- hadoop集群常用命令搜集——筑梦之路
筑梦之路
大数据hadoop大数据分布式
服务启停命令#脚本启停hadoop全部服务(master节点执行,各节点需配置免密)./start-all.sh#包含yarn(ResourceManager,NodeManager)和hdfs(JournalNode,NameNode,DataNode,DFSZKFailoverController)./stop-all.sh#脚本启停ResourceManager,NodeManager./s
- Hadoop集群常用命令
小萌新~~~~
hadoop大数据分布式
1.启动Hadoop集群#启动HDFSstart-dfs.sh#启动YARNstart-yarn.sh2.停止Hadoop集群#停止YARNstop-yarn.sh#停止HDFSstop-dfs.sh3.HDFS常用命令查看HDFS状态hdfsdfsadmin-report上传文件到HDFShdfsdfs-put/local/path/to/file/hdfs/path/从HDFS下载文件hdfs
- hadoop集群常用命令
悻运
hadoop
#Hadoop集群常用命令##HDFS文件系统操作命令1.**基本文件操作**-hadoopfs-ls:列出目录内容-hadoopfs-mkdir:创建目录-hadoopfs-put:从本地复制文件到HDFS-hadoopfs-get:从HDFS复制文件到本地-hadoopfs-cat:查看文件内容-hadoopfs-tail:查看文件尾部内容-hadoopfs-rm:删除文件-hadoopfs-
- hadoop 集群的常用命令
Eternity......
大数据spark
Hadoop集群是一个分布式系统,常用于存储和处理大规模数据。以下是一些Hadoop集群的常用命令:HDFS(Hadoop分布式文件系统)命令1.启动和停止HDFS-启动HDFSstart-dfs.sh此命令会启动NameNode、SecondaryNameNode和DataNode等HDFS相关的守护进程。-停止HDFSstop-dfs.sh该命令用于停止正在运行的HDFS守护进程。2.创建目录
- Hadoop分布式文件系统HDFS
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Hadoop分布式文件系统HDFS作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大数据存储,分布式计算,海量数据处理,高可用性,容错机制1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术和数字设备的普及,企业级数据量呈现出爆炸式的增长趋势。传统的单机或小型集群的数据存储与管理方式已无法满足大规模数据处理的需求。数据的快速增长对存储系统的容量、性能以
- hdfs原理
raining_time
hdfs原理hdfs读写原理hdfs优缺点hdfs安全模式hdfs常用命令
简介HDFS(HadoopDistributedFileSystem)Hadoop分布式文件系统。是根据google发表的论文翻版的。论文为GFS(GoogleFileSystem)Google文件系统。HDFS有很多特点:①保存多个副本,且提供容错机制,副本丢失或宕机自动恢复。默认存3份。(用空间换安全)②运行在廉价的机器上。③适合大数据的处理。多大?多小?HDFS默认会将文件分割成block,
- 数据仓库:如何解决ODS数据零点漂移问题
夜希辰
数据仓库大数据
本篇文章讲解的是从业务库同步数据至数仓导致的零点漂移,查看flume+kafka同步数据导致的零点漂移参考该文章:业务数据采集_零点漂移处理方法(Flume+Kafka+HDFS)一、数据零点漂移概念1、什么是零点漂移:数据零点漂移指的是数据同步过程中,ODS表按时间字段分区时,同一个业务日期(分区)包含前一天的数据或丢失了当天的数据、或者包含后一天凌晨附近的数据。由于ODS需要承接面向历史的细节
- 阿里开源的免费数据集成工具——DataX
遇码
大数据开源datax数据集成大数据seatunnelkettleflinkcdc
企业里真实的数据流转是什么样子的呢?左侧描述了一个企业真实的样子,我们总是需要把数据从一个地方搬到另一个地方,最后就是搬来搬去搬成了一张张解不开的网。右侧则表达了使用DataX为中心实现数据的同步。什么是DataXDataX是一个异构数据源离线同步工具,致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功
- Sqoop-试题
minaMoonGirl
sqoophadoophive
一、试题部分使用Sqoop导入工具,要求只追加导入检查列中时间晚于或等于last-value的记录,则incremental模式应该设置为____?A.mergeB.lastmodifiedC.last-valueD.appendsqoop导出采用调用模式时,以下说法正确的是?A.使用--call参数调用存储过程B.存储过程需要提前在hive中创建C.存储过程需要提前在hdfs中创建D.使用--c
- Spark 从HDFS读取时,通常按文件块(block)数量决定初始partition数,这是怎么实现的?
