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搭建SparkYARN模式集群指南在大数据处理领域,Spark是一款强大的分布式计算框架,而YARN(YetAnotherResourceNegotiator)则是Hadoop生态系统中的资源管理系统。将Spark与YARN结合使用,可以充分利用YARN的资源管理能力,实现高效的Spark集群部署和运行。本文将详细介绍如何搭建SparkYARN模式的集群。准备工作硬件资源:准备若干台服务器,建议配
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目录HDFS分布式文件系统ZooKeeper分布式应用程序协调服务HBase非关系型分布式数据库Hive分布式数据仓库ClickHouse列式数据库管理系统MapReduce分布式计算框架Yarn资源管理调度器Spark分布式计算框架Flink分布式计算框架Flume日志采集工具Kafka分布式消息队列本课程主要围绕以下几个服务展开:HDFS(Hadoop分布式文件系统)ZooKeeper(分布式
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在大数据处理领域,ApacheSpark是一个高性能的分布式计算框架,而YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop的资源管理器。将Spark集成到YARN中,不仅可以充分利用Hadoop的资源管理能力,还能实现高效的计算任务调度。本文将详细介绍如何搭建SparkonYARN集群,包括环境准备、安装步骤、配置方法以及测试验证一、环境准备在开始搭建集群之前,确保
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任务背景在分布式环境中,计算资源(Core和Memory)需要进行管理,为了使得资源利用率高效,则需确保每个作业都有相对公平运行的机会,Spark提出了集群管理器(ClusterManager)的思想。Spark可以运行在各种集群管理器(ClusterManager)上,并通过集群管理器(ClusterManager)访问集群中的机器。另一种资源协调者(ONYARN)是基于HDFS这个Hadoop
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大数据核心面试题(Hadoop,Spark,YARN)高频面试题及答案1.什么是Hadoop?它的核心组件有哪些?2.解释HDFS的架构及其工作原理。3.HDFS如何保证数据的高可用性和容错性?4.什么是NameNode和DataNode?它们的区别是什么?5.解释MapReduce编程模型及其主要组成部分。6.HDFS的读写流程是怎样的?7.什么是SecondaryNameNode?它的作用是什
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###搭建SparkonYarn模式的集群配置步骤####1.环境准备在搭建SparkonYarn的集群之前,需要确保Hadoop和YARN已经正常部署并运行。以下是必要的准备工作:-安装JavaJDK并设置`JAVA_HOME`环境变量。-部署Hadoop集群,并确认HDFS和YARN正常工作。####2.下载与解压Spark下载适合版本的Spark压缩包,并将其解压缩至指定路径。例如:```b
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一、环境准备在搭建SparkonYARN集群之前,需要确保以下环境已经准备就绪:操作系统:推荐使用CentOS、Ubuntu等Linux发行版。Java环境:确保安装了JDK1.8或更高版本。Hadoop集群:已经搭建并运行的Hadoop集群,包括HDFS和YARN。二、安装Spark下载Spark从ApacheSpark官方网站下载适合您Hadoop版本的Spark安装包。例如,如果您使用的是H
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在前述hadoop-base基础容器环境的基础上,实现Spark、Hive、Flume、kafka和Flink实验环境的搭建。我们已将前述的hadoop-base基础容器进行可阶段的保存:sudodockercommit"hadoopbasev3"hadoop-basecentos/hadoop-base:v3现在,如果已经将前述作业的hadoop-base容器停用并删除,用保存的centos/h
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大数据领域分布式计算的智能交通数据处理关键词:分布式计算、智能交通系统、大数据处理、实时分析、交通流优化、机器学习、边缘计算摘要:本文聚焦大数据时代下分布式计算技术在智能交通系统中的应用,系统解析分布式计算架构如何应对交通数据的多源性、海量性与实时性挑战。通过深入探讨Hadoop、Spark等分布式框架的核心原理,结合交通流数学模型与机器学习算法,展示从数据采集、清洗到实时分析与预测的全流程实践。
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Spark和Hadoop的对比1.架构层面Hadoop:HDFS(分布式文件系统):Hadoop的核心组件之一,用于存储大规模数据。它将数据分散存储在多个节点上,通过冗余存储(默认三副本)来保证数据的高可用性。MapReduce(计算框架):基于HDFS的数据处理框架,采用“分而治之”的思想,将任务分解为Map(映射)和Reduce(归并)两个阶段。Map任务负责处理输入的键值对并输出中间结果,R
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对比计算模型:Hadoop:采用MapReduce计算模型,分map与reduce两个阶段,数据处理按阶段顺序执行,数据处理按阶段顺序执行,中间结果会写入磁盘,I/O开销大。Spark:基于弹性分布式数据集,采用有无环图执行引擎,能灵活调度任务,RDD可在内存中计算和缓存,减少磁盘I/O,处理速度更快。处理速度:Hadoop:大量磁盘I/O操作,在处理迭代计算、交互式计算等场景时,性能受限。Spa
- Hive从入门到精通(1)—— Hive 3.1.3 离线安装
