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spark性能调优spark性能优化大数据
在Spark中,缓存是一种将计算结果存储在内存中的方式,目的是加速后续操作。当你执行迭代算法或查询时,如果多次重复使用相同的数据集,缓存可以避免每次都重新计算相同的转换操作。通过缓存,Spark可以将数据存储在内存中,这样在后续的处理阶段就能更快地访问。1.Spark缓存的关键点:缓存基本概念:通过调用.cache()对DataFrame或RDD进行缓存。默认情况下,数据会存储在内存中(RAM),
- 使用Docker搭建Flink集群
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目录使用Docker搭建Flink集群docker-compose一键搭建步骤附录参考资料使用Docker搭建Flink集群在学习大数据框架的时候,需要一个真实的环境。我们知道,像spark、flink这些计算框架都有多种运行模式:在本地使用多线程模拟集群真正的分布式集群如果直接在IDE(Intellj)里面编译和运行写好的程序,实际上是用的前一种运行模式;如果想尝试真正的生产环境中任务的提交和管
- Spark 和 Flink
信徒_
sparkflink大数据
Spark和Flink都是目前流行的大数据处理引擎,但它们在架构设计、应用场景、性能和生态方面有较大区别。以下是详细对比:1.架构与核心概念方面ApacheSparkApacheFlink计算模型微批(Micro-Batch)为主,但支持结构化流(StructuredStreaming)原生流(TrueStreaming),基于事件驱动处理方式以RDD、DataFrame/Dataset作为核心抽
- spark任务运行
冰火同学
Sparkspark大数据分布式
运行环境在这里插入代码片[root@hadoop000conf]#java-versionjavaversion"1.8.0_144"Java(TM)SERuntimeEnvironment(build1.8.0_144-b01)[root@hadoop000conf]#echo$JAVA_HOME/home/hadoop/app/jdk1.8.0_144[root@hadoop000conf]#
- 【Redis】golang操作Redis基础入门
寸 铁
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【Redis】golang操作Redis基础入门大家好我是寸铁总结了一篇【Redis】golang操作Redis基础入门sparkles:喜欢的小伙伴可以点点关注Redis的作用Redis(RemoteDictionaryServer)是一个开源的内存数据库,它主要用于存储键值对,并提供多种数据结构的支持。Redis的主要作用包括:1.缓存:Redis可以作为缓存系统,将常用的数据缓存在内存中,以
- hive spark读取hive hbase外表报错分析和解决
spring208208
hivehivesparkhbase
问题现象使用Sparkshell操作hive关联Hbase的外表导致报错;hive使用tez引擎操作关联Hbase的外表时报错。问题1:使用tez或spark引擎,在hive查询时只要关联hbase的hive表就会有问题其他表正常。“org.apache.hadoop.hbase.client.RetriesExhaustedException:Can’tgetthelocations”问题2:s
- spark-广播变量
哈哈哈哈q
+sparkhdfshadoop大数据spark
当本地数据极大的时候,可以使用广播变量,使得减少内存。本地集合对象和分布式集合对象(RDD)进行关联的时候,需要将本地集合对象广播变量。本地的数据传输到集群上,会发到每一个线程,每一个分区。每一个进程executor,有多个线程分区,进程内的线程数据共享因此,给每一个线程发送数据会导致数据占用,浪费资源。所有,出现了广播变量,使得只发送给进程代码使用:broadcast=sc.broadcast(
- 探索数据云的无缝桥梁:Apache Spark 与 Snowflake 的完美结合
窦育培
探索数据云的无缝桥梁:ApacheSpark与Snowflake的完美结合spark-snowflakeSnowflakeDataSourceforApacheSpark.项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/sp/spark-snowflake项目介绍在大数据处理的浩瀚宇宙中,Snowflake以其独特的云数据仓库能力闪耀,而ApacheSpark则是数据分析和
- maven插件学习(maven-shade-plugin和maven-antrun-plugin插件)
catcher92
javamavenmaven学习大数据
整合spark3.3.x和hive2.1.1-cdh6.3.2碰到个问题,就是spark官方支持的hive是2.3.x,但是cdh中的hive确是2.1.x的,项目中又计划用spark-thrift-server,导致编译过程中有部分报错。其中OperationLog这个类在hive2.3中新增加了几个方法,导致编译报错。这个时候有两种解决办法:修改spark源码,注释掉调用OperationLo
- 使用SparkLLM实现智能聊天:技术原理与实战演示
shuoac
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在本篇文章中,我们将探讨如何使用iFlyTek的SparkLLM模型来实现智能聊天功能。我们将详细介绍SparkLLM的技术背景、核心原理,并通过实际代码展示如何进行实现。另外,还会分析应用场景并给出一些实践建议。技术背景介绍SparkLLM是由iFlyTek提供的一种强大的语言模型,支持多种语言生成任务。它能够理解并生成自然语言,适用于对话系统、内容生成、智能客服等场景。核心原理解析SparkL
- Spark 性能优化 (三):RBO 与 CBO
