- 113.Impala ODBC驱动的安装及配置
大勇任卷舒
113.1unixODBC依赖包的安装检查是否安装unixODBC包$rpm-qa|grep-iunixodbc安装unixODBC依赖包$sudoyum-yinstallunixODBCunixODBC-devel查看unixODBC配置文件路径$odbcinst-j113.2ImpalaODBC驱动安装ImpalaODBC驱动$wgethttps://downloads.cloudera.co
- Hadoop核心组件最全介绍
Cachel wood
大数据开发hadoop大数据分布式spark数据库计算机网络
文章目录一、Hadoop核心组件1.HDFS(HadoopDistributedFileSystem)2.YARN(YetAnotherResourceNegotiator)3.MapReduce二、数据存储与管理1.HBase2.Hive3.HCatalog4.Phoenix三、数据处理与计算1.Spark2.Flink3.Tez4.Storm5.Presto6.Impala四、资源调度与集群管
- 大数据学习(115)-hive与impala
viperrrrrrr
大数据学习hiveimpala
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简介:Impala和Hive都是大数据领域中广泛使用的查询工具,它们在功能、性能和适用场景上存在一些差异。本文将深入比较这两者,并探讨Impala的优缺点。一、ApacheHadoop中的角色Impala和Hive都是ApacheHadoop生态系统中的重要组件,用于处理大规模数据
- Impala原理与代码实例讲解
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AI大模型应用入门实战与进阶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AIAGILLMJavaPython架构设计AgentRPA
Impala原理与代码实例讲解1.背景介绍1.1大数据处理的挑战随着数据量的爆炸式增长,传统的数据处理方式已经无法满足实时性和并发性的需求。MapReduce等批处理框架虽然能够处理海量数据,但是延迟较高,无法满足实时交互式查询的需求。1.2Impala的诞生Impala是由Cloudera公司开发的一款开源的MPP(大规模并行处理)SQL查询引擎,可以直接在Hadoop的存储层(如HDFS、HB
- 大数据架构师选型必懂:大数据离线数仓开发框架详解与对比(hive、Spark SQL、Impala、Doris)
大模型大数据攻城狮
大数据hivespark大数据架构师doris面试数仓选型数据仓库
第一章相关理论1.1大数据离线数仓理论1.1.1基本原理大数据离线数仓,作为一个专门构建用于支持决策分析过程的数据集合,具有面向主题、集成、不可更新以及随时间变化的特点。其核心价值在于,通过对历史数据的深度存储、精细加工、全面整合与深入分析,能够为企业或组织提供一个多角度、多维度的数据视图,从而助力高层管理者做出更为明智与精准的决策。1.2SQL-on-Hadoop解决方案SQL-on-Hadoo
- Redash:让数据可视化变得简单
开源项目精选
信息可视化开源github
Redash是一款开源的BI工具,提供了基于web的数据库查询和数据可视化功能。Redash允许快速和方便地访问数十亿条记录,使用AmzonRedshift处理和收集这些记录。Redash支持查询多个数据库,包括:Redshift、GoogleBigQuery、PostgreSQL、MySQL、Graphite、Presto、Google电子表格、ClouderaImpala、Hive和自定义脚本
- 数据权限访问控制(Apache Sentry)
deepdata_cn
权限管理apachesentry
ApacheSentry最初由Cloudera公司内部开发,针对Hadoop系统中的数据(主要是HDFS、Hive的数据)进行细粒度控制,对HDFS、Hive以及Impala有着良好的支持性。2013年Sentry成为Apache的孵化项目,为Hadoop集群元数据和数据存储提供集中、细粒度的访问控制。其架构包括DataEngine、Plugin、Policymetadata等部分,Plugin负
- PyTorch 深度学习实战(19):离线强化学习与 Conservative Q-Learning (CQL) 算法
进取星辰
PyTorch深度学习实战深度学习pytorch算法
在上一篇文章中,我们探讨了分布式强化学习与IMPALA算法,展示了如何通过并行化训练提升强化学习的效率。本文将聚焦离线强化学习(OfflineRL)这一新兴方向,并实现ConservativeQ-Learning(CQL)算法,利用Minari提供的静态数据集训练安全的强化学习策略。一、离线强化学习与CQL原理1.离线强化学习的特点无需环境交互:直接从预收集的静态数据集学习数据效率高:复用历史经验
- 数据中台(二)数据中台相关技术栈
Yuan_CSDF
#数据中台
1.平台搭建1.1.Amabari+HDP1.2.CM+CDH2.相关的技术栈数据存储:HDFS,HBase,Kudu等数据计算:MapReduce,Spark,Flink交互式查询:Impala,Presto在线实时分析:ClickHouse,Kylin,Doris,Druid,Kudu等资源调度:YARN,Mesos,Kubernetes任务调度:Oozie,Azakaban,AirFlow,
- 大数据学习(61)-Impala与Hive计算引擎
viperrrrrrr
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
- SpringBoot+Implala常见问题:[Cloudera][ImpalaJDBCDriver](500605) 错误
平凡君
笔记HiveImpalaSpringBoot
问题描述Causedby:java.sql.SQLException:[Cloudera]ImpalaJDBCDriver问题分析:当CDH机器配置了LDAP验证的时候,Dbeaver或者其他链接工具或者java代码链接impala时,需要在impala链接Url后添加AuthMech=3属性Cloudera官网文档里也说明了这件事https://docs.cloudera.com/documen
- 低版本impala多次去重UDAF
路边草随风
大数据c++hadoopimpalaUDAF大数据C++
使用低版本的impala在进行去重统计count(distinct字段)操作的时候会遇到很大的限制,就是一条sql只能对一个字段进行去重统计,多于一个字段使用count(distinct字段)则会提示如下报错:”errorMessage:AnalysisException:allDISTINCTaggregatefunctionsneedtohavethesamesetofparametersas
- CDP中的Hive3之Apache Hive3特性
对许
#Hive#Sparkhivecdp
CDP中的Hive3之ApacheHive3特性1、ApacheHive3特性2、Hive不支持的接口和功能3、HiveonTez简介4、ApacheHive3架构概述CDP中采用的是ApacheHive3版本,相比Hive1/2,该版本在事务和安全性等方面有重大改进,了解这些版本之间的主要差异对于SQL用户至关重要,包括使用ApacheSpark和ApacheImpala的用户1、ApacheH
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:基于数据特征的存储格式选择(上)(19/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala存储格式选择数据特征性能优化社交媒体数据金融数据
