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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)
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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
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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
- 智慧社区2.0
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项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合(MySQL+Redis+HDFS+OSS)核心亮点:不仅仅是单一数据库,而是根据数据特性使用MySQL(结构化数据)+Redis(缓存)+HDFS(大数据存储)+OSS(对象存储),提高了系统的数据存储效率和查询速度。面试时可以强调:Redis作为缓存,加速社区热点数据访问,减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据,支持后续分析。OSS解决图片
- Hadoop MapReduce 词频统计(WordCount)代码解析教程
我不是少爷.
Java基础hadoopmapreduce大数据
一、概述这是一个基于HadoopMapReduce框架实现的经典词频统计程序。程序会统计输入文本中每个单词出现的次数,并将结果输出到HDFS文件系统。二、代码结构packagecom.bigdata.wc;//Hadoop核心类库导入importorg.apache.hadoop.conf.Configuration;importorg.apache.hadoop.fs.Path;//数据类型定义
- hadoop集群关闭命令顺序_启动和关闭Hadoop集群命令步骤
氪老师
hadoop集群关闭命令顺序
启动和关闭Hadoop集群命令步骤总结:1.在master上启动hadoop-daemon.shstartnamenode.2.在slave上启动hadoop-daemon.shstartdatanode.3.用jps指令观察执行结果.4.用hdfsdfsadmin-report观察集群配置情况.5.通过http://npfdev1:50070界面观察集群运行情况.(如果遇到问题看https://
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
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1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- hive-进阶版-1
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第6章hive内部表与外部表的区别Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具,用于对大规模数据集进行数据存储、查询和分析。Hive支持内部表(ManagedTable)和外部表(ExternalTable)两种表类型,它们在数据存储、管理方式和生命周期等方面存在显著区别。以下是内部表和外部表的主要区别:1.数据存储位置内部表:数据存储在Hive的默认存储目录下,通常位于HDFS(HadoopDi
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大数据学习系列专栏:哲学语录:用力所能及,改变世界。如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦工具主要作用数据流向实时性数据源/目标应用场景Flume实时日志采集与传输从数据源到存储系统实时日志文件、网络流量等→HDFS、HBase、Kafka等日志收集、实时监控、实时分析Sqoop关系型数据库与Hadoop间数据同步关系型数据库→Hadoop生态系统(HDFS、Hive、
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1、Hive产生背景MapReduce编程的不便性HDFS上的文件缺少Schema(表名,名称,ID等,为数据库对象的集合)2、Hive是什么Hive的使用场景是什么?基于Hadoop做一些数据清洗啊(ETL)、报表啊、数据分析可以将结构化的数据文件映射为一张数据库表,并提供类SQL查询功能。Hive是SQL解析引擎,它将SQL语句转译成M/RJob然后在Hadoop执行。由Facebook开源,
- 在hadoop上运行python_hadoop上运行python程序
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数据来源:http://www.nber.org/patents/acite75_99.zip首先上传测试数据到hdfs:[root@localhost:/usr/local/hadoop/hadoop-0.19.2]#bin/hadoopfs-ls/user/root/test-inFound5items-rw-r--r--1rootsupergroup1012010-10-2414:39/us
