- 大数据笔记(二):HDFS原理知识
Lansonli
大数据进阶知识大数据HDFS
目录HDFS原理知识一、前言二、思考三、理论知识点四、存储模型五、架构设计六、角色功能NameNodeDataNode七、元数据持久化八、安全模式九、HDFS中的SNN十、Block的副本放置策略十一、HDFS写流程十二、HDFS读流程HDFS原理知识一、前言博主语录:一文精讲一个知识点,多了你记不住,一句废话都没有经典语录:张牙舞爪的人,往往是脆弱的。因为真正强大的人,是自信的,自信就会温和,温
- 大数据笔记之 Flink1.17 算子
凡许真
大数据flink1.17算子
文章目录前言一、Partition分区(物理分区)1.1随机分区shuffle1.2轮询分区rebalance1.3重缩放分区rescale1.4广播分区broadcast1.5全局分区global1.6keyby1.7自定义分区Custom二、transform2.1flatMap2.2filter2.3RichFunction2.4map三、Aggregate聚合3.1keyBy()3.2ma
- 大数据笔记--Spark(第五篇)
是小先生
大数据08-Sparkspark
目录一、Spark的调优1、更改序列化为kryo2、配置多临时文件目录3、启动推测执行机制4、某些特定场景,用mapPartitions代替map5、避免使用collect二、Spark的共享变量1、广播变量2、计数器三、VSM算法1、什么是倒排索引表?2、什么是相似度的概念?3、什么是TF-IDF算法4、VSM算法Ⅰ、概念Ⅱ、算法原理Ⅲ、举例一、Spark的调优1、更改序列化为kryoSpark
- 大数据笔记(待续)
yangzex
笔记
mysql缓存技术数据库和缓存双写数据一致性问题常见的解决方案常见方案通常情况下,我们使用缓存的主要目的是为了提升查询的性能。大多数情况下,我们是这样使用缓存的:用户请求过来之后,先查缓存有没有数据,如果有则直接返回。如果缓存没数据,再继续查数据库。如果数据库有数据,则将查询出来的数据,放入缓存中,然后返回该数据。如果数据库也没数据,则直接返回空。这是缓存非常常见的用法。一眼看上去,好像没有啥问题
- 【Python大数据笔记_day11_Hadoop进阶之MR和YARN&ZooKeeper】
LKL1026
Python大数据学习笔记hadoop大数据笔记
MR单词统计流程已知文件内容: hadoophivehadoopsparkhive flinkhivelinuxhivemysqlinput结果: k1(行偏移量) v1(每行文本内容) 0 hadoophivehadoopsparkhive 30 flinkhivelinuxhivemysqlmap结果: k2(split切割后的单词)v2(拼接1) hadoop1
- 【Python大数据笔记_day10_Hive调优及Hadoop进阶】
LKL1026
Python大数据学习笔记大数据hadoophive笔记
hive调优hive官方配置url:ConfigurationProperties-ApacheHive-ApacheSoftwareFoundationhive命令和参数配置hive参数配置的意义:开发Hive应用/调优时,不可避免地需要设定Hive的参数。设定Hive的参数可以调优HQL代码的执行效率,或帮助定位问题。然而实践中经常遇到的一个问题是,为什么我设定的参数没有起作用?这是对hive
- 【Python大数据笔记_day08_hive查询】
LKL1026
Python大数据学习笔记数据库hive笔记
hive查询语法结构:SELECT[ALL|DISTINCT]字段名,字段名,...FROM表名[inner|leftouter|rightouter|fullouter|leftsemiJOIN表名ON关联条件][WHERE非聚合条件][GROUPBY分组字段名][HAVING聚合条件][ORDERBY排序字段名asc|desc][CLUSTERBY字段名|[DISTRIBUTEBY字段名SOR
- 【Python大数据笔记_day09_hive函数和调优】
