- Spark Standalone集群架构
htfenght
sparkspark
北风网spark学习笔记SparkStandalone集群架构SparkStandalone集群集群管理器,clustermanager:Master进程,工作节点:Worker进程搭建了一套Hadoop集群(HDFS+YARN)HDFS:NameNode、DataNode、SecondaryNameNodeYARN:ResourceManager、NodeManagerSpark集群(Spark
- PySpark学习笔记5-SparkSQL
兔子宇航员0301
数据开发小白成长笔记学习笔记
sparkSql的数据抽象有两种。一类是dataset适用于java和Scala一类是dataframe适用于java,Scala,python将rdd转换为dataframe#方式一df=spark.createDataFrame(rdd,schema=['name','age'])#方式二schema=Structtype().add('id',integertype(),nullable=F
- pySpark学习笔记4——预处理csv数据3
小李飞刀李寻欢
NLP与推荐算法pySparkhdfsdataframecsv
嗨,各位大佬好,我是开局一手好牌,最后打得稀烂,输掉所有的菜鸟小明哥。本文仍旧是pySpark系列继续,欢迎关注,并请持续关注。入门,开始,继续。有大佬说,很多人写博文都是开篇啥的,往往只有一两篇,后来再无更新,而我不是,专注,持续深入才是我的本色。回到征途,在spark中,有很多函数可能你并不知道或者真的没有,那么就需要自己定义个函数了,这很正常,这就是udf,即望文生义——userdefine
- spark学习笔记:弹性分布式数据集RDD(Resilient Distributed Dataset)
黄道婆
bigdata
弹性分布式数据集RDD1.RDD概述1.1什么是RDDRDD(ResilientDistributedDataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将数据缓存在内存中,后续的查询能够重用这些数据,这极大地提升了查询速度。D
- Spark学习笔记五:Spark资源调度和任务调度
开发者连小超
一、StageSpark任务会根据RDD之间的依赖关系,形成一个DAG有向无环图,DAG会提交给DAGScheduler,DAGScheduler会把DAG划分相互依赖的多个stage,划分stage的依据就是RDD之间的宽窄依赖。遇到宽依赖就划分stage,每个stage包含一个或多个task任务。然后将这些task以taskSet的形式提交给TaskScheduler运行。stage切割规则切
- 【大数据】Spark学习笔记
pass night
学习笔记javaspark大数据sql
初识SparkSpark和HadoopHadoopSpark起源时间20052009起源地MapReduceUniversityofCaliforniaBerkeley数据处理引擎BatchBatch编程模型MapReduceResilientdistributedDatesets内存管理DiskBasedJVMManaged延迟高中吞吐量中高优化机制手动手动APILowlevelhighleve
- spark学习笔记(十一)——sparkStreaming-概述/特点/构架/DStream入门程序wordcount
一个人的牛牛
spark学习sparkscala大数据
目录SparkStreamingsparkStreamingDStreamsparkStreaming特点sparkStreaming构架背压机制DStream入门SparkStreamingsparkStreamingSparkStreaming用于流式数据的处理。SparkStreaming支持的数据输入源很多:Kafka、Flume、Twitter、ZeroMQ和简单的TCP套接字等等。数据
- Spark学习笔记一
孤独的偷学者
开发环境的搭建大数据spark
文章目录1Spark架构设计与原理思想1.1Spark初始1.2Spark架构核心1.3Spark的计算阶段1.4Spark执行流程1.4Spark核心模块2Spark运行环境2.1Local模式2.2Standalone模式2.2.1上传与解压Spark压缩包2.2.2默认配置文件的修改2.2.3启动集群2.2.4配置历史服务2.2.5配置高可用(HA)1Spark架构设计与原理思想1.1Spa
- 大数据Spark学习笔记—sparkcore
Int mian[]
大数据大数据sparkhadoopscala分布式
目录Spark概述核心模块Spark编程配置IDEA配置scala环境WordCount案例Spark-Standalone运行环境Local配置步骤集群分工解压文件修改配置启动集群配置历史服务器Spark-Yarn运行环境配置步骤配置历史服务器Windows运行环境配置步骤常用端口号Spark架构核心组件DriverExecutorMaster&WorkerApplicationMasterHa
- 20210127_spark学习笔记
yehaver
spark
一、部分理论spark:由Scala语言开发的快速、通用、可扩展的基于内存的大数据分析引擎。在mapreduce上进行了优化,但没mapreduce稳定。SparkCore是spark平台的基础通用执行引擎,所有其他功能都是基于。它在外部存储系统中提供内存计算和引用数据集。spark最基础的最核心的功能SparkSQL是SparkCore之上的一个组件,它引入了一个称为SchemaRDD的新数据抽
- 【Spark学习笔记】- 1Spark和Hadoop的区别
拉格朗日(Lagrange)
#Spark学习笔记spark学习笔记
目录标题Spark是什么SparkandHadoop首先从时间节点上来看:功能上来看:SparkorHadoopSpark是什么Spark是一种基于内存的快速、通用、可扩展的大数据分析计算引擎。SparkandHadoop在之前的学习中,Hadoop的MapReduce是大家广为熟知的计算框架,那为什么咱们还要学习新的计算框架Spark呢,这里就不得不提到Spark和Hadoop的关系。首先从时间
