- Apache Sqoop数据采集问题
Aimyon_36
DataDevelopmentapachesqoophadoop
Sqoop数据采集格式问题一、Sqoop工作原理二、Sqoop命令格式三、Oracle数据采集格式问题四、Sqoop增量采集方案ApacheSqoop是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的数据库(mysql、postgresql…)间进行数据的传递,可以将一个关系型数据库(例如:MySQL,Oracle,Postgres等)中的数据导进到Hadoop的HDFS中,也可以将HD
- 在 idea上用编写spark程序链接hive
小刘秃头日常
sparkhiveintellij-idea
在idea上用编写spark程序链接hive在idea上编写spark程序,pom文件上要包含hive依赖,网上大把,链接hive其实可以不用将hdfs,core等文件加入程序,直接在代码中声明metastore服务的地址,和hive在hdfs上的储存路径defmain(args:Array[String]):Unit={valconf=newSparkConf().setMaster("loca
- 配置Spark历史服务器,轻松查看任务记录
谁偷了我的炒空心菜
spark服务器大数据
在大数据处理中,Spark是一个强大的分布式计算框架。但当Spark服务重启后,之前的运行记录就会消失,给我们排查问题和分析任务执行情况带来不便。这时,配置Spark历史服务器就显得尤为重要,它能帮助我们保存和查看历史任务记录。下面就来详细介绍如何配置Spark历史服务器。一、准备工作在开始配置之前,需要确保HDFS服务处于开启状态,因为我们会把历史任务的记录保存在HDFS集群文件中。二、具体配置
- 【课程笔记】华为 HCIA-Big Data 大数据 总结
淵_ken
华为HCIA-BigData大数据大数据
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
- 面试算法高频05-bfs-dfs
一条闲鱼_mytube
算法面试高频题深度优先算法面试
dfsbfs深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)是图和树遍历中的重要算法,二者在实现方式和应用场景上存在明显差异。定义与概念:DFS在遍历树或图时,以深度优先,从起始节点出发,尽可能深入地探索分支,直至无法继续,再回溯;BFS则按层次逐层遍历,从起始节点开始,先访问其所有邻接节点,再进入下一层。代码实现DFS递归写法:借助递归函数,通过visited集合记录已访问节点,防止重复访问。对当
- Leetcode刷题 | Day49_图论01
freyazzr
leetcode图论算法数据结构c++深度优先广度优先
一、学习任务深度优先搜索理论基础深度优先搜索理论基础|代码随想录98.所有可达路径(ACM)797.所有可能的路径(Leetcode)广度优先搜索理论基础二、具体题目1.深度优先搜索理论基础类似回溯算法,二叉树的前中后序遍历是其在二叉树领域的应用。代码框架:vector>result;//保存符合条件的所有路径vectorpath;//起点到终点的路径voiddfs(图,目前搜索的节点){if(终
- Spark On Yarn集群模式搭建
南l鹿
运维spark分布式
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
- 图论---拓扑排序(DFS)
快乐的小涵
图论深度优先算法
时间复杂度:最坏情况下为O(V!),其中V是顶点数实际运行时间取决于图的拓扑结构这个实现可以输出有向无环图的所有可能的拓扑排序,并能检测图中是否存在环。算法思想:使用回溯法枚举所有可能的拓扑排序在每一步选择当前入度为0的顶点,递归处理剩余顶点回溯时恢复入度和访问状态关键数据结构:inDegree:记录每个顶点的当前入度visited:标记顶点是否已被访问currentOrder:存储当前正在构建的
- 大数据核心面试题(Hadoop,Spark,YARN)
闲人编程
程序员面试大数据hadoopspark面试yarn
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
- 如何搭建spark yarn 模式的集群集群
yyywoaini~
大数据
###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
- 如何搭建spark yarn模式的集合集群
刘翔在线犯法
spark大数据分布式
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
- spark和Hadoop之间的对比和联系
夏天吃哈密瓜
sparkhadoop大数据
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
- spark和Hadoop之间的对比和联系
财神爷的心尖宠55
sparkhadoop大数据
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
- 【Hbase】(三) HBase批量导入数据(bulkload)
cbigchaos
#HBase
文章目录BulkLoad将大规模数据导入HBase一、数据准备二、上传到HDFS上三、通过MR生成Hfile文件四、加载到HBase中五、查看数据HBase中数据BulkLoad将大规模数据导入HBase有个1个T的文件,我要导入Hbase有什么方法?JavaAPI用I/O读数据,用Put方式把数据导进去。还有什么好的方法?我的表已经设计好了?我????一、数据准备rowkey_1,a,12row
- hadoop初学:MapReduce项目实践
hlxhcl
hadoop大数据分布式
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
- hive关键字在mysql_Hive基础sql语法(DDL)
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
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
- Hbase集群管理与实践
Debug_TheWorld
大数据学习hbase
一、HBase集群搭建实战1.1环境规划建议硬件配置基准(以10节点集群为例):角色CPU内存磁盘网络HMaster4核16GBSSD200GB(系统盘)10GbpsRegionServer16核64GB12×4TBHDD(JBOD)25GbpsZooKeeper4核8GBSSD500GB10Gbps1.2关键配置项示例(hbase-site.xml)hbase.rootdirhdfs://cdh
- Flume Source原理与代码实例讲解
AI天才研究院
计算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
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
chengooooooo
算法java图论
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
- leetcode-day13
CCC.YES
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
- 边和图的存储(邻接表)
快乐的小涵
深度优先图论算法
//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
- GIMP应用:将PDF文件转换为高清图片!
