- Spark核心算子对比:`reduceByKey`与`groupByKey`源码级解析及生产调优指南
数据大包哥
大数据spark分布式
Spark核心算子对比:reduceByKey与groupByKey源码级解析及生产调优指南1.核心机制对比在Spark中,reduceByKey和groupByKey都是对键值对RDD(RDD[(K,V)])进行聚合操作的高阶算子,但两者的底层实现和性能表现截然不同。特性reduceByKeygroupByKeyShuffle前预聚合✅启用(mapSideCombine=true)❌禁用(map
- spark为什么比mapreduce快?
京东云开发者
sparkmapreduce大数据
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比ma
- Pytorch数据处理工具箱(后半部分)
不要不开心了
机器学习神经网络深度学习人工智能pytorch
今天的内容主要介绍了PyTorch中的数据处理工具箱及其相关工具的使用方法:1.DataLoader:-DataLoader用于批量处理数据,支持多线程加载数据。主要参数包括datase`(数据集)batch_size(批量大小)、shuffle(是否打乱数据)、num_workers(加载数据的线程数)等。DataLoader本身不是迭代器,但可以通过`iter`命令转换为迭代器。2.torch
- 【STL】7.STL常用算法(1)
零零时
c/c++算法c++开发语言学习数据结构stl排序算法
STL常用算法(1)前言简介一.遍历算法1.for_each2.transform二.查找算法1.find2.find_if3.adjacent_find4.binary_search5.count6.cout_if三.排序算法1.sort2.random_shuffle3.merge4.reverse总结前言stl系列主要讲述有关stl的文章,使用STL可以大大提高程序开发的效率和代码的可维护性
- doris:使用 Hint 调整 Join Shuffle 方式
向阳1218
大数据doris
概述Doris支持使用Hint来调整Join操作中数据Shuffle的类型,从而优化查询性能。本节将详细介绍如何在Doris中利用Hint来指定JoinShuffle的类型。注意当前Doris已经具备良好的开箱即用的能力,也就意味着在绝大多数场景下,Doris会自适应的优化各种场景下的性能,无需用户来手工控制hint来进行业务调优。本章介绍的内容主要面向专业调优人员,业务人员仅做简单了解即可。目前
- ShuffleNet V2(2018 CVPR)
刘若里
论文阅读深度学习人工智能学习计算机视觉笔记
论文标题ShuffleNetV2:PracticalGuidelinesforEfficientCNNArchitectureDesign论文作者NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng,JianSun发表日期2018年07月01日GB引用>NingningMa,XiangyuZhang,Hai-TaoZheng,etal.ShuffleNetV2:Practica
- Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问
数据大包哥
#Hive#大厂SQL面试指南hivehadoop数据仓库
Hive排序函数源码解密:字节跳动面试官的底层三连问作为数据工程师,理解Hive排序函数的源码就像掌握汽车的发动机原理。本文通过字节跳动内部技术文档,为你揭示三大排序函数的源码级实现差异。一、分布式执行框架Hive中ROW_NUMBER、RANK和DENSE_RANK的底层实现差异主要体现在相同排序键值的处理逻辑上,其核心流程可分为两个阶段:数据分区(Shuffle阶段)根据PARTITIONBY
- Spark源码分析 – Shuffle
weixin_34292924
大数据
参考详细探究Spark的shuffle实现,写的很清楚,当前设计的来龙去脉HadoopHadoop的思路是,在mapper端每次当memorybuffer中的数据快满的时候,先将memory中的数据,按partition进行划分,然后各自存成小文件,这样当buffer不断的spill的时候,就会产生大量的小文件所以Hadoop后面直到reduce之前做的所有的事情其实就是不断的merge,基于文件
- Hive的ReduceJoin/MapJoin/SMBJoin
for your wish
Hive面试Interviewhivehadoop
Hive中就是把Map,Reduce的Join拿过来,通过SQL来表示。参考链接:LanguageManualJoins-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundation1.Reduce/Common/ShuffleJoinReduceJoin在Hive中也叫CommonJoin或ShuffleJoin它会进行把相同key的value合在一起,正好符合我们在sql中的join
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
- spark为什么比mapreduce快?
