Writing An Hadoop MapReduce Program In Python

by Michael G. Noll on September 21, 2007 (last updated: October 19, 2011)

In this tutorial, I will describe how to write a simple MapReduce program for Hadoop in the Python programming language.

Table of Contents:

你可能感兴趣的:(mapreduce)

浅谈MapReduce Android路上的人 Hadoop 分布式计算 mapreduce 分布式框架 hadoop
从今天开始，本人将会开始对另一项技术的学习，就是当下炙手可热的Hadoop分布式就算技术。目前国内外的诸多公司因为业务发展的需要，都纷纷用了此平台。国内的比如BAT啦，国外的在这方面走的更加的前面，就不一一列举了。但是Hadoop作为Apache的一个开源项目，在下面有非常多的子项目，比如HDFS，HBase,Hive，Pig,等等，要先彻底学习整个Hadoop，仅仅凭借一个的力量，是远远不够的。
Hadoop 傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 hadoop 大数据分布式
ApacheHadoop是一个开源的分布式计算框架，主要用于处理海量数据集。它具有高度的可扩展性、容错性和高效的分布式存储与计算能力。Hadoop核心由四个主要模块组成，分别是HDFS（分布式文件系统）、MapReduce（分布式计算框架）、YARN（资源管理）和HadoopCommon（公共工具和库）。1.HDFS（HadoopDistributedFileSystem）HDFS是Hadoop生
hbase介绍 CrazyL- 云计算+大数据 hbase
hbase是一个分布式的、多版本的、面向列的开源数据库hbase利用hadoophdfs作为其文件存储系统，提供高可靠性、高性能、列存储、可伸缩、实时读写、适用于非结构化数据存储的数据库系统hbase利用hadoopmapreduce来处理hbase、中的海量数据hbase利用zookeeper作为分布式系统服务特点：数据量大：一个表可以有上亿行，上百万列（列多时，插入变慢）面向列：面向列（族）的
Spark集群的三种模式 MelodyYN #Spark spark hadoop big data
文章目录1、Spark的由来1.1Hadoop的发展1.2MapReduce与Spark对比2、Spark内置模块3、Spark运行模式3.1Standalone模式部署配置历史服务器配置高可用运行模式3.2Yarn模式安装部署配置历史服务器运行模式4、WordCount案例1、Spark的由来定义：Hadoop主要解决，海量数据的存储和海量数据的分析计算。Spark是一种基于内存的快速、通用、可
HBase介绍 mingyu1016 数据库
概述HBase是一个分布式的、面向列的开源数据库,源于google的一篇论文《bigtable：一个结构化数据的分布式存储系统》。HBase是GoogleBigtable的开源实现，它利用HadoopHDFS作为其文件存储系统，利用HadoopMapReduce来处理HBase中的海量数据，利用Zookeeper作为协同服务。HBase的表结构HBase以表的形式存储数据。表有行和列组成。列划分为
Hadoop windows intelij 跑 MR WordCount piziyang12138
一、软件环境我使用的软件版本如下:IntellijIdea2017.1Maven3.3.9Hadoop分布式环境二、创建maven工程打开Idea,file->new->Project,左侧面板选择maven工程。(如果只跑MapReduce创建java工程即可，不用勾选Creatfromarchetype，如果想创建web工程或者使用骨架可以勾选)image.png设置GroupId和Artif
ArcGIS地图切片原理与算法数智侠 GIS
ArcGIS地图切图系列之（一）切片原理解析点击打开链接ArcGIS地图切图系列之（二）JAVA实现点击打开链接ArcGIS地图切图系列之（三）MapReduce实现点击打开链接
数据中台建设方案-基于大数据平台(下) FRDATA1550333 大数据数据库架构数据库开发数据库