Bob9998
pythonjavac++c语言eclipsedockeremacs
ThisguideexplainshowtouseGIMPtoconvertPDFfilesintohigh-qualityimages.Ithighlightskeysettingssuchasresolution(DPI),anti-aliasing,andexportoptions.Themethodsupportsbothsingle-pageandmulti-pagePDFs,allow
- /sbin/start-dfs.sh
i757_w
hadoop
./sbin/start-dfs.shStartingnamenodeson[hadoop01]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR:butthereisnoHDFS_NAMENODE_USERdefined.Abortingoperation.StartingdatanodesERROR:Attemptingtooperateonh
- HDFS Shell命令基础入门实战
一个爱好编程的业余人士
Linux云计算大数据
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
- hadoop与spark的区别和联系
紫韫
sparkhadoop
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
满分对我强制爱
sparkhadoop大数据
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
- 【天梯赛练习】L2-035 完全二叉树的层序遍历
啊我不会诶
天梯赛深度优先算法
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
- 对股票分析时要注意哪些主要因素?
会飞的奇葩猪
股票 分析 云掌股吧
众所周知,对散户投资者来说,股票技术分析是应战股市的核心武器,想学好股票的技术分析一定要知道哪些是重点学习的,其实非常简单,我们只要记住三个要素:成交量、价格趋势、振荡指标。
一、成交量
大盘的成交量状态。成交量大说明市场的获利机会较多,成交量小说明市场的获利机会较少。当沪市的成交量超过150亿时是强市市场状态,运用技术找综合买点较准;
- 【Scala十八】视图界定与上下文界定
bit1129
scala
Context Bound,上下文界定,是Scala为隐式参数引入的一种语法糖,使得隐式转换的编码更加简洁。
隐式参数
首先引入一个泛型函数max,用于取a和b的最大值
def max[T](a: T, b: T) = {
if (a > b) a else b
}
因为T是未知类型,只有运行时才会代入真正的类型,因此调用a >
- C语言的分支——Object-C程序设计阅读有感
darkblue086
applec框架cocoa
自从1972年贝尔实验室Dennis Ritchie开发了C语言,C语言已经有了很多版本和实现,从Borland到microsoft还是GNU、Apple都提供了不同时代的多种选择,我们知道C语言是基于Thompson开发的B语言的,Object-C是以SmallTalk-80为基础的。和C++不同的是,Object C并不是C的超集,因为有很多特性与C是不同的。
Object-C程序设计这本书
- 去除浏览器对表单值的记忆
周凡杨
html记忆autocompleteform浏览
&n
- java的树形通讯录
g21121
java
最近用到企业通讯录,虽然以前也开发过,但是用的是jsf,拼成的树形,及其笨重和难维护。后来就想到直接生成json格式字符串,页面上也好展现。
// 首先取出每个部门的联系人
for (int i = 0; i < depList.size(); i++) {
List<Contacts> list = getContactList(depList.get(i
- Nginx安装部署
510888780
nginxlinux
Nginx ("engine x") 是一个高性能的 HTTP 和 反向代理 服务器,也是一个 IMAP/POP3/SMTP 代理服务器。 Nginx 是由 Igor Sysoev 为俄罗斯访问量第二的 Rambler.ru 站点开发的,第一个公开版本0.1.0发布于2004年10月4日。其将源代码以类BSD许可证的形式发布,因它的稳定性、丰富的功能集、示例配置文件和低系统资源
- java servelet异步处理请求
墙头上一根草
java异步返回servlet