闯闯桑
sparkhdfs大数据
在Spark中,从HDFS读取数据时按文件块(block)数量决定初始partition数,这一机制是通过HadoopInputFormat的分片(split)策略实现的。具体流程如下:1.HDFS文件块(Block)与SparkPartition的对应关系HDFS默认块大小(如128MB/256MB)决定了文件的物理存储分布。Spark在读取HDFS文件时,会调用Hadoop的InputForm
- hadoop相关面试题以及答案
酷爱码
编程学习hadoop大数据分布式
什么是Hadoop?它的主要组件是什么?Hadoop是一个开源的分布式计算框架,用于处理大规模数据的存储和计算。其主要组件包括HadoopDistributedFileSystem(HDFS)和MapReduce。解释HDFS的工作原理。HDFS采用主从架构,包括一个NameNode和多个DataNode。NameNode负责管理文件系统的命名空间和数据块的映射关系,DataNode负责存储实际数
- Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: Insufficient space for shared memory file:
fzip
JavaFlinkflink大日志文件
执行hdfs命令查看目录时,控制台上有这么一句警告JVM报错:共享内存文件空间不足df-h以可读性较高的方式来显示磁盘使用信息可以看到主盘已使用100%暴力解决办法:找到对应占用磁盘的文件,然后rm-f,再重启造成大日志文件的程序我的原因是flink的taskmanager的日志很大,删除日志之后需要重新启动flink集群,防止问题重复发生,需要找出taskmanager日志很大的原因:我的原因是
- 《Operating System Concepts》阅读笔记:p483-p488
操作系统
《OperatingSystemConcepts》学习第40天,p483-p488总结,总计6页。一、技术总结1.objectstorage(1)objectstorage管理软件Hadoopfilesystem(HDFS)、Ceph。二、英语总结(生词:1)1.commodity(1)commodity:com-("together,with")+modus("measure,manner",*
- Hadoop/Spark 生态
不辉放弃
大数据
Hadoop/Spark生态是大数据处理的核心技术体系,专为解决海量数据的存储、计算和分析问题而设计。以下从底层原理到核心组件详细讲解,帮助你快速建立知识框架!一、为什么需要Hadoop/Spark?传统单机瓶颈:数据量超过单机存储极限(如PB级数据)计算任务无法在合理时间内完成(如TB级日志分析)核心解决思路:分布式存储:数据拆分到多台机器存储(如HDFS)分布式计算:任务拆分到多台机器并行处理
- 读取hdfs上snappy压缩文件并发送kafka的两种方式速度测试
今天上上签
Spark&Hbasespark大数据javajson
最近有一个需求,因为第一次做,踩了许多坑,故在此记录一下需求背景:现在hdfs上有一份snappy压缩的文件,要把这份文件中的数据读出来并发送给kafka解决思路平时我90%的时间都是在消费kafka,现在要写入kafka,我承认我第一反应是懵逼的;不过这并难不倒天资聪慧的我,我首先想到的就是用spark去读出数据后,直接发送给kafka;soeasy~问题记录Ⅰ、解析json问题我用spark很
- 尚硅谷大数据项目【电商数仓6.0】-Datax-6
Xiaoweidumpb
大数据技术大数据
安装tar-zxvfdatax.tar.gz-C/opt/module/测试python/opt/module/datax/bin/datax.py/opt/module/datax/job/job.jsonMySQLToHDFS根据官方文档写配置json{"job":{"content":[{"reader":{"name":"mysqlreader","parameter":{"column"
- 大数据(2)Hadoop架构深度拆解:HDFS与MapReduce企业级实战与高阶调优
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集大数据hadoop架构