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&&大数据学习&&系列专栏:哲学语录:承认自己的无知,乃是开启智慧的大门如果觉得博主的文章还不错的话,请点赞+收藏⭐️+留言支持一下博主哦一、体系结构HDFS是一个标准的主从(Master/Slave)体系结构的分布式系统;HDFS集群包含一个或多个NameNode(NameNodeHA会有多个NameNode)和多个DataNode(根据节点情况规划),用户可以通过HDFS客户端同NameNod
- HBase2.6.1部署文档
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1、HBase概述ApacheHBase是基于Hadoop分布式文件系统(HDFS)之上的分布式、列存储、NoSQL数据库。它适合处理结构化和半结构化数据,能够存储数十亿行和数百万列的数据,并支持实时读写操作。HBase通常应用于需要快速随机读写、低延迟访问以及高吞吐量的场景,例如大规模日志处理、社交网络数据存储等。HBase特性列存储模型:HBase的数据是按列族存储的,适合高稀疏数据。行键分区
- Hadoop、Spark和 Hive 的详细关系
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Hadoop、Spark和Hive的详细关系1.ApacheHadoopHadoop是一个开源框架,用于分布式存储和处理大规模数据集。核心组件:HDFS(HadoopDistributedFileSystem):分布式文件系统,提供高吞吐量的数据访问。YARN(YetAnotherResourceNegotiator):集群资源管理和作业调度系统。MapReduce:基于YARN的并行处理框架,用
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Zookeeper
Zookeeper是Apache的一个java项目,属于Hadoop系统,扮演管理员的角色。配置管理分布式系统都有好多机器,比如我在搭建hadoop的HDFS的时候,需要在一个主机器上(Master节点)配置好HDFS需要的各种配置文件,然后通过scp命令把这些配置文件拷贝到其他节点上,这样各个机器拿到的配置信息是一致的,才能成功运行起来HDFS服务。Zookeeper提供了这样的一种服务:一种集
- 大数据与hdfs创建文件夹
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注意事项:在hdfs上操作的文件,创建文件的时候注意他与linux是不一样的(模式如下:)hdfsdfs-mkdir/test1错误示例:否则,无论如何hdfsdfs-ls/test1/都没有文件的
- doris:分析 S3/HDFS 上的文件
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通过TableValueFunction功能,Doris可以直接将对象存储或HDFS上的文件作为Table进行查询分析。并且支持自动的列类型推断。提示使用方式更多使用方式可参阅TableValueFunction文档:S3:支持S3兼容的对象存储上的文件分析。HDFS:支持HDFS上的文件分析。这里我们通过S3TableValueFunction举例说明如何进行文件分析。自动推断文件列类型>DES
- Hadoop:分布式计算平台初探
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大数据运维java
Hadoop是一个开发和运行处理大规模数据的软件平台,是Apache的一个用java语言实现开源软件框架,实现在大量计算机组成的集群中对海量数据进行分布式计算。Hadoop框架中最核心设计就是:MapReduce和HDFS。MapReduce提供了对数据的计算,HDFS提供了海量数据的存储。MapReduceMapReduce的思想是由Google的一篇论文所提及而被广为流传的,简单的一句话解释M
- Hadoop:全面深入解析
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Hadoop是一个用于大规模数据处理的开源框架,其设计旨在通过集群的方式进行分布式存储和计算。本篇博文将从Hadoop的定义、架构、原理、应用场景以及常见命令等多个方面进行详细探讨,帮助读者全面深入地了解Hadoop。1.Hadoop的定义1.1什么是HadoopHadoop是由Apache软件基金会开发的开源软件框架,用于存储和处理大规模数据。其核心组件包括Hadoop分布式文件系统(HDFS)
- Hadoop介绍:什么是Hadoop?了解Hadoop的应用
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hadoop大数据分布式
一、认识Hadoop框架Hadoop是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架,使用Java语言编写,具有高扩展性、高容错性、无共享和高可用(HA)等特点,非常适合处理海量数据。它基于Google发布的MapReduce论文实现,并且应用了函数式编程的思想。Hadoop框架主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)、MapReduce、YA
- hbase 默认目录_[HBase] HBase数据存储目录解析
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hbase默认目录
Hbase在hdfs上的存储位置,根目录是由配置项hbase.rootdir决定,默认就是"/hbase"/hbase/WALs在该目录下,对于每个RegionServer,都会对应1~n个子目录/hbase/oldWALs当/hbase/WALs中的HLog文件被持久化到存储文件时,它们就会被移动到/hbase/oldWALs/hbase/hbase.id集群的唯一ID/hbase/hbase.
