- Hive架构
漂漂1
大数据主题Hive架构Hive是一种以SQL风格进行任何大小数据分析的工具,其特点是采取类似关系数据库的SQL命令。其特点是通过SQL处理Hadoop的大数据,数据规模可以伸缩扩展到100PB+,数据形式可以是结构或非结构数据。Hive与传统关系数据库比较有如下几个特点:侧重于分析,而非实时在线交易无事务机制不像关系数据库那样可以随机进行insert或update.通过Hadoop的map/red
- /sbin/start-dfs.sh
i757_w
hadoop
./sbin/start-dfs.shStartingnamenodeson[hadoop01]ERROR:AttemptingtooperateonhdfsnamenodeasrootERROR:butthereisnoHDFS_NAMENODE_USERdefined.Abortingoperation.StartingdatanodesERROR:Attemptingtooperateonh
- Linux环境搭建spark3 yarn模式
QYHuiiQ
大数据之Spark大数据之Hadoopspark大数据hadoop
集群规划:HostnameIPRolehadoop32001192.168.126.138NameNodeDataNodeNodeManagerhadoop32002192.168.126.139ResourceManagerDataNodeNodeManagerhadoop32003192.168.126.140Seconda
- 【面试宝典】100道Spark高频题库整理(附答案背诵版)
想念@思恋
面试宝典面试spark职场和发展
简述什么是Spark?Spark是一个开源的大数据处理框架,它被设计来进行高速度、通用性和易用性的大规模数据处理。Spark最初由加州大学伯克利分校的AMPLab开发,后来成为Apache软件基金会的顶级项目。Spark的主要特点包括:快速性:Spark使用了内存计算技术,相较于Hadoop的MapReduce,它能更快地处理大规模数据集。这是因为MapReduce在数据处理过程中频繁地将中间结果
- 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
- 新书速览|Hadoop与Spark大数据全景解析(视频教学版)
全栈开发圈
大数据hadoopspark
《Hadoop与Spark大数据全景解析:视频教学版》01本书内容《Hadoop与Spark大数据全景解析:视频教学版》结合作者多年在大数据领域的开发实践经验,采用“理论+实战”的形式,以大量实例全面介绍Hadoop和Spark的基础知识及其高级应用。作者将丰富的教学经验,融入为读者精心录制的配套教学视频中,并提供了书中所有实例的源码,方便读者学习和实践。《Hadoop与Spark大数据全景解析:
- spark和hadoop的区别与联系
啊喜拔牙
sparkhadoop大数据
区别计算模式:Hadoop:基于MapReduce模型,数据处理依赖磁盘读写,任务分为Map和Reduce两个阶段,中间结果需写入磁盘,磁盘I/O成为性能瓶颈。Spark:采用内存计算,将数据存储在内存中,减少了磁盘读写开销,中间结果在内存中直接传递和处理,大大提高了计算速度。性能表现:Hadoop:更适合大规模数据的批处理任务,在处理实时数据、迭代计算等场景下,性能欠佳。其性能受磁盘I/O限制,
- 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
- HDFS 的硬链接 详解
goTsHgo
Hadoophdfshadoop大数据
本文将以清晰、详细的方式,从底层原理到实现机制,逐步解释HDFS(HadoopDistributedFileSystem)的硬链接机制。为了让初学者也能理解,本文中会尽量用通俗的语言,避免使用过多的术语,并通过类比来阐明每一步的原理。由于HDFS的硬链接机制涉及底层文件系统设计,本文会结合HDFS的架构、核心组件(如NameNode和DataNode)以及相关的源代码逻辑进行说明。1.HDFS硬链
- 【github下载】下载文件子目录
毕业茄
github
比如我要下载这个链接下的子文件winutils的hadoop-2.7.1版本:https://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.7.1方法1:直接下载单个文件(推荐)进入GitHub文件页面:https://github.com/steveloughran/winutils/tree/master/hadoop-2.7.1
- hivesql建表语句_Hive SQL语法总结
格物龙场
hivesql建表语句