数据中台建设方案-基于大数据平台(下)1数据中台建设方案1.1总体建设方案1.2大数据集成平台1.3大数据计算平台1.3.1数据计算层建设计算层技术含量最高，最为活跃，发展也最为迅速。计算层主要实现各类数据的加工、处理和计算，为上层应用提供良好和充分的数据支持。大数据基础平台技术能力的高低，主要依赖于该层组件的发展。本建设方案满足甲方对于数据计算层建设的基本要求：利用了MapReduce、Spar
MIT6.824 课程-MapReduce 余为民同志 6.824 mapreduce 分布式 6.824
MapReduce：在大型集群上简化数据处理概要MapReduce是一种编程模型，它是一种用于处理和生成大型数据集的实现。用户通过指定一个用来处理键值对(Key/Value)的map函数来生成一个中间键值对集合。然后，再指定一个reduce函数，它用来合并所有的具有相同中间key的中间value。现实生活中有许多任务可以通过该模型进行表达，具体案例会在论文中展现出来。以这种函数式风格编写的程序能够
Hadoop之mapreduce -- WrodCount案例以及各种概念 lzhlizihang hadoop mapreduce 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
Yarn介绍 - 大数据框架 why do not 大数据 hadoop
YARN的概述YARN是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序YARN是Hadoop2.x版本中的一个新特性。它的出现其实是为了解决第一代MapReduce编程框架的不足，提高集群环境下的资源利用率，这些资源包括内存，磁盘，网络，IO等。Hadoop2.X版本中重新设计的这个YARN集群
浅析大数据Hadoop之YARN架构 haotian1685 python 数据清洗人工智能大数据大数据学习深度学习大数据大数据学习 YARN hadoop
1.YARN本质上是资源管理系统。YARN提供了资源管理和资源调度等机制1.1原HadoopMapReduce框架对于业界的大数据存储及分布式处理系统来说，Hadoop是耳熟能详的卓越开源分布式文件存储及处理框架，对于Hadoop框架的介绍在此不再累述，读者可参考Hadoop官方简介。使用和学习过老Hadoop框架（0.20.0及之前版本）的同仁应该很熟悉如下的原MapReduce框架图：1.2H
Hive的优势与使用场景傲雪凌霜，松柏长青后端大数据 hive hadoop 数据仓库
Hive的优势Hive作为一个构建在Hadoop上的数据仓库工具，具有许多优势，特别是在处理大规模数据分析任务时。以下是Hive的主要优势：1.与Hadoop生态系统的紧密集成Hive构建在Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上，能够处理海量数据并进行分布式计算。它利用Hadoop的MapReduce或Spark来执行查询，具备高度扩展性，适合大数据处理。2.支持SQL-like查询语言(Hi
Spark概念知识笔记 kuntoria
最近总结了个人的各项能力，发现在大数据这方面几乎没有涉及，因此想补充这方面的知识，丰富自己的知识体系，大数据生态主要包含：Hadoop和Spark两个部分，Spark作用相当于MapReduceMapReduce和Spark对比如下磁盘由于其物理特性现在，速度提升非常困难，远远跟不上CPU和内存的发展速度。近几十年来，内存的发展一直遵循摩尔定律，价格在下降，内存在增加。现在主流的服务器，几百GB或
【Hadoop】- MapReduce & YARN 初体验[9] 星星法术嗲人 hadoop hadoop mapreduce
目录提交MapReduce程序至YARN运行1、提交wordcount示例程序1.1、先准备words.txt文件上传到hdfs，文件内容如下：1.2、在hdfs中创建两个文件夹，分别为/input、/output1.3、将创建好的words.txt文件上传到hdfs中/input1.4、提交MapReduce程序至YARN1.5、可通过node1:8088查看1.6、返回我们的服务器，检查输出文
DAG (directed acyclic graph) 作为大数据执行引擎的优点 joeywen 分布式计算 Storm Spark Storm 杂谈 Storm spark DAG
TL;DR-ConceptuallyDAGmodelisastrictgeneralizationofMapReducemodel.DAG-basedsystemslikeSparkandTezthatareawareofthewholeDAGofoperationscandobetterglobaloptimizationsthansystemslikeHadoopMapReducewhicha
