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#Sparksparkhadoopbigdata
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- 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
- 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
- Spark分布式计算原理
NightFall丶
#Sparkapachesparkspark
目录一、RDD依赖与DAG原理1.1RDD的转换一、RDD依赖与DAG原理Spark根据计算逻辑中的RDD的转换与动作生成RDD的依赖关系,同时这个计算链也形成了逻辑上的DAG。1.1RDD的转换e.g.(以wordcount为例)packagesparkimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectWordCount{defmain(a
- 【Hadoop】- MapReduce & YARN 初体验[9]
星星法术嗲人
hadoophadoopmapreduce
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
- flink经典实战案例
不 爱吃肉肉
flinkbigdatajavascala
一、java版flink-wordcount-离线计算版1.1maven构建flink,加入依赖org.apache.flinkflink-java${flink.version}provided-->org.apache.flinkflink-clients_${scala.version}${flink.version}1.2java实现flinkwordCount的代码编写1.2.1代码编写
- Spark Streaming(二):DStream数据源
雪飘千里
1、输入DStream和Receiver输入(Receiver)DStream代表了来自数据源的输入数据流,在之前的wordcount例子中,lines就是一个输入DStream(JavaReceiverInputDStream),代表了从netcat(nc)服务接收到的数据流。除了文件数据流之外,所有的输入DStream都会绑定一个Receiver对象,该对象是一个关键的组件,用来从数据源接收数
- ros自定义srv记录
西木九
roboticROSsrv
文章目录自定义srv1.定义srv文件2.修改package.xml3.修改CMakeLists.txt4.sevice_server.py5.运行`catkinbuild`测试使用(rosservice命令)自定义srvros版本:kinetic自定义test包的文件结构如下|--test||--CMakeLists.txt||--srv||`--WordCount.srv||--package
- Hive使用双重GroupBy解决数据倾斜问题
黄土高坡上的独孤前辈
Hive/Kylin数据仓库hivehadoop数据仓库
文章目录1.数据准备2.双重groupby实现解决数据倾斜2.1第一层加盐groupby2.2第二层去盐groupby1.数据准备createtablewordcount(astring)rowformatdelimitedfieldsterminatedby‘,’;loaddatalocalinpath‘opt/2.txt’intotablewordcount;hive(default)>sel
- Scala基础教程--19--Actor
落空空。
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Scala基础教程–19–Actor章节目标了解Actor的相关概述掌握Actor发送和接收消息掌握WordCount案例1.Actor介绍Scala中的Actor并发编程模型可以用来开发比Java线程效率更高的并发程序。我们学习ScalaActor的目的主要是为后续学习Akka做准备。1.1Java并发编程的问题在Java并发编程中,每个对象都有一个逻辑监视器(monitor),可以用来控制对象
- 【Flink入门修炼】1-3 Flink WordCount 入门实现
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本篇文章将带大家运行Flink最简单的程序WordCount。先实践后理论,对其基本输入输出、编程代码有初步了解,后续篇章再对Flink的各种概念和架构进行介绍。下面将从创建项目开始,介绍如何创建出一个Flink项目;然后从DataStream流处理和FlinkSQL执行两种方式来带大家学习WordCount程序的开发。Flink各版本之间变化较多,之前版本的函数在后续版本可能不再支持。跟随学习时
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一.flink整体介绍及wordcount案例代码1.1整体介绍从上到下包含有界无界流支持状态特点与spark对比应用场景架构分层1.2示例代码了解了后就整个demo吧数据源准备这里直接用的文本文件gradle中的主要配置group='com.example'version='0.0.1-SNAPSHOT'java{sourceCompatibility='11'}repositories{mav
- Hadoop手把手逐级搭建 第二阶段: Hadoop完全分布式(full)
郑大能
前置步骤:1).第一阶段:Hadoop单机伪分布(single)0.步骤概述1).克隆4台虚拟机2).为完全分布式配置ssh免密3).将hadoop配置修改为完全分布式4).启动完全分布式集群5).在完全分布式集群上测试wordcount程序1.克隆4台虚拟机1.1使用hadoop0克隆4台虚拟机hadoop1,hadoop2,hadoop3,hadoop41.1.0克隆虚拟机hadoop11.1