LKL1026
Python大数据学习笔记大数据笔记hive
hive函数函数分类标准[重点]原生分类标准:内置函数和用户定义函数(UDF,UDAF,UDTF)分类标准扩大化:本来,UDF、UDAF、UDTF这3个标准是针对用户自定义函数分类的;但是,现在可以将这个分类标准扩大到hive中所有的函数,包括内置函数和自定义函数;目前hive三大标准UDF:(User-Defined-Function)普通函数:特点是一进一出(输入一行数据输出一行数据)
- 河工阿晖大数据笔记脚本截图
喧嚣小风
大数据bigdata大数据
#!/bin/bashbeg_date=`date-d"${1}"+%s`end_date=`date-d"${2}"+%s`if((beg_date>${end_date}));thenecho"beg_date/root/sh/date手动添加的date=`cat/root/sh/date`#第二步:获取json文件日期的后一天日期afterday_timestamp=$[`date-d"${
- 大数据笔记29—Hadoop基础篇12(Hive特殊使用与函数)
了不起的我阿
hadoophive数据库数据仓库大数据pythonhive
Hive特殊使用与函数知识点01:Hive回顾知识点02:本篇目标知识点03:Hive表结构:普通表结构知识点04:Hive表结构:分区表设计知识点05:Hive表结构:分区表实现知识点06:Hive表结构:分桶表设计及实现知识点07:Hive中的Join:Join逻辑知识点08:Hive中的Join:Join实现知识点09:Select语法:orderby与sortby知识点10:Select语
- 【Python大数据笔记_day07_hive中的分区表、分桶表以及一些特殊类型】
LKL1026
Python大数据学习笔记大数据笔记hive
分区表分区表的特点/好处:需要产生分区目录,查询的时候使用分区字段筛选数据,避免全表扫描从而提升查询效率效率上注意:如果分区表在查询的时候呀没有使用分区字段去筛选数据,效率不变分区字段名注意:分区字段名不能和原有的字段名重复,因为分区字段名要作为字段拼接到表后一级分区创建分区表:create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)par
- 大数据笔记--Zookeeper(第二篇)
是小先生
大数据02-Zookeeperbigdatazookeeper大数据
目录一、Zookeeper1、概述2、安装3、伪分布式安装4、特点5、命令6、节点信息7、节点类型8、zookeeper-APIi、普通API无观察者ii、观察者API二、完全分布式安装1、三台服务器准备2、安装Zookeeper3、完成效果一、Zookeeper1、概述①、Zookeeper是Yahoo(雅虎)开发后来贡献给了Apache的一套用于分布式管理和协调的框架②、Zookeeper本身
- 【Python大数据笔记_day06_Hive】
LKL1026
Python大数据学习笔记大数据hive笔记
hive内外表操作建表语法create[external]table[ifnotexists]表名(字段名字段类型,字段名字段类型,...)[partitionedby(分区字段名分区字段类型)]#分区表固定格式[clusteredby(分桶字段名)into桶个数buckets]#分桶表固定格式注意:可以排序[sortedby(排序字段名asc|desc)][rowformatdelimitedf
- 【Python大数据笔记_day05_Hive基础操作】
LKL1026
Python大数据学习笔记大数据笔记hive
一.SQL,Hive和MapReduce的关系用户在hive上编写sql语句,hive把sql语句转化为MapReduce程序去执行二.Hive架构映射流程用户接口:包括CLI、JDBC/ODBC、WebGUI,CLI(commandlineinterface)为shell命令行;Hive中的Thrift服务器允许外部客户端通过网络与Hive进行交互,类似于JDBC或ODBC协议。WebGUI是通