- Spark学习笔记【基础概念】
java路飞
大数据Sparkspark大数据java
文章目录前言Spark基础Spark是什么spark和hadoop区别Spark核心模块Spark运行模式Spark运行架构运行架构Executor与Core(核)并行度(Parallelism)有向无环图(DAG)spark的提交方式clientclusterSpark核心编程三大数据结构RDD什么是RDD执行原理RDDAPIRDD创建RDD转换算子Action行动算子统计操作RDD序列化RDD
- Spark学习笔记(3)——Spark运行架构
程光CS
#Spark学习笔记
本系列文章内容全部来自尚硅谷教学视频,仅作为个人的学习笔记一、运行架构Spark框架的核心是一个计算引擎,整体来说,它采用了标准master-slave的结构。如下图所示,它展示了一个Spark执行时的基本结构。图形中的Driver表示master,负责管理整个集群中的作业任务调度。图形中的Executor则是slave,负责实际执行任务。二、核心组件由上图可以看出,对于Spark框架有两个核心组
- 【Spark学习笔记】- 4运行架构&核心组件&核心概念
拉格朗日(Lagrange)
#Spark学习笔记spark学习笔记
目录标题1运行架构2核心组件2.1Driver2.2Executor2.3Master&Worker2.4ApplicationMaster3核心概念3.1Executor与Core3.2并行度(Parallelism)3.3有向无环图(DAG)4提交流程4.1YarnClient模式4.2YarnCluster模式5分布式计算模拟5.1Driver5.2Executor5.3Executor25
- Spark学习笔记01-基础
GreenWang
本文基于Spark2.4.1进行演示,相关代码可以在我的Github上看到。简介Spark是一个分布式集群计算系统,类似Hadoop提供了强大的分布式计算能力,相比过去的批量处理系统,提供了处理更大规模数据的能力。Spark提供了Java、Python、Scala、R接口。除常见的MapReduce运算外,还支持图、机器学习、SparkSQL等计算方式。特性高效Speed,因为很多数据都在内存中,
- spark学习笔记
大数据男
hadoop实战sparkscalabigdata
文章目录1,spark架构2,spark部署模式3,spark单机模式4,standalone模式5,sparkonyarn6,idea写代码直接提交yarn7,RDD缓存持久化8,spark从mysql读写数据9,spark宽依赖、窄依赖、DAG、JOB、STAGE、Pipeline、taskset10,action和transformation11,RDD12,内存计算指的是上面13,DAG以
- Spark学习笔记(三):使用Java调用Spark集群
bluesnail95
Reduce)spark
我搭建的Spark集群的版本是2.4.4。在网上找的maven依赖,链接忘记保存了。。。。UTF-81.81.82.6.0-cdh5.14.21.1.0-cdh5.14.21.2.0-cdh5.14.22.11.82.4.4clouderahttps://repository.cloudera.com/artifactory/cloudera-repos/org.scala-langscala-l
- 2020-03-17
陆寒晨
spark学习笔记centos安装OracleVirtualBox:$sudoyuminstallkernel-develkernel-headersmakepatchgcc$sudowgethttps://download.virtualbox.org/virtualbox/rpm/el/virtualbox.repo-P/etc/yum.repos.d#安装virtualBox$sudoyum
- spark学习笔记(六)——sparkcore核心编程-RDD行动算子
一个人的牛牛
sparkspark学习大数据
行动算子-触发作业的执行(runjob)创建activeJob,提交并执行目录(1)reduce(2)collect(3)count(4)first(5)take(6)takeOrdered(7)aggregate(8)fold(9)countByKey(10)save相关算子(11)foreachRDD转换:对RDD功能的补充和封装,将旧的RDD包装成为新的RDD;RDD行动:触发任务的调度和作
- Spark学习笔记11:RDD算子
balabalalibala
Sparkspark学习bigdatascala
目录一、RDD算子二、准备工作(一)准备文件1、准备本地系统文件2、准备HDFS系统文件(二)启动SparkShell1、启动HDFS服务2、启动Spark服务3、启动SparkShell三、转化算子(一)映射算子-map()1、映射算子功能2、映射算子案例A、将rdd1每个元素翻倍得到rdd2B、将rdd1每个元素平方得到rdd21、采用普通函数作为参数传给map()算子2、用下划线表达式作为参
- pyspark学习笔记——RDD
千层肚
学习大数据spark
目录1.程序执行入口SparkContext对象2.RDD的创建2.1通过并行化集合创建(本地对象转分布式RDD)2.2读取外部数据源(读取文件)2.2.1使用textFileAPI2.2.2wholeTextFileAPI2.3RDD算子2.4常用Transformation算子2.4.1map算子2.4.2flatMap算子2.4.3reduceByKey算子2.4.4mapValues算子2
- Spark学习笔记(1)RDD
灯火gg
RDDRDD(ResilientDistributedDataset)叫做弹性分布式数据集,是Spark中最基本的数据抽象,它代表一个不可变、可分区、里面的元素可并行计算的集合。RDD具有数据流模型的特点:自动容错、位置感知性调度和可伸缩性。RDD允许用户在执行多个查询时显式地将工作集缓存在内存中,后续的查询能够重用工作集,这极大地提升了查询速度。RDD内部结构.pngRDD5大特型Alistof
- Spark学习笔记(一):Spark 基本原理
leo825...
