- 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
- Apache storm
赵世炎
stormhadoop
Apachestorm是一个分布式的实时大数据处理系统。用于在容错和水平可拓展方法中处理大量数据。它是一个流数据框架,具有很高的摄取率,无状态。通过zk管理分布式环境和集群状态,并行地对实时数据执行各种操作。storm易于设置和操作,并且它保证每个消息将通过拓扑至少处理一次。基本上Hadoop和Storm框架用于分析大数据。两者互补,在某些方面有所不同。ApacheStorm执行除持久性之外的所有
- 什么是Apache Avro?
maozexijr
apache
什么是ApacheAvro?ApacheAvro是一个开源的数据序列化框架,主要用于高效的数据交换和存储。它由ApacheHadoop项目开发,广泛应用于大数据生态系统中(如Hadoop、Kafka等)。Avro提供了一种紧凑、快速的二进制数据格式,同时支持丰富的数据结构和模式演化。核心特性跨语言支持Avro支持多种编程语言(如Java、Python、C++、Go等),使得不同语言之间的数据交换变
- 计算机毕业设计之基于Hadoop的热点新闻分析系统的设计与实现
微信bishe69
课程设计pythondjangomysql
近些年来,随着科技的飞速发展,互联网的普及逐渐延伸到各行各业中,给人们生活带来了十分的便利,热点新闻分析系统利用计算机网络实现信息化管理,使整个热点新闻分析的发展和服务水平有显著提升。本文拟采用PyCharm开发工具,django框架、Python语言、Hadoop大数据处理技术进行开发,后台使用MySQL数据库进行信息管理,设计开发的热点新闻分析系统。通过调研和分析,系统拥有管理员和用户两个模块
- 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
- How Spark Read Sftp Files from Hadoop SFTP FileSystem
IT•轩辕
CloudyComputationsparkhadoop大数据
GradleDependenciesimplementation('org.apache.spark:spark-sql_2.13:3.5.3'){excludegroup:"org.apache.logging.log4j",module:"log4j-slf4j2-impl"}implementation('org.apache.hadoop:hadoop-common:3.3.4'){exc
- 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
- Hive函数大全:从核心内置函数到自定义UDF实战指南(附详细案例与总结)
一个天蝎座 白勺 程序猿
大数据开发从入门到实战合集hivehadoop数据仓库
目录背景一、Hive函数分类与核心函数表1.内置函数分类2.用户自定义函数(UDF)分类二、常用函数详解与实战案例1.数学函数2.字符串函数3.窗口函数4.自定义UDF实战三、总结与优化建议1.核心总结2.性能优化建议3.常问问题背景Hive作为Hadoop生态中最常用的数据仓库工具,其强大的函数库是高效处理和分析海量数据的核心能力之一。Hive函数分为内置函数和用户自
- 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
- 从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路
Echo_Wish
大数据大数据hadoopspark
从“笨重大象”到“敏捷火花”:Hadoop与Spark的大数据技术进化之路说起大数据技术,Hadoop和Spark可以说是这个领域的两座里程碑。Hadoop曾是大数据的开山之作,而Spark则带领我们迈入了一个高效、灵活的大数据处理新时代。那么,它们的演变过程到底有何深意?背后技术上的取舍和选择,又意味着什么?一、Hadoop:分布式存储与计算的奠基者Hadoop诞生于互联网流量爆发式增长的时代,
- 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://
- 在kali linux中配置hadoop伪分布式
we19a0sen
三数据分析分布式linuxhadoop
目录一.配置静态网络二.配置主机名与IP地址映射三.配置SSH免密登录四.配置Java和Hadoop环境五.配置Hadoop伪分布式六.启动与验证一.配置静态网络原因:Hadoop集群依赖稳定的网络通信,动态IP可能导致节点失联。静态IP确保节点始终通过固定地址通信。操作步骤:#修改网络配置文件sudovim/etc/network/interfaces#添加内容(根据实际网络修改):autoet
- Spark任务读取hive表数据导入es
小小小小小小小小小小码农
hiveelasticsearchsparkjava
使用elasticsearch-hadoop将hive表数据导入es,超级简单1.引入pomorg.elasticsearchelasticsearch-hadoop9.0.0-SNAPSHOT2.创建sparkconf//spark参数设置SparkConfsparkConf=newSparkConf();//要写入的索引sparkConf.set("es.resource","");//es集