目录一、分布式系统的设计哲学演进1.1从Google三驾马车到现代数据湖二、企业级HDFS架构全景图2.1联邦架构的深度实践2.2生产环境容灾设计2.3性能压测方法论三、MapReduce引擎内核解密3.1Shuffle机制全链路优化3.2资源调度革命:从MRv1到YARN3.3企业级编码规范四、千亿级数据分析实战:运营商信令数据挖掘4.1场景描述4.2优化后的MR作业链4.3性能对比数据五、云原
- hadoop-HDFS操作
wenying_44323744
hadoophdfseclipse
1.使用的是hadoop的用户登录到系统,那么cd~是跳转到/home/hadoop下。2.在操作hdfs时,需要在hadoop用户下的/usr/local/hadoop,此时是在根目录下。cd/usr/local/hadoop或者cd/cdusr/local/hadoop3.回到Linux的操作目录我们把安装包放在了linux系统下的Downloads文件下,可以sudotar-zxf~/Dow
- Hadoop安装
Cindy_0124
hadoop大数据分布式
Hadoop的安装方式有三种,分别是单机模式,伪分布式模式,分布式模式。单机模式:单机模式:Hadoop默认模式为非分布式模式(本地模式),无需进行其他配置即可运行。非分布式即单Java进程,方便进行调试。伪分布式模式:Hadoop可以在单节点上以伪分布式的方式运行,Hadoop进程以分离的Java进程来运行,节点既作为NameNode也作为DataNode,同时,读取的是HDFS中的文件。分布式
- 数据权限访问控制(Apache Sentry)
deepdata_cn
权限管理apachesentry
ApacheSentry最初由Cloudera公司内部开发,针对Hadoop系统中的数据(主要是HDFS、Hive的数据)进行细粒度控制,对HDFS、Hive以及Impala有着良好的支持性。2013年Sentry成为Apache的孵化项目,为Hadoop集群元数据和数据存储提供集中、细粒度的访问控制。其架构包括DataEngine、Plugin、Policymetadata等部分,Plugin负
- HBase的架构介绍,安装及简单操作
pk_xz123456
大数据hbase架构数据库
一、HBase安装1.环境准备Java环境:确保系统中已经安装了Java8或更高版本。可以通过在命令行中输入java-version来检查Java版本。Hadoop环境:HBase依赖于Hadoop,需要先安装并配置好Hadoop集群。确保Hadoop的相关服务(如HDFS、YARN等)已经正常启动。2.下载HBase从HBase官方网站(https://hbase.apache.org/)下载适
- HDFS相关的面试题
努力的搬砖人.
java面试hdfs
以下是150道HDFS相关的面试题,涵盖了HDFS的基本概念、架构、操作、数据存储、高可用性、权限管理、性能优化、容错机制、与MapReduce的结合、安全性、数据压缩、监控与管理、与YARN的关系、数据一致性、数据备份与恢复等方面,希望对你有所帮助。HDFS基本概念1.HDFS是什么?它的设计目标是什么?•HDFS是Hadoop分布式文件系统,设计目标是实现对大规模数据的高吞吐量访问,适用于一次
- hadoop3.x--搭建hadoop高可用集群(HA模式)
运维小菜
hadoophadoophdfs
hadoop高可用集群(HA模式)一、安装前1.集群规划2.安装前配置3.安装jdk与hadoop4.克隆虚拟机与互信配置5.搭建zookeeper集群二、HDFS1.配置hdfs2.初始化启动hdfs集群三、MapReduce与Yarn1.配置MapReduce2.配置yarn3.启动yarn四、验证1.查看java进程2.hdfs与yarn前台页面一、安装前1.集群规划hostnameipNN
- Sqoop安装部署
愿与狸花过一生
大数据sqoophadoophive
ApacheSqoop简介Sqoop(SQL-to-Hadoop)是Apache开源项目,主要用于:将关系型数据库中的数据导入Hadoop分布式文件系统(HDFS)或相关组件(如Hive、HBase)。将Hadoop处理后的数据导出回关系型数据库。核心特性批量数据传输支持从数据库表到HDFS/Hive的全量或增量数据迁移。并行化处理基于MapReduce实现并行导入导出,提升大数据量场景的效率。自
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
Yuan_CSDF
#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- Hadoop相关面试题
努力的搬砖人.