LevenBigData
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1.RBO的核心概念在ApacheSpark的查询优化过程中,规则优化(Rule-BasedOptimization,RBO)是Catalyst优化器的一个关键组成部分。它主要依赖于一组固定的规则进行优化,而不是基于统计信息(如CBO-Cost-BasedOptimization)。RBO主要通过一系列逻辑规则(LogicalRules)和物理规则(PhysicalRules)来转换和优化查询计划
- python 并行框架_基于python的高性能实时并行机器学习框架之Ray介绍
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前言加州大学伯克利分校实时智能安全执行实验室(RISELab)的研究人员已开发出了一种新的分布式框架,该框架旨在让基于Python的机器学习和深度学习工作负载能够实时执行,并具有类似消息传递接口(MPI)的性能和细粒度。这种框架名为Ray,看起来有望取代Spark,业界认为Spark对于一些现实的人工智能应用而言速度太慢了;过不了一年,Ray应该会准备好用于生产环境。目前ray已经发布了0.3.0
- java获取hive表所有字段,Hive Sql从表中动态获取空列计数
拾亿年
java获取hive表所有字段
我正在使用datastaxspark集成和sparkSQLthrift服务器,它为我提供了一个HiveSQL接口来查询Cassandra中的表.我的数据库中的表是动态创建的,我想要做的是仅根据表名在表的每列中获取空值的计数.我可以使用describedatabase.table获取列名,但在hiveSQL中,如何在另一个为所有列计数null的select查询中使用其输出.更新1:使用Dudu的解决
- PySpark查询Dataframe中包含乱码的数据记录的方法
weixin_30777913
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首先,用PySpark获取Dataframe中所有非ASCII字符,找到其中的非乱码字符。frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,concat_ws,explode,split,coalesce,litfrompyspark.sql.typesimportStringTypespark=SparkSes
- spark streaming基础操作
天选之子123
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sparkstreaming基础操作一、什么是sparkstreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming使用离散化流(discretized作为抽象表示,叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。在内部,每个时间区间收到的数据都作为RDD存在,而DStream是由这些RDD所组成的序列(因此得名“离散化”)。简单来说,DStre
- flink实时集成利器 - apache seatunnel - 核心架构详解
24k小善
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SeaTunnel(原名Waterdrop)是一个分布式、高性能、易扩展的数据集成平台,专注于大数据领域的数据同步、数据迁移和数据转换。它支持多种数据源和数据目标,并可以与ApacheFlink、Spark等计算引擎集成。以下是SeaTunnel的核心架构详解:SeaTunnel核心架构SeaTunnel的架构设计分为以下几个核心模块:1.数据源(Source)功能:负责从外部系统读取数据。支持的
- DS缩写乱争:当小海豚撞上AI顶流,技术圈也逃不过“撞名”修罗场
数据库
DS缩写风云:从“小海豚”到“深度求索”的魔幻现实曾几何时,技术圈提到DS,人们脑海中浮现的是一只灵动的“小海豚”——ApacheDolphinScheduler(简称DS)。这个2019年诞生的分布式任务调度系统,凭借可视化DAG界面、多租户支持和对Hadoop/Spark生态的深度集成,一度是大数据工程师的“梦中情工”。然而,命运的齿轮在2025年初突然加速转动:杭州AI公司DeepSeek(
- 如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark
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如何在Java中实现高效的分布式计算框架:从Hadoop到Spark大家好,我是微赚淘客系统3.0的小编,是个冬天不穿秋裤,天冷也要风度的程序猿!今天我们来探讨如何在Java中实现高效的分布式计算框架,重点介绍Hadoop和Spark这两个在大数据处理领域中广泛使用的技术。一、Hadoop:基础分布式计算框架Hadoop是一个开源的分布式计算框架,最早由Apache开发,旨在处理海量数据。它的核心
- Spark源码分析
数据年轮
Sparkspark源码spark大数据源码分析
过程描述:1.通过Shell脚本启动Master,Master类继承Actor类,通过ActorySystem创建并启动。2.通过Shell脚本启动Worker,Worker类继承Actor类,通过ActorySystem创建并启动。3.Worker通过Akka或者Netty发送消息向Master注册并汇报自己的资源信息(内存以及CPU核数等),以后就是定时汇报,保持心跳。4.Master接受消息
- Spark 源码 | 脚本分析总结
董可伦
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前言最初是想学习一下Spark提交流程的源码,比如SparkOnYarn、Standalone。之前只是通过网上总结的文章大概了解整体的提交流程,但是每个文章描述的又不太一样,弄不清楚到底哪个说的准确,比如Client和CLuster模式的区别,Driver到底是干啥的,是如何定义的,为了彻底弄清楚这些疑问,所以决定学习一下相关的源码。因为不管是服务启动还是应用程序启动,都是通过脚本提交的,所以我