Hadoop组件静听山水 Hadoop hadoop
这张图片展示了Hadoop生态系统的一些主要组件。Hadoop是一个开源的大数据处理框架，由Apache基金会维护。以下是每个组件的简短介绍：HBase：一个分布式、面向列的NoSQL数据库，基于GoogleBigTable的设计理念构建。HBase提供了实时读写访问大量结构化和半结构化数据的能力，非常适合大规模数据存储。Pig：一种高级数据流语言和执行引擎，用于编写MapReduce任务。Pig
Hadoop-MapReduce机制原理 H.S.T不想卷大数据 hadoop mapreduce 大数据
MapReduce机制原理1、MapReduce概述2、MapReduce特点3、MapReduce局限性4、MapTask5、Map阶段步骤：6、Reduce阶段步骤：7、MapReduce阶段图1、MapReduce概述 HadoopMapReduce是一个分布式计算框架，用于轻松编写分布式应用程序，这些应用程序以可靠，容错的方式并行处理大型硬件集群（数千个节点）上的大量数据（多TB数据集）
EMR组件部署指南 ivwdcwso 运维 EMR 大数据开源运维
EMR(ElasticMapReduce)是一个大数据处理和分析平台,包含了多个开源组件。本文将详细介绍如何部署EMR的主要组件,包括:JDK1.8ElasticsearchKafkaFlinkZookeeperHBaseHadoopPhoenixScalaSparkHive准备工作所有操作都在/data目录下进行。首先安装JDK1.8:yuminstalljava-1.8.0-openjdk部署
hive学习记录 2302_80695227 hive 学习 hadoop
一、Hive的基本概念定义：Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可以将结构化的数据文件映射为一张表，并提供类SQL查询功能。Hive将HQL（HiveQueryLanguage）转化成MapReduce程序或其他分布式计算引擎（如Tez、Spark）的任务进行计算。数据存储：Hive处理的数据存储在HDFS（HadoopDistributedFileSystem）上。执行引擎：Hive的
Mapreduce是什么 whisky丶
简单来说，MapReduce是一个编程模型，用以进行大数据量的计算。HadoopMapReduce是一个软件框架，基于该框架能够容易地编写应用程序，这些应用程序能够运行在由上千个商用机器组成的大集群上，并以一种可靠的，具有容错能力的方式并行地处理上TB级别的海量数据集。Mapreduce的特点：软件框架并行处理可靠且容错大规模集群海量数据集
Hadoop之MapReduce qq_43198449
1.MapReduce解决的问题1)数据问题：10G的TXT文件2)生活问题：统计分类上海市的图书馆的书2.MapReduce是什么MapReduce是一种分布式的离线计算框架，是一种编程模型，用于大规模数据集(大于1TB)的并行运算将自己的程序运行在分布式系统上。概念是：Map(映射)"和"Reduce(归约)指定一个Map(映射)函数，用来把一组键值对映射成一组新的键值对，指定并发的Reduc
生产环境中MapReduce的最佳实践大数据深度洞察 Hadoop mapreduce 大数据
目录MapReduce跑的慢的原因MapReduce常用调优参数1.MapTask相关参数2.ReduceTask相关参数3.总体调优参数4.其他重要参数调优策略MapReduce数据倾斜问题1.数据预处理2.自定义Partitioner3.调整Reduce任务数4.小文件问题处理5.二次排序6.使用桶表7.使用随机前缀8.参数调优实施步骤MapReduce跑的慢的原因MapReduce程序效率的
Hive 运行在 Tez 上爱吃酸梨大数据
Tez介绍Tez是一种基于内存的计算框架，速度比MapReduce要快解释：浅蓝色方块表示Map任务，绿色方块表示Reduce任务，蓝色边框的云朵表示中间结果落地磁盘。Tez下载Tez官网Tez在Hive上的运用前提要有Hadoop集群上传Tez压缩包到Hive节点上tar-zxvfapache-tez-0.9.1-bin.tar.gz-C/opt/module/tez-0.9.1修改$HIVE_