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例子任务名:SocketWindowWordCount.jar开启客户端模拟发数据nc-lk9527命令行启动../../bin/flinkrun-corg.apache.flink.streaming.examples.socket.SocketWindowWordCountSocketWindowWordCount.jar--hostnamelocalhost--port9527参数--hos
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- win10 spark scala 本地运行wordcount
疯琴
大数据java/scalaflink/spark
注意每次修改环境变量都要重启cmd本机运行需要hadoopcommon,可以从github下载zip,解包以后设置HADOOP_HOME环境变量指向它,然后在PATH里加上HADOOP_HOME\bin,特别注意,hadoopcommon的版本要和spark的hadoop版本匹配spark的scala和本机的scala大版本要匹配报错ExceptionwhiledeletingSparktempd
- 在多台阿里云服务器上部署Hadoop分布式系统及WordCount实验
Clearlove灬Star
大数据阿里云Hadoop分布式Wordcount
一、实现master与slave之间无密码连接分别在master及slave上生成rsa密钥:mkdir~/.sshcd~/.sshssh-keygen-t-rsa一路回车(选择默认设置),此时,ssh文件夹中生成了id_rsa.pub和id_rsa两个,然后使用scp命令将公钥(id_rsa.pub)分别拷到对方机器中scpid_rsa.pubh1@对方机器IP:~/.ssh/authorize
- 合肥工业大学2022大数据技术实验二
一头骇人鲸
大数据技术大数据hadoopjava
实验序号及名称:实验二在Hadoop平台上部署WordCount程序实验时间∶2022年5月14日预习内容一、实验目的和要求∶在Hadoop平台上部署WordCount程序。二、实验任务∶该项任务请同学作为作业自行完成,并提交实验报告。脱离ide环境运行wordcount三、实验准备方案,包括以下内容:(硬件类实验:实验原理、实验线路、设计方案等)(软件类实验:所采用的系统、组件、工具、核心方法、
- hadoopwordcount代码分析
姹紫_嫣红
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packagecom.felix;importjava.io.IOException;//java输入输出文件异常类importjava.util.Iterator;Iterator是迭代器类importjava.util.StringTokenizer;用来对字符串进行切importorg.apache.hadoop.fs.Path;importorg.apache.hadoop.io.IntW
- 【实验2】在Hadoop平台上部署WordCount程序
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文章目录实验内容一、实验环境:二、实验内容与步骤(过程及数据记录):5.分布式文件系统HDFS上的操作5.1利用Shell命令与HDFS进行交互5.2利用Web界面管理HDFS6.分布式文件系统HDFS上的编程实践6.1安装Eclipse6.2创建Eclipse工程6.3编写一个Java应用程序检测HDFS中是否存在一个文件7.Eclipse上的HDFS操作7.1安装Hadoop-Eclipse-
- Spark大数据分析与实战笔记(第二章 Spark基础-06)
想你依然心痛
#Spark大数据分析与实战spark数据分析笔记
文章目录每日一句正能量2.6IDEA开发WordCount程序2.6.1本地模式执行Spark程序2.6.2集群模式执行Spark程序每日一句正能量我们全都要从前辈和同辈学习到一些东西。就连最大的天才,如果想单凭他所特有的内在自我去对付一切,他也决不会有多大成就。2.6IDEA开发WordCount程序Spark-Shell通常在测试和验证我们的程序时使用的较多,然而在生产环境中,通常会在IDEA
- Spark Shuffle模块详解
晓之以理的喵~~
大数据HadoopSparkspark大数据hadoop
Shuffle,具有某种共同特征的一类数据需要最终汇聚(aggregate)到一个计算节点上进行计算。这些数据分布在各个存储节点上并且由不同节点的计算单元处理。以最简单的WordCount为例,其中数据保存在Node1、Node2和Node3;经过处理后,这些数据最终会汇聚到Nodea、Nodeb处理。这个数据重新打乱然后汇聚到不同节点的过程就是Shuffle。但是实际上,Shuffle过程可能会
- 6.0 MapReduce 服务使用教程
二当家的素材网
Hadoop教程mapreduce大数据
在学习了之前的MapReduce概念之后,我们应该已经知道什么是Map和Reduce,并了解了他们的工作方式。本章将学习如何使用MapReduce。WordCountWordCount就是"词语统计",这是MapReduce工作程序中最经典的一种。它的主要任务是对一个文本文件中的词语作归纳统计,统计出每个出现过的词语一共出现的次数。Hadoop中包含了许多经典的MapReduce示例程序,其中就包
- Spark Streaming实战:窗口操作,每10秒,把过去30秒的数据取出来(读取端口号1235中的数据)
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1.需求:窗口操作,每10秒,把过去30秒的数据取出来窗口长度:30秒滑动距离:10秒2.代码:(1)pom.xmlorg.apache.sparkspark-core_2.112.1.0org.apache.sparkspark-sql_2.112.1.0org.apache.sparkspark-streaming_2.112.1.0(2)MyNetWorkWordCountByWindow.