- Spark性能调优-----常规性能调优(一)最优资源配置
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1.1.1常规性能调优一:最优资源配置Spark性能调优的第一步,就是为任务分配更多的资源,在一定范围内,增加资源的分配与性能的提升是成正比的,实现了最优的资源配置后,在此基础上再考虑进行后面论述的性能调优策略。资源的分配在使用脚本提交Spark任务时进行指定,标准的Spark任务提交脚本如代码清单2-1所示:代码清单2-1标准Spark提交脚本/usr/opt/modules/spark/bin
- Spark性能调优系列:Spark资源模型以及调优
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Spark资源模型Spark内存模型Spark在一个Executor中的内存分为三块,execution内存、storage内存、other内存。execution内存是执行内存,join、aggregate都在这部分中执行,shuffle的数据也会先缓存在这个内存中,满了再写入磁盘,能够减少IO,Map过程也是在这个内存中执行的。(0.25)storage内存是存储broadcast,cache
- spark 性能调优 (一):执行计划
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spark性能调优spark大数据
在Spark中,explain函数用于提供数据框(DataFrame)或SQL查询的逻辑计划和物理执行计划的详细解释。它可以帮助开发者理解Spark是如何执行查询的,包括优化过程、转换步骤以及它将采用的物理执行策略。1.逻辑计划(LogicalPlan)逻辑计划代表了Spark将应用于处理数据的抽象操作序列。它是基于用户提供的DataFrameAPI或SQL查询,经过优化前的中间表示。未优化的逻辑
- spark技术基础知识
24k小善
spark服务器
1.Spark的宽窄依赖划分Q:Spark中如何划分宽依赖和窄依赖?A:窄依赖:父RDD的每个分区最多被一个子RDD的分区依赖(如map、filter),不会触发shuffle。宽依赖:父RDD的每个分区可能被多个子RDD的分区依赖(如groupByKey、reduceByKey),会触发shuffle。Q:宽依赖和窄依赖对性能的影响是什么?A:窄依赖:计算效率高,数据不需要跨节点传输。宽依赖:涉
- Spark图书数据分析系统 Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统 爬虫1万+数据 大屏数据展示 + [手把手视频教程 和 开发文档]
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Spark图书数据分析系统Springboot协同过滤-余弦函数推荐系统爬虫1万+数据大屏数据展示+[手把手视频教程和开发文档]【亮点功能】1.Springboot+Vue+Element-UI+Mysql前后端分离2.Echarts图表统计数据,直观展示数据情况3.发表评论后,用户可以回复评论,回复的评论可以被再次回复,一级评论可以添加图片附件4.爬虫图书数据1万+5.推荐图书列表展示,推荐图书
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hadoop大数据人工智能
(1)设计目的本次设计一个基于Hive的新能源汽车数据仓管理系统。企业管理员登录系统后可以在汽车保养时,根据这些汽车内置传感器传回的数据分析其故障原因,以便维修人员更加及时准确处理相关的故障问题。或者对这些数据分析之后向车主进行预警提示车主注意保养汽车,以提高汽车行驶的安全系数。(2)设计要求利用Flume进行分布式的日志数据采集,Kafka实现高吞吐量的数据传输,DateX进行数据清洗、转换和整
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目录RunningSparkonYARN在YARN上运行SparkSecurity安全LaunchingSparkonYARN在YARN上启动SparkAddingOtherJARs添加其他JARPreparations筹备工作Configuration配置DebuggingyourApplication调试应用程序SparkProperties【Spark属性】Availablepatterns
- 在Jupyter Notebook中进行大数据分析:集成Apache Spark
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jupyter数据分析apache
在JupyterNotebook中进行大数据分析:集成ApacheSpark介绍JupyterNotebook是一款广泛使用的数据科学工具,结合ApacheSpark后,能够处理和分析大规模数据。ApacheSpark是一个快速的统一分析引擎,支持大数据处理和分布式计算。本教程将详细介绍如何在JupyterNotebook中集成和使用Spark进行大数据分析。前提条件基本的Python编程知识基本
- 知识图谱智能应用系统:数据分析与挖掘技术文档
光芒再现0394
知识图谱数据分析人工智能
一、概述在知识图谱智能应用系统中,数据分析与挖掘模块是实现知识发现和智能应用的核心环节。该模块负责处理和分析来自数据采集与预处理模块的结构化和半结构化数据,提取有价值的知识,并将其转化为可用于知识图谱构建和应用的三元组数据。本技术文档详细介绍了数据分析与挖掘模块中使用到的关键技术,包括SparkML、StanfordNLP、JNA、Jena、Python调用以及定时调度。二、技术栈介绍(一)Spa
- spark性能优化点(超详解!!!珍藏版!!!)
