spark 常用命令

spark写入hive表问题 qq_42265026 spark hive 大数据
1、httpclient发送post请求，当返回的数据过大时，报错socketclosed这个原因是客户端主动将连接关闭，根本原因是将httpclient。execute的返回结果closeableResponse作为a方法的返回结果，在b方法中进行解析虽然在b方法中没有关闭closeableResponse，但是在a方法中返回closeableResponse后，会进行httppost.real
spark解析压缩包数据，写入到hive表中 dbbigdata spark 大数据 hive
spark解析xxxxx.tar.gz形式的压缩包。压缩包里面是一个个的json文件或者zip的文件，zip里面是json文件。先用spark读取tar.gz的路径，然后开流传给newTarArchiveInputStream(newGZIPInputStream(file))去处理，大概的代码如下defmain(args:Array[String]):Unit={valroot:String=a
【SequoiaDB】4 巨杉数据库SequoiaDB整体架构 Alen_Liu_SZ 巨杉数据库 SequoiaDB架构编目节点协调节点数据节点巨杉数据库
1整体架构SequoiaDB巨杉数据库作为分布式数据库，由数据库存储引擎与数据库实例两大模块组成。其中，数据库存储引擎模块是数据存储的核心，负责提供整个数据库的读写服务、数据的高可用与容灾、ACID与发你不是事务等全部核心数据服务能力。数据库实例模块则作为协议与语法的适配层，用户可根据需要创建包括MySQL、PostgreSQL与SparkSQL在内的结构化数据实例；支持JSON语法的MongoD
App Store暗藏虚假抖音，内含间谍软件窃取照片和加密货币 FreeBuf- TikTok App Store iOS Android
卡巴斯基网络安全研究人员近日发现名为SparkKitty的新型间谍软件活动，该恶意程序已感染苹果AppStore和谷歌Play官方商店的多个应用。这款间谍软件旨在窃取用户移动设备中的所有图片，疑似专门搜寻加密货币相关信息。该攻击活动自2024年初开始活跃，主要针对东南亚和中国用户。伪装流行应用渗透设备SparkKitty间谍软件通过看似无害的应用程序渗透设备，通常伪装成TikTok等流行应用的修改
存得快查得准，但就是算不动？试试时序数据库 TDengine × Spark 的组合拳
每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。TDengine专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。现在，TDengine正式开放与ApacheSpark的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据世界的分析
Spark Streaming 与 Flink 实时数据处理方案对比与选型指南浅沫云归后端技术栈小结 spark-streaming flink real-time
SparkStreaming与Flink实时数据处理方案对比与选型指南实时数据处理在互联网、电商、物流、金融等领域均有大量应用，面对海量流式数据，SparkStreaming和Flink成为两大主流开源引擎。本文基于生产环境需求，从整体架构、编程模型、容错机制、性能表现、实践案例等维度进行深入对比，并给出选型建议。一、问题背景介绍业务场景日志实时统计与告警用户行为实时画像实时订单或交易监控流式ET
Spark教程3：SparkSQL最全介绍 Cachel wood 大数据开发 spark 大数据分布式计算机网络 AHP 需求分析
文章目录SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述二、SparkSession：入口点三、DataFrame基础操作四、SQL查询五、SparkSQL函数六、与Hive集成七、数据源操作八、DataFrame与RDD互转九、高级特性十、性能优化十一、Catalyst优化器十二、SparkSQL应用场景十三、常见问题与解决方法SparkSQL最全介绍一、SparkSQL概述SparkSQL是A
Spark教程1：Spark基础介绍 Cachel wood 大数据开发 spark 大数据分布式计算机网络数据库数据仓库
文章目录一、Spark是什么？二、Spark的核心优势三、Spark的核心概念四、Spark的主要组件五、Spark的部署模式六、Spark与Hadoop的关系七、Spark应用开发流程八、Spark的应用场景九、Spark版本更新与社区一、Spark是什么？ApacheSpark是一个开源的分布式大数据处理引擎，最初由加州大学伯克利分校AMPLab开发，2013年捐赠给Apache软件基金会，如
讯飞星火（iFlytek Spark）：科大讯飞打造的国产AI大模型平台明似水 AI 人工智能
1.产品概述讯飞星火（iFlytekSpark）是科大讯飞自主研发的认知大模型，定位于通用人工智能（AGI）平台，集成了文本生成、语言理解、知识问答、逻辑推理、数学计算、代码生成和多模态交互等核心能力。作为国内首批基于全国产算力平台训练的大模型，讯飞星火在中文理解、语音交互、数学推理等方面表现突出，并持续对标国际顶尖模型（如GPT-4、Gemini）。核心优势全国产化：基于华为昇腾AI芯片和“飞星