- 大数据笔记--Zookeeper(第三篇)
是小先生
大数据02-Zookeeperzookeeperbigdata分布式
目录一、选举机制1、概述2、细节二、ZAB协议1、概述2、原子广播3、原子广播的过程4、查看日志的方式5、崩溃恢复三、Zookeeper-其他1、observer-观察者2、特征3、zookeeper集群操作四、PAXOS算法1、概述五、AVRO1、概述2、序列化3、AVRO序列化举例4、RPC一、选举机制1、概述当一个zookeeper集群刚启动的时候,会自动的进入选举状态,此时所有的服务器都会
- 【Python大数据笔记_day04_Hadoop】
LKL1026
Python大数据学习笔记大数据笔记hadoop分布式
分布式和集群分布式:多台服务器协同配合完成同一个大任务(每个服务器都只完成大任务拆分出来的单独1个子任务)集群:多台服务器联合起来独立做相同的任务(多个服务器分担客户发来的请求)注意:集群如果客户端请求量(任务量)多,多个服务器同时处理不同请求(不同任务),如果请求量少,一台服务器干活,其他服务器备份使用Hadoop框架概述Hadoop简介:是Apache旗下的一个用Java语言实现的存储个计算大
- 大数据笔记-关于Cassandra的删除问题
鬓戈
大数据大数据笔记
Cassandra是Facebook开源的一个NoSQL数据库,它除了具备一般的NoSQL分布式数据库特点以外,最大的一个特点是去中心化架构设计,这和HadoopHDFS/HBase等不一样,比如HDFS分为NameNode和DataNode,而Cassandra集群中所有节点都是数据节点,每一个节点都在集群中承担相同的角色。我们开始在2013年做大数据存储系统选型过程中,也考虑过Cassandr
- 大数据笔记--SparkStreaming
是小先生
大数据08-SparksparkSparkSreaming
目录一、实时计算1、离线和批量、实时和流式Ⅰ、批量计算和流式计算:Ⅱ、批量和流式的区别二、SparkStreaming介绍1、概述2、架构设计二、SparkStreaming基础1、WordCount案例①、监听本地文件数据源②、通过SparkStreaming实时过滤2、基本概念Ⅰ、StreamingContextⅡ、DStream抽象Ⅲ、案例一、实时计算1、离线和批量、实时和流式大数据的计算模
- 大数据笔记--Spark(第四篇)
是小先生
大数据08-SparkSaprkGC
目录一、RDD的容错机制二、RDD持久化机制1、RDD持久化(缓存)2、使用缓存3、缓存数据的清除4、持久化理解三、CheckPoint机制1、概述2、示例代码:3、总结4、Saprk懒执行的意义四、GC回收机制及算法1、概述2、哪些内存数据需要被回收?Ⅰ、引用计数法判定Ⅱ、可达性分析法3、常见的垃圾回收算法Ⅰ、标记-清除算法Ⅱ、复制算法Ⅲ、标记-整理算法Ⅳ、分代收集算法五、GC收集器1、概述2、
- 大数据笔记--Flume(第一篇)
是小先生
大数据04-Flumebigdataflume大数据
目录一、Flume的简介1、概述2、基本概念3、流动模型/拓扑结构①、单级流动②、多级流动③、扇入流动④、扇出流动⑤、复杂流动二、执行流程三、安装Flume四、Source1、AVROSource①、概述②、配置属性③、案例2、ExecSource①、概述②、配置属性③、案例3、SpoolingDirectorySource①、概述②、配置属性③、案例4、NetcatSource①、概述②、配置属
- 大数据笔记--Spark(第一篇)
是小先生
大数据08-Sparksparkscala
目录一、Spark介绍1、概述2、来源二、Spark的生态系统模块三、Spark的使用模式1、Spark单机模式安装2、Spark集群模式安装四、RDD介绍1、概述2、创建RDD两种方式3、分区概念五、RDD的操作1、Transformation变化2、Action执行3、Controller控制一、Spark介绍1、概述Spark是UCBerkeleyAMPlab(加州大学伯克利分校的AMP实验