servlet3.0以后支持异步处理请求,具体是使用AsyncContext ,包装httpservletRequest以及httpservletResponse具有异步的功能,
final AsyncContext ac = request.startAsync(request, response);
ac.s
- 我的spring学习笔记8-Spring中Bean的实例化
aijuans
Spring 3
在Spring中要实例化一个Bean有几种方法:
1、最常用的(普通方法)
<bean id="myBean" class="www.6e6.org.MyBean" />
使用这样方法,按Spring就会使用Bean的默认构造方法,也就是把没有参数的构造方法来建立Bean实例。
(有构造方法的下个文细说)
2、还
- 为Mysql创建最优的索引
annan211
mysql索引
索引对于良好的性能非常关键,尤其是当数据规模越来越大的时候,索引的对性能的影响越发重要。
索引经常会被误解甚至忽略,而且经常被糟糕的设计。
索引优化应该是对查询性能优化最有效的手段了,索引能够轻易将查询性能提高几个数量级,最优的索引会比
较好的索引性能要好2个数量级。
1 索引的类型
(1) B-Tree
不出意外,这里提到的索引都是指 B-
- 日期函数
百合不是茶
oraclesql日期函数查询
ORACLE日期时间函数大全
TO_DATE格式(以时间:2007-11-02 13:45:25为例)
Year:
yy two digits 两位年 显示值:07
yyy three digits 三位年 显示值:007
- 线程优先级
bijian1013
javathread多线程java多线程
多线程运行时需要定义线程运行的先后顺序。
线程优先级是用数字表示,数字越大线程优先级越高,取值在1到10,默认优先级为5。
实例:
package com.bijian.study;
/**
* 因为在代码段当中把线程B的优先级设置高于线程A,所以运行结果先执行线程B的run()方法后再执行线程A的run()方法
* 但在实际中,JAVA的优先级不准,强烈不建议用此方法来控制执
- 适配器模式和代理模式的区别
bijian1013
java设计模式
一.简介 适配器模式:适配器模式(英语:adapter pattern)有时候也称包装样式或者包装。将一个类的接口转接成用户所期待的。一个适配使得因接口不兼容而不能在一起工作的类工作在一起,做法是将类别自己的接口包裹在一个已存在的类中。 &nbs
- 【持久化框架MyBatis3三】MyBatis3 SQL映射配置文件
bit1129
Mybatis3
SQL映射配置文件一方面类似于Hibernate的映射配置文件,通过定义实体与关系表的列之间的对应关系。另一方面使用<select>,<insert>,<delete>,<update>元素定义增删改查的SQL语句,
这些元素包含三方面内容
1. 要执行的SQL语句
2. SQL语句的入参,比如查询条件
3. SQL语句的返回结果
- oracle大数据表复制备份个人经验
bitcarter
oracle大表备份大表数据复制
前提:
数据库仓库A(就拿oracle11g为例)中有两个用户user1和user2,现在有user1中有表ldm_table1,且表ldm_table1有数据5千万以上,ldm_table1中的数据是从其他库B(数据源)中抽取过来的,前期业务理解不够或者需求有变,数据有变动需要重新从B中抽取数据到A库表ldm_table1中。
- HTTP加速器varnish安装小记
ronin47
http varnish 加速
上午共享的那个varnish安装手册,个人看了下,有点不知所云,好吧~看来还是先安装玩玩!
苦逼公司服务器没法连外网,不能用什么wget或yum命令直接下载安装,每每看到别人博客贴出的在线安装代码时,总有一股羡慕嫉妒“恨”冒了出来。。。好吧,既然没法上外网,那只能麻烦点通过下载源码来编译安装了!
Varnish 3.0.4下载地址: http://repo.varnish-cache.org/
- java-73-输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度
bylijinnan
java
public class LongestSymmtricalLength {
/*
* Q75题目:输入一个字符串,输出该字符串中对称的子字符串的最大长度。
* 比如输入字符串“google”,由于该字符串里最长的对称子字符串是“goog”,因此输出4。
*/
public static void main(String[] args) {
Str
- 学习编程的一点感想
Cb123456
编程感想Gis
写点感想,总结一些,也顺便激励一些自己.现在就是复习阶段,也做做项目.