程序员
作者:京东零售吴化斌spark为什么比mapreduce快?首先澄清几个误区:1:两者都是基于内存计算的,任何计算框架都肯定是基于内存的,所以网上说的spark是基于内存计算所以快,显然是错误的2;DAG计算模型减少的是磁盘I/O次数(相比于mapreduce计算模型而言),而不是shuffle次数,因为shuffle是根据数据重组的次数而定,所以shuffle次数不能减少所以总结spark比m
- C++ 洗牌函数std::shuffle的用法
流星雨爱编程
#C++进阶#数据结构和算法c++开发语言
目录1.简介2.工作原理3.std::shuffle与std::random_shuffle的区别4.rand和srand5.std::shuffle的使用方法6.随机数生成器和分布器7.注意事项1.简介std::shuffle是C++标准库中用于对序列进行随机重排(洗牌)的一种算法。它可以将容器(例如std::vector、std::array、或普通数组等)中的元素随机地打乱顺序,就像洗扑克牌
- C++ – 随机洗牌算法,std::random_shuffle和std::shuffle
鱼儿-1226
vc++c++算法蓝桥杯
1std::random_shuffle和std::shufflestd::random_shuffle和std::shuffle处于头文件#include中。std::random_shuffle和std::shuffle都用于对给定容器范围内的元素重新进行洗牌,打乱顺序重新排序。不过由于std::random_shuffle在迭代器版本(不指定随机函数的情况下)通常依赖std::srand,并
- at coder ABC 392
syt_biancheng
竞赛题题解算法c++
A-ShuffledEquation题意:给一个整数序列(A1,A2,A3),这三个数进行排序后形成(B1,B2,B3)问是否存在排序使B1*B2=B3?思路:因为一共就三个数,只有三种排列方式,我直接全部都列出来判断的,不用管B判断是否为真即可arr[0]*arr[1]==arr[2]||arr[0]*arr[2]==arr[1]||arr[2]*arr[1]==arr[0])#includei
- Spark性能调优系列:Spark资源模型以及调优
Mr Cao
大数据sparkSpark性能调优
Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块,execution内存、storage内存、other内存。execution内存是执行内存,join、aggregate都在这部分中执行,shuffle的数据也会先缓存在这个内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO,Map过程也是在这个内存中执行的。(0.25)storage内存是存储broadcast,cache
- spark技术基础知识
24k小善
spark服务器
1.Spark的宽窄依赖划分Q:Spark中如何划分宽依赖和窄依赖?A:窄依赖:父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖(如map、filter),不会触发shuffle。宽依赖:父RDD的每个分区可能被多个子RDD的分区依赖(如groupByKey、reduceByKey),会触发shuffle。Q:宽依赖和窄依赖对性能的影响是什么?A:窄依赖:计算效率高,数据不需要跨节点传输。宽依赖:涉
- Conmi的正确答案——JAVA随机打乱一个字符串
Conmi·白小丑
JAVA经验jvmjavaspring
JDK版本:17publicstaticStringshuffleString(Stringinput){Listcharacters=newArrayList<>();//拆解字符串到列表for(charc:input.toCharArray()){characters.add(c);}//打乱操作Collections.shuffle(characters);//打乱后重新写入StringBu
- 如何处理大规模数据集中的数据处理:Spark和ApacheFlink
AI天才研究院
DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
文章目录1.简介2.基本概念术语说明数据处理(DataProcessing)任务调度(TaskScheduling)HadoopApacheSparkApacheFlink3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学公式讲解1.MapReduce(1)概述(2)算法原理分布式文件系统Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段MapReduce的流程示意图Map阶段Shuffle阶段Reduce阶段执行
- 大数据笔记之 Flink1.17 算子
凡许真
大数据flink1.17算子
文章目录前言一、Partition分区(物理分区)1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma
- Python从0到100(八十六):神经网络-ShuffleNet通道混合轻量级网络的深入介绍
是Dream呀
Pythonpython神经网络网络
前言:零基础学Python:Python从0到100最新最全教程。想做这件事情很久了,这次我更新了自己所写过的所有博客,汇集成了Python从0到100,共一百节课,帮助大家一个月时间里从零基础到学习Python基础语法、Python爬虫、Web开发、计算机视觉、机器学习、神经网络以及人工智能相关知识,成为学习学习和学业的先行者!欢迎大家订阅专栏:零基础学Python:Python从0到100最新