经验笔记：Hadoop 漆黑的莫莫随手笔记笔记 hadoop 大数据
Hadoop经验笔记一、Hadoop概述Hadoop是一个开源软件框架，用于分布式存储和处理大规模数据集。其设计目的是为了在商用硬件上运行，具备高容错性和可扩展性。Hadoop的核心是HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator)，这两个组件加上MapReduce编程模型，构成了Hadoop的基本架构。二、H
大数据毕业设计hadoop+spark+hive微博舆情情感分析知识图谱微博推荐系统 qq_79856539 javaweb 大数据 hadoop 课程设计
（一）Selenium自动化Python爬虫工具采集新浪微博评论、热搜、文章等约10万条存入.csv文件作为数据集；（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;（五）统计指标使用sqoop导入m
Data-Intensive Text Processing with MapReduce 西二旗小码农自然语言处理（NLP）mapreduce processing 算法 integer hadoop pair
大量高效的MapReduce程序因为它简单的编写方法而产生：除了准备输入数据之外，程序员只需要实现mapper和ruducer接口，或加上合并器（combiner）和分配器（partitioner）。所有其他方面的执行都透明地控制在由一个节点到上千个节点组成的，数据级别达到GB到PB级别的集群的执行框架中。然而，这就意味着程序员想在上面实现的算法必须表现为一些严格定义的组件，必须用特殊的方法把它们
双十一云起实验室体验专场，七大场景，体验有礼阿里云天池体验场景活动云计算大数据容器云原生
云起实验室云起实验室是阿里云为开发者打造的一站式体验学习平台，在这里你可以了解并亲自动手体验各类云产品和云计算基础，无需关注资源开通和底层产品，无需任何费用。只要有一颗想要了解云、学习云、体验云的心，这里就是你的上云第一站。场景介绍此次体验《双十一云起实验室体验专场》，涉及七大技术场景实践体验，云上实践，云上成长。\大数据计算场景《基于EMR离线数据分析》E-MapReduce（简称“EMR”）是
小白学习大数据测试之hadoop hdfs和MapReduce小实战大数据学习02
转发是对小编的最大支持在湿货|大数据测试之hadoop单机环境搭建(超级详细版)这个基础上，我们来运行一个官网的MapReducedemo程序来看看效果和处理过程。大致步骤如下：新建一个文件test.txt，内容为HelloHadoopHelloxiaoqiangHellotestingbangHellohttp://xqtesting.sxl.cn将test.txt上传到hdfs的根目录/usr
虚拟机安装hadoop，hbase（单机伪集群模式）流~星~雨大数据相关 hadoop hbase 大数据
虚拟机安装Hadoop，Hbase工作中遇到了大数据方面的一些技术栈，没有退路可言，只能去学习掌握它，就像当初做爬虫一样（虽然很简单），在数据爆发的现在，传统的数据库mysql，oracle显然在处理大数据量级的数据时显得力不从心，所以有些特定的业务需要引进能够处理大数据量的数据库，hadoop提供了分布式文件系统（HDFS）来存储数据，又提供了分布式计算框架（mapreduce）来对这些数据进行
ios内付费 374016526 ios 内付费
近年来写了很多IOS的程序，内付费也用到不少，使用IOS的内付费实现起来比较麻烦，这里我写了一个简单的内付费包，希望对大家有帮助。具体使用如下: 这里的sender其实就是调用者，这里主要是为了回调使用。 [KuroStoreApi kuroStoreProductId:@"产品ID" storeSender:self storeFinishCallBa
20 款优秀的 Linux 终端仿真器 brotherlamp linux linux视频 linux资料 linux自学 linux教程
终端仿真器是一款用其它显示架构重现可视终端的计算机程序。换句话说就是终端仿真器能使哑终端看似像一台连接上了服务器的客户机。终端仿真器允许最终用户用文本用户界面和命令行来访问控制台和应用程序。（LCTT 译注：终端仿真器原意指对大型机-哑终端方式的模拟，不过在当今的 Linux 环境中，常指通过远程或本地方式连接的伪终端，俗称“终端”。）你能从开源世界中找到大量的终端仿真器，它们
Solr Deep Paging(solr 深分页) eksliang solr深分页 solr分页性能问题