本专业是GIS专业,当初觉得本专业太水,靠这个会活不下去的,所以就报了培训班。学习的时候,进入状态很慢,而且当初进去的时候,已经上到Java高级阶段了,所以.....,呵呵,之后有点感觉了,不过,还是不好好写代码,还眼高手低的,有
- [能源与安全]美国与中国
comsci
能源
现在有一个局面:地球上的石油只剩下N桶,这些油只够让中国和美国这两个国家中的一个顺利过渡到宇宙时代,但是如果这两个国家为争夺这些石油而发生战争,其结果是两个国家都无法平稳过渡到宇宙时代。。。。而且在战争中,剩下的石油也会被快速消耗在战争中,结果是两败俱伤。。。
在这个大
- SEMI-JOIN执行计划突然变成HASH JOIN了 的原因分析
cwqcwqmax9
oracle
甲说:
A B两个表总数据量都很大,在百万以上。
idx1 idx2字段表示是索引字段
A B 两表上都有
col1字段表示普通字段
select xxx from A
where A.idx1 between mmm and nnn
and exists (select 1 from B where B.idx2 =
- SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
dashuaifu
AjaxspringMVCresponse中文乱码
SpringMVC-ajax返回值乱码解决方案
一:(自己总结,测试过可行)
ajax返回如果含有中文汉字,则使用:(如下例:)
@RequestMapping(value="/xxx.do") public @ResponseBody void getPunishReasonB
- Linux系统中查看日志的常用命令
dcj3sjt126com
OS
因为在日常的工作中,出问题的时候查看日志是每个管理员的习惯,作为初学者,为了以后的需要,我今天将下面这些查看命令共享给各位
cat
tail -f
日 志 文 件 说 明
/var/log/message 系统启动后的信息和错误日志,是Red Hat Linux中最常用的日志之一
/var/log/secure 与安全相关的日志信息
/var/log/maillog 与邮件相关的日志信
- [应用结构]应用
dcj3sjt126com
PHPyii2
应用主体
应用主体是管理 Yii 应用系统整体结构和生命周期的对象。 每个Yii应用系统只能包含一个应用主体,应用主体在 入口脚本中创建并能通过表达式 \Yii::$app 全局范围内访问。
补充: 当我们说"一个应用",它可能是一个应用主体对象,也可能是一个应用系统,是根据上下文来决定[译:中文为避免歧义,Application翻译为应
- assertThat用法
eksliang
JUnitassertThat
junit4.0 assertThat用法
一般匹配符1、assertThat( testedNumber, allOf( greaterThan(8), lessThan(16) ) );
注释: allOf匹配符表明如果接下来的所有条件必须都成立测试才通过,相当于“与”(&&)
2、assertThat( testedNumber, anyOf( g
- android点滴2
gundumw100
应用服务器android网络应用OSHTC
如何让Drawable绕着中心旋转?
Animation a = new RotateAnimation(0.0f, 360.0f,
Animation.RELATIVE_TO_SELF, 0.5f, Animation.RELATIVE_TO_SELF,0.5f);
a.setRepeatCount(-1);
a.setDuration(1000);
如何控制Andro
- 超简洁的CSS下拉菜单
ini
htmlWeb工作html5css
效果体验:http://hovertree.com/texiao/css/3.htmHTML文件:
<!DOCTYPE html>
<html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml">
<head>
<title>简洁的HTML+CSS下拉菜单-HoverTree</title>
- kafka consumer防止数据丢失
kane_xie
kafkaoffset commit
kafka最初是被LinkedIn设计用来处理log的分布式消息系统,因此它的着眼点不在数据的安全性(log偶尔丢几条无所谓),换句话说kafka并不能完全保证数据不丢失。
尽管kafka官网声称能够保证at-least-once,但如果consumer进程数小于partition_num,这个结论不一定成立。
考虑这样一个case,partiton_num=2
- @Repository、@Service、@Controller 和 @Component
mhtbbx
DAOspringbeanprototype
@Repository、@Service、@Controller 和 @Component 将类标识为Bean
Spring 自 2.0 版本开始,陆续引入了一些注解用于简化 Spring 的开发。@Repository注解便属于最先引入的一批,它用于将数据访问层 (DAO 层 ) 的类标识为 Spring Bean。具体只需将该注解标注在 DAO类上即可。同时,为了让 Spring 能够扫描类
- java 多线程高并发读写控制 误区
qifeifei
java thread
先看一下下面的错误代码,对写加了synchronized控制,保证了写的安全,但是问题在哪里呢?
public class testTh7 {
private String data;
public String read(){
System.out.println(Thread.currentThread().getName() + "read data "
- mongodb replica set(副本集)设置步骤
tcrct
javamongodb
网上已经有一大堆的设置步骤的了,根据我遇到的问题,整理一下,如下:
首先先去下载一个mongodb最新版,目前最新版应该是2.6
cd /usr/local/bin
wget http://fastdl.mongodb.org/linux/mongodb-linux-x86_64-2.6.0.tgz
tar -zxvf mongodb-linux-x86_64-2.6.0.t
- rust学习笔记
wudixiaotie
学习笔记
1.rust里绑定变量是let,默认绑定了的变量是不可更改的,所以如果想让变量可变就要加上mut。
let x = 1; let mut y = 2;
2.match 相当于erlang中的case,但是case的每一项后都是分号,但是rust的match却是逗号。
3.match 的每一项最后都要加逗号,但是最后一项不加也不会报错,所有结尾加逗号的用法都是类似。
4.每个语句结尾都要加分