- hive-进阶版-1
数据牧马人
hivehadoop数据仓库
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
- 大数据手册(Spark)--Spark安装配置
WilenWu
数据分析(DataAnalysis)大数据spark分布式
本文默认在zsh终端安装配置,若使用bash终端,环境变量的配置文件相应变化。若安装包下载缓慢,可复制链接到迅雷下载,亲测极速~准备工作Spark的安装过程较为简单,在已安装好Hadoop的前提下,经过简单配置即可使用。假设已经安装好了hadoop(伪分布式)和hive,环境变量如下JAVA_HOME=/usr/opt/jdkHADOOP_HOME=/usr/local/hadoopHIVE_HO
- 虚拟机中Hadoop集群NameNode进程缺失问题解析与解决
申朝先生
hadoop大数据分布式linux
目录问题概述问题分析解决办法总结问题概述在虚拟机中运行Hadoop集群时,通过执行jps命令检查进程时,发现NameNode进程缺失。这通常会导致Hadoop集群无法正常运行,影响数据的存储和访问。问题分析导致NameNode进程缺失的原因可能有以下几点:集群未正确停止:在关闭虚拟机或重启Hadoop集群之前,未执行stop-all.sh命令正确停止集群,导致Hadoop服务异常退出,留下残留数据
- 大数据学习(67)- Flume、Sqoop、Kafka、DataX对比
viperrrrrrr
大数据学习flumekafkasqoopdatax
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、
- Kubernetes集群版本升级
程序员Realeo
Java后端kubernetes容器云原生
集群升级注意事项升级集群版本建议逐步升级,比如v1.20.1–>v1.21.1–>v1.22.1–>v1.23.1–>v1.24.1,不能跨度过大,否则会报错。升级步骤查看集群版本[root@hadoop102~]#kubectlgetnodesNAMESTATUSROLESAGEVERSIONhadoop102Ready,SchedulingDisabledcontrol-plane,maste
- Kubernetes集群版本升级
后端java
集群升级注意事项升级集群版本建议逐步升级,比如v1.20.1–>v1.21.1–>v1.22.1–>v1.23.1–>v1.24.1,不能跨度过大,否则会报错。升级步骤查看集群版本[root@hadoop102~]#kubectlgetnodesNAMESTATUSROLESAGEVERSIONhadoop102Ready,SchedulingDisabledcontrol-plane,maste
- Hive高级SQL技巧及实际应用场景
小技工丨
大数据随笔sqlhive数据仓库大数据
Hive高级SQL技巧及实际应用场景引言ApacheHive是一个建立在Hadoop之上的数据仓库基础设施,它提供了一个用于查询和管理分布式存储中的大型数据集的机制。通过使用类似于SQL(称为HiveQL)的语言,Hive使得数据分析变得更加简单和高效。本文将详细探讨一些Hive高级SQL技巧,并结合实际的应用场景进行说明。HiveSQL的高级使用技巧1.窗口函数描述:窗口函数允许我们在不使用GR
- hive 数字转换字符串_Hive架构及Hive SQL的执行流程解读
weixin_39756416
hive数字转换字符串
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
廷哥带你小路超车
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
- Linux 磁盘管理进阶:LVM 逻辑卷与磁盘配额
ρɾⅈꪀᥴꫀડ
linux服务器centos
Linux磁盘管理进阶:LVM逻辑卷与磁盘配额在Linux服务器管理中,普通分区方案可能会限制存储的灵活性。而LVM(逻辑卷管理)提供了一种动态调整存储空间的方式。此外,为了防止用户滥用磁盘资源,磁盘配额(Quota)也至关重要。本章将介绍LVM逻辑卷管理和磁盘配额配置。7.1LVM逻辑卷管理LVM(LogicalVolumeManager)允许动态管理存储空间,相比传统分区更具弹性,可随时扩展或
- ranger集成starrock报错
蘑菇丁
大数据+机器学习+oracle大数据
org.apache.ranger.plugin.client.HadoopException:initConnection:UnabletoconnecttoStarRocksinstance,pleaseprovidevalidvalueoffield:{jdbc.driverClassName}..com.mysql.cj.jdbc.Driver.可能的原因JDBC驱动缺失:运行环境中没有安
- 深入大数据世界:Kontext.TECH的Hadoop之旅
钱桦实Emery
深入大数据世界:Kontext.TECH的Hadoop之旅winutils项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/winut/winutils在大数据的浩瀚宇宙中,Hadoop作为一颗璀璨的星辰,一直扮演着至关重要的角色。对于渴望探索这一领域的开发者和学习者而言,Kontext.TECH提供了一扇独特而便捷的大门,让你的学习之旅更加顺畅。项目介绍Kontext.Ha