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1.安装前准备1.1安装hadoopHadoop3.3.2离线安装_shangjg3的博客-CSDN博客1.2在mysql中创建hivemeta数据库,用于保存hive的元数据mysql-uroot-p mysql>createdatabasehivemeta;2.安装2.1下载编译好的tar包wgethttps://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/hive
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@JIAQI第一章大数据平台环境搭建在指定主机上完成Hadoop完全分布式、Spark、Flink、kafka、flume的安装配置赛前准备主办方要求使用以下相关版本软件环境,仅供参考:设备类型软件类别软件名称、版本号竞赛服务器竞赛环境大数据集群操作系统Centos7大数据平台组件unbuntu18.04Hadoop2.7.7Hive2.3.4Spark2.1.1Kafka2.0.0Redis4.
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前置环境Linux环境Zookeeper集群安装(详细教程)-CSDN博客HadoopHA高可用集群3.3.6搭建(详细教程)-CSDN博客MySQL8.0.40离线安装(详细教程)_mysql8.0.40ftp-CSDN博客Hadoop3.3.6官网下载链接地址部署规划服务器节点MetaStoreHiveServer2bigdata01√bigdata02√√bigdata03√1.先在bigd
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搭建SparkonYARN模式的集群需要完成Hadoop和Spark的安装与配置,并确保它们能够协同工作。以下是详细的搭建步骤和代码示例:1系统准备操作系统:推荐使用CentOS或Ubuntu。Java环境:安装JDK1.8或更高版本sudoaptupdatesudoaptinstallopenjdk-8-jdkScala环境(可选,视需求而定):sudoaptinstallscala2安装Had
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一、Spark概念:Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。1、SparkandHadoop的关系(1)首先从时间节点上来看:➢Hadoop2006年1月,DougCutting加入Yahoo,领导Hadoop的开发2008年1月,Hadoop成为Apache顶级项目2011年1.0正式发布2012年3月稳定版发布2013年10月发布2.X(Yarn)版本➢Spark20
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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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一、Hadoop简介Hadoop是一个开源的分布式存储和计算框架,能够处理大规模数据集,并且具有高可靠性和高扩展性。它由Apache软件基金会开发,采用Java编程语言编写,提供了一个可靠、高效的分布式系统基础架构。二、Hadoop核心组件Hadoop分布式文件系统(HDFS):HDFS是Hadoop的核心组件之一,用于存储大规模数据集。它将数据分布式存储在集群的多个节点上,并提供了高容错性。Ha
- 探索大数据的奥秘:Hadoop大数据课程设计资源推荐
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探索大数据的奥秘:Hadoop大数据课程设计资源推荐【下载地址】Hadoop大数据课程设计资源下载本仓库提供了一个名为“hadoop大数据课程设计”的资源文件下载。该资源文件主要包含了一个基于Hadoop的大数据课程设计项目,涉及爬虫技术和Python编程项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/cce72项目介绍在当今数据驱动的时代,掌握大数据处理
- 探索 Hadoop:学习思路与超强实用性全解析
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在大数据风起云涌的时代,Hadoop已然成为了数据处理领域的中流砥柱。如果你也渴望踏入这个充满机遇的大数据世界,掌握Hadoop绝对是关键一步。今天,就来和大家分享一下学习Hadoop的思路以及它究竟为何如此实用。一、开启学习之旅:步步为营的Hadoop学习思路(一)夯实基础:Java与Linux先行Java功底修炼:Hadoop是基于Java构建的,扎实的Java基础就如同基石般重要。花时间去吃
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一、HBase集群的安装与配置步骤:1、使用XFTP将HBase安装包hbase-1.2.0-bin.tar.gz发送到master机器的主目录。2、解压安装包:tar-zxvf~/hbase-1.2.0-bin.tar.gz3、修改文件夹的名字,将其改为hbase,或者创建软连接也可:mv~/hbase-1.2.0~/hbase以上也可以通过命令的方式安装:看这篇文章:版本号不同没关系的,正常使
- 【hadoop】HBase shell 操作
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1.创建course表hbase(main):002:0>create'course','cf'2.查看HBase所有表hbase(main):003:0>list3.查看course表结构hbase(main):004:0>describe'course'4.向course表插入数据hbase(main):005:0>put'course','001','cf:cname','hbase'hba
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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