- 大数据笔记--Hadoop(第一篇)
是小先生
大数据03-Hadoopbigdata大数据hadoop
目录一、大数据简介1、简介2、特点3、应用场景4、组织结构二、Hadoop简介1、概述2、版本3、模块4、安装模式5、web访问端口三、Hadoop发展1、创始人2、发展历程四、Hadoop伪分布式安装五、hadoop完全分布式安装一、大数据简介1、简介①、美国调研机构Gartner给出了定义:大数据是一种新的处理模式,针对海量数据能够提供更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力②、维基百科给出了定
- 大数据笔记--Hive(第一篇)
是小先生
大数据05-Hivehivebigdatahadoop
目录一、Hive1、概述2、Hive和数据库的比较3、特点①、优点②、缺点二、Hive的安装1、概述2、安装步骤3、Hive运行日志4、参数配置一、Hive1、概述Hive原本时有Facebook公司开发后来贡献给了Apache的一套用于进行数据仓库管理的机制Hive提供了类SQL(HQL,HiveQL)语句来管理HDFS上的大量数据,底层会将SQL转化为MapReduce来交给HadoopYAR
- 大数据笔记-大数据处理流程
鬓戈
大数据大数据笔记架构
大家对大数据处理流程大体上认识差不多,具体做起来可能细节各不相同,一幅简单的大数据处理流程图如下:1)数据采集:数据采集是大数据处理的第一步。数据采集面对的数据来源是多种多样的,包括各种传感器、社交媒体、电子邮件、数据库、程序运行日志等。数据采集面对的数据类型是多种多样的,有文本数据、结构化数据、图片数据、语音数据、视频数据等。数据采集使用的各种开源工具也是多种多样的,如采用FileBeat对日志
- 【大数据笔记】SQL Optimizer 解析
唐浮
大数据学习笔记大数据sql
前言大数据课程相关笔记一、大数据体系下的SQL一、大数据体系大数据体系自上而下分为七层,分别是:1.业务应用业务应用层次,主要业务应用包括BI报表、数据挖掘、营销分析、精准推荐等,主要工作是管控运维。2.数据开发数据开发层次,主要技术包括Airflow、DAG等,主要工作是集群创建。3.权限管控权限管控层次,主要技术包括ApacheRanger、GDPR等,主要工作是集群创建。4.分析引擎(SQL
- 大数据笔记--HBase(第二篇)
是小先生
大数据06-HBasehbasehadoop
目录一、Hbase的基本架构1、HRegion2、Zookeeper的作用3、HMaster4、HRegionServer5、Compaction机制二、Hbase的架构读写流程1、概念2、写流程3、读流程三、Hbase的设计优化1、设计原则①、行键设计②、列族设计2、优化一、Hbase的基本架构1、HRegion①、在Hbase中,会将一个表从行键方向上进行切分,切分成1个或者多个HRegion
- 大数据笔记-NIFI(第一篇)
是小先生
大数据平台CDH大数据java开发语言NiFi
目录一、NIFI简介1、NIFi的相关概念及特点1.1、什么是ApacheNiFi?1.2、NiFi的核心概念1.3、NiFi架构1.4、NiFi的性能预期和特点1.5、关键NiFi功能的高级概述二、NiFi的安装(无证书集群内)1、NiFi下载2、安装NiFi2.1、上传解压2.2、修改配置文件三、启动1、we页面简介1.1、NIFI登陆后界面1.2、NIFI登陆界面解读编辑2、全局菜单3、NI
- 大数据笔记之Hadoop(HDFS)
小炫锋
Bigdatahadoophadoop大数据
HDFS概述定义:HDFS是一个分布式文件管理系统,用来存储文件,通过目录树来定位文件;由多个服务器联合起来实现其功能,集群中的服务器由各自的角色。应用场景:适合一次写入多次读写的场景,支持追加、不支持修改。适合用来做数据分析,不适合做网盘使用HDFS优缺点优点高容错性:通过增加副本的形式提高容错性,数据自动保存多个副本;某个副本丢失后,可自动恢复。适合处理大数据:数据规模(TB、PB级别以上);