- 大数据学习(61)-Impala与Hive计算引擎
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学习impalahiveyarnhadoop
&&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、impala与yarn资源管理YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个资源管理器,它采用了master/slave的架构,使得多个处理框架能够在同一集群上共享资源。Impala作为Hadoop生态系统中的一个组件,可以与YARN集成,以便更好地管理
- 大数据学习(62)- Hadoop-yarn
viperrrrrrr
大数据yarn
&&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、YARN概述1.YARN简介Hadoop-YARN是ApacheHadoop生态系统中的一个集群资源管理器。它作为Hadoop的第二代资源管理框架,负责管理和分配集群中的计算资源。YARN的设计目标是提供一个通用的资源管理框架,使得Hadoop集群可以同时运
- HBase2.6.1部署文档
CXH728
zookeeperhbase
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
- Spring中@Value注解,需要注意的地方
无量
springbean@Valuexml
Spring 3以后,支持@Value注解的方式获取properties文件中的配置值,简化了读取配置文件的复杂操作
1、在applicationContext.xml文件(或引用文件中)中配置properties文件
<bean id="appProperty"
class="org.springframework.beans.fac
- mongoDB 分片
开窍的石头
mongodb
mongoDB的分片。要mongos查询数据时候 先查询configsvr看数据在那台shard上,configsvr上边放的是metar信息,指的是那条数据在那个片上。由此可以看出mongo在做分片的时候咱们至少要有一个configsvr,和两个以上的shard(片)信息。
第一步启动两台以上的mongo服务
&nb
- OVER(PARTITION BY)函数用法
0624chenhong
oracle
这篇写得很好,引自
http://www.cnblogs.com/lanzi/archive/2010/10/26/1861338.html
OVER(PARTITION BY)函数用法
2010年10月26日
OVER(PARTITION BY)函数介绍
开窗函数 &nb
- Android开发中,ADB server didn't ACK 解决方法
一炮送你回车库
Android开发
首先通知:凡是安装360、豌豆荚、腾讯管家的全部卸载,然后再尝试。
一直没搞明白这个问题咋出现的,但今天看到一个方法,搞定了!原来是豌豆荚占用了 5037 端口导致。
参见原文章:一个豌豆荚引发的血案——关于ADB server didn't ACK的问题
简单来讲,首先将Windows任务进程中的豌豆荚干掉,如果还是不行,再继续按下列步骤排查。
&nb
- canvas中的像素绘制问题
换个号韩国红果果
JavaScriptcanvas
pixl的绘制,1.如果绘制点正处于相邻像素交叉线,绘制x像素的线宽,则从交叉线分别向前向后绘制x/2个像素,如果x/2是整数,则刚好填满x个像素,如果是小数,则先把整数格填满,再去绘制剩下的小数部分,绘制时,是将小数部分的颜色用来除以一个像素的宽度,颜色会变淡。所以要用整数坐标来画的话(即绘制点正处于相邻像素交叉线时),线宽必须是2的整数倍。否则会出现不饱满的像素。
2.如果绘制点为一个像素的
- 编码乱码问题
灵静志远
javajvmjsp编码
1、JVM中单个字符占用的字节长度跟编码方式有关,而默认编码方式又跟平台是一一对应的或说平台决定了默认字符编码方式;2、对于单个字符:ISO-8859-1单字节编码,GBK双字节编码,UTF-8三字节编码;因此中文平台(中文平台默认字符集编码GBK)下一个中文字符占2个字节,而英文平台(英文平台默认字符集编码Cp1252(类似于ISO-8859-1))。
3、getBytes()、getByte
- java 求几个月后的日期
darkranger
calendargetinstance
Date plandate = planDate.toDate();
SimpleDateFormat df = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd");
Calendar cal = Calendar.getInstance();
cal.setTime(plandate);
// 取得三个月后时间
cal.add(Calendar.M
- 数据库设计的三大范式(通俗易懂)
aijuans
数据库复习
关系数据库中的关系必须满足一定的要求。满足不同程度要求的为不同范式。数据库的设计范式是数据库设计所需要满足的规范。只有理解数据库的设计范式,才能设计出高效率、优雅的数据库,否则可能会设计出错误的数据库.