转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2148370 作者：eksliang(ickes) blg:http://eksliang.iteye.com/ 概述长期以来，我们一直有一个深分页问题。如果直接跳到很靠后的页数，查询速度会比较慢。这是因为Solr的需要为查询从开始遍历所有数据。直到Solr的4.7这个问题一直没有一个很好的解决方案。直到solr
数据库面试题 18289753290 面试题数据库
1.union ,union all 网络搜索出的最佳答案： union和union all的区别是,union会自动压缩多个结果集合中的重复结果，而union all则将所有的结果全部显示出来，不管是不是重复。 Union：对两个结果集进行并集操作，不包括重复行，同时进行默认规则的排序； Union All：对两个结果集进行并集操作，包括重复行，不进行排序； 2.索引有哪些分类？作用是
Android TV屏幕适配酷的飞上天空 android
先说下现在市面上TV分辨率的大概情况两种分辨率为主 1.720标清，分辨率为1280x720. 屏幕尺寸以32寸为主，部分电视为42寸 2.1080p全高清，分辨率为1920x1080 屏幕尺寸以42寸为主，此分辨率电视屏幕从32寸到50寸都有适配遇到问题，已1080p尺寸为例：分辨率固定不变，屏幕尺寸变化较大。如：效果图尺寸为1920x1080，如果使用d
Timer定时器与ActionListener联合应用永夜-极光 java
功能:在控制台每秒输出一次代码: package Main; import javax.swing.Timer; import java.awt.event.*; public class T { private static int count = 0; public static void main(String[] args){
Ubuntu14.04系统Tab键不能自动补全问题解决随便小屋 Ubuntu 14.04
Unbuntu 14.4安装之后就在终端中使用Tab键不能自动补全，解决办法如下： 1、利用vi编辑器打开/etc/bash.bashrc文件（需要root权限） sudo vi /etc/bash.bashrc 接下来会提示输入密码 2、找到文件中的下列代码 #enable bash completion in interactive shells #if
学会人际关系三招轻松走职场 aijuans 职场
要想成功，仅有专业能力是不够的，处理好与老板、同事及下属的人际关系也是门大学问。如何才能在职场如鱼得水、游刃有余呢？在此，教您简单实用的三个窍门。　　第一，多汇报最近，管理学又提出了一个新名词“追随力”。它告诉我们，做下属最关键的就是要多请示汇报，让上司随时了解你的工作进度，有了新想法也要及时建议。不知不觉，你就有了“追随力”，上司会越来越了解和信任你。　　第二，勤沟通团队的力
《O2O：移动互联网时代的商业革命》读书笔记 aoyouzi 读书笔记
移动互联网的未来：碎片化内容+碎片化渠道=各式精准、互动的新型社会化营销。 O2O：Online to OffLine 线上线下活动 O2O就是在移动互联网时代，生活消费领域通过线上和线下互动的一种新型商业模式。手机二维码本质：O2O商务行为从线下现实世界到线上虚拟世界的入口。线上虚拟世界创造的本意是打破信息鸿沟，让不同地域、不同需求的人
js实现图片随鼠标滚动的效果百合不是茶 JavaScript 滚动属性的获取图片滚动属性获取页面加载
1,获取样式属性值 top 与顶部的距离 left 与左边的距离 right 与右边的距离 bottom 与下边的距离 zIndex 层叠层次例子:获取左边的宽度,当css写在body标签中时 <div id="adver" style="position:absolute;top:50px;left:1000p
ajax同步异步参数async bijian1013 jquery Ajax async
开发项目开发过程中，需要将ajax的返回值赋到全局变量中，然后在该页面其他地方引用，因为ajax异步的原因一直无法成功，需将async:false，使其变成同步的。格式： $.ajax({ type: 'POST', ur
Webx3框架（1） Bill_chen eclipse spring maven 框架 ibatis