- 【大数据】第二章:搭建Hadoop集群(送尚硅谷大数据笔记)
DragonZhuCn
Hadoop大数据hadoop大数据
尚硅谷Hadoop3.x官方文档大全免费下载搭建集群没什么好讲的,跟着视频和笔记出不了什么问题。唯一遇到的问题就是安装好VmWare后打不开,发现是老师给的VmWare版本不适配本机的WIN11。解决办法就是下载最新版本的VmWare。新版已经修复了与WIN11的兼容性问题。两个常见面试题:1,Hadoop集群中常见的端口Hadoop2.xNameNode内部端口:8020/9000NameNod
- 《大数据时代》
天天向上的小朋友
大数据笔记维克托最具洞见之处在于,他明确指出,大数据时代最大的转变就是,放弃对因果关系的渴求,而取而代之关注相关关系。也就是说只要知道“是什么”,而不需要知道“为什么”。这颠覆了千百年来人类的思维惯例,对人类的认知和与世界交流的方式提出了全新的挑战。本书认为大数据的核心就是预测。大数据将为人类的生活创造前所未有的可量化的维度。本书前瞻性地指出,大数据带来的信息风暴正在变革我们的生活、工作和思维,大
- mysql主从数据同步
林鹤霄
mysql主从数据同步
配置mysql5.5主从服务器(转)
教程开始:一、安装MySQL
说明:在两台MySQL服务器192.168.21.169和192.168.21.168上分别进行如下操作,安装MySQL 5.5.22
二、配置MySQL主服务器(192.168.21.169)mysql -uroot -p &nb
- oracle学习笔记
caoyong
oracle
1、ORACLE的安装
a>、ORACLE的版本
8i,9i : i是internet
10g,11g : grid (网格)
12c : cloud (云计算)
b>、10g不支持win7
&
- 数据库,SQL零基础入门
天子之骄
sql数据库入门基本术语
数据库,SQL零基础入门
做网站肯定离不开数据库,本人之前没怎么具体接触SQL,这几天起早贪黑得各种入门,恶补脑洞。一些具体的知识点,可以让小白不再迷茫的术语,拿来与大家分享。
数据库,永久数据的一个或多个大型结构化集合,通常与更新和查询数据的软件相关
- pom.xml
一炮送你回车库
pom.xml
1、一级元素dependencies是可以被子项目继承的
2、一级元素dependencyManagement是定义该项目群里jar包版本号的,通常和一级元素properties一起使用,既然有继承,也肯定有一级元素modules来定义子元素
3、父项目里的一级元素<modules>
<module>lcas-admin-war</module>
<
- sql查地区省市县
3213213333332132
sqlmysql
-- db_yhm_city
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id = 1 -- 海南 class_id = 9 港、奥、台 class_id = 33、34、35
SELECT * FROM db_yhm_city WHERE class_parent_id =169
SELECT d1.cla
- 关于监听器那些让人头疼的事
宝剑锋梅花香
画图板监听器鼠标监听器
本人初学JAVA,对于界面开发我只能说有点蛋疼,用JAVA来做界面的话确实需要一定的耐心(不使用插件,就算使用插件的话也没好多少)既然Java提供了界面开发,老师又要求做,只能硬着头皮上啦。但是监听器还真是个难懂的地方,我是上了几次课才略微搞懂了些。
- JAVA的遍历MAP
darkranger
map
Java Map遍历方式的选择
1. 阐述
对于Java中Map的遍历方式,很多文章都推荐使用entrySet,认为其比keySet的效率高很多。理由是:entrySet方法一次拿到所有key和value的集合;而keySet拿到的只是key的集合,针对每个key,都要去Map中额外查找一次value,从而降低了总体效率。那么实际情况如何呢?