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lehuai
SparkWC.scalapackageday06importorg.apache.spark.rdd.RDDimportorg.apache.spark.{SparkConf,SparkContext}objectSparkWC{defmain(args:Array[String]):Unit={//配置信息类valconf:SparkConf=newSparkConf().setAppName
- 大数据组件笔记 -- Spark 入门
L小Ray想有腮
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文章目录一、简介二、Spark运行模式2.1本地模式2.2集群角色2.3Standalone模式2.4Yarn模式2.5总结三、WordCount开发案例实操一、简介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。Spark历史Spark虽然有自己的资源调度框架,但实际中常用Yarn来进行统一资源管理。Spark框架Spark内置模块SparkCore:实现了Spark的基本功能
- Flink的dataStream的状态保存和恢复
我还不够强
我们前面写的wordcount的例子,没有包含状态管理。如果一个task在处理过程中挂掉了,那么它在内存中的状态都会丢失,所有的数据都需要重新计算。从容错和消息处理的语义上(atleastonce,exactlyonce),Flink引入了state和checkpoint。首先区分一下两个概念state一般指一个具体的task/operator的状态【state数据默认保存在java的堆内存中】而
- Flink 1.18.1的基本使用
You Only Live Once_2
快速响应flink大数据
系统示例应用/usr/local/flink-1.18.1/bin/flinkrun/usr/local/flies/streaming/SocketWindowWordCount.jar--port9010nc-l9010asdasdsdfsfsdfsdfsdagdsdf单次统计示例工程cdC:\Dev\IdeaProjectsmvnarchetype:generate-DarchetypeGr
- Hadoop3.x基础(3)- MapReduce
魅美
大数据基础hadoop
来源:B站尚硅谷目录MapReduce概述MapReduce定义MapReduce优缺点优点缺点MapReduce核心思想MapReduce进程常用数据序列化类型MapReduce编程规范WordCount案例实操本地测试提交到集群测试Hadoop序列化序列化概述自定义bean对象实现序列化接口(Writable)序列化案例实操MapReduce框架原理InputFormat数据输入切片与MapT
- 大数据 - Spark系列《一》- 从Hadoop到Spark:大数据计算引擎的演进
王哪跑nn
spark大数据sparkhadoop
目录1.1Hadoop回顾1.2spark简介1.3Spark特性1.通用性2.简洁灵活3.多语言1.4SparkCore编程体验1.4.1spark开发工程搭建1.开发语言选择:2.依赖管理工具:1.4.2Spark编程流程1.获取sparkcontext对象2.加载数据3.处理转换数据4.输出结果,释放资源1.4.3简单代码实现-wordCount在大数据领域,Hadoop一直是一个重要的框架
- tomcat基础与部署发布
暗黑小菠萝
Tomcat java web
从51cto搬家了,以后会更新在这里方便自己查看。
做项目一直用tomcat,都是配置到eclipse中使用,这几天有时间整理一下使用心得,有一些自己配置遇到的细节问题。
Tomcat:一个Servlets和JSP页面的容器,以提供网站服务。
一、Tomcat安装
安装方式:①运行.exe安装包
&n
- 网站架构发展的过程
ayaoxinchao
数据库应用服务器网站架构
1.初始阶段网站架构:应用程序、数据库、文件等资源在同一个服务器上
2.应用服务和数据服务分离:应用服务器、数据库服务器、文件服务器
3.使用缓存改善网站性能:为应用服务器提供本地缓存,但受限于应用服务器的内存容量,可以使用专门的缓存服务器,提供分布式缓存服务器架构
4.使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力:使用负载均衡调度服务器,将来自客户端浏览器的访问请求分发到应用服务器集群中的任何
- [信息与安全]数据库的备份问题
comsci
数据库
如果你们建设的信息系统是采用中心-分支的模式,那么这里有一个问题
如果你的数据来自中心数据库,那么中心数据库如果出现故障,你的分支机构的数据如何保证安全呢?