基于Hadoop大数据分析应用场景与实战跨过山河大海
一、Hadoop的应用业务分析大数据是不能用传统的计算技术处理的大型数据集的集合。它不是一个单一的技术或工具，而是涉及的业务和技术的许多领域。目前主流的三大分布式计算系统分别为:Hadoop、Spark和Strom：Hadoop当前大数据管理标准之一，运用在当前很多商业应用系统。可以轻松地集成结构化、半结构化甚至非结构化数据集。Spark采用了内存计算。从多迭代批处理出发，允许将数据载入内存作反复
深度剖析无感刷新Token：领码SPARK平台赋能微服务认证的智能实践领码科技低代码实战篇无感刷新Token 领码SPARK 微服务认证 AI安全双Token机制
摘要在现代微服务架构与数字化转型大潮中，用户身份认证的连续性与安全性尤为关键。无感刷新Token技术通过智能的双Token机制，确保用户访问凭证在不打扰用户的前提下自动续期，避免因Token过期导致的频繁登录中断。本文结合领码SPARK融合平台的iPaaS和aPaaS优势，深刻解析无感刷新Token的实现原理、典型场景、安全风险及AI赋能智能防护，系统阐述实现无感刷新Token的最佳实践。通过流程
Spark 之 UT zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
AQEOFFpartitionpruninginbroadcasthashjoinswithaliases==OptimizedLogicalPlan==Project[date_id#5283,pid#5281,sid#5282]+-JoinInner,(si
Spark eventlog 、Event、SparkListener zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
SparkListenerSQLExecutionStartcaseclassSparkListenerSQLExecutionStart(executionId:Long,//iftheexecutionisaroot,thenrootExecutionId==executionId//iftheeventisparsedfromtheeventlogthatgeneratedbySparkno
图书《数据资产管理核心技术与应用》核心章节节选-3.1.2. 从Spark 执行计划中获取数据血缘张永清-老清大数据 spark 大数据分布式
本文节选自清华大学出版社出版的图书《数据资产管理核心技术与应用》，作者为张永清等著。从Spark执行计划中获取数据血缘->关注清哥聊技术公众号，了解更多技术文章因为数据处理任务会涉及到数据的转换和处理，所以从数据任务中解析血缘也是获取数据血缘的渠道之一，Spark是大数据中数据处理最常用的一个技术组件，既可以做实时任务的处理，也可以做离线任务的处理。Spark在执行每一条SQL语句的时候，都会生成
Spark 之 QueryPlan zhixingheyi_tian spark spark 大数据分布式
sameResultsrc/main/scala/org/apache/spark/sql/catalyst/plans/QueryPlan.scala/***Returnstruewhenthegivenqueryplanwillreturnthesameresultsasthisqueryplan.**Sinceitslikelyundecidabletogenerallydeterminei
Python与大数据：Spark和PySpark实战教程天天进步2015 python 大数据 python spark
引言在大数据时代，数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎，以其高性能、易用性和强大的生态系统，成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口，让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例，助你快速上手大数据分析。目录Spark简
现代数据湖架构全景解析：存储、表格式、计算引擎与元数据服务的协同生态讲文明的喜羊羊拒绝pua 大数据架构数据湖 Spark Iceberg Amoro 对象存储
本文全面剖析现代数据湖架构的核心组件，深入探讨对象存储（OSS/S3）、表格式（Iceberg/Hudi/DeltaLake）、计算引擎（Spark/Flink/Presto）及元数据服务（HMS/Amoro）的协作关系，并提供企业级选型指南。一、数据湖架构演进与核心价值数据湖架构演进历程现代数据湖核心价值矩阵维度传统数仓现代数据湖存储成本高（专有硬件）低（对象存储）数据时效性小时/天级分钟/秒级
通过CDH安装Spark的详细指南暴躁哥大数据技术 spark 大数据分布式
通过CDH安装Spark的详细指南简介ClouderaDistributionofHadoop(CDH)是一个企业级的大数据平台，它集成了多个开源组件，包括Hadoop、Spark、Hive等。本文将详细介绍如何通过CDH安装和配置Spark。前提条件在开始安装之前，请确保满足以下条件：已安装CDH集群具有管理员权限所有节点之间网络互通系统时间同步足够的磁盘空间（建议至少预留20GB）安装步骤1.