Webx是淘宝开发的一套Web开发框架，Webx3是其第三个升级版本；采用Eclipse的开发环境，现在支持java开发；采用turbine原型的MVC框架，扩展了Spring容器，利用Maven进行项目的构建管理，灵活的ibatis持久层支持，总的来说，还是一套很不错的Web框架。 Webx3遵循turbine风格，velocity的模板被分为layout/screen/control三部
【MongoDB学习笔记五】MongoDB概述 bit1129 mongodb
MongoDB是面向文档的NoSQL数据库，尽量业界还对MongoDB存在一些质疑的声音，比如性能尤其是查询性能、数据一致性的支持没有想象的那么好，但是MongoDB用户群确实已经够多。MongoDB的亮点不在于它的性能，而是它处理非结构化数据的能力以及内置对分布式的支持(复制、分片达到的高可用、高可伸缩)，同时它提供的近似于SQL的查询能力，也是在做NoSQL技术选型时，考虑的一个重要因素。Mo
spring/hibernate/struts2常见异常总结白糖_ Hibernate
Spring ①ClassNotFoundException: org.aspectj.weaver.reflect.ReflectionWorld$ReflectionWorldException 缺少aspectjweaver.jar，该jar包常用于spring aop中 ②java.lang.ClassNotFoundException: org.sprin
jquery easyui表单重置(reset)扩展思路 bozch form jquery easyui reset
在jquery easyui表单中尚未提供表单重置的功能，这就需要自己对其进行扩展。扩展的时候要考虑的控件有： combo,combobox,combogrid,combotree,datebox,datetimebox 需要对其添加reset方法，reset方法就是把初始化的值赋值给当前的组件，这就需要在组件的初始化时将值保存下来。在所有的reset方法添加完毕之后，就需要对fo
编程之美-烙饼排序 bylijinnan 编程之美
package beautyOfCoding; import java.util.Arrays; /* *《编程之美》的思路是：搜索+剪枝。有点像是写下棋程序：当前情况下，把所有可能的下一步都做一遍；在这每一遍操作里面，计算出如果按这一步走的话，能不能赢（得出最优结果）。 *《编程之美》上代码有很多错误，且每个变量的含义令人费解。因此我按我的理解写了以下代码： */
Struts1.X 源码分析之ActionForm赋值原理 chenbowen00 struts
struts1在处理请求参数之前，首先会根据配置文件action节点的name属性创建对应的ActionForm。如果配置了name属性，却找不到对应的ActionForm类也不会报错，只是不会处理本次请求的请求参数。如果找到了对应的ActionForm类，则先判断是否已经存在ActionForm的实例，如果不存在则创建实例，并将其存放在对应的作用域中。作用域由配置文件action节点的s
[空天防御与经济]在获得充足的外部资源之前,太空投资需有限度 comsci 资源
这里有一个常识性的问题: 地球的资源,人类的资金是有限的,而太空是无限的..... 就算全人类联合起来,要在太空中修建大型空间站,也不一定能够成功,因为资源和资金,技术有客观的限制.... &
ORACLE临时表—ON COMMIT PRESERVE ROWS daizj oracle 临时表
ORACLE临时表转临时表：像普通表一样，有结构，但是对数据的管理上不一样，临时表存储事务或会话的中间结果集，临时表中保存的数据只对当前会话可见，所有会话都看不到其他会话的数据，即使其他会话提交了，也看不到。临时表不存在并发行为，因为他们对于当前会话都是独立的。创建临时表时，ORACLE只创建了表的结构（在数据字典中定义），并没有初始化内存空间，当某一会话使用临时表时，ORALCE会
基于Nginx XSendfile+SpringMVC进行文件下载 denger 应用服务器 Web nginx 网络应用 lighttpd
在平常我们实现文件下载通常是通过普通 read-write方式，如下代码所示。 @RequestMapping("/courseware/{id}") public void download(@PathVariable("id") String courseID, HttpServletResp
scanf接受char类型的字符 dcj3sjt126com c