Hive是一个数据仓库基础的应用工具,在Hadoop中用来处理结构化数据,它架构在Hadoop之上,通过SQL来对数据进行操作,了解SQL的人,学起来毫不费力。Hive查询操作过程严格遵守HadoopMapReduce的作业执行模型,Hive将用户的HiveSQL语句通过解释器转换为MapReduce作业提交到Hadoop集群上,Hadoop监控作业执行过程,然后返回作业执行结果给用户。Hive并
- 文件内容课堂总结
2301_79975534
人工智能
ApacheHive是Hadoop上的SQL引擎,SparkSQL编译时可以包含Hive支持,也可以不包含。包含Hive支持的SparkSQL可以支持Hive表访问、UDF(用户自定义函数)、Hive查询语言(HQL)等。需要强调的一点是,如果要在SparkSQL中包含Hive的库,并不需要事先安装Hive。一般来说,最好还是在编译SparkSQL时引入Hive支持,这样就可以使用这些特性了。使用
- 【Hive入门】Hive分区与分桶深度解析:优化查询性能的关键技术
IT成长日记
大数据成长笔记hivehadoop数据仓库分区分桶
引言在大数据领域,ApacheHive作为构建在Hadoop之上的数据仓库工具,因其类SQL的查询语言(HiveQL)和良好的扩展性而广受欢迎。然而,随着数据量的增长,查询性能往往成为瓶颈。本文将深入探讨Hive中两种关键的数据组织技术——分区(Partitioning)和分桶(Bucketing),它们是如何显著提升查询效率的利器。1Hive分区技术详解1.1什么是分区分区(Partitioni
- 大数据平台组件部署说明(pulsar、Openlookeng、Hadoop集群、hive、python、Flink、JDK、Zookeeper、MySQL、Redis等)
长空~
linux大数据hadoopjava-zookeeper
大数据平台组件部署说明1.安装前准备JDKopenlookeng和pulsar要求JDK1.8+,参考附录9.1安装教程。Zookeeper集群pulsar运行需要zookeeper集群进行资源调度服务,参考附录9.2安装教程。MySQL默认推荐使用MySQL,参考附录9.3节MySQL的安装说明,如已经安装请跳过。如果你使用其他类型的数据库,请参考对应厂商说明帮助手册进行安装。SSH免密登录Ha
- CentOS7环境脚本一键安装MySQL8
Hadoop_Liang
mysqlmysqlshell脚本
安装包准备获取下载地址选择对应的下载版本,如下图,右键RPMBundle的Download,复制下载链接地址下载安装包[hadoop@node3installfile]$wgethttps://downloads.mysql.com/archives/get/p/23/file/mysql-8.0.31-1.el7.x86_64.rpm-bundle.tar查看安装包[hadoop@node3in
- spark和Hadoop之间的对比和联系
痕517
sparkhadoop大数据
**一、联系**1.**生态系统层面**-**协同工作**:Spark和Hadoop都是大数据处理生态系统中的重要组成部分。在很多企业的大数据平台中,它们可以共同工作。例如,Hadoop的HDFS(HadoopDistributedFileSystem)可以作为Spark的数据存储层。Spark可以从HDFS读取数据进行处理,处理后的结果也可以存储回HDFS。这种组合使得数据存储和处理能够高效地结
- springboot基于Hadoop技术下的校园二手交易系统的设计与实现
Q_1928499906
javajava
摘要自从新冠疫情爆发以来,各个线下实体越来越难做,线下购物的人也越来越少,随之带来的是一些不必要的浪费,尤其是即将毕业的大学生,各种用品不方便携带走导致被遗弃,造成大量的浪费。本系统目的就是让毕业生的二手物品有一定的价值,并且在疫情环境下做到零接触买卖,更加安全。在新冠疫情下,校园二手交易系统主要是用JAVA开发的。系统根据B/S架构设计,选用springboot框架开发,Hadoop技术,编码由
- 架构中 MapReduce 的资源管理和计算框架耦合 的问题
Yarn(全称为YetAnotherResourceNegotiator,译为"另一个资源协调者")在Hadoop2.0版本中引入,其诞生是为了解决Hadoop1.x架构中MapReduce的资源管理和计算框架耦合的问题。简而言之,就是之前MapReduce的资源管理和计算框架是耦合在一起的,为了解耦而设计出了Yarn。Yarn是一种新的Hadoop资源管理器,它是一个通用资源管理系统,提供统一的
- Hadoop 集群扩容新增节点操作文档
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Hadoophadoop大数据分布式
