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Spark和Hadoop是大数据领域两个核心的开源框架,虽然功能有重叠,但设计理念和适用场景有显著差异。以下是它们的对比和联系:1.核心组件对比特性HadoopSpark诞生时间2006年(Apache)2014年(Apache)核心组件HDFS(存储)+MapReduce(计算)SparkCore(内存计算)扩展组件Hive,HBase,Pig,Sqoop等SparkSQL,MLlib,Grap
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凯二七
hive关键字在mysql
前言:经过前面的学习我们了解到Hive可以使用关系型数据库来存储元数据,而且Hive提供了比较完整的SQL功能,这篇文章主要介绍Hive基本的sql语法。首先了解下Hive的数据存储结构,抽象图如下:Hive存储.png1.Database:Hive中包含了多个数据库,默认的数据库为default,对应于HDFS目录是/user/hadoop/hive/warehouse,可以通过hive.met
- Hadoop 基本操作命令全解析:掌控数据海洋的「舵手指南」
我不是秋秋
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引言:Hadoop命令——数据巨轮的「方向盘」Hadoop作为大数据处理的「航空母舰」,承载着海量数据的存储与计算。而Hadoop命令就是操控这艘巨轮的「方向盘」——HDFS命令让你在分布式文件系统中自由穿梭,像管理本地文件一样操作集群数据;YARN命令帮你调度资源,让计算任务高效运行;MapReduce命令则是触发数据处理「引擎」的钥匙。本文带你梳理核心操作命令,轻松驾驭Hadoop集群!一、H
- Hadoop进阶之路
£菜鸟也有梦
大数据基础hadoop大数据分布式
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- Flume Source原理与代码实例讲解
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FlumeSource原理与代码实例讲解1.背景介绍ApacheFlume是一个分布式、可靠且高可用的海量日志采集、聚合和传输的系统,它是Apache软件基金会的一个顶级项目。在大数据时代,日志数据作为企业的重要资产,如何高效地收集和传输海量日志数据成为了一个迫切需要解决的问题。Flume应运而生,它可以从不同的数据源采集数据,经过聚合后再将数据传输到下一个节点,最终存储到HDFS、HBase或S
- 代码随想录训练营第五十八天| 拓扑排序精讲 dijkstra(朴素版)精讲
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拓扑排序精讲其实只要能在把有向无环图进行线性排序的算法都可以叫做拓扑排序。实现拓扑排序的算法有两种:卡恩算法(BFS)和DFS卡恩1962年提出这种解决拓扑排序的思路引自代码随想录:一般来说我们只需要掌握BFS(广度优先搜索)就可以了,清晰易懂,如果还想多了解一些,可以再去学一下DFS的思路,但DFS不是本篇重点。接下来我们来讲解BFS的实现思路。以题目中示例为例如图:做拓扑排序的话,如果肉眼去找
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刷题leetcode算法深度优先
236.给定一个二叉树,找到该树中两个指定节点的最近公共祖先。百度百科中最近公共祖先的定义为:“对于有根树T的两个节点p、q,最近公共祖先表示为一个节点x,满足x是p、q的祖先且x的深度尽可能大(一个节点也可以是它自己的祖先)。”dfs(后序遍历):/***Definitionforabinarytreenode.*publicclassTreeNode{*intval;*TreeNodeleft
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//边和图的存储(邻接表)#include#includeusingnamespacestd;constintN=100010,M=N*2;//h存的n个链表的链表头inth[N],e[N],ne[N],idx;boolst[N];voidadd(inta,intb){e[idx]=b,ne[idx]=h[a],h[a]=idx++;}voiddfs(intu){st[u]=true;for(in
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ThisguideexplainshowtouseGIMPtoconvertPDFfilesintohigh-qualityimages.Ithighlightskeysettingssuchasresolution(DPI),anti-aliasing,andexportoptions.Themethodsupportsbothsingle-pageandmulti-pagePDFs,allow
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./sbin/start-dfs.shStartingnamenodeson[hadoop01]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR:butthereisnoHDFS_NAMENODE_USERdefined.Abortingoperation.StartingdatanodesERROR:Attemptingtooperateonh