亲爱的朋友们,热烈欢迎你们来到青云交的博客!能与你们在此邂逅,我满心欢喜,深感无比荣幸。在这个瞬息万变的时代,我们每个人都在苦苦追寻一处能让心灵安然栖息的港湾。而我的博客,正是这样一个温暖美好的所在。在这里,你们不仅能够收获既富有趣味又极为实用的内容知识,还可以毫无拘束地畅所欲言,尽情分享自己独特的见解。我真诚地期待着你们的到来,愿我们能在这片小小的天地里共同成长,共同进步。本博客的精华专栏:大数
- CDP中的Hive3之Hive Metastore(HMS)
对许
#Hive#Sparkhivecdp
CDP中的Hive3之HiveMetastore(HMS)1、CDP中的HMS2、HMS表的存储(转换)3、HWC授权1、CDP中的HMSCDP中的HiveMetastore(HMS)是一种服务,用于在后端RDBMS(例如MySQL或PostgreSQL)中存储与ApacheHive和其他服务相关的元数据。Impala、Spark、Hive和其他服务共享元存储。与HMS的连接包括HiveServe
- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:融合人工智能预测的资源预分配秘籍(上)(29 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala人工智能预测资源预分配数据收集模型构建查询性能优化
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:高级执行计划优化实战案例(下)(18/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala高级执行计划优化实战案例金融电商性能提升
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:集群资源动态分配的智慧(上)(23 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala集群资源动态分配性能优化负载感知算法自适应机制应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:优化数据加载的实战技巧(下)(16/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载优化技巧实战案例并发加载批量加载
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:应对海量复杂数据的挑战(上)(7/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道#Python魅力之旅:探索数据与智能的奥秘大数据Impala性能优化海量复杂数据数据分区查询优化经典案例
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- 大数据新视界 -- Impala 性能优化:量子计算启发下的数据加密与性能平衡(下)(30 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala量子计算数据加密性能平衡Hive量子密钥分发
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:跨数据中心环境下的挑战与对策(上)(27 / 30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala跨数据中心性能优化挑战对策案例分析代码示例
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- 大数据新视界 -- Impala 性能优化:分布式环境中的优化新视野(下)(28 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala性能优化分布式环境数据布局资源管理优化策略
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- 大数据新视界 -- Impala 性能突破:复杂数据类型处理的优化路径(上)(25 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala复杂数据类型性能突破优化路径商业案例数据处理挑战
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:资源分配与负载均衡的协同(下)(24 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala资源分配负载均衡协同核心技术应用案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:分区修剪优化的应用案例(下)(22 / 30)
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#Impala之道大数据新视界大数据Impala分区修剪优化应用案例性能优化分区键修剪算法
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能飞跃:动态分区调整的策略与方法(上)(21 / 30)
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大数据新视界#Impala之道大数据Impala动态分区调整策略性能优化混合策略电信案例
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能提升:解析执行计划优化的神秘面纱(上)(17/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala执行计划优化性能提升数据分布统计信息资源利用
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之 Impala 性能优化:数据加载策略如何决定分析速度(上)(15/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala数据加载策略分析速度全量加载增量加载优化技巧
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- 大数据新视界 -- 大数据大厂之提升 Impala 查询效率:索引优化的秘籍大揭秘(上)(3/30)
青云交
大数据新视界#Impala之道大数据Impala索引优化查询效率案例分析代码优化重写查询语句
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- 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
mavendebug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
JavaScriptUI框架Ajaxcss
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
javatomcatmysqljdbcJNDI
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
javaeclipseunixOS
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
JavaScriptAngularJSCookies
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unityunity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
xmlxml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 = "Jamey친ÑԂ
- 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