目前,主要有六种范式:第一范式、第二范式、第三范式、BC范式、第四范式和第五范式。满足最低要求的叫第一范式,简称1NF。在第一范式基础上进一步满足一些要求的为第二范式,简称2NF。其余依此类推。
- 想学工作流怎么入手
atongyeye
jbpm
工作流在工作中变得越来越重要,很多朋友想学工作流却不知如何入手。 很多朋友习惯性的这看一点,那了解一点,既不系统,也容易半途而废。好比学武功,最好的办法是有一本武功秘籍。研究明白,则犹如打通任督二脉。
系统学习工作流,很重要的一本书《JBPM工作流开发指南》。
本人苦苦学习两个月,基本上可以解决大部分流程问题。整理一下学习思路,有兴趣的朋友可以参考下。
1 首先要
- Context和SQLiteOpenHelper创建数据库
百合不是茶
androidContext创建数据库
一直以为安卓数据库的创建就是使用SQLiteOpenHelper创建,但是最近在android的一本书上看到了Context也可以创建数据库,下面我们一起分析这两种方式创建数据库的方式和区别,重点在SQLiteOpenHelper
一:SQLiteOpenHelper创建数据库:
1,SQLi
- 浅谈group by和distinct
bijian1013
oracle数据库group bydistinct
group by和distinct只了去重意义一样,但是group by应用范围更广泛些,如分组汇总或者从聚合函数里筛选数据等。
譬如:统计每id数并且只显示数大于3
select id ,count(id) from ta
- vi opertion
征客丶
macoprationvi
进入 command mode (命令行模式)
按 esc 键
再按 shift + 冒号
注:以下命令中 带 $ 【在命令行模式下进行】,不带 $ 【在非命令行模式下进行】
一、文件操作
1.1、强制退出不保存
$ q!
1.2、保存
$ w
1.3、保存并退出
$ wq
1.4、刷新或重新加载已打开的文件
$ e
二、光标移动
2.1、跳到指定行
数字
- 【Spark十四】深入Spark RDD第三部分RDD基本API
bit1129
spark
对于K/V类型的RDD,如下操作是什么含义?
val rdd = sc.parallelize(List(("A",3),("C",6),("A",1),("B",5))
rdd.reduceByKey(_+_).collect
reduceByKey在这里的操作,是把
- java类加载机制
BlueSkator
java虚拟机
java类加载机制
1.java类加载器的树状结构
引导类加载器
^
|
扩展类加载器
^
|
系统类加载器
java使用代理模式来完成类加载,java的类加载器也有类似于继承的关系,引导类是最顶层的加载器,它是所有类的根加载器,它负责加载java核心库。当一个类加载器接到装载类到虚拟机的请求时,通常会代理给父类加载器,若已经是根加载器了,就自己完成加载。
虚拟机区分一个Cla
- 动态添加文本框
BreakingBad
文本框
<script> var num=1; function AddInput() { var str=""; str+="<input 
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-单例模式
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/
public class Singleton {
}
/*
* 懒汉模式。注意,getInstance如果在多线程环境中调用,需要加上synchronized,否则存在线程不安全问题
*/
class LazySingleton
- iOS应用打包发布常见问题
chenhbc
iosiOS发布iOS上传iOS打包
这个月公司安排我一个人做iOS客户端开发,由于急着用,我先发布一个版本,由于第一次发布iOS应用,期间出了不少问题,记录于此。
1、使用Application Loader 发布时报错:Communication error.please use diagnostic mode to check connectivity.you need to have outbound acc
- 工作流复杂拓扑结构处理新思路
comsci
设计模式工作算法企业应用OO
我们走的设计路线和国外的产品不太一样,不一样在哪里呢? 国外的流程的设计思路是通过事先定义一整套规则(类似XPDL)来约束和控制流程图的复杂度(我对国外的产品了解不够多,仅仅是在有限的了解程度上面提出这样的看法),从而避免在流程引擎中处理这些复杂的图的问题,而我们却没有通过事先定义这样的复杂的规则来约束和降低用户自定义流程图的灵活性,这样一来,在引擎和流程流转控制这一个层面就会遇到很
- oracle 11g新特性Flashback data archive
daizj
oracle
1. 什么是flashback data archive
Flashback data archive是oracle 11g中引入的一个新特性。Flashback archive是一个新的数据库对象,用于存储一个或多表的历史数据。Flashback archive是一个逻辑对象,概念上类似于表空间。实际上flashback archive可以看作是存储一个或多个表的所有事务变化的逻辑空间。
- 多叉树:2-3-4树
dieslrae
树