- HDFS Shell命令基础入门实战
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HDFS基础知识1.HDFS是做什么的HDFS(HadoopDistributedFileSystem)是Hadoop项目的核心子项目,是分布式计算中数据存储管理的基础,是基于流数据模式访问和处理超大文件的需求而开发的,可以运行于廉价的商用服务器上。它所具有的高容错、高可靠性、高可扩展性、高获得性、高吞吐率等特征为海量数据提供了不怕故障的存储,为超大数据集(LargeDataSet)的应用处理带来
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区别:架构Hadoop:采用主从式架构,主要由HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(计算框架)以及YARN(资源管理系统)构成。HDFS负责数据存储,MapReduce用于数据处理,YARN进行资源的分配与调度。Spark:核心是弹性分布式数据集(RDD),基于内存计算。其架构涵盖了DriverProgram(驱动程序)、ClusterManager(集群管理器)和Executor(执行
- spark和Hadoop的区别和联系
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一、Hadoop•定义•Hadoop是一个由Apache基金会开发的分布式计算平台。它主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和MapReduce编程模型。HDFS用于存储大规模数据,它将文件分割成多个数据块(block),并将这些数据块存储在多个节点上,以实现数据的高可靠性和高吞吐量访问。MapReduce是一种并行编程模型,用于处理大规模数据集。它将任务分解为
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啊我不会诶
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后序遍历转层序遍历后序遍历:左——右——根层序遍历:数组形式存储的完全二叉树的顺序遍历序列其实就正好是其层序遍历序列。子树根若是ididid,左子树id∗2id*2id∗2,右子树2∗id+12*id+12∗id+1所以就是dfs递归找左右子树注意后序遍历特点,最后才输出根。所以dfs中找完左右子树才记录根。#include#defineforr(i,l,r)for(inti=l;i=l;i--)
- 【动态规划】树形dp
啊我不会诶
动态规划动态规划算法
参考文章:树形dp讲解(你不会后悔点进来)动态规划进阶(六):树形DP原理详解核心思想:DFS遍历+记忆化自底向上,后序遍历,父节点最优解从子节点转移过来状态节点维度:dp[u][s]表示节点u在状态s下的最优解常见状态:选择/不选当前节点颜色标记(如红黑树着色问题)距离限制(如树的直径)典:没有上司的舞会父节点最优解从子节点转移过来结构:领导下属的关系类似树状态:一个节点有两种状态,要么去要么不
- HDFS 的硬链接 详解
goTsHgo
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本文将以清晰、详细的方式,从底层原理到实现机制,逐步解释HDFS(HadoopDistributedFileSystem)的硬链接机制。为了让初学者也能理解,本文中会尽量用通俗的语言,避免使用过多的术语,并通过类比来阐明每一步的原理。由于HDFS的硬链接机制涉及底层文件系统设计,本文会结合HDFS的架构、核心组件(如NameNode和DataNode)以及相关的源代码逻辑进行说明。1.HDFS硬链
- SparkStreaming概述
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SparkStreaming主要用于流式计算,处理实时数据。DStream是SparkStreaming中的数据抽象模型,表示随着时间推移收到的数据序列。SparkStreaming支持多种数据输入源(如Kafka、Flume、Twitter、TCP套接字等)和数据输出位置(如HDFS、数据库等)。SparkStreaming特点易用性:支持Java、Python、Scala等编程语言,编写实时计
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**一、联系**1.**生态系统层面**-**协同工作**:Spark和Hadoop都是大数据处理生态系统中的重要组成部分。在很多企业的大数据平台中,它们可以共同工作。例如,Hadoop的HDFS(HadoopDistributedFileSystem)可以作为Spark的数据存储层。Spark可以从HDFS读取数据进行处理,处理后的结果也可以存储回HDFS。这种组合使得数据存储和处理能够高效地结
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Hadoop集群扩容新增节点操作文档一、前期准备1.环境检查(所有新节点)确保JDK安装:java-version确保Hadoop安装:hadoopversion添加主机名映射(所有节点):cat>>/etc/hosts>$HADOOP_HOME/etc/hadoop/workers2.若启用了白名单,修改dfs.hostsecho"node03">>$HADOOP_HOME/etc/hadoop
- Spark与Hadoop之间的联系与区别