- Hbase在hdfs上的archive目录占用空间过大
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hbase版本:1.1.2hadoop版本:2.7.3Hbase在hdfs上的目录/apps/hbase/data/archive占用空间过大,导致不停地发出hdfs空间使用率告警。【问题】告警信息alert:datanode_storageistriggered告警信息表明某个或某些datanode的HDFS存储空间使用率已超过阈值(我们设置的是80%),需要清理。[hdfs@master-2r
- Hadoop、Spark、Flink Shuffle对比
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一、Hadoop的shuffle前置知识:Map任务的数量由Hadoop框架自动计算,等于分片数量,等于输入文件总大小/分片大小,分片大小为HDFS默认值128M,可调Reduce任务数由用户在作业提交时通过Job.setNumReduceTasks(int)设置数据分配到Reduce任务的时间点,在Map任务执行期间,通过Partitioner(分区器)确定每个键值对的目标Reduce分区。默认
- 【Hadoop】详解HDFS
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Hadoop分布式文件系统(HDFS)被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统,它是一个高度容错性的系统,适合部署在廉价的机器上,能够提供高吞吐量的数据访问,非常适合大规模数据集上的应用。为了做到可靠性,HDFS创建了多份数据块的副本,并将它们放置在服务器群的计算节点中,MapReduce可以在它们所在的节点上处理这些数据。1.HDFS的设计目标存储大规模数据:HDFS可以存储并管理PB级甚至
- HDFS的设计架构
F_0125
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HDFS是Hadoop生态系统中的分布式文件系统,设计用于存储和处理超大规模数据集。它具有高可靠性、高扩展性和高吞吐量的特点,适合运行在廉价硬件上。1.HDFS的设计思想HDFS的设计目标是解决大规模数据存储和处理的问题,其核心设计思想包括:(1)分布式存储-数据被分割成多个块(Block),并分布存储在集群中的多个节点上。-每个数据块默认大小为128MB或256MB,可以根据需求配置。(2)高容
- 大数据面试系列之——Hadoop
潜心_守道
大数据面经面试大数据Hadoop
Hadoop的三个核心:HDFS(分布式存储系统)MapReduce(分布式计算系统)YARN(分布式资源调度)1.Hadoop集群的几种搭建模式1.单机模式:直接解压安装,不存在分布式存储系统2.伪分布式:NameNode和DataNode安装于同一个节点,无法体现分布式处理的优势。3.完全分布式:一个主节点,多个从节点,存在如果主节点宕机,集群就无法使用的缺点。4.高可用模式:多个主节点,多个
- Azkaban其一,介绍、体系架构和安装
出发行进
#AzkabanAzkabanlinux
目录一、简介二、Azkaban的体系结构三、Azkaban的安装步骤1、上传,解压2、生成mysql的元数据3、配置web-server4、配置exec-server5、修改所有的.sh的执行权限一、简介遇到了什么问题才会使用Azkaban?比如:想启动hadoop集群先启动zk集群,再启动hdfs,再启动yarn,再启动日志系统工作过程中总会遇到多个脚本执行的时候有顺序。任务可以有一个编排的工具
- hdfs HA 机制, 一台 namenode 宕机了, joualnode , namenode , edit.log fsimage 的 变 化?思维导图 代码示例(java 架构)
用心去追梦
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HDFS(HadoopDistributedFileSystem)的高可用性(HA,HighAvailability)机制旨在解决单点故障问题,确保即使在NameNode出现故障的情况下,文件系统仍然可以继续正常工作。在HA配置中,有两个或多个NameNode:一个处于活动状态(Active),另一个作为备用(Standby)。JournalNodes用于同步编辑日志(EditLog),以确保两个
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百里自来卷
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Hadoop是一个用于分布式存储和处理大规模数据的开源框架,它的架构主要由以下几个核心组件组成:1.Hadoop生态系统核心组件Hadoop的核心架构主要包括HDFS(HadoopDistributedFileSystem)和YARN(YetAnotherResourceNegotiator),以及MapReduce计算框架:1.1HDFS(分布式文件系统)HDFS负责存储大规模数据,采用主从架构
- 【自学笔记】Hadoop基础知识点总览-持续更新
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提示:文章写完后,目录可以自动生成,如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Hadoop基础知识点总览1.Hadoop简介2.Hadoop生态系统3.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)HDFS基本命令4.MapReduceWordCount示例(Java)5.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)6.其他组件简介总结Hadoop基础知识点总
- 二分查找排序算法
周凡杨
java二分查找排序算法折半
一:概念 二分查找又称
折半查找(
折半搜索/
二分搜索),优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难。因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。首先,假设表中元素是按升序排列,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功;否则利用中间位置记录将表 分成前、后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步
- java中的BigDecimal
bijian1013
javaBigDecimal
在项目开发过程中出现精度丢失问题,查资料用BigDecimal解决,并发现如下这篇BigDecimal的解决问题的思路和方法很值得学习,特转载。