- 「Python系列」Python random模块、hashlib模块
·零落·
Python入门到掌握python开发语言random
文章目录一、Pythonrandom模块1.`random.random()`2.`random.uniform(a,b)`3.`random.randint(a,b)`4.`random.randrange(start,stop,step)`5.`random.choice(seq)`6.`random.shuffle(seq)`7.`random.sample(seq,k)`8.`random
- 性能优化案例:通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
pythonspark大数据
在PySpark中,合理调整spark.shuffle.memoryFraction参数可以有效优化Shuffle阶段的性能,尤其是在存在大量磁盘溢出的场景下。通过合理设置spark.shuffle.memoryFraction并结合其他优化手段,可显著减少Shuffle阶段的磁盘I/O,提升PySpark作业的整体性能。以下是优化案例的总结及分步说明:优化背景问题现象:PySpark作业在Shu
- [C#] 对24位图像进行水平翻转(FlipX)的跨平台SIMD硬件加速向量算法(使用YShuffleX3Kernel)
zyl910
VectorTraitsc#算法开发语言SIMD图像处理
文章目录一、标量算法1.1算法实现1.2基准测试代码二、向量算法2.1算法思路2.1.1难点说明2.1.2解决办法:每次处理3个向量2.1.3用YShuffleX3Kernel对3个向量内的24位像素进行翻转2.2算法实现2.3基准测试代码2.4使用YShuffleX3Kernel_Args来做进一步的优化三、基准测试结果3.1X86架构3.1.1X86架构上`.NET6.0`程序的测试结果3.1
- 【spark床头书系列】如何在YARN上启动Spark官网权威详解说明
BigDataMLApplication
sparkspark大数据分布式
【spark床头书系列】如何在YARN上启动Spark官网权威详解说明点击这里看全文文章目录添加其他JAR文件准备工作配置调试应用程序Spark属性重要说明KerberosYARN特定的Kerberos配置Kerberos故障排除配置外部Shuffle服务使用ApacheOozie启动应用程序使用Spark历史服务器替代SparkWebUI官网链接确保HADOOP_CONF_DIR或者YARN_C
- 性能优化案例:通过合理设置spark.storage.memoryFraction参数的值来优化PySpark程序的性能
weixin_30777913
python大数据spark
优化PySpark程序的性能时,合理设置spark.storage.memoryFraction(或相关内存参数)是关键。合理设置spark.storage.memoryFraction需结合任务类型和内存使用监控。对于缓存密集型任务,适当提高存储内存比例;对于Shuffle密集型任务,优先保障执行内存。新版本Spark的动态内存机制简化了调优,但手动干预在极端场景下仍有效。最终需通过反复测试验证
- 自定义分区
我的K8409
Hadoophdfshadoop大数据
通过简单例子了解partition分区类的重写方法分区是在MR的过程中进行的,属于Shuffle阶段但是在Job端不要忘记进行调用:job.setPartitionerClass(xxx.class)按照年龄分区:classAgePartitionerextendsPartitioner{@OverridepublicintgetPartition(MyComparablekey,NullWrit
- Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念
lzhlizihang
hadoopmapreduce大数据
文章目录一、MapReduce的优缺点二、MapReduce案例--WordCount1、导包2、Mapper方法3、Partitioner方法(自定义分区器)4、reducer方法5、driver(main方法)6、Writable(手机流量统计案例的实体类)三、关于片和块1、什么是片,什么是块?2、mapreduce启动多少个MapTask任务?四、MapReduce的原理五、Shuffle过
- TypeError: list indices must be integers or slices, not list
m0_68138877
pytorchlist
TypeError:listindicesmustbeintegersorslices,notlist原因:传入参数搞错了计划通过一个下标list,通过rand.shuffle实现训练数据的随机化,结果因为传入的数据是没有tokenized的(就是一堆原始的字符串,并且是用list保存的,tokenize之后应该是一个torch.tensor类型的张量)修复方法:对应原因,传入正确的参数即可总结:
- Python | Leetcode Python题解之第384题打乱数组
Mopes__
分享PythonLeetcode题解
题目:题解:classSolution:def__init__(self,nums:List[int]):self.nums=numsself.original=nums.copy()defreset(self)->List[int]:self.nums=self.original.copy()returnself.numsdefshuffle(self)->List[int]:foriinran
- 浙大 | PTA 自测-5 Shuffling Machine (20分)
赞美_太阳!
