鼠标选择 OR Alt+鼠标左键拖动
列模式替换或复制内容(多行):
右键-->格式-->填充所选内容-->选择相应操作
OR
Ctrl+Shift+V(复制多行数据,必须行数一致)
-------------------------------------------------------
- 【Kafka一】Kafka入门
bit1129
kafka
这篇文章来自Spark集成Kafka(http://bit1129.iteye.com/blog/2174765),这里把它单独取出来,作为Kafka的入门吧
下载Kafka
http://mirror.bit.edu.cn/apache/kafka/0.8.1.1/kafka_2.10-0.8.1.1.tgz
2.10表示Scala的版本,而0.8.1.1表示Kafka
- Spring 事务实现机制
BlueSkator
spring代理事务
Spring是以代理的方式实现对事务的管理。我们在Action中所使用的Service对象,其实是代理对象的实例,并不是我们所写的Service对象实例。既然是两个不同的对象,那为什么我们在Action中可以象使用Service对象一样的使用代理对象呢?为了说明问题,假设有个Service类叫AService,它的Spring事务代理类为AProxyService,AService实现了一个接口
- bootstrap源码学习与示例:bootstrap-dropdown(转帖)
BreakingBad
bootstrapdropdown
bootstrap-dropdown组件是个烂东西,我读后的整体感觉。
一个下拉开菜单的设计:
<ul class="nav pull-right">
<li id="fat-menu" class="dropdown">
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-中介者模式-Mediator
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/
/*
* 中介者模式(Mediator):用一个中介对象来封装一系列的对象交互。
* 中介者使各对象不需要显式地相互引用,从而使其耦合松散,而且可以独立地改变它们之间的交互。
*
* 在我看来,Mediator模式是把多个对象(
- 常用代码记录
chenjunt3
UIExcelJ#
1、单据设置某行或某字段不能修改
//i是行号,"cash"是字段名称
getBillCardPanelWrapper().getBillCardPanel().getBillModel().setCellEditable(i, "cash", false);
//取得单据表体所有项用以上语句做循环就能设置整行了
getBillC
- 搜索引擎与工作流引擎
comsci
算法工作搜索引擎网络应用
最近在公司做和搜索有关的工作,(只是简单的应用开源工具集成到自己的产品中)工作流系统的进一步设计暂时放在一边了,偶然看到谷歌的研究员吴军写的数学之美系列中的搜索引擎与图论这篇文章中的介绍,我发现这样一个关系(仅仅是猜想)
-----搜索引擎和流程引擎的基础--都是图论,至少像在我在JWFD中引擎算法中用到的是自定义的广度优先
- oracle Health Monitor
daizj
oracleHealth Monitor
About Health Monitor
Beginning with Release 11g, Oracle Database includes a framework called Health Monitor for running diagnostic checks on the database.
About Health Monitor Checks
Health M
- JSON字符串转换为对象
dieslrae
javajson
作为前言,首先是要吐槽一下公司的脑残编译部署方式,web和core分开部署本来没什么问题,但是这丫居然不把json的包作为基础包而作为web的包,导致了core端不能使用,而且我们的core是可以当web来用的(不要在意这些细节),所以在core中处理json串就是个问题.没办法,跟编译那帮人也扯不清楚,只有自己写json的解析了.
- C语言学习八结构体,综合应用,学生管理系统
dcj3sjt126com
C语言
实现功能的代码:
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
struct Student
{
int age;
float score;
char name[100];
};
int main(void)
{
int len;
struct Student * pArr;
int i,
- vagrant学习笔记
dcj3sjt126com
vagrant
想了解多主机是如何定义和使用的, 所以又学习了一遍vagrant
1. vagrant virtualbox 下载安装
https://www.vagrantup.com/downloads.html
https://www.virtualbox.org/wiki/Downloads
查看安装在命令行输入vagrant
2.
- 14.性能优化-优化-软件配置优化
frank1234
软件配置性能优化
1.Tomcat线程池
修改tomcat的server.xml文件:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" connectionTimeout="20000" redirectPort="8443" maxThreads="1200" m
- 一个不错的shell 脚本教程 入门级
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linuxshell
一个不错的shell 脚本教程 入门级
建立一个脚本 Linux中有好多中不同的shell,但是通常我们使用bash (bourne again shell) 进行shell编程,因为bash是免费的并且很容易使用。所以在本文中笔者所提供的脚本都是使用bash(但是在大多数情况下,这些脚本同样可以在 bash的大姐,bourne shell中运行)。 如同其他语言一样
- Spring4新特性——核心容器的其他改进
jinnianshilongnian
spring动态代理spring4依赖注入
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
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Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- Linux设置tomcat开机启动
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tomcatlinux开机自启动
执行命令sudo gedit /etc/init.d/tomcat6
然后把以下英文部分复制过去。(注意第一句#!/bin/sh如果不写,就不是一个shell文件。然后将对应的jdk和tomcat换成你自己的目录就行了。
#!/bin/bash
#
# /etc/rc.d/init.d/tomcat
# init script for tomcat precesses
- 第13章 Ajax进阶(下)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Troubleshooting Crystal Reports off BW
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Troubleshooting+Crystal+Reports+off+BW#TroubleshootingCrystalReportsoffBW-TracingBOE
Quite useful, especially this part:
SAP BW connectivity
For t
- Java开发熟手该当心的11个错误
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javajvm多线程单元测试
#1、不在属性文件或XML文件中外化配置属性。比如,没有把批处理使用的线程数设置成可在属性文件中配置。你的批处理程序无论在DEV环境中,还是UAT(用户验收
测试)环境中,都可以顺畅无阻地运行,但是一旦部署在PROD 上,把它作为多线程程序处理更大的数据集时,就会抛出IOException,原因可能是JDBC驱动版本不同,也可能是#2中讨论的问题。如果线程数目 可以在属性文件中配置,那么使它成为
- 正则表达式大全
yang852220741
html编程正则表达式
今天向大家分享正则表达式大全,它可以大提高你的工作效率
正则表达式也可以被当作是一门语言,当你学习一门新的编程语言的时候,他们是一个小的子语言。初看时觉得它没有任何的意义,但是很多时候,你不得不阅读一些教程,或文章来理解这些简单的描述模式。
一、校验数字的表达式
数字:^[0-9]*$
n位的数字:^\d{n}$
至少n位的数字:^\d{n,}$
m-n位的数字:^\d{m,n}$