为了解遍历性能的真实差距,包括在遍历ke
- POJ 2312 Battle City 优先多列+bfs
aijuans
搜索
来源:http://poj.org/problem?id=2312
题意:题目背景就是小时候玩的坦克大战,求从起点到终点最少需要多少步。已知S和R是不能走得,E是空的,可以走,B是砖,只有打掉后才可以通过。
思路:很容易看出来这是一道广搜的题目,但是因为走E和走B所需要的时间不一样,因此不能用普通的队列存点。因为对于走B来说,要先打掉砖才能通过,所以我们可以理解为走B需要两步,而走E是指需要1
- Hibernate与Jpa的关系,终于弄懂
avords
javaHibernate数据库jpa
我知道Jpa是一种规范,而Hibernate是它的一种实现。除了Hibernate,还有EclipseLink(曾经的toplink),OpenJPA等可供选择,所以使用Jpa的一个好处是,可以更换实现而不必改动太多代码。
在play中定义Model时,使用的是jpa的annotations,比如javax.persistence.Entity, Table, Column, OneToMany
- 酸爽的console.log
bee1314
console
在前端的开发中,console.log那是开发必备啊,简直直观。通过写小函数,组合大功能。更容易测试。但是在打版本时,就要删除console.log,打完版本进入开发状态又要添加,真不够爽。重复劳动太多。所以可以做些简单地封装,方便开发和上线。
/**
* log.js hufeng
* The safe wrapper for `console.xxx` functions
*
- 哈佛教授:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质
bijian1013
时间管理励志人生穷人过于忙碌
一个跨学科团队今年完成了一项对资源稀缺状况下人的思维方式的研究,结论是:穷人和过于忙碌的人有一个共同思维特质,即注意力被稀缺资源过分占据,引起认知和判断力的全面下降。这项研究是心理学、行为经济学和政策研究学者协作的典范。
这个研究源于穆来纳森对自己拖延症的憎恨。他7岁从印度移民美国,很快就如鱼得水,哈佛毕业
- other operate
征客丶
OSosx
一、Mac Finder 设置排序方式,预览栏 在显示-》查看显示选项中
二、有时预览显示时,卡死在那,有可能是一些临时文件夹被删除了,如:/private/tmp[有待验证]
--------------------------------------------------------------------
若有其他凝问或文中有错误,请及时向我指出,
我好及时改正,同时也让我们一
- 【Scala五】分析Spark源代码总结的Scala语法三
bit1129
scala
1. If语句作为表达式
val properties = if (jobIdToActiveJob.contains(jobId)) {
jobIdToActiveJob(stage.jobId).properties
} else {
// this stage will be assigned to "default" po
- ZooKeeper 入门
BlueSkator
中间件zk
ZooKeeper是一个高可用的分布式数据管理与系统协调框架。基于对Paxos算法的实现,使该框架保证了分布式环境中数据的强一致性,也正是基于这样的特性,使得ZooKeeper解决很多分布式问题。网上对ZK的应用场景也有不少介绍,本文将结合作者身边的项目例子,系统地对ZK的应用场景进行一个分门归类的介绍。
值得注意的是,ZK并非天生就是为这些应用场景设计的,都是后来众多开发者根据其框架的特性,利
- MySQL取得当前时间的函数是什么 格式化日期的函数是什么
BreakingBad
mysqlDate
取得当前时间用 now() 就行。
在数据库中格式化时间 用DATE_FORMA T(date, format) .
根据格式串format 格式化日期或日期和时间值date,返回结果串。
可用DATE_FORMAT( ) 来格式化DATE 或DATETIME 值,以便得到所希望的格式。根据format字符串格式化date值:
%S, %s 两位数字形式的秒( 00,01,
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式
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/
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
abstract class Component {
public abstract void printStruct(Str
- 4_JAVA+Oracle面试题(有答案)
chenke
oracle
基础测试题
卷面上不能出现任何的涂写文字,所有的答案要求写在答题纸上,考卷不得带走。
选择题
1、 What will happen when you attempt to compile and run the following code? (3)
public class Static {
static {
int x = 5; // 在static内有效
}
st
- 新一代工作流系统设计目标
comsci
工作算法脚本
用户只需要给工作流系统制定若干个需求,流程系统根据需求,并结合事先输入的组织机构和权限结构,调用若干算法,在流程展示版面上面显示出系统自动生成的流程图,然后由用户根据实际情况对该流程图进行微调,直到满意为止,流程在运行过程中,系统和用户可以根据情况对流程进行实时的调整,包括拓扑结构的调整,权限的调整,内置脚本的调整。。。。。
在这个设计中,最难的地方是系统根据什么来生成流
- oracle 行链接与行迁移
daizj