java面试hadoop
以下是150道Hadoop面试题及其详细回答,涵盖了Hadoop的基础知识、HDFS、MapReduce、YARN、HBase、Hive、Sqoop、Flume、ZooKeeper等多个方面,每道题目都尽量详细且简单易懂:Hadoop基础概念类1.什么是Hadoop?Hadoop是一个由Apache基金会开发的开源分布式计算框架,主要用于处理和存储大规模数据集。它提供了高容错性和高扩展性的分布式存
- Flink读取kafka数据并写入HDFS
王知无(import_bigdata)
Flink系统性学习专栏hdfskafkaflink
硬刚大数据系列文章链接:2021年从零到大数据专家的学习指南(全面升级版)2021年从零到大数据专家面试篇之Hadoop/HDFS/Yarn篇2021年从零到大数据专家面试篇之SparkSQL篇2021年从零到大数据专家面试篇之消息队列篇2021年从零到大数据专家面试篇之Spark篇2021年从零到大数据专家面试篇之Hbase篇
- Hadoop 实战笔记(二)-- HDFS 常用 shell 命令总结
dazhong2012
Hadoophdfshadoop
一、HDFS命令显示当前目录结构#显示当前目录结构hadoopfs-ls#递归显示当前目录结构hadoopfs-ls-R#显示根目录下内容hadoopfs-ls/创建目录#创建目录hadoopfs-mkdir#递归创建目录hadoopfs-mkdir-p删除操作#删除文件hadoopfs-rm#递归删除目录和文件hadoopfs-rm-R从本地加载文件到HDFS#二选一执行即可hadoopfs-p
- 中电金信25/3/18面前笔试(需求分析岗+数据开发岗)
苍曦
需求分析前端javascript
部分相同题目在第二次数据开发岗中不做解析,本次解析来源于豆包AI,正确与否有待商榷,本文只提供一个速查与知识点的补充。一、需求分析第1题,单选题,Hadoop的核心组件包括HDFS和以下哪个?MapReduceSparkStormFlink解析:Hadoop的核心组件是HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Spark、Storm、Flink虽然也是大数据处理相关技术,但
- Spark集群启动与关闭
陈沐
sparksparkhadoopbigdata
Hadoop集群和Spark的启动与关闭Hadoop集群开启三台虚拟机均启动ZookeeperzkServer.shstartMaster1上面执行启动HDFSstart-dfs.shslave1上面执行开启YARNstart-yarn.shslave2上面执行开启YARN的资源管理器yarn-daemon.shstartresourcemanager(如果nodeManager没有启动(正常情况
- apache 安装linux windows
墙头上一根草
apacheinuxwindows
linux安装Apache 有两种方式一种是手动安装通过二进制的文件进行安装,另外一种就是通过yum 安装,此中安装方式,需要物理机联网。以下分别介绍两种的安装方式
通过二进制文件安装Apache需要的软件有apr,apr-util,pcre
1,安装 apr 下载地址:htt
- fill_parent、wrap_content和match_parent的区别
Cb123456
match_parentfill_parent
fill_parent、wrap_content和match_parent的区别:
1)fill_parent
设置一个构件的布局为fill_parent将强制性地使构件扩展,以填充布局单元内尽可能多的空间。这跟Windows控件的dockstyle属性大体一致。设置一个顶部布局或控件为fill_parent将强制性让它布满整个屏幕。
2) wrap_conte
- 网页自适应设计
天子之骄
htmlcss响应式设计页面自适应
网页自适应设计
网页对浏览器窗口的自适应支持变得越来越重要了。自适应响应设计更是异常火爆。再加上移动端的崛起,更是如日中天。以前为了适应不同屏幕分布率和浏览器窗口的扩大和缩小,需要设计几套css样式,用js脚本判断窗口大小,选择加载。结构臃肿,加载负担较大。现笔者经过一定时间的学习,有所心得,故分享于此,加强交流,共同进步。同时希望对大家有所
- [sql server] 分组取最大最小常用sql
一炮送你回车库
SQL Server