Hadoop集群扩容新增节点操作文档一、前期准备1.环境检查(所有新节点)确保JDK安装:java-version确保Hadoop安装:hadoopversion添加主机名映射(所有节点):cat>>/etc/hosts>$HADOOP_HOME/etc/hadoop/workers2.若启用了白名单,修改dfs.hostsecho"node03">>$HADOOP_HOME/etc/hadoop
- Spark与Hadoop:差异、优势及如何选择
玖月贰拾
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Spark与Hadoop:差异、优势及如何选择一、引言在大数据处理领域,ApacheHadoop和ApacheSpark是两个非常流行的开源框架。虽然它们都致力于处理大规模数据集,但它们在设计理念、处理速度、使用场景等方面存在显著的差异。本文将详细探讨Spark与Hadoop之间的差异、各自的优势以及如何根据实际需求进行选择。二、Spark与Hadoop的主要差异处理模型:Hadoop:基于Map
- yarn的定义
yyywoaini~
java开发语言
###YARN的定义及其在Hadoop生态系统中的角色####1.**YARN的定义**YARN(YetAnotherResourceNegotiator)是Hadoop2.x版本引入的一个全新资源管理和作业调度框架。它的主要目标是分离资源管理和任务调度的功能,从而提高系统的灵活性和扩展性。YARN的设计允许不同的计算框架(如MapReduce、Spark、Flink等)在同一Hadoop集群中共
- Spark与Hadoop之间的联系与区别
直裾
sparkhadoop大数据
联系生态系统互补:Hadoop是一个分布式存储和计算平台,主要包括HDFS(分布式文件系统)和MapReduce(分布式计算框架)。Hadoop提供了可靠的数据存储和分布式计算的基础。Spark是一个高性能的分布式计算框架,可以运行在Hadoop的YARN资源管理器上,也可以直接读取HDFS上的数据。Spark与Hadoop生态系统高度兼容,可以无缝集成。Spark可以利用Hadoop的HDFS作
- spark和Hadoop之间的对比和联系
yyywoaini~
大数据
###Spark与Hadoop的技术对比及联系####技术背景概述在当前的数据驱动时代,大数据处理技术已成为企业竞争的核心能力之一。Hadoop和Spark作为两种主流的大数据处理框架,在实际应用中各有优势和局限性。####性能比较性能方面,Spark显著优于Hadoop的主要原因在于其内存计算特性。具体来说,Spark将中间数据存储在内存中,减少了频繁的磁盘I/O操作,从而大幅提升了计算速度。相
- 数据处理与分析技术
数据库
数据处理与分析技术MapReduce:MapReduce是一种分布式计算模型,由Google提出,Hadoop实现了其开源版本。它将大数据处理任务分解为多个Map任务和Reduce任务,分别在不同的节点上并行执行。MapReduce适用于大规模数据集的批处理,如数据清洗、统计分析等。Spark:Spark是一种基于内存的分布式计算框架,具有快速、通用的特点。与MapReduce相比,Spark在迭
- 【HDFS入门】Hadoop 2.0+ HDFS核心架构深度解析:高可用设计揭秘
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大数据成长笔记hadoophdfs架构高可用
目录1HDFS核心架构概述2高可用设计背景3HDFS核心组件3.1Active与StandbyNameNode3.2JournalNode3.3ZKFailoverController(ZKFC)3.4DataNode4高可用设计的工作流程写入阶段:元数据同步:健康监测:故障转移:5高可用设计的优势6总结1HDFS核心架构概述Hadoop2.0及以后版本的HDFS(HadoopDistribute
- mapreduce实现——wordcount的设计思路
weixin_34167043
大数据操作系统java
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>1.wordcount示例开发map阶段:将每行文本数据变成这样的k,v数据reduce阶段:将相同单词的一组kv数据进行聚合,累加所有的v1.1注意事项mapreduce程序中: 1.map阶段的进,出数据 2.reduce阶段的进,出数据 类型都应该是实现了Hadoop序列化框架类型 比如:String对应Text;Intege
- spark与Hadoop之间的对比与联系
爱吃香菜---www
sparkhadoop大数据