是否应该在这种信息系统结构的基础上进行改造,容许分支机构的信息系统也备份一个中心数据库的文件呢?
&n
- 使用maven tomcat plugin插件debug关联源代码
商人shang
mavendebug查看源码tomcat-plugin
*首先需要配置好'''maven-tomcat7-plugin''',参见[[Maven开发Web项目]]的'''Tomcat'''部分。
*配置好后,在[[Eclipse]]中打开'''Debug Configurations'''界面,在'''Maven Build'''项下新建当前工程的调试。在'''Main'''选项卡中点击'''Browse Workspace...'''选择需要开发的
- 大访问量高并发
oloz
大访问量高并发
大访问量高并发的网站主要压力还是在于数据库的操作上,尽量避免频繁的请求数据库。下面简
要列出几点解决方案:
01、优化你的代码和查询语句,合理使用索引
02、使用缓存技术例如memcache、ecache将不经常变化的数据放入缓存之中
03、采用服务器集群、负载均衡分担大访问量高并发压力
04、数据读写分离
05、合理选用框架,合理架构(推荐分布式架构)。
- cache 服务器
小猪猪08
cache
Cache 即高速缓存.那么cache是怎么样提高系统性能与运行速度呢?是不是在任何情况下用cache都能提高性能?是不是cache用的越多就越好呢?我在近期开发的项目中有所体会,写下来当作总结也希望能跟大家一起探讨探讨,有错误的地方希望大家批评指正。
1.Cache 是怎么样工作的?
Cache 是分配在服务器上
- mysql存储过程
香水浓
mysql
Description:插入大量测试数据
use xmpl;
drop procedure if exists mockup_test_data_sp;
create procedure mockup_test_data_sp(
in number_of_records int
)
begin
declare cnt int;
declare name varch
- CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
agevs
JavaScriptUI框架Ajaxcss
CSS的class、id、css文件名的常用命名规则
(一)常用的CSS命名规则
头:header
内容:content/container
尾:footer
导航:nav
侧栏:sidebar
栏目:column
页面外围控制整体布局宽度:wrapper
左右中:left right
- 全局数据源
AILIKES
javatomcatmysqljdbcJNDI
实验目的:为了研究两个项目同时访问一个全局数据源的时候是创建了一个数据源对象,还是创建了两个数据源对象。
1:将diuid和mysql驱动包(druid-1.0.2.jar和mysql-connector-java-5.1.15.jar)copy至%TOMCAT_HOME%/lib下;2:配置数据源,将JNDI在%TOMCAT_HOME%/conf/context.xml中配置好,格式如下:&l
- MYSQL的随机查询的实现方法
baalwolf
mysql
MYSQL的随机抽取实现方法。举个例子,要从tablename表中随机提取一条记录,大家一般的写法就是:SELECT * FROM tablename ORDER BY RAND() LIMIT 1。但是,后来我查了一下MYSQL的官方手册,里面针对RAND()的提示大概意思就是,在ORDER BY从句里面不能使用RAND()函数,因为这样会导致数据列被多次扫描。但是在MYSQL 3.23版本中,
- JAVA的getBytes()方法
bijian1013
javaeclipseunixOS
在Java中,String的getBytes()方法是得到一个操作系统默认的编码格式的字节数组。这个表示在不同OS下,返回的东西不一样!