深漠大侠
sparkspark性能优化
spark性能优化点分配更多的资源1.1分配哪些资源1.2在哪里可以设置这些资源1.3参数调节到多大,算是最大分配更多的资源:它是性能优化调优的王道,就是增加和分配更多的资源,这对于性能和速度上的提升是显而易见的,基本上,在一定范围之内,增加资源与性能的提升,是成正比的;写完了一个复杂的spark作业之后,进行性能调优的时候,首先第一步,就是要来调节最优的资源配置;在这个基础之上,如果说你的spa
- html页面js获取参数值
0624chenhong
html
1.js获取参数值js
function GetQueryString(name)
{
var reg = new RegExp("(^|&)"+ name +"=([^&]*)(&|$)");
var r = windo
- MongoDB 在多线程高并发下的问题
BigCat2013
mongodbDB高并发重复数据
最近项目用到 MongoDB , 主要是一些读取数据及改状态位的操作. 因为是结合了最近流行的 Storm进行大数据的分析处理,并将分析结果插入Vertica数据库,所以在多线程高并发的情境下, 会发现 Vertica 数据库中有部分重复的数据. 这到底是什么原因导致的呢?笔者开始也是一筹莫 展,重复去看 MongoDB 的 API , 终于有了新发现 :
com.mongodb.DB 这个类有
- c++ 用类模版实现链表(c++语言程序设计第四版示例代码)
CrazyMizzz
数据结构C++
#include<iostream>
#include<cassert>
using namespace std;
template<class T>
class Node
{
private:
Node<T> * next;
public:
T data;
- 最近情况
麦田的设计者
感慨考试生活
在五月黄梅天的岁月里,一年两次的软考又要开始了。到目前为止,我已经考了多达三次的软考,最后的结果就是通过了初级考试(程序员)。人啊,就是不满足,考了初级就希望考中级,于是,这学期我就报考了中级,明天就要考试。感觉机会不大,期待奇迹发生吧。这个学期忙于练车,写项目,反正最后是一团糟。后天还要考试科目二。这个星期真的是很艰难的一周,希望能快点度过。
- linux系统中用pkill踢出在线登录用户
被触发
linux
由于linux服务器允许多用户登录,公司很多人知道密码,工作造成一定的障碍所以需要有时踢出指定的用户
1/#who 查出当前有那些终端登录(用 w 命令更详细)
# who
root pts/0 2010-10-28 09:36 (192
- 仿QQ聊天第二版
肆无忌惮_
qq
在第一版之上的改进内容:
第一版链接:
http://479001499.iteye.com/admin/blogs/2100893
用map存起来号码对应的聊天窗口对象,解决私聊的时候所有消息发到一个窗口的问题.
增加ViewInfo类,这个是信息预览的窗口,如果是自己的信息,则可以进行编辑.
信息修改后上传至服务器再告诉所有用户,自己的窗口
- java读取配置文件
知了ing
1,java读取.properties配置文件
InputStream in;
try {
in = test.class.getClassLoader().getResourceAsStream("config/ipnetOracle.properties");//配置文件的路径
Properties p = new Properties()
- __attribute__ 你知多少?