/* 2013年3月11日22:35:54 目的：学习char只接受一个字符 */ # include <stdio.h> int main(void) { int i; char ch; scanf("%d", &i); printf("i = %d\n", i); scanf("%
学编程的价值 dcj3sjt126com 编程
发一个人会编程, 想想以后可以教儿女, 是多么美好的事啊, 不管儿女将来从事什么样的职业, 教一教, 对他思维的开拓大有帮助像这位朋友学习: http://blog.sina.com.cn/s/articlelist_2584320772_0_1.html VirtualGS教程 (By @林泰前): 几十年的老程序员，资深的
二维数组（矩阵）对角线输出飞天奔月二维数组
今天在BBS里面看到这样的面试题目, 1，二维数组（N*N），沿对角线方向，从右上角打印到左下角如N=4： 4*4二维数组 { 1 2 3 4 } { 5 6 7 8 } { 9 10 11 12 } {13 14 15 16 } 打印顺序 4 3 8 2 7 12 1 6 11 16 5 10 15 9 14 13 要
Ehcache（08）——可阻塞的Cache——BlockingCache 234390216 并发 ehcache BlockingCache 阻塞
可阻塞的Cache—BlockingCache 在上一节我们提到了显示使用Ehcache锁的问题，其实我们还可以隐式的来使用Ehcache的锁，那就是通过BlockingCache。BlockingCache是Ehcache的一个封装类，可以让我们对Ehcache进行并发操作。其内部的锁机制是使用的net.
mysqldiff对数据库间进行差异比较 jackyrong mysqld
mysqldiff该工具是官方mysql-utilities工具集的一个脚本，可以用来对比不同数据库之间的表结构，或者同个数据库间的表结构如果在windows下，直接下载mysql-utilities安装就可以了，然后运行后，会跑到命令行下： 1）基本用法 mysqldiff --server1=admin:12345
spring data jpa 方法中可用的关键字 lawrence.li java spring
spring data jpa 支持以方法名进行查询/删除/统计。查询的关键字为find 删除的关键字为delete/remove (>=1.7.x) 统计的关键字为count (>=1.7.x) 修改需要使用@Modifying注解 @Modifying @Query("update User u set u.firstna
Spring的ModelAndView类 nicegege spring
项目中controller的方法跳转的到ModelAndView类，一直很好奇spring怎么实现的？ /* * Copyright 2002-2010 the original author or authors. * * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); * yo
搭建 CentOS 6 服务器(13) - rsync、Amanda rensanning centos
（一）rsync Server端 # yum install rsync # vi /etc/xinetd.d/rsync service rsync { disable = no flags = IPv6 socket_type = stream wait
Learn Nodejs 02 toknowme nodejs
（1）npm是什么 npm is the package manager for node 官方网站：https://www.npmjs.com/ npm上有很多优秀的nodejs包，来解决常见的一些问题，比如用node-mysql，就可以方便通过nodejs链接到mysql，进行数据库的操作在开发过程往往会需要用到其他的包，使用npm就可以下载这些包来供程序调用 &nb
Spring MVC 拦截器 xp9802 spring mvc
Controller层的拦截器继承于HandlerInterceptorAdapter HandlerInterceptorAdapter.java 1 public abstract class HandlerInterceptorAdapter implements HandlerIntercep

按字母分类： A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W X Y Z 其他