数据结构-起步能力自测c语言oj系统
Shufflingisaprocedureusedtorandomizeadeckofplayingcards.Becausestandardshufflingtechniquesareseenasweak,andinordertoavoid“insidejobs”whereemployeescollaboratewithgamblersbyperforminginadequateshuffles
- Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件:HtmlExtractor
yangshangchuan
信息抽取HtmlExtractor精准抽取信息采集
HtmlExtractor是一个Java实现的基于模板的网页结构化信息精准抽取组件,本身并不包含爬虫功能,但可被爬虫或其他程序调用以便更精准地对网页结构化信息进行抽取。
HtmlExtractor是为大规模分布式环境设计的,采用主从架构,主节点负责维护抽取规则,从节点向主节点请求抽取规则,当抽取规则发生变化,主节点主动通知从节点,从而能实现抽取规则变化之后的实时动态生效。
如
- java编程思想 -- 多态
百合不是茶
java多态详解
一: 向上转型和向下转型
面向对象中的转型只会发生在有继承关系的子类和父类中(接口的实现也包括在这里)。父类:人 子类:男人向上转型: Person p = new Man() ; //向上转型不需要强制类型转化向下转型: Man man =
- [自动数据处理]稳扎稳打,逐步形成自有ADP系统体系
comsci
dp
对于国内的IT行业来讲,虽然我们已经有了"两弹一星",在局部领域形成了自己独有的技术特征,并初步摆脱了国外的控制...但是前面的路还很长....
首先是我们的自动数据处理系统还无法处理很多高级工程...中等规模的拓扑分析系统也没有完成,更加复杂的
- storm 自定义 日志文件
商人shang
stormclusterlogback
Storm中的日志级级别默认为INFO,并且,日志文件是根据worker号来进行区分的,这样,同一个log文件中的信息不一定是一个业务的,这样就会有以下两个需求出现:
1. 想要进行一些调试信息的输出
2. 调试信息或者业务日志信息想要输出到一些固定的文件中
不要怕,不要烦恼,其实Storm已经提供了这样的支持,可以通过自定义logback 下的 cluster.xml 来输
- Extjs3 SpringMVC使用 @RequestBody 标签问题记录
21jhf
springMVC使用 @RequestBody(required = false) UserVO userInfo
传递json对象数据,往往会出现http 415,400,500等错误,总结一下需要使用ajax提交json数据才行,ajax提交使用proxy,参数为jsonData,不能为params;另外,需要设置Content-type属性为json,代码如下:
(由于使用了父类aaa
- 一些排错方法
文强chu
方法
1、java.lang.IllegalStateException: Class invariant violation
at org.apache.log4j.LogManager.getLoggerRepository(LogManager.java:199)at org.apache.log4j.LogManager.getLogger(LogManager.java:228)
at o
- Swing中文件恢复我觉得很难
小桔子
swing
我那个草了!老大怎么回事,怎么做项目评估的?只会说相信你可以做的,试一下,有的是时间!
用java开发一个图文处理工具,类似word,任意位置插入、拖动、删除图片以及文本等。文本框、流程图等,数据保存数据库,其余可保存pdf格式。ok,姐姐千辛万苦,
- php 文件操作
aichenglong
PHP读取文件写入文件
1 写入文件
@$fp=fopen("$DOCUMENT_ROOT/order.txt", "ab");
if(!$fp){
echo "open file error" ;
exit;
}
$outputstring="date:"." \t tire:".$tire."