矮蛋蛋
C++gcc
原文地址:
http://www.cnblogs.com/astwish/p/3460618.html
GNU C 的一大特色就是__attribute__ 机制。__attribute__ 可以设置函数属性(Function Attribute )、变量属性(Variable Attribute )和类型属性(Type Attribute )。
__attribute__ 书写特征是:
- jsoup使用笔记
alleni123
java爬虫JSoup
<dependency>
<groupId>org.jsoup</groupId>
<artifactId>jsoup</artifactId>
<version>1.7.3</version>
</dependency>
2014/08/28
今天遇到这种形式,
- JAVA中的集合 Collectio 和Map的简单使用及方法
百合不是茶
listmapset
List ,set ,map的使用方法和区别
java容器类类库的用途是保存对象,并将其分为两个概念:
Collection集合:一个独立的序列,这些序列都服从一条或多条规则;List必须按顺序保存元素 ,set不能重复元素;Queue按照排队规则来确定对象产生的顺序(通常与他们被插入的
- 杀LINUX的JOB进程
bijian1013
linuxunix
今天发现数据库一个JOB一直在执行,都执行了好几个小时还在执行,所以想办法给删除掉
系统环境:
ORACLE 10G
Linux操作系统
操作步骤如下:
第一步.查询出来那个job在运行,找个对应的SID字段
select * from dba_jobs_running--找到job对应的sid
&n
- Spring AOP详解
bijian1013
javaspringAOP
最近项目中遇到了以下几点需求,仔细思考之后,觉得采用AOP来解决。一方面是为了以更加灵活的方式来解决问题,另一方面是借此机会深入学习Spring AOP相关的内容。例如,以下需求不用AOP肯定也能解决,至于是否牵强附会,仁者见仁智者见智。
1.对部分函数的调用进行日志记录,用于观察特定问题在运行过程中的函数调用
- [Gson六]Gson类型适配器(TypeAdapter)
bit1129
Adapter
TypeAdapter的使用动机
Gson在序列化和反序列化时,默认情况下,是按照POJO类的字段属性名和JSON串键进行一一映射匹配,然后把JSON串的键对应的值转换成POJO相同字段对应的值,反之亦然,在这个过程中有一个JSON串Key对应的Value和对象之间如何转换(序列化/反序列化)的问题。
以Date为例,在序列化和反序列化时,Gson默认使用java.
- 【spark八十七】给定Driver Program, 如何判断哪些代码在Driver运行,哪些代码在Worker上执行
bit1129
driver
Driver Program是用户编写的提交给Spark集群执行的application,它包含两部分
作为驱动: Driver与Master、Worker协作完成application进程的启动、DAG划分、计算任务封装、计算任务分发到各个计算节点(Worker)、计算资源的分配等。
计算逻辑本身,当计算任务在Worker执行时,执行计算逻辑完成application的计算任务
- nginx 经验总结
ronin47
nginx 总结
深感nginx的强大,只学了皮毛,把学下的记录。
获取Header 信息,一般是以$http_XX(XX是小写)
获取body,通过接口,再展开,根据K取V
获取uri,以$arg_XX
&n
- 轩辕互动-1.求三个整数中第二大的数2.整型数组的平衡点
bylijinnan
数组
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.List;
public class ExoWeb {
public static void main(String[] args) {
ExoWeb ew=new ExoWeb();
System.out.pri
- Netty源码学习-Java-NIO-Reactor
bylijinnan
java多线程netty
Netty里面采用了NIO-based Reactor Pattern
了解这个模式对学习Netty非常有帮助
参考以下两篇文章:
http://jeewanthad.blogspot.com/2013/02/reactor-pattern-explained-part-1.html
http://gee.cs.oswego.edu/dl/cpjslides/nio.pdf
- AOP通俗理解
cngolon
springAOP
1.我所知道的aop 初看aop,上来就是一大堆术语,而且还有个拉风的名字,面向切面编程,都说是OOP的一种有益补充等等。一下子让你不知所措,心想着:怪不得很多人都和 我说aop多难多难。当我看进去以后,我才发现:它就是一些java基础上的朴实无华的应用,包括ioc,包括许许多多这样的名词,都是万变不离其宗而 已。 2.为什么用aop&nb
- cursor variable 实例
ctrain
variable
create or replace procedure proc_test01
as
type emp_row is record(
empno emp.empno%type,
ename emp.ename%type,
job emp.job%type,
mgr emp.mgr%type,
hiberdate emp.hiredate%type,