原文地址:http://blog.csdn.net/ugg/article/de
- Shell echo命令详解
daizj
echoshell
Shell echo命令
Shell 的 echo 指令与 PHP 的 echo 指令类似,都是用于字符串的输出。命令格式:
echo string
您可以使用echo实现更复杂的输出格式控制。 1.显示普通字符串:
echo "It is a test"
这里的双引号完全可以省略,以下命令与上面实例效果一致:
echo Itis a test 2.显示转义
- Oracle DBA 简单操作
周凡杨
oracle dba sql
--执行次数多的SQL
select sql_text,executions from (
select sql_text,executions from v$sqlarea order by executions desc
) where rownum<81;
&nb
- 画图重绘
朱辉辉33
游戏
我第一次接触重绘是编写五子棋小游戏的时候,因为游戏里的棋盘是用线绘制的,而这些东西并不在系统自带的重绘里,所以在移动窗体时,棋盘并不会重绘出来。所以我们要重写系统的重绘方法。
在重写系统重绘方法时,我们要注意一定要调用父类的重绘方法,即加上super.paint(g),因为如果不调用父类的重绘方式,重写后会把父类的重绘覆盖掉,而父类的重绘方法是绘制画布,这样就导致我们
- 线程之初体验
西蜀石兰
线程
一直觉得多线程是学Java的一个分水岭,懂多线程才算入门。
之前看《编程思想》的多线程章节,看的云里雾里,知道线程类有哪几个方法,却依旧不知道线程到底是什么?书上都写线程是进程的模块,共享线程的资源,可是这跟多线程编程有毛线的关系,呜呜。。。
线程其实也是用户自定义的任务,不要过多的强调线程的属性,而忽略了线程最基本的属性。
你可以在线程类的run()方法中定义自己的任务,就跟正常的Ja
- linux集群互相免登陆配置
林鹤霄
linux
配置ssh免登陆
1、生成秘钥和公钥 ssh-keygen -t rsa
2、提示让你输入,什么都不输,三次回车之后会在~下面的.ssh文件夹中多出两个文件id_rsa 和 id_rsa.pub
其中id_rsa为秘钥,id_rsa.pub为公钥,使用公钥加密的数据只有私钥才能对这些数据解密 c
- mysql : Lock wait timeout exceeded; try restarting transaction
aigo
mysql
原文:http://www.cnblogs.com/freeliver54/archive/2010/09/30/1839042.html
原因是你使用的InnoDB 表类型的时候,
默认参数:innodb_lock_wait_timeout设置锁等待的时间是50s,
因为有的锁等待超过了这个时间,所以抱错.
你可以把这个时间加长,或者优化存储
- Socket编程 基本的聊天实现。
alleni123
socket
public class Server
{
//用来存储所有连接上来的客户
private List<ServerThread> clients;
public static void main(String[] args)
{
Server s = new Server();
s.startServer(9988);
}
publi
- 多线程监听器事件模式(一个简单的例子)
百合不是茶
线程监听模式
多线程的事件监听器模式
监听器时间模式经常与多线程使用,在多线程中如何知道我的线程正在执行那什么内容,可以通过时间监听器模式得到
创建多线程的事件监听器模式 思路:
1, 创建线程并启动,在创建线程的位置设置一个标记
2,创建队
- spring InitializingBean接口
bijian1013
javaspring
spring的事务的TransactionTemplate,其源码如下:
public class TransactionTemplate extends DefaultTransactionDefinition implements TransactionOperations, InitializingBean{
...
}
TransactionTemplate继承了DefaultT
- Oracle中询表的权限被授予给了哪些用户
bijian1013
oracle数据库权限
Oracle查询表将权限赋给了哪些用户的SQL,以备查用。
select t.table_name as "表名",
t.grantee as "被授权的属组",
t.owner as "对象所在的属组"
- 【Struts2五】Struts2 参数传值
bit1129
struts2
Struts2中参数传值的3种情况
1.请求参数绑定到Action的实例字段上
2.Action将值传递到转发的视图上
3.Action将值传递到重定向的视图上
一、请求参数绑定到Action的实例字段上以及Action将值传递到转发的视图上
Struts可以自动将请求URL中的请求参数或者表单提交的参数绑定到Action定义的实例字段上,绑定的规则使用ognl表达式语言
- 【Kafka十四】关于auto.offset.reset[Q/A]
bit1129
kafka
I got serveral questions about auto.offset.reset. This configuration parameter governs how consumer read the message from Kafka when there is no initial offset in ZooKeeper or
- nginx gzip压缩配置
ronin47
nginx gzip 压缩范例
nginx gzip压缩配置 更多
0
nginx
gzip
配置
随着nginx的发展,越来越多的网站使用nginx,因此nginx的优化变得越来越重要,今天我们来看看nginx的gzip压缩到底是怎么压缩的呢?
gzip(GNU-ZIP)是一种压缩技术。经过gzip压缩后页面大小可以变为原来的30%甚至更小,这样,用
- java-13.输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
bylijinnan
java
two cursors.
Make the first cursor go K steps first.
/*
* 第 13 题:题目:输入一个单向链表,输出该链表中倒数第 k 个节点
*/
public void displayKthItemsBackWard(ListNode head,int k){
ListNode p1=head,p2=head;
- Spring源码学习-JdbcTemplate queryForObject
bylijinnan
javaspring
JdbcTemplate中有两个可能会混淆的queryForObject方法:
1.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, Class requiredType)
2.