- MySQL的btree索引和hash索引的区别
AILIKES
数据结构mysql算法
Hash 索引结构的特殊性,其 检索效率非常高,索引的检索可以一次定位,不像B-Tree 索引需要从根节点到枝节点,最后才能访问到页节点这样多次的IO访问,所以 Hash 索引的查询效率要远高于 B-Tree 索引。
可能很多人又有疑问了,既然 Hash 索引的效率要比 B-Tree 高很多,为什么大家不都用 Hash 索引而还要使用 B-Tree 索引呢
- JAVA的抽象--- 接口 --实现
百合不是茶
抽象 接口 实现接口
//抽象 类 ,方法
//定义一个公共抽象的类 ,并在类中定义一个抽象的方法体
抽象的定义使用abstract
abstract class A 定义一个抽象类 例如:
//定义一个基类
public abstract class A{
//抽象类不能用来实例化,只能用来继承
//
- JS变量作用域实例
bijian1013
作用域
<script>
var scope='hello';
function a(){
console.log(scope); //undefined
var scope='world';
console.log(scope); //world
console.log(b);
- TDD实践(二)
bijian1013
javaTDD
实践题目:分解质因数
Step1:
单元测试:
package com.bijian.study.factor.test;
import java.util.Arrays;
import junit.framework.Assert;
import org.junit.Before;
import org.junit.Test;
import com.bijian.
- [MongoDB学习笔记一]MongoDB主从复制
bit1129
mongodb
MongoDB称为分布式数据库,主要原因是1.基于副本集的数据备份, 2.基于切片的数据扩容。副本集解决数据的读写性能问题,切片解决了MongoDB的数据扩容问题。
事实上,MongoDB提供了主从复制和副本复制两种备份方式,在MongoDB的主从复制和副本复制集群环境中,只有一台作为主服务器,另外一台或者多台服务器作为从服务器。 本文介绍MongoDB的主从复制模式,需要指明
- 【HBase五】Java API操作HBase
bit1129
hbase
import java.io.IOException;
import org.apache.hadoop.conf.Configuration;
import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration;
import org.apache.hadoop.hbase.HColumnDescriptor;
import org.apache.ha
- python调用zabbix api接口实时展示数据
ronin47
zabbix api接口来进行展示。经过思考之后,计划获取如下内容: 1、 获得认证密钥 2、 获取zabbix所有的主机组 3、 获取单个组下的所有主机 4、 获取某个主机下的所有监控项
- jsp取得绝对路径
byalias
绝对路径
在JavaWeb开发中,常使用绝对路径的方式来引入JavaScript和CSS文件,这样可以避免因为目录变动导致引入文件找不到的情况,常用的做法如下:
一、使用${pageContext.request.contextPath}
代码” ${pageContext.request.contextPath}”的作用是取出部署的应用程序名,这样不管如何部署,所用路径都是正确的。
- Java定时任务调度:用ExecutorService取代Timer
bylijinnan
java
《Java并发编程实战》一书提到的用ExecutorService取代Java Timer有几个理由,我认为其中最重要的理由是:
如果TimerTask抛出未检查的异常,Timer将会产生无法预料的行为。Timer线程并不捕获异常,所以 TimerTask抛出的未检查的异常会终止timer线程。这种情况下,Timer也不会再重新恢复线程的执行了;它错误的认为整个Timer都被取消了。此时,已经被
- SQL 优化原则
chicony
sql
一、问题的提出
在应用系统开发初期,由于开发数据库数据比较少,对于查询SQL语句,复杂视图的的编写等体会不出SQL语句各种写法的性能优劣,但是如果将应用系统提交实际应用后,随着数据库中数据的增加,系统的响应速度就成为目前系统需要解决的最主要的问题之一。系统优化中一个很重要的方面就是SQL语句的优化。对于海量数据,劣质SQL语句和优质SQL语句之间的速度差别可以达到上百倍,可见对于一个系统
- java 线程弹球小游戏
CrazyMizzz
java游戏
最近java学到线程,于是做了一个线程弹球的小游戏,不过还没完善
这里是提纲
1.线程弹球游戏实现
1.实现界面需要使用哪些API类
JFrame
JPanel
JButton
FlowLayout
Graphics2D
Thread
Color
ActionListener
ActionEvent
MouseListener
Mouse
- hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
daizj
hadoopjps