String.getBytes(String decode)方法会根据指定的decode编码返回某字符串在该编码下的byte数组表示,如:
byte[] b_gbk = "
- AngularJS中操作Cookies
bijian1013
JavaScriptAngularJSCookies
如果你的应用足够大、足够复杂,那么你很快就会遇到这样一咱种情况:你需要在客户端存储一些状态信息,这些状态信息是跨session(会话)的。你可能还记得利用document.cookie接口直接操作纯文本cookie的痛苦经历。
幸运的是,这种方式已经一去不复返了,在所有现代浏览器中几乎
- [Maven学习笔记五]Maven聚合和继承特性
bit1129
maven
Maven聚合
在实际的项目中,一个项目通常会划分为多个模块,为了说明问题,以用户登陆这个小web应用为例。通常一个web应用分为三个模块:
1. 模型和数据持久化层user-core,
2. 业务逻辑层user-service以
3. web展现层user-web,
user-service依赖于user-core
user-web依赖于user-core和use
- 【JVM七】JVM知识点总结
bit1129
jvm
1. JVM运行模式
1.1 JVM运行时分为-server和-client两种模式,在32位机器上只有client模式的JVM。通常,64位的JVM默认都是使用server模式,因为server模式的JVM虽然启动慢点,但是,在运行过程,JVM会尽可能的进行优化
1.2 JVM分为三种字节码解释执行方式:mixed mode, interpret mode以及compiler
- linux下查看nginx、apache、mysql、php的编译参数
ronin47
在linux平台下的应用,最流行的莫过于nginx、apache、mysql、php几个。而这几个常用的应用,在手工编译完以后,在其他一些情况下(如:新增模块),往往想要查看当初都使用了那些参数进行的编译。这时候就可以利用以下方法查看。
1、nginx
[root@361way ~]# /App/nginx/sbin/nginx -V
nginx: nginx version: nginx/
- unity中运用Resources.Load的方法?
brotherlamp
unity视频unity资料unity自学unityunity教程
问:unity中运用Resources.Load的方法?
答:Resources.Load是unity本地动态加载资本所用的方法,也即是你想动态加载的时分才用到它,比方枪弹,特效,某些实时替换的图像什么的,主张此文件夹不要放太多东西,在打包的时分,它会独自把里边的一切东西都会集打包到一同,不论里边有没有你用的东西,所以大多数资本应该是自个建文件放置
1、unity实时替换的物体即是依据环境条件
- 线段树-入门
bylijinnan
java算法线段树
/**
* 线段树入门
* 问题:已知线段[2,5] [4,6] [0,7];求点2,4,7分别出现了多少次
* 以下代码建立的线段树用链表来保存,且树的叶子结点类似[i,i]
*
* 参考链接:http://hi.baidu.com/semluhiigubbqvq/item/be736a33a8864789f4e4ad18
* @author lijinna
- 全选与反选
chicony
全选
<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.01 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/html4/loose.dtd">
<html>
<head>
<title>全选与反选</title>
- vim一些简单记录
chenchao051
vim
mac在/usr/share/vim/vimrc linux在/etc/vimrc
1、问:后退键不能删除数据,不能往后退怎么办?
答:在vimrc中加入set backspace=2
2、问:如何控制tab键的缩进?
答:在vimrc中加入set tabstop=4 (任何
- Sublime Text 快捷键
daizj
快捷键sublime
[size=large][/size]Sublime Text快捷键:Ctrl+Shift+P:打开命令面板Ctrl+P:搜索项目中的文件Ctrl+G:跳转到第几行Ctrl+W:关闭当前打开文件Ctrl+Shift+W:关闭所有打开文件Ctrl+Shift+V:粘贴并格式化Ctrl+D:选择单词,重复可增加选择下一个相同的单词Ctrl+L:选择行,重复可依次增加选择下一行Ctrl+Shift+L:
- php 引用(&)详解
dcj3sjt126com
PHP
在PHP 中引用的意思是:不同的名字访问同一个变量内容. 与C语言中的指针是有差别的.C语言中的指针里面存储的是变量的内容在内存中存放的地址 变量的引用 PHP 的引用允许你用两个变量来指向同一个内容 复制代码代码如下:
<?