- Ubuntu下安装Hive3.1.2教程(附MySQL安装方法及安装包)
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文章目录前言一、安装Hive1.下载压缩包并解压2.安装Hive3.配置环境变量4.修改配置文件二、MySQL安装与配置1.安装MySQL2.安装MySQLjdbc包3.为Hive创建MySQL账号三、验证Hive安装及错误处理1.启动Hadoop2.启动hive3.运行Hive实例总结前言Hive的安装需要建立在Hadoop的之上(类似于Hbase),关于Hadoop的单机安装以及伪分布式安装可
- Ubuntu22.04下安装Spark2.4.0(Local模式)
哇咔咔哇咔
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目录一、版本信息二、安装Hadoop(伪分布式)三、安装JAVAJDK四、安装Spark(Local模式)1.将Spark安装包移到下载目录中2.下载Spark并确保hadoop用户对Spark目录有操作权限五、修改Spark的配置文件六、验证Spark是否安装成功一、版本信息虚拟机产品:VMware®Workstation17Pro虚拟机版本:17.0.0build-20800274ISO映像文
- 如何配置Spark
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1.上传spark安装包到某一台机器(自己在finaShell上的机器)。2.解压。把第一步上传的安装包解压到/opt/module下(也可以自己决定解压到哪里)。对应的命令是:tar-zxvf安装包-C/opt/module3.重命名。进入/opt/module/目录下把解压的内容重命名一下。命令是:mvspark-3.1.1-bin-hadoop3.2/spark-standalone4.配置
- spark数据分析基于python语言 中文版pdf_Spark数据分析:基于Python语言
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中文版pdf
译者序前言引言第一部分Spark基础第1章大数据、Hadoop、Spark介绍21.1大数据、分布式计算、Hadoop简介21.1.1大数据与Hadoop简史21.1.2Hadoop简介31.2Spark简介81.2.1Spark背景91.2.2Spark的用途91.2.3Spark编程接口91.2.4Spark程序的提交类型101.2.5Spark应用程序的输入/输出类型111.2.6Spark
- 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
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目录一、Hadoop基础概念二、Hadoop运行模式三、HDFS3.1HDFS架构与组件3.2HDFS读写流程3.3HDFS容错机制四、MapReduce4.1MapReduce原理与架构4.2MapReduce任务执行流程4.3Combiner和Shuffle机制五、YARN5.1YARN架构与组件5.2YARN资源调度5.3YARN应用提交与运行六、总结与展望一、Hadoop基础概念Hadoo
- 大数据开发教程——构建Hadoop开发环境
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大数据架构师源码零基础教程hadoopbigdatamapreduce
什么是Hadoop?Hadoop是由Apache基金会开发和维护的一个开源的分布式计算和存储框架。Hadoop为庞大的计算机集群提供可靠的、可伸缩的应用层计算和存储支持,它允许使用简单的编程模型跨计算机群集分布式处理大型数据集,并且支持在单台计算机到几千台计算机之间进行扩展。Hadoop使用Java开发,所以可以在多种不同硬件平台的计算机上部署和使用。其核心部件包括分布式文件系统(HadoopDF
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,Django@Python2.x 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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/
import java.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
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算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
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云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
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Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
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设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
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理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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- Linux实用命令整理
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0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
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1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f