平衡树多叉树,每个节点最多有4个子节点和3个数据项,2,3,4的含义是指一个节点可能含有的子节点的个数,效率比红黑树稍差.一般不允许出现重复关键字值.2-3-4树有以下特征:
1、有一个数据项的节点总是有2个子节点(称为2-节点)
2、有两个数据项的节点总是有3个子节点(称为3-节
- C语言学习七动态分配 malloc的使用
dcj3sjt126com
clanguagemalloc
/*
2013年3月15日15:16:24
malloc 就memory(内存) allocate(分配)的缩写
本程序没有实际含义,只是理解使用
*/
# include <stdio.h>
# include <malloc.h>
int main(void)
{
int i = 5; //分配了4个字节 静态分配
int * p
- Objective-C编码规范[译]
dcj3sjt126com
代码规范
原文链接 : The official raywenderlich.com Objective-C style guide
原文作者 : raywenderlich.com Team
译文出自 : raywenderlich.com Objective-C编码规范
译者 : Sam Lau
- 0.性能优化-目录
frank1234
性能优化
从今天开始笔者陆续发表一些性能测试相关的文章,主要是对自己前段时间学习的总结,由于水平有限,性能测试领域很深,本人理解的也比较浅,欢迎各位大咖批评指正。
主要内容包括:
一、性能测试指标
吞吐量、TPS、响应时间、负载、可扩展性、PV、思考时间
http://frank1234.iteye.com/blog/2180305
二、性能测试策略
生产环境相同 基准测试 预热等
htt
- Java父类取得子类传递的泛型参数Class类型
happyqing
java泛型父类子类Class
import java.lang.reflect.ParameterizedType;
import java.lang.reflect.Type;
import org.junit.Test;
abstract class BaseDao<T> {
public void getType() {
//Class<E> clazz =
- 跟我学SpringMVC目录汇总贴、PDF下载、源码下载
jinnianshilongnian
springMVC
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网站核心商详页开发
掌握Java技术,掌握并发/异步工具使用,熟悉spring、ibatis框架;
掌握数据库技术,表设计和索引优化,分库分表/读写分离;
了解缓存技术,熟练使用如Redis/Memcached等主流技术;
了解Ngin
- the HTTP rewrite module requires the PCRE library
流浪鱼
rewrite
./configure: error: the HTTP rewrite module requires the PCRE library.
模块依赖性Nginx需要依赖下面3个包
1. gzip 模块需要 zlib 库 ( 下载: http://www.zlib.net/ )
2. rewrite 模块需要 pcre 库 ( 下载: http://www.pcre.org/ )
3. s
- 第12章 Ajax(中)
onestopweb
Ajax
index.html
<!DOCTYPE html PUBLIC "-//W3C//DTD XHTML 1.0 Transitional//EN" "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd">
<html xmlns="http://www.w3.org/
- Optimize query with Query Stripping in Web Intelligence
blueoxygen
BO
http://wiki.sdn.sap.com/wiki/display/BOBJ/Optimize+query+with+Query+Stripping+in+Web+Intelligence
and a very straightfoward video
http://www.sdn.sap.com/irj/scn/events?rid=/library/uuid/40ec3a0c-936
- Java开发者写SQL时常犯的10个错误
tomcat_oracle
javasql
1、不用PreparedStatements 有意思的是,在JDBC出现了许多年后的今天,这个错误依然出现在博客、论坛和邮件列表中,即便要记住和理解它是一件很简单的事。开发者不使用PreparedStatements的原因可能有如下几个: 他们对PreparedStatements不了解 他们认为使用PreparedStatements太慢了 他们认为写Prepar
- 世纪互联与结盟有感
阿尔萨斯
10月10日,世纪互联与(Foxcon)签约成立合资公司,有感。
全球电子制造业巨头(全球500强企业)与世纪互联共同看好IDC、云计算等业务在中国的增长空间,双方迅速果断出手,在资本层面上达成合作,此举体现了全球电子制造业巨头对世纪互联IDC业务的欣赏与信任,另一方面反映出世纪互联目前良好的运营状况与广阔的发展前景。
众所周知,精于电子产品制造(世界第一),对于世纪互联而言,能够与结盟