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联系生态系统互补:Hadoop是一个分布式存储和计算平台,主要包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Hadoop提供了可靠的数据存储和分布式计算的基础。Spark是一个高性能的分布式计算框架,可以运行在Hadoop的YARN资源管理器上,也可以直接读取HDFS上的数据。Spark与Hadoop生态系统高度兼容,可以无缝集成。Spark可以利用Hadoop的HDFS作
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Kafka生产者API,用于将数据发送到Kafka集群代码逻辑:1.创建一个KafkaProducer对象2.调用KafkaProducer对象的send()方法,将数据发送到Kafka集群3.调用KafkaProducer对象的close()方法,关闭KafkaProducer对象一。从把hdfs文件读取数据objectTest04KafkaProducer{defmain(args:Array
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题目描述小蓝正在参与一个现场问答的节目。活动中一共有30道题目,每题只有答对和答错两种情况,每答对一题得10分,答错一题分数归零。小蓝可以在任意时刻结束答题并获得目前分数对应的奖项,之后不能再答任何题目。最高奖项需要100分,所以到达100分时小蓝会直接停止答题。已知小蓝最终实际获得了70分对应的奖项,请问小蓝所有可能的答题情况有多少种?方法一深度优先搜索(dfs)#include#definei
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目录1HDFS核心架构概述2高可用设计背景3HDFS核心组件3.1Active与StandbyNameNode3.2JournalNode3.3ZKFailoverController(ZKFC)3.4DataNode4高可用设计的工作流程写入阶段:元数据同步:健康监测:故障转移:5高可用设计的优势6总结1HDFS核心架构概述Hadoop2.0及以后版本的HDFS(HadoopDistribute
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Spark与Hadoop版本依赖在大数据生态系统中,ApacheSpark和ApacheHadoop是两个广泛使用的框架。它们虽然可以独立运行,但在许多应用场景中,它们是协同工作的。要在使用Spark时充分利用Hadoop的功能,了解它们之间的版本依赖是至关重要的。Spark与Hadoop的版本兼容性Spark依赖于Hadoop的一些组件,比如HDFS(Hadoop分布式文件系统)和YARN(Ye
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1、hadoop1)hadoop简介Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。Hadoop实现了一个分布式文件系统HDFS。HDFS有高容错性的特点,并且设计用来部署在低廉的硬件上;而且它提供高吞吐量来访问应用程序的数据,适合那些有着超大数据集的应用程序。Hadoop的框架最核心的设计就是:HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储,而MapReduce则
- HDFS 纠删码 EC
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目的HDFS集群中经常配置的3个副本是很占用空间的-HDFS中的默认3x复制方案在存储空间和其他资源(例如,网络带宽)上有200%的开销。但是,对于具有较低I/O活动的暖数据集和冷数据集,在正常操作期间很少访问其他块副本,但仍然消耗与第一个副本相同的资源。因此,一种自然的改进是使用ErasureCoding(EC)来代替复制,它提供了相同级别的容错能力,但存储空间要小得多。在典型的ErasureC
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returnSourceexpire/delincr/lpush数据库分区redis
最近项目中用到比较多redis,感觉之前对它一直局限于get/set数据的层面。其实作为一个强大的NoSql数据库产品,如果好好利用它,会带来很多意想不到的效果。(因为我搞java,所以就从jedis的角度来补充一点东西吧。PS:不一定全,只是个人理解,不喜勿喷)
1、关于JedisPool.returnSource(Jedis jeids)
这个方法是从red
- SQL性能优化-持续更新中。。。。。。
atongyeye
oraclesql
1 通过ROWID访问表--索引
你可以采用基于ROWID的访问方式情况,提高访问表的效率, , ROWID包含了表中记录的物理位置信息..ORACLE采用索引(INDEX)实现了数据和存放数据的物理位置(ROWID)之间的联系. 通常索引提供了快速访问ROWID的方法,因此那些基于索引列的查询就可以得到性能上的提高.
2 共享SQL语句--相同的sql放入缓存
3 选择最有效率的表
- [JAVA语言]JAVA虚拟机对底层硬件的操控还不完善
comsci
JAVA虚拟机
如果我们用汇编语言编写一个直接读写CPU寄存器的代码段,然后利用这个代码段去控制被操作系统屏蔽的硬件资源,这对于JVM虚拟机显然是不合法的,对操作系统来讲,这样也是不合法的,但是如果是一个工程项目的确需要这样做,合同已经签了,我们又不能够这样做,怎么办呢? 那么一个精通汇编语言的那种X客,是否在这个时候就会发生某种至关重要的作用呢?