--分组取最大最小常用sql--测试环境if OBJECT_ID('tb') is not null drop table tb;gocreate table tb( col1 int, col2 int, Fcount int)insert into tbselect 11,20,1 union allselect 11,22,1 union allselect 1
- ImageIO写图片输出到硬盘
3213213333332132
javaimage
package awt;
import java.awt.Color;
import java.awt.Font;
import java.awt.Graphics;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imagei
- 自己的String动态数组
宝剑锋梅花香
java动态数组数组
数组还是好说,学过一两门编程语言的就知道,需要注意的是数组声明时需要把大小给它定下来,比如声明一个字符串类型的数组:String str[]=new String[10]; 但是问题就来了,每次都是大小确定的数组,我需要数组大小不固定随时变化怎么办呢? 动态数组就这样应运而生,龙哥给我们讲的是自己用代码写动态数组,并非用的ArrayList 看看字符
- pinyin4j工具类
darkranger
.net
pinyin4j工具类Java工具类 2010-04-24 00:47:00 阅读69 评论0 字号:大中小
引入pinyin4j-2.5.0.jar包:
pinyin4j是一个功能强悍的汉语拼音工具包,主要是从汉语获取各种格式和需求的拼音,功能强悍,下面看看如何使用pinyin4j。
本人以前用AscII编码提取工具,效果不理想,现在用pinyin4j简单实现了一个。功能还不是很完美,
- StarUML学习笔记----基本概念
aijuans
UML建模
介绍StarUML的基本概念,这些都是有效运用StarUML?所需要的。包括对模型、视图、图、项目、单元、方法、框架、模型块及其差异以及UML轮廓。
模型、视与图(Model, View and Diagram)
&
- Activiti最终总结
avords
Activiti id 工作流
1、流程定义ID:ProcessDefinitionId,当定义一个流程就会产生。
2、流程实例ID:ProcessInstanceId,当开始一个具体的流程时就会产生,也就是不同的流程实例ID可能有相同的流程定义ID。
3、TaskId,每一个userTask都会有一个Id这个是存在于流程实例上的。
4、TaskDefinitionKey和(ActivityImpl activityId
- 从省市区多重级联想到的,react和jquery的差别
bee1314
jqueryUIreact
在我们的前端项目里经常会用到级联的select,比如省市区这样。通常这种级联大多是动态的。比如先加载了省,点击省加载市,点击市加载区。然后数据通常ajax返回。如果没有数据则说明到了叶子节点。 针对这种场景,如果我们使用jquery来实现,要考虑很多的问题,数据部分,以及大量的dom操作。比如这个页面上显示了某个区,这时候我切换省,要把市重新初始化数据,然后区域的部分要从页面
- Eclipse快捷键大全
bijian1013
javaeclipse快捷键
Ctrl+1 快速修复(最经典的快捷键,就不用多说了)Ctrl+D: 删除当前行 Ctrl+Alt+↓ 复制当前行到下一行(复制增加)Ctrl+Alt+↑ 复制当前行到上一行(复制增加)Alt+↓ 当前行和下面一行交互位置(特别实用,可以省去先剪切,再粘贴了)Alt+↑ 当前行和上面一行交互位置(同上)Alt+← 前一个编辑的页面Alt+→ 下一个编辑的页面(当然是针对上面那条来说了)Alt+En
- js 笔记 函数
征客丶
JavaScript
一、函数的使用
1.1、定义函数变量
var vName = funcation(params){
}
1.2、函数的调用
函数变量的调用: vName(params);
函数定义时自发调用:(function(params){})(params);
1.3、函数中变量赋值
var a = 'a';
var ff
- 【Scala四】分析Spark源代码总结的Scala语法二
bit1129
scala
1. Some操作