Object queryForObject(String sql, Object[] args, RowMapper rowMapper)
第1个方法是只查
- [冰川时代]在冰川时代,我们需要什么样的技术?
comsci
技术
看美国那边的气候情况....我有个感觉...是不是要进入小冰期了?
那么在小冰期里面...我们的户外活动肯定会出现很多问题...在室内呆着的情况会非常多...怎么在室内呆着而不发闷...怎么用最低的电力保证室内的温度.....这都需要技术手段...
&nb
- js 获取浏览器型号
cuityang
js浏览器
根据浏览器获取iphone和apk的下载地址
<!DOCTYPE html>
<html>
<head>
<meta charset="utf-8" content="text/html"/>
<meta name=
- C# socks5详解 转
dalan_123
socketC#
http://www.cnblogs.com/zhujiechang/archive/2008/10/21/1316308.html 这里主要讲的是用.NET实现基于Socket5下面的代理协议进行客户端的通讯,Socket4的实现是类似的,注意的事,这里不是讲用C#实现一个代理服务器,因为实现一个代理服务器需要实现很多协议,头大,而且现在市面上有很多现成的代理服务器用,性能又好,
- 运维 Centos问题汇总
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云主机
一、sh 脚本不执行的原因
sh脚本不执行的原因 只有2个
1.权限不够
2.sh脚本里路径没写完整。
二、解决You have new mail in /var/spool/mail/root
修改/usr/share/logwatch/default.conf/logwatch.conf配置文件
MailTo =
MailFrom
三、查询连接数
- Yii防注入攻击笔记
dcj3sjt126com
sqlWEB安全yii
网站表单有注入漏洞须对所有用户输入的内容进行个过滤和检查,可以使用正则表达式或者直接输入字符判断,大部分是只允许输入字母和数字的,其它字符度不允许;对于内容复杂表单的内容,应该对html和script的符号进行转义替换:尤其是<,>,',"",&这几个符号 这里有个转义对照表:
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- MongoDB简介[一]
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mongodbMongoDB简介
MongoDB简介
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MongoDB是一个面向文档的数据库,而不是关系型数据库。与关系型数据库相比,面向文档的数据库不再有行的概念,取而代之的是更为灵活的“文档”模型。
另外,不
- zookeeper windows 入门安装和测试
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zookeeper安装分布式
一、序言
以下是我对zookeeper 的一些理解: zookeeper 作为一个服务注册信息存储的管理工具,好吧,这样说得很抽象,我们举个“栗子”。
栗子1号:
假设我是一家KTV的老板,我同时拥有5家KTV,我肯定得时刻监视
- Spring之使用事务缘由(2-注解实现)
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1. 依赖包:
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iOS 程序启动时总会调用application:didFinishLaunchingWithOptions:,其中第二个参数launchOptions为NSDictionary类型的对象,里面存储有此程序启动的原因。
launchOptions中的可能键值见UIApplication Class Reference的Launch Options Keys节 。
1、若用户直接
- jdk与jre的区别(_)
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简单的说JDK是面向开发人员使用的SDK,它提供了Java的开发环境和运行环境。SDK是Software Development Kit 一般指软件开发包,可以包括函数库、编译程序等。
JDK就是Java Development Kit JRE是Java Runtime Enviroment是指Java的运行环境,是面向Java程序的使用者,而不是开发者。 如果安装了JDK,会发同你
- Updates were rejected because the tip of your current branch is behind
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学习永无止境每天进步一点点众观千象git
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To
[email protected]:joe.le/dr-frontend.git
! [rejected] prod-2295-1 -> prod-2295-1 (non-fast-forward)
error: failed to push some refs to '
[email protected]
- [一起学Hive]之十四-Hive的元数据表结构详解
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之前在 “[一起学Hive]之一–Hive概述,Hive是什么”中介绍过,Hive自己维护了一套元数据,用户通过HQL查询时候,Hive首先需要结合元数据,将HQL翻译成MapReduce去执行。
本文介绍一下Hive元数据中重要的一些表结构及用途,以Hive0.13为例。
文章最后面,会以一个示例来全面了解一下,
- Spring 3.2.14,4.1.7,4.2.RC2发布
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Spring 3
Spring 3.2.14、4.1.7及4.2.RC2于6月30日发布。
其中Spring 3.2.1是一个维护版本(维护周期到2016-12-31截止),后续会继续根据需求和bug发布维护版本。此时,Spring官方强烈建议升级Spring框架至4.1.7 或者将要发布的4.2 。
其中Spring 4.1.7主要包含这些更新内容。