&n
- lvs- real
男人50
LVS
#!/bin/bash
#
# Script to start LVS DR real server.
# description: LVS DR real server
#
#. /etc/rc.d/init.d/functions
VIP=10.10.6.252
host='/bin/hostname'
case "$1" in
sta
- 生成公钥和私钥
oloz
DSA安全加密
package com.msserver.core.util;
import java.security.KeyPair;
import java.security.PrivateKey;
import java.security.PublicKey;
import java.security.SecureRandom;
public class SecurityUtil {
- UIView 中加入的cocos2d,背景透明
374016526
cocos2dglClearColor
要点是首先pixelFormat:kEAGLColorFormatRGBA8,必须有alpha层才能透明。然后view设置为透明glView.opaque = NO;[director setOpenGLView:glView];[self.viewController.view setBackgroundColor:[UIColor clearColor]];[self.viewControll
- mysql常用命令
香水浓
mysql
连接数据库
mysql -u troy -ptroy
备份表
mysqldump -u troy -ptroy mm_database mm_user_tbl > user.sql
恢复表(与恢复数据库命令相同)
mysql -u troy -ptroy mm_database < user.sql
备份数据库
mysqldump -u troy -ptroy
- 我的架构经验系列文章 - 后端架构 - 系统层面
agevs
JavaScriptjquerycsshtml5
系统层面:
高可用性
所谓高可用性也就是通过避免单独故障加上快速故障转移实现一旦某台物理服务器出现故障能实现故障快速恢复。一般来说,可以采用两种方式,如果可以做业务可以做负载均衡则通过负载均衡实现集群,然后针对每一台服务器进行监控,一旦发生故障则从集群中移除;如果业务只能有单点入口那么可以通过实现Standby机加上虚拟IP机制,实现Active机在出现故障之后虚拟IP转移到Standby的快速
- 利用ant进行远程tomcat部署
aijuans
tomcat
在javaEE项目中,需要将工程部署到远程服务器上,如果部署的频率比较高,手动部署的方式就比较麻烦,可以利用Ant工具实现快捷的部署。这篇博文详细介绍了ant配置的步骤(http://www.cnblogs.com/GloriousOnion/archive/2012/12/18/2822817.html),但是在tomcat7以上不适用,需要修改配置,具体如下:
1.配置tomcat的用户角色
- 获取复利总收入
baalwolf
获取
public static void main(String args[]){
int money=200;
int year=1;
double rate=0.1;
&
- eclipse.ini解释
BigBird2012
eclipse
大多数java开发者使用的都是eclipse,今天感兴趣去eclipse官网搜了一下eclipse.ini的配置,供大家参考,我会把关键的部分给大家用中文解释一下。还是推荐有问题不会直接搜谷歌,看官方文档,这样我们会知道问题的真面目是什么,对问题也有一个全面清晰的认识。
Overview
1、Eclipse.ini的作用
Eclipse startup is controlled by th
- AngularJS实现分页功能
bijian1013
JavaScriptAngularJS分页
对于大多数web应用来说显示项目列表是一种很常见的任务。通常情况下,我们的数据会比较多,无法很好地显示在单个页面中。在这种情况下,我们需要把数据以页的方式来展示,同时带有转到上一页和下一页的功能。既然在整个应用中这是一种很常见的需求,那么把这一功能抽象成一个通用的、可复用的分页(Paginator)服务是很有意义的。
&nbs
- [Maven学习笔记三]Maven archetype
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ArcheType
archetype的英文意思是原型,Maven archetype表示创建Maven模块的模版,比如创建web项目,创建Spring项目等等.
mvn archetype提供了一种命令行交互式创建Maven项目或者模块的方式,
mvn archetype
1.在LearnMaven-ch03目录下,执行命令mvn archetype:gener
- 【Java命令三】jps
bit1129
Java命令
jps很简单,用于显示当前运行的Java进程,也可以连接到远程服务器去查看
[hadoop@hadoop bin]$ jps -help
usage: jps [-help]
jps [-q] [-mlvV] [<hostid>]
Definitions:
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- ZABBIX2.2 2.4 等各版本之间的兼容性
ronin47
zabbix更新很快,从2009年到现在已经更新多个版本,为了使用更多zabbix的新特性,随之而来的便是升级版本,zabbix版本兼容性是必须优先考虑的一点 客户端AGENT兼容
zabbix1.x到zabbix2.x的所有agent都兼容zabbix server2.4:如果你升级zabbix server,客户端是可以不做任何改变,除非你想使用agent的一些新特性。 Zabbix代理(p
- unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
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unity自学unity教程unity视频unity资料unity
unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
问:unity 3d还是cocos2dx哪个适合游戏?