hadoop jps出现process information unavailable提示解决办法
jps时出现如下信息:
3019 -- process information unavailable3053 -- process information unavailable2985 -- process information unavailable2917 --
- PHP图片水印缩放类实现
dcj3sjt126com
PHP
<?php
class Image{
private $path;
function __construct($path='./'){
$this->path=rtrim($path,'/').'/';
}
//水印函数,参数:背景图,水印图,位置,前缀,TMD透明度
public function water($b,$l,$pos
- IOS控件学习:UILabel常用属性与用法
dcj3sjt126com
iosUILabel
参考网站:
http://shijue.me/show_text/521c396a8ddf876566000007
http://www.tuicool.com/articles/zquENb
http://blog.csdn.net/a451493485/article/details/9454695
http://wiki.eoe.cn/page/iOS_pptl_artile_281
- 完全手动建立maven骨架
eksliang
javaeclipseWeb
建一个 JAVA 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=App
[-Dversion=0.0.1-SNAPSHOT]
[-Dpackaging=jar]
建一个 web 项目 :
mvn archetype:create
-DgroupId=com.demo
-DartifactId=web-a
- 配置清单
gengzg
配置
1、修改grub启动的内核版本
vi /boot/grub/grub.conf
将default 0改为1
拷贝mt7601Usta.ko到/lib文件夹
拷贝RT2870STA.dat到 /etc/Wireless/RT2870STA/文件夹
拷贝wifiscan到bin文件夹,chmod 775 /bin/wifiscan
拷贝wifiget.sh到bin文件夹,chm
- Windows端口被占用处理方法
huqiji
windows
以下文章主要以80端口号为例,如果想知道其他的端口号也可以使用该方法..........................1、在windows下如何查看80端口占用情况?是被哪个进程占用?如何终止等. 这里主要是用到windows下的DOS工具,点击"开始"--"运行",输入&
- 开源ckplayer 网页播放器, 跨平台(html5, mobile),flv, f4v, mp4, rtmp协议. webm, ogg, m3u8 !
天梯梦
mobile
CKplayer,其全称为超酷flv播放器,它是一款用于网页上播放视频的软件,支持的格式有:http协议上的flv,f4v,mp4格式,同时支持rtmp视频流格 式播放,此播放器的特点在于用户可以自己定义播放器的风格,诸如播放/暂停按钮,静音按钮,全屏按钮都是以外部图片接口形式调用,用户根据自己的需要制作 出播放器风格所需要使用的各个按钮图片然后替换掉原始风格里相应的图片就可以制作出自己的风格了,
- 简单工厂设计模式
hm4123660
java工厂设计模式简单工厂模式
简单工厂模式(Simple Factory Pattern)属于类的创新型模式,又叫静态工厂方法模式。是通过专门定义一个类来负责创建其他类的实例,被创建的实例通常都具有共同的父类。简单工厂模式是由一个工厂对象决定创建出哪一种产品类的实例。简单工厂模式是工厂模式家族中最简单实用的模式,可以理解为是不同工厂模式的一个特殊实现。
- maven笔记
zhb8015
maven
跳过测试阶段:
mvn package -DskipTests
临时性跳过测试代码的编译:
mvn package -Dmaven.test.skip=true
maven.test.skip同时控制maven-compiler-plugin和maven-surefire-plugin两个插件的行为,即跳过编译,又跳过测试。
指定测试类
mvn test
- 非mapreduce生成Hfile,然后导入hbase当中
Stark_Summer
maphbasereduceHfilepath实例
最近一个群友的boss让研究hbase,让hbase的入库速度达到5w+/s,这可愁死了,4台个人电脑组成的集群,多线程入库调了好久,速度也才1w左右,都没有达到理想的那种速度,然后就想到了这种方式,但是网上多是用mapreduce来实现入库,而现在的需求是实时入库,不生成文件了,所以就只能自己用代码实现了,但是网上查了很多资料都没有查到,最后在一个网友的指引下,看了源码,最后找到了生成Hfile
- jsp web tomcat 编码问题
王新春
tomcatjsppageEncode
今天配置jsp项目在tomcat上,windows上正常,而linux上显示乱码,最后定位原因为tomcat 的server.xml 文件的配置,添加 URIEncoding 属性:
<Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1"
connectionTi