在下面的代码中,使用了Some操作:if (self.partitioner == Some(partitioner)),那么Some(partitioner)表示什么含义?首先partitioner是方法combineByKey传入的变量,
Some的文档说明:
/** Class `Some[A]` represents existin
- java 匿名内部类
BlueSkator
java匿名内部类
组合优先于继承
Java的匿名类,就是提供了一个快捷方便的手段,令继承关系可以方便地变成组合关系
继承只有一个时候才能用,当你要求子类的实例可以替代父类实例的位置时才可以用继承。
在Java中内部类主要分为成员内部类、局部内部类、匿名内部类、静态内部类。
内部类不是很好理解,但说白了其实也就是一个类中还包含着另外一个类如同一个人是由大脑、肢体、器官等身体结果组成,而内部类相
- 盗版win装在MAC有害发热,苹果的东西不值得买,win应该不用
ljy325
游戏applewindowsXPOS
Mac mini 型号: MC270CH-A RMB:5,688
Apple 对windows的产品支持不好,有以下问题:
1.装完了xp,发现机身很热虽然没有运行任何程序!貌似显卡跑游戏发热一样,按照那样的发热量,那部机子损耗很大,使用寿命受到严重的影响!
2.反观安装了Mac os的展示机,发热量很小,运行了1天温度也没有那么高
&nbs
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-生成器模式-Builder
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/
/**
* 生成器模式的意图在于将一个复杂的构建与其表示相分离,使得同样的构建过程可以创建不同的表示(GoF)
* 个人理解:
* 构建一个复杂的对象,对于创建者(Builder)来说,一是要有数据来源(rawData),二是要返回构
- JIRA与SVN插件安装
chenyu19891124
SVNjira
JIRA安装好后提交代码并要显示在JIRA上,这得需要用SVN的插件才能看见开发人员提交的代码。
1.下载svn与jira插件安装包,解压后在安装包(atlassian-jira-subversion-plugin-0.10.1)
2.解压出来的包里下的lib文件夹下的jar拷贝到(C:\Program Files\Atlassian\JIRA 4.3.4\atlassian-jira\WEB
- 常用数学思想方法
comsci
工作
对于搞工程和技术的朋友来讲,在工作中常常遇到一些实际问题,而采用常规的思维方式无法很好的解决这些问题,那么这个时候我们就需要用数学语言和数学工具,而使用数学工具的前提却是用数学思想的方法来描述问题。。下面转帖几种常用的数学思想方法,仅供学习和参考
函数思想
把某一数学问题用函数表示出来,并且利用函数探究这个问题的一般规律。这是最基本、最常用的数学方法
- pl/sql集合类型
daizj
oracle集合typepl/sql
--集合类型
/*
单行单列的数据,使用标量变量
单行多列数据,使用记录
单列多行数据,使用集合(。。。)
*集合:类似于数组也就是。pl/sql集合类型包括索引表(pl/sql table)、嵌套表(Nested Table)、变长数组(VARRAY)等
*/
/*
--集合方法
&n
- [Ofbiz]ofbiz初用
dinguangx
电商ofbiz
从github下载最新的ofbiz(截止2015-7-13),从源码进行ofbiz的试用
1. 加载测试库
ofbiz内置derby,通过下面的命令初始化测试库
./ant load-demo (与load-seed有一些区别)
2. 启动内置tomcat
./ant start
或
./startofbiz.sh
或
java -jar ofbiz.jar
&
- 结构体中最后一个元素是长度为0的数组
dcj3sjt126com
cgcc
在Linux源代码中,有很多的结构体最后都定义了一个元素个数为0个的数组,如/usr/include/linux/if_pppox.h中有这样一个结构体: struct pppoe_tag { __u16 tag_type; __u16 tag_len; &n
- Linux cp 实现强行覆盖
dcj3sjt126com
linux
发现在Fedora 10 /ubutun 里面用cp -fr src dest,即使加了-f也是不能强行覆盖的,这时怎么回事的呢?一两个文件还好说,就输几个yes吧,但是要是n多文件怎么办,那还不输死人呢?下面提供三种解决办法。 方法一