Spark与Hadoop的对比如下:1.类型:Hadoop是一个基础平台,包含计算、存储、调度等功能。而Spark是一个分布式计算工具,主要专注于计算任务。2.场景:Hadoop适合用于大规模数据集上的批处理,而Spark更适合用于迭代计算、交互式计算和流计算。3.价格:Hadoop对机器要求较低,因此成本较为便宜。而Spark对内存有较高要求,相对来说成本较高。4.编程范式:Hadoop采用Ma
- spark和hadoop之间的对比和联系
谁偷了我的炒空心菜
sparkhadoop大数据
ApacheHadoop和ApacheSpark都是大数据领域的核心框架,但设计理念和应用场景有所不同。以下从多个维度对比两者的差异,并分析它们的联系。一、核心架构对比Hadoop和Spark的核心架构在计算模型、核心组件、数据处理方式和任务调度等方面存在显著差异,具体如下:1.**计算模型**-**Hadoop**:基于**MapReduce**的批处理模型,将数据处理拆分为“映射(Map)”和
- spark与hadoop版本依赖
SynTempestissimo
sparkhadoop大数据分布式
Spark与Hadoop版本依赖在大数据生态系统中,ApacheSpark和ApacheHadoop是两个广泛使用的框架。它们虽然可以独立运行,但在许多应用场景中,它们是协同工作的。要在使用Spark时充分利用Hadoop的功能,了解它们之间的版本依赖是至关重要的。Spark与Hadoop的版本兼容性Spark依赖于Hadoop的一些组件,比如HDFS(Hadoop分布式文件系统)和YARN(Ye
- 基本数据类型和引用类型的初始值
3213213333332132
java基础
package com.array;
/**
* @Description 测试初始值
* @author FuJianyong
* 2015-1-22上午10:31:53
*/
public class ArrayTest {
ArrayTest at;
String str;
byte bt;
short s;
int i;
long
- 摘抄笔记--《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》
白糖_
高质量代码
记得3年前刚到公司,同桌同事见我无事可做就借我看《编写高质量代码:改善Java程序的151个建议》这本书,当时看了几页没上心就没研究了。到上个月在公司偶然看到,于是乎又找来看看,我的天,真是非常多的干货,对于我这种静不下心的人真是帮助莫大呀。
看完整本书,也记了不少笔记
- 【备忘】Django 常用命令及最佳实践
dongwei_6688
django
注意:本文基于 Django 1.8.2 版本
生成数据库迁移脚本(python 脚本)
python manage.py makemigrations polls
说明:polls 是你的应用名字,运行该命令时需要根据你的应用名字进行调整
查看该次迁移需要执行的 SQL 语句(只查看语句,并不应用到数据库上):
python manage.p
- 阶乘算法之一N! 末尾有多少个零
周凡杨
java算法阶乘面试效率
&n
- spring注入servlet
g21121
Spring注入
传统的配置方法是无法将bean或属性直接注入到servlet中的,配置代理servlet亦比较麻烦,这里其实有比较简单的方法,其实就是在servlet的init()方法中加入要注入的内容:
ServletContext application = getServletContext();
WebApplicationContext wac = WebApplicationContextUtil
- Jenkins 命令行操作说明文档
510888780
centos
假设Jenkins的URL为http://22.11.140.38:9080/jenkins/
基本的格式为
java
基本的格式为
java -jar jenkins-cli.jar [-s JENKINS_URL] command [options][args]
下面具体介绍各个命令的作用及基本使用方法
1. &nb
- UnicodeBlock检测中文用法
布衣凌宇
UnicodeBlock
/** * 判断输入的是汉字 */ public static boolean isChinese(char c) { Character.UnicodeBlock ub = Character.UnicodeBlock.of(c);
- java下实现调用oracle的存储过程和函数
aijuans
javaorale
1.创建表:STOCK_PRICES
2.插入测试数据:
3.建立一个返回游标:
PKG_PUB_UTILS
4.创建和存储过程:P_GET_PRICE
5.创建函数:
6.JAVA调用存储过程返回结果集
JDBCoracle10G_INVO
- Velocity Toolbox
antlove
模板toolboxvelocity