oracle行迁移
表里的一行对于一个数据块太大的情况有二种(一行在一个数据块里放不下)
第一种情况:
INSERT的时候,INSERT时候行的大小就超一个块的大小。Oracle把这行的数据存储在一连串的数据块里(Oracle Stores the data for the row in a chain of data blocks),这种情况称为行链接(Row Chain),一般不可避免(除非使用更大的数据
- [JShop]开源电子商务系统jshop的系统缓存实现
dinguangx
jshop电子商务
前言
jeeshop中通过SystemManager管理了大量的缓存数据,来提升系统的性能,但这些缓存数据全部都是存放于内存中的,无法满足特定场景的数据更新(如集群环境)。JShop对jeeshop的缓存机制进行了扩展,提供CacheProvider来辅助SystemManager管理这些缓存数据,通过CacheProvider,可以把缓存存放在内存,ehcache,redis,memcache
- 初三全学年难记忆单词
dcj3sjt126com
englishword
several 儿子;若干
shelf 架子
knowledge 知识;学问
librarian 图书管理员
abroad 到国外,在国外
surf 冲浪
wave 浪;波浪
twice 两次;两倍
describe 描写;叙述
especially 特别;尤其
attract 吸引
prize 奖品;奖赏
competition 比赛;竞争
event 大事;事件
O
- sphinx实践
dcj3sjt126com
sphinx
安装参考地址:http://briansnelson.com/How_to_install_Sphinx_on_Centos_Server
yum install sphinx
如果失败的话使用下面的方式安装
wget http://sphinxsearch.com/files/sphinx-2.2.9-1.rhel6.x86_64.rpm
yum loca
- JPA之JPQL(三)
frank1234
ormjpaJPQL
1 什么是JPQL
JPQL是Java Persistence Query Language的简称,可以看成是JPA中的HQL, JPQL支持各种复杂查询。
2 检索单个对象
@Test
public void querySingleObject1() {
Query query = em.createQuery("sele
- Remove Duplicates from Sorted Array II
hcx2013
remove
Follow up for "Remove Duplicates":What if duplicates are allowed at most twice?
For example,Given sorted array nums = [1,1,1,2,2,3],
Your function should return length
- Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
jinnianshilongnian
spring 4
Spring4新特性——泛型限定式依赖注入
Spring4新特性——核心容器的其他改进
Spring4新特性——Web开发的增强
Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
Spring4新特性——Groovy Bean定义DSL
Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
- CentOS安装Mysql5.5
liuxingguome
centos
CentOS下以RPM方式安装MySQL5.5
首先卸载系统自带Mysql:
yum remove mysql mysql-server mysql-libs compat-mysql51
rm -rf /var/lib/mysql
rm /etc/my.cnf
查看是否还有mysql软件:
rpm -qa|grep mysql
去http://dev.mysql.c
- 第14章 工具函数(下)
onestopweb
函数
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/
- POJ 1050
SaraWon
二维数组子矩阵最大和
POJ ACM第1050题的详细描述,请参照
http://acm.pku.edu.cn/JudgeOnline/problem?id=1050
题目意思:
给定包含有正负整型的二维数组,找出所有子矩阵的和的最大值。
如二维数组
0 -2 -7 0
9 2 -6 2
-4 1 -4 1
-1 8 0 -2
中和最大的子矩阵是
9 2
-4 1
-1 8
且最大和是15
- [5]设计模式——单例模式
tsface
java单例设计模式虚拟机
单例模式:保证一个类仅有一个实例,并提供一个访问它的全局访问点
安全的单例模式:
/*
* @(#)Singleton.java 2014-8-1
*
* Copyright 2014 XXXX, Inc. All rights reserved.
*/
package com.fiberhome.singleton;
- Java8全新打造,英语学习supertool
yangshangchuan
javasuperword闭包java8函数式编程
superword是一个Java实现的英文单词分析软件,主要研究英语单词音近形似转化规律、前缀后缀规律、词之间的相似性规律等等。Clean code、Fluent style、Java8 feature: Lambdas, Streams and Functional-style Programming。
升学考试、工作求职、充电提高,都少不了英语的身影,英语对我们来说实在太重要