我们输入alias命令,看看系统给cp起了一个什么别名。
[root@localhost ~]# aliasalias cp=’cp -i’a
- Memcached(一)、HelloWorld
frank1234
memcached
一、简介
高性能的架构离不开缓存,分布式缓存中的佼佼者当属memcached,它通过客户端将不同的key hash到不同的memcached服务器中,而获取的时候也到相同的服务器中获取,由于不需要做集群同步,也就省去了集群间同步的开销和延迟,所以它相对于ehcache等缓存来说能更好的支持分布式应用,具有更强的横向伸缩能力。
二、客户端
选择一个memcached客户端,我这里用的是memc
- Search in Rotated Sorted Array II
hcx2013
search
Follow up for "Search in Rotated Sorted Array":What if duplicates are allowed?
Would this affect the run-time complexity? How and why?
Write a function to determine if a given ta
- Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
jinnianshilongnian
spring4generic type
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
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
- CentOS安装JDK
liuxingguome
centos
1、行卸载原来的:
[root@localhost opt]# rpm -qa | grep java
tzdata-java-2014g-1.el6.noarch
java-1.7.0-openjdk-1.7.0.65-2.5.1.2.el6_5.x86_64
java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-11.1.13.4.el6.x86_64
[root@localhost
- 二分搜索专题2-在有序二维数组中搜索一个元素
OpenMind
二维数组算法二分搜索
1,设二维数组p的每行每列都按照下标递增的顺序递增。
用数学语言描述如下:p满足
(1),对任意的x1,x2,y,如果x1<x2,则p(x1,y)<p(x2,y);
(2),对任意的x,y1,y2, 如果y1<y2,则p(x,y1)<p(x,y2);
2,问题:
给定满足1的数组p和一个整数k,求是否存在x0,y0使得p(x0,y0)=k?
3,算法分析:
(
- java 随机数 Math与Random
SaraWon
javaMathRandom
今天需要在程序中产生随机数,知道有两种方法可以使用,但是使用Math和Random的区别还不是特别清楚,看到一篇文章是关于的,觉得写的还挺不错的,原文地址是
http://www.oschina.net/question/157182_45274?sort=default&p=1#answers
产生1到10之间的随机数的两种实现方式:
//Math
Math.roun
- oracle创建表空间
tugn
oracle
create temporary tablespace TXSJ_TEMP
tempfile 'E:\Oracle\oradata\TXSJ_TEMP.dbf'
size 32m
autoextend on
next 32m maxsize 2048m
extent m
- 使用Java8实现自己的个性化搜索引擎
yangshangchuan
javasuperword搜索引擎java8全文检索
需要对249本软件著作实现句子级别全文检索,这些著作均为PDF文件,不使用现有的框架如lucene,自己实现的方法如下:
1、从PDF文件中提取文本,这里的重点是如何最大可能地还原文本。提取之后的文本,一个句子一行保存为文本文件。
2、将所有文本文件合并为一个单一的文本文件,这样,每一个句子就有一个唯一行号。
3、对每一行文本进行分词,建立倒排表,倒排表的格式为:词=包含该词的总行数N=行号