sal emp.sal%t
- shell报bash: service: command not found解决方法
daizj
linuxshellservicejps
今天在执行一个脚本时,本来是想在脚本中启动hdfs和hive等程序,可以在执行到service hive-server start等启动服务的命令时会报错,最终解决方法记录一下:
脚本报错如下:
./olap_quick_intall.sh: line 57: service: command not found
./olap_quick_intall.sh: line 59
- 40个迹象表明你还是PHP菜鸟
dcj3sjt126com
设计模式PHP正则表达式oop
你是PHP菜鸟,如果你:1. 不会利用如phpDoc 这样的工具来恰当地注释你的代码2. 对优秀的集成开发环境如Zend Studio 或Eclipse PDT 视而不见3. 从未用过任何形式的版本控制系统,如Subclipse4. 不采用某种编码与命名标准 ,以及通用约定,不能在项目开发周期里贯彻落实5. 不使用统一开发方式6. 不转换(或)也不验证某些输入或SQL查询串(译注:参考PHP相关函
- Android逐帧动画的实现
dcj3sjt126com
android
一、代码实现:
private ImageView iv;
private AnimationDrawable ad;
@Override
protected void onCreate(Bundle savedInstanceState)
{
super.onCreate(savedInstanceState);
setContentView(R.layout
- java远程调用linux的命令或者脚本
eksliang
linuxganymed-ssh2
转载请出自出处:
http://eksliang.iteye.com/blog/2105862
Java通过SSH2协议执行远程Shell脚本(ganymed-ssh2-build210.jar)
使用步骤如下:
1.导包
官网下载:
http://www.ganymed.ethz.ch/ssh2/
ma
- adb端口被占用问题
gqdy365
adb
最近重新安装的电脑,配置了新环境,老是出现:
adb server is out of date. killing...
ADB server didn't ACK
* failed to start daemon *
百度了一下,说是端口被占用,我开个eclipse,然后打开cmd,就提示这个,很烦人。
一个比较彻底的解决办法就是修改
- ASP.NET使用FileUpload上传文件
hvt
.netC#hovertreeasp.netwebform
前台代码:
<asp:FileUpload ID="fuKeleyi" runat="server" />
<asp:Button ID="BtnUp" runat="server" onclick="BtnUp_Click" Text="上 传" />
- 代码之谜(四)- 浮点数(从惊讶到思考)
justjavac
浮点数精度代码之谜IEEE
在『代码之谜』系列的前几篇文章中,很多次出现了浮点数。 浮点数在很多编程语言中被称为简单数据类型,其实,浮点数比起那些复杂数据类型(比如字符串)来说, 一点都不简单。
单单是说明 IEEE浮点数 就可以写一本书了,我将用几篇博文来简单的说说我所理解的浮点数,算是抛砖引玉吧。 一次面试
记得多年前我招聘 Java 程序员时的一次关于浮点数、二分法、编码的面试, 多年以后,他已经称为了一名很出色的
- 数据结构随记_1
lx.asymmetric
数据结构笔记
第一章
1.数据结构包括数据的
逻辑结构、数据的物理/存储结构和数据的逻辑关系这三个方面的内容。 2.数据的存储结构可用四种基本的存储方法表示,它们分别是
顺序存储、链式存储 、索引存储 和 散列存储。 3.数据运算最常用的有五种,分别是
查找/检索、排序、插入、删除、修改。 4.算法主要有以下五个特性:
输入、输出、可行性、确定性和有穷性。 5.算法分析的
- linux的会话和进程组
网络接口
linux
会话: 一个或多个进程组。起于用户登录,终止于用户退出。此期间所有进程都属于这个会话期。会话首进程:调用setsid创建会话的进程1.规定组长进程不能调用setsid,因为调用setsid后,调用进程会成为新的进程组的组长进程.如何保证? 先调用fork,然后终止父进程,此时由于子进程的进程组ID为父进程的进程组ID,而子进程的ID是重新分配的,所以保证子进程不会是进程组长,从而子进程可以调用se
- 二维数组 元素的连续求解
1140566087
二维数组ACM
import java.util.HashMap;
public class Title {
public static void main(String[] args){
f();
}
// 二位数组的应用
//12、二维数组中,哪一行或哪一列的连续存放的0的个数最多,是几个0。注意,是“连续”。
public static void f(){
- 也谈什么时候Java比C++快
windshome
javaC++
刚打开iteye就看到这个标题“Java什么时候比C++快”,觉得很好笑。
你要比,就比同等水平的基础上的相比,笨蛋写得C代码和C++代码,去和高手写的Java代码比效率,有什么意义呢?
我是写密码算法的,深刻知道算法C和C++实现和Java实现之间的效率差,甚至也比对过C代码和汇编代码的效率差,计算机是个死的东西,再怎么优化,Java也就是和C