$a="ABC";
$b =&$a;
echo
- SVN中trunk,branches,tags用法详解
dcj3sjt126com
SVN
Subversion有一个很标准的目录结构,是这样的。比如项目是proj,svn地址为svn://proj/,那么标准的svn布局是svn://proj/|+-trunk+-branches+-tags这是一个标准的布局,trunk为主开发目录,branches为分支开发目录,tags为tag存档目录(不允许修改)。但是具体这几个目录应该如何使用,svn并没有明确的规范,更多的还是用户自己的习惯。
- 对软件设计的思考
e200702084
设计模式数据结构算法ssh活动
软件设计的宏观与微观
软件开发是一种高智商的开发活动。一个优秀的软件设计人员不仅要从宏观上把握软件之间的开发,也要从微观上把握软件之间的开发。宏观上,可以应用面向对象设计,采用流行的SSH架构,采用web层,业务逻辑层,持久层分层架构。采用设计模式提供系统的健壮性和可维护性。微观上,对于一个类,甚至方法的调用,从计算机的角度模拟程序的运行情况。了解内存分配,参数传
- 同步、异步、阻塞、非阻塞
geeksun
非阻塞
同步、异步、阻塞、非阻塞这几个概念有时有点混淆,在此文试图解释一下。
同步:发出方法调用后,当没有返回结果,当前线程会一直在等待(阻塞)状态。
场景:打电话,营业厅窗口办业务、B/S架构的http请求-响应模式。
异步:方法调用后不立即返回结果,调用结果通过状态、通知或回调通知方法调用者或接收者。异步方法调用后,当前线程不会阻塞,会继续执行其他任务。
实现:
- Reverse SSH Tunnel 反向打洞實錄
hongtoushizi
ssh
實際的操作步驟:
# 首先,在客戶那理的機器下指令連回我們自己的 Server,並設定自己 Server 上的 12345 port 會對應到幾器上的 SSH port
ssh -NfR 12345:localhost:22
[email protected]
# 然後在 myhost 的機器上連自己的 12345 port,就可以連回在客戶那的機器
ssh localhost -p 1
- Hibernate中的缓存
Josh_Persistence
一级缓存Hiberante缓存查询缓存二级缓存
Hibernate中的缓存
一、Hiberante中常见的三大缓存:一级缓存,二级缓存和查询缓存。
Hibernate中提供了两级Cache,第一级别的缓存是Session级别的缓存,它是属于事务范围的缓存。这一级别的缓存是由hibernate管理的,一般情况下无需进行干预;第二级别的缓存是SessionFactory级别的缓存,它是属于进程范围或群集范围的缓存。这一级别的缓存
- 对象关系行为模式之延迟加载
home198979
PHP架构延迟加载
形象化设计模式实战 HELLO!架构
一、概念
Lazy Load:一个对象,它虽然不包含所需要的所有数据,但是知道怎么获取这些数据。
延迟加载貌似很简单,就是在数据需要时再从数据库获取,减少数据库的消耗。但这其中还是有不少技巧的。
二、实现延迟加载
实现Lazy Load主要有四种方法:延迟初始化、虚
- xml 验证
pengfeicao521
xmlxml解析
有些字符,xml不能识别,用jdom或者dom4j解析的时候就报错
public static void testPattern() {
// 含有非法字符的串
String str = "Jamey친ÑԂ
- div设置半透明效果
spjich
css半透明
为div设置如下样式:
div{filter:alpha(Opacity=80);-moz-opacity:0.5;opacity: 0.5;}
说明:
1、filter:对win IE设置半透明滤镜效果,filter:alpha(Opacity=80)代表该对象80%半透明,火狐浏览器不认2、-moz-opaci
- 你真的了解单例模式么?
w574240966
java单例设计模式jvm
单例模式,很多初学者认为单例模式很简单,并且认为自己已经掌握了这种设计模式。但事实上,你真的了解单例模式了么。
一,单例模式的5中写法。(回字的四种写法,哈哈。)
1,懒汉式
(1)线程不安全的懒汉式
public cla