order、sort、distribute和cluster by（Spark/Hive）有数的编程笔记 Spark/Hive spark hive 大数据
1.abstractORDERBY：完整查询结果的全局行排序。与SORTBY、CLUSTERBY、DISTRIBUTEBY互斥，不能同时使用。示例SELECT*FROMtable_nameORDERBYcolumn_name;SORTBY：只在每个分区内排序，局部排序结果不是全局有序。与ORDERBY、CLUSTERBY互斥，不能同时指定。示例SELECT*FROMtable_nameSORTBY
合并小文件汇总（Hive/Spark）有数的编程笔记 Spark/Hive hive spark hadoop
合并小文件的原因：过多的小文件会导致HDFS上元数据负载增加。并且小文件也会导致计算性能下降。1.使用hive时1.1.使用hive.merge参数，开启文件合并--控制在map阶段结束后合并输出的小文件，默认值为trueSEThive.merge.mapfiles=true;--控制在reduce阶段结束后合并输出小文件，默认值为falseSEThive.merge.mapredfiles=tr
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线大数据CLUB spark数据分析可视化数据分析数据挖掘 hadoop 大数据 spark
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
Spark底层原理详细解析 JavaShark spark big data hadoop
Spark简介ApacheSpark是用于大规模数据处理的统一分析引擎，基于内存计算，提高了在大数据环境下数据处理的实时性，同时保证了高容错性和高可伸缩性，允许用户将Spark部署在大量硬件之上，形成集群。Spark源码从1.x的40w行发展到现在的超过100w行，有1400多位大牛贡献了代码。整个Spark框架源码是一个巨大的工程。下面我们一起来看下spark的底层执行原理。Spark运行流程具
Java EDW三剑客：如何让数据从“沼泽”变身“报告神器”？手把手教你玩转企业数据仓库！墨瑾轩 Java乐园 java 数据仓库开发语言
关注墨瑾轩，带你探索编程的奥秘！超萌技术攻略，轻松晋级编程高手技术宝库已备好，就等你来挖掘订阅墨瑾轩，智趣学习不孤单即刻启航，编程之旅更有趣一、你的EDW在“数据沼泽”里？是时候请个“数据炼金术士”了！“数据散落在10个系统里，生成月报要熬3个通宵？”——别慌！今天我们就用JDBC+ApacheSpark+Thymeleaf三剑客，教你如何让Java在EDW中将“数据沼泽”炼成“报告神器”！从“数
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时大数据CLUB spark数据分析可视化数据分析数据挖掘 spark hadoop 大数据
基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8、kafka2.8.2开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据写kafka(python)
Pyspark中的int 闯闯桑 python spark pandas 大数据
在PySpark中，整数类型（int）与Python或Pandas中的int有所不同，因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明：1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType（32位）和LongType（64位）表示整数，对应SQL中的INT和BIGINT：PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
Python 工程师迈向大数据时代： Hadoop 与 Spark 框架深度解析与实战指南清水白石008 python Python题库大数据 python hadoop
Python工程师迈向大数据时代：Hadoop与Spark框架深度解析与实战指南引言亲爱的Python工程师们，欢迎来到大数据时代！在这个数据驱动的时代，海量数据如同奔腾不息的河流，蕴藏着前所未有的价值。然而，传统的数据处理工具在面对TB甚至PB级别的数据时，往往显得力不从心。如何高效地处理、分析和挖掘这些海量数据，成为了现代软件工程师，特别是Python工程师们必须掌握的关键技能。幸运的是，大数
实战Spark从入门到精通（五）：Spark开发实操，先搞定Spark集群规划！元飞聊技术实战Spark从入门到精通 spark 大数据分布式 linux centos
系列文章目录实战Spark从入门到精通（一）：一文带你全面了解Spark大数据处理框架实战Spark从入门到精通（二）：Spark急速上手，给小白的3分钟入门指南实战Spark从入门到精通（三）：深入理解SparkRDD，大数据处理的核心引擎实战Spark从入门到精通（四）：揭秘Spark架构，这才是Spark速度快的真正秘密！文章目录系列文章目录前言Spark集群规划，先搞定Spark基础运行环
【Spark征服之路-2.9-Spark-Core编程（五）】
RDD行动算子：行动算子就是会触发action的算子，触发action的含义就是真正的计算数据。1.reduce➢函数签名defreduce(f:(T,T)=>T):T➢函数说明聚集RDD中的所有元素，先聚合分区内数据，再聚合分区间数据valrdd:RDD[Int]=sc.makeRDD(List(1,2,3,4))valreduceResult:Int=rdd.reduce(_+_)printl
Spark Streaming 原理与代码实例讲解 AI智能应用 AI大模型应用入门实战与进阶 Python入门实战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 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
SparkStreaming原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1实时流数据处理的重要性在当今大数据时代,海量的数据正以前所未有的速度不断产生。传统的批处理模式已经无法满足实时性要求较高的应用场景,如实时推荐、实时欺诈检测等。因此,实时流数据处理技术应运而生,成为大数据领域的研究热点。1.2SparkStreaming的优势SparkStreaming是ApacheSpark生态系统中的一个重要组件
pyspark底层浅析 lo_single Spark spark python
pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口，同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令，可以打开python的shell，同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时，可以通过importpyspark引入该模块，并通过SparkConf对Spark的启动
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 maven debug 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 JavaScript UI 框架 Ajax css
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 java tomcat mysql jdbc JNDI
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 java eclipse unix OS
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 JavaScript AngularJS Cookies
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 unity unity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 xml xml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 = "Jamey친Ñ&#1282
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

spark 常用命令

你可能感兴趣的:(spark)