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- 百度笔试题:一个已经排序好的很大的数组,现在给它划分成m段,每段长度不定,段长最长为k,然后段内打乱顺序,请设计一个算法对其进行重新排序
bylijinnan
java算法面试百度招聘
import java.util.Arrays;
/**
* 最早是在陈利人老师的微博看到这道题:
* #面试题#An array with n elements which is K most sorted,就是每个element的初始位置和它最终的排序后的位置的距离不超过常数K
* 设计一个排序算法。It should be faster than O(n*lgn)。
- 获取checkbox复选框的值
chiangfai
checkbox
<title>CheckBox</title>
<script type = "text/javascript">
doGetVal: function doGetVal()
{
//var fruitName = document.getElementById("apple").value;//根据
- MySQLdb用户指南
chenchao051
mysqldb
原网页被墙,放这里备用。 MySQLdb User's Guide
Contents
Introduction
Installation
_mysql
MySQL C API translation
MySQL C API function mapping
Some _mysql examples
MySQLdb
- HIVE 窗口及分析函数
daizj
hive窗口函数分析函数
窗口函数应用场景:
(1)用于分区排序
(2)动态Group By
(3)Top N
(4)累计计算
(5)层次查询
一、分析函数
用于等级、百分点、n分片等。
函数 说明
RANK() &nbs
- PHP ZipArchive 实现压缩解压Zip文件
dcj3sjt126com
PHPzip
PHP ZipArchive 是PHP自带的扩展类,可以轻松实现ZIP文件的压缩和解压,使用前首先要确保PHP ZIP 扩展已经开启,具体开启方法就不说了,不同的平台开启PHP扩增的方法网上都有,如有疑问欢迎交流。这里整理一下常用的示例供参考。
一、解压缩zip文件 01 02 03 04 05 06 07 08 09 10 11
- 精彩英语贺词
dcj3sjt126com
英语
I'm always here
我会一直在这里支持你
&nb
- 基于Java注解的Spring的IoC功能
e200702084
javaspringbeanIOCOffice
- java模拟post请求
geeksun
java
一般API接收客户端(比如网页、APP或其他应用服务)的请求,但在测试时需要模拟来自外界的请求,经探索,使用HttpComponentshttpClient可模拟Post提交请求。 此处用HttpComponents的httpclient来完成使命。
import org.apache.http.HttpEntity ;
import org.apache.http.HttpRespon
- Swift语法之 ---- ?和!区别
hongtoushizi
?swift!
转载自: http://blog.sina.com.cn/s/blog_71715bf80102ux3v.html
Swift语言使用var定义变量,但和别的语言不同,Swift里不会自动给变量赋初始值,也就是说变量不会有默认值,所以要求使用变量之前必须要对其初始化。如果在使用变量之前不进行初始化就会报错:
var stringValue : String
//
- centos7安装jdk1.7
jisonami
jdkcentos
安装JDK1.7
步骤1、解压tar包在当前目录
[root@localhost usr]#tar -xzvf jdk-7u75-linux-x64.tar.gz
步骤2:配置环境变量
在etc/profile文件下添加
export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_75
export CLASSPATH=/usr/java/jdk1.7.0_75/lib
- 数据源架构模式之数据映射器
home198979
PHP架构数据映射器datamapper
前面分别介绍了数据源架构模式之表数据入口、数据源架构模式之行和数据入口数据源架构模式之活动记录,相较于这三种数据源架构模式,数据映射器显得更加“高大上”。
一、概念
数据映射器(Data Mapper):在保持对象和数据库(以及映射器本身)彼此独立的情况下,在二者之间移动数据的一个映射器层。概念永远都是抽象的,简单的说,数据映射器就是一个负责将数据映射到对象的类数据。
&nb
- 在Python中使用MYSQL
pda158
mysqlpython
缘由 近期在折腾一个小东西须要抓取网上的页面。然后进行解析。将结果放到
数据库中。 了解到
Python在这方面有优势,便选用之。 由于我有台
server上面安装有
mysql,自然使用之。在进行数据库的这个操作过程中遇到了不少问题,这里
记录一下,大家共勉。
python中mysql的调用
百度之后能够通过MySQLdb进行数据库操作。
- 单例模式
hxl1988_0311
java单例设计模式单件
package com.sosop.designpattern.singleton;
/*
* 单件模式:保证一个类必须只有一个实例,并提供全局的访问点
*
* 所以单例模式必须有私有的构造器,没有私有构造器根本不用谈单件
*
* 必须考虑到并发情况下创建了多个实例对象
* */
/**
* 虽然有锁,但是只在第一次创建对象的时候加锁,并发时不会存在效率
- 27种迹象显示你应该辞掉程序员的工作
vipshichg
工作
1、你仍然在等待老板在2010年答应的要提拔你的暗示。 2、你的上级近10年没有开发过任何代码。 3、老板假装懂你说的这些技术,但实际上他完全不知道你在说什么。 4、你干完的项目6个月后才部署到现场服务器上。 5、时不时的,老板在检查你刚刚完成的工作时,要求按新想法重新开发。 6、而最终这个软件只有12个用户。 7、时间全浪费在办公室政治中,而不是用在开发好的软件上。 8、部署前5分钟才开始测试。