velocity.VelocityUtil
package velocity;
import org.apache.velocity.Template;
import org.apache.velocity.app.Velocity;
import org.apache.velocity.app.VelocityEngine;
import org.apache.velocity.c
- JAVA正则表达式匹配基础
百合不是茶
java正则表达式的匹配
正则表达式;提高程序的性能,简化代码,提高代码的可读性,简化对字符串的操作
正则表达式的用途;
字符串的匹配
字符串的分割
字符串的查找
字符串的替换
正则表达式的验证语法
[a] //[]表示这个字符只出现一次 ,[a] 表示a只出现一
- 是否使用EL表达式的配置
bijian1013
jspweb.xmlELEasyTemplate
今天在开发过程中发现一个细节问题,由于前端采用EasyTemplate模板方法实现数据展示,但老是不能正常显示出来。后来发现竟是EL将我的EasyTemplate的${...}解释执行了,导致我的模板不能正常展示后台数据。
网
- 精通Oracle10编程SQL(1-3)PLSQL基础
bijian1013
oracle数据库plsql
--只包含执行部分的PL/SQL块
--set serveroutput off
begin
dbms_output.put_line('Hello,everyone!');
end;
select * from emp;
--包含定义部分和执行部分的PL/SQL块
declare
v_ename varchar2(5);
begin
select
- 【Nginx三】Nginx作为反向代理服务器
bit1129
nginx
Nginx一个常用的功能是作为代理服务器。代理服务器通常完成如下的功能:
接受客户端请求
将请求转发给被代理的服务器
从被代理的服务器获得响应结果
把响应结果返回给客户端
实例
本文把Nginx配置成一个简单的代理服务器
对于静态的html和图片,直接从Nginx获取
对于动态的页面,例如JSP或者Servlet,Nginx则将请求转发给Res
- Plugin execution not covered by lifecycle configuration: org.apache.maven.plugin
blackproof
maven报错
转:http://stackoverflow.com/questions/6352208/how-to-solve-plugin-execution-not-covered-by-lifecycle-configuration-for-sprin
maven报错:
Plugin execution not covered by lifecycle configuration:
- 发布docker程序到marathon
ronin47
docker 发布应用
1 发布docker程序到marathon 1.1 搭建私有docker registry 1.1.1 安装docker regisry
docker pull docker-registry
docker run -t -p 5000:5000 docker-registry
下载docker镜像并发布到私有registry
docker pull consol/tomcat-8.0
- java-57-用两个栈实现队列&&用两个队列实现一个栈
bylijinnan
java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.Stack;
/*
* Q 57 用两个栈实现队列
*/
public class QueueImplementByTwoStacks {
private Stack<Integer> stack1;
pr
- Nginx配置性能优化
cfyme
nginx
转载地址:http://blog.csdn.net/xifeijian/article/details/20956605
大多数的Nginx安装指南告诉你如下基础知识——通过apt-get安装,修改这里或那里的几行配置,好了,你已经有了一个Web服务器了。而且,在大多数情况下,一个常规安装的nginx对你的网站来说已经能很好地工作了。然而,如果你真的想挤压出Nginx的性能,你必
- [JAVA图形图像]JAVA体系需要稳扎稳打,逐步推进图像图形处理技术
comsci
java
对图形图像进行精确处理,需要大量的数学工具,即使是从底层硬件模拟层开始设计,也离不开大量的数学工具包,因为我认为,JAVA语言体系在图形图像处理模块上面的研发工作,需要从开发一些基础的,类似实时数学函数构造器和解析器的软件包入手,而不是急于利用第三方代码工具来实现一个不严格的图形图像处理软件......
&nb
- MonkeyRunner的使用
dai_lm
androidMonkeyRunner
要使用MonkeyRunner,就要学习使用Python,哎
先抄一段官方doc里的代码
作用是启动一个程序(应该是启动程序默认的Activity),然后按MENU键,并截屏
# Imports the monkeyrunner modules used by this program
from com.android.monkeyrunner import MonkeyRun
- Hadoop-- 海量文件的分布式计算处理方案
datamachine
mapreducehadoop分布式计算
csdn的一个关于hadoop的分布式处理方案,存档。
原帖:http://blog.csdn.net/calvinxiu/article/details/1506112。
Hadoop 是Google MapReduce的一个Java实现。MapReduce是一种简化的分布式编程模式,让程序自动分布到一个由普通机器组成的超大集群上并发执行。就如同ja
- 以資料庫驗證登入
dcj3sjt126com
yii
以資料庫驗證登入
由於 Yii 內定的原始框架程式, 採用綁定在UserIdentity.php 的 demo 與 admin 帳號密碼: public function authenticate() { $users=array( &nbs
- github做webhooks:[2]php版本自动触发更新
dcj3sjt126com
githubgitwebhooks
上次已经说过了如何在github控制面板做查看url的返回信息了。这次就到了直接贴钩子代码的时候了。
工具/原料
git
github
方法/步骤
在github的setting里面的webhooks里把我们的url地址填进去。
钩子更新的代码如下: error_reportin
- Eos开发常用表达式
蕃薯耀
Eos开发Eos入门Eos开发常用表达式
Eos开发常用表达式
>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>
蕃薯耀 2014年8月18日 15:03:35 星期一
&
- SpringSecurity3.X--SpEL 表达式
hanqunfeng
SpringSecurity
使用 Spring 表达式语言配置访问控制,要实现这一功能的直接方式是在<http>配置元素上添加 use-expressions 属性:
<http auto-config="true" use-expressions="true">
这样就会在投票器中自动增加一个投票器:org.springframework
- Redis vs Memcache
IXHONG
redis
1. Redis中,并不是所有的数据都一直存储在内存中的,这是和Memcached相比一个最大的区别。
2. Redis不仅仅支持简单的k/v类型的数据,同时还提供list,set,hash等数据结构的存储。
3. Redis支持数据的备份,即master-slave模式的数据备份。
4. Redis支持数据的持久化,可以将内存中的数据保持在磁盘中,重启的时候可以再次加载进行使用。
Red
- Python - 装饰器使用过程中的误区解读
kvhur
JavaScriptjqueryhtml5css
大家都知道装饰器是一个很著名的设计模式,经常被用于AOP(面向切面编程)的场景,较为经典的有插入日志,性能测试,事务处理,Web权限校验, Cache等。
原文链接:http://www.gbtags.com/gb/share/5563.htm
Python语言本身提供了装饰器语法(@),典型的装饰器实现如下:
@function_wrapper
de
- 架构师之mybatis-----update 带case when 针对多种情况更新
nannan408
case when
1.前言.
如题.
2. 代码.
<update id="batchUpdate" parameterType="java.util.List">
<foreach collection="list" item="list" index=&
- Algorithm算法视频教程
栏目记者
Algorithm算法
课程:Algorithm算法视频教程
百度网盘下载地址: http://pan.baidu.com/s/1qWFjjQW 密码: 2mji
程序写的好不好,还得看算法屌不屌!Algorithm算法博大精深。
一、课程内容:
课时1、算法的基本概念 + Sequential search
课时2、Binary search
课时3、Hash table
课时4、Algor
- C语言算法之冒泡排序
qiufeihu
c算法
任意输入10个数字由小到大进行排序。
代码:
#include <stdio.h>
int main()
{
int i,j,t,a[11]; /*定义变量及数组为基本类型*/
for(i = 1;i < 11;i++){
scanf("%d",&a[i]); /*从键盘中输入10个数*/
}
for
- JSP异常处理
wyzuomumu
Webjsp
1.在可能发生异常的网页中通过指令将HTTP请求转发给另一个专门处理异常的网页中:
<%@ page errorPage="errors.jsp"%>
2.在处理异常的网页中做如下声明:
errors.jsp:
<%@ page isErrorPage="true"%>,这样设置完后就可以在网页中直接访问exc