大数据学习spark学习笔记
文章目录1、Spark整体架构1.1、Spark集群角色1.1.1、ClusterManager1.1.2、WorkerNode1.1.3、Executor1.1.4、Application1.1.5、Driver1.1.6、Executor2、Spark运行基本流程2.1、RDD2.2、DAG2.3、DAGScheduler2.4、TaskScheduler2.5、Job2.6、Stage2.7
- Spark学习笔记——龟速更新。。
5akura
个人学习笔记boxhadoopsparkscalajava
文章目录Spark学习笔记第一章、基本认识与快速上手1.1、认识Spark1.2、对比Hadoop1.3、Spark组成基本介绍1.4、快速上手之WorldCount实现1.4.1、方式一(Scala类似集合操作实现)1.4.2、方式二(MR思维实现)1.4.3、方式三(Spark实现)第二章、环境搭建2.1、Local模式2.1.1、SparkShell命令行执行2.1.2、spark-subl
- spark rdd java_Spark学习笔记之Spark中的RDD的具体使用
Minitab Users Group
sparkrddjava
1.Spark中的RDDResilientDistributedDatasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2.RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的,但是在内存资源不足时,Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能,当其中
- 大数据系列——Spark学习笔记之Spark中的RDD
EVAO
大数据
1.Spark中的RDDResilientDistributedDatasets(弹性分布式数据集)Spark中的最基本的抽象有了RDD的存在我们就可以像操作本地集合一样操作分布式的数据包含所有元素的分区的集合RDD包含了很多的分区2.RDD中的弹性RDD中的数据是可大可小的RDD的数据默认情况下存放在内存中的,但是在内存资源不足时,Spark会自动将RDD数据写入磁盘RDD有自动容错功能,当其中
- spark运行原理
潮生明月
sparkspark
1、YARN架构设计详解2、SparkonYarn的运行原理3、详细探究Spark的shuffle实现4、Spark基本工作流程及YARNcluster模式原理5、Spark学习笔记1:Application,Driver,Job,Task,Stage理解6、Spark学习之路(三)Spark之RDD7、SparkCore_资源调度与任务调度详述
- Spark学习笔记[3]-Spark安装部署
kinglinch
大数据sparkbigdata
Spark学习笔记[3]-Spark安装部署1、下载对应版本的spark 官网我始终都下不下来,推荐一个国内的镜像:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/apache/spark2、概述2-1安装模式 虽然Spark是一个分布式计算框架,但是其不属于HadoopProject,它有自己的资源层管理和文件系统,可以不依赖Hadoop的HDFS和Yarn,所以安
- Spark学习笔记
zhglance
1.Spark简述Spark通过内存计算能力,急剧的提高大数据处理速度。解决了Hadoop只适合于离线的高吞吐量、批量处理的业务场景的弊端,提出了实时计算的解决方法。1.1Spark特点a.快速处理能力:Hadoop的MapReduce中间数据采用磁盘存储,而Spark优先使用内存避免大量的磁盘IO,极大的提高了计算速度;b.支持性强:Spark支持Java、Scala、Python等;c.可查询
- SPark学习笔记:08-SParkSQL的DataFrame和DataSet操作
wangzhongyudie
大数据Sparkspark学习大数据
文章目录概述DataFrame的常用API操作添加maven依赖创建SparkSessionDataFrame的创建DataFrame的DSL操作DataFrame的SQL操作DataSet的常用操作DataSet的创建DataSet与DataFrame、RDD之间的关系和互转概述在Spark中DataFrame是一种以RDD为基础的分布式数据集,类似于传统数据库的二维表格。和python的Pan
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
用户下了一个订单,订单内的内容较多,且来自多表,首次下单的时候,内容可能会不全(部分内容不是必须,出现有些表根本就没有没有该订单的值)。在以后更改订单时,有些内容会更改,有些内容会新增。
问题:
如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
android:textColor="@android:color/opaque_red"
- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
bookjovi
erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
相关新闻:
(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
component
webapps
在conf里面的auth里赋予的权限配置为
[groups]
- 浅谈程序员的数学修养
comsci
设计模式编程算法面试招聘
浅谈程序员的数学修养
- 批量执行 bulk collect与forall用法
daizj
oraclesqlbulk collectforall
BULK COLLECT 子句会批量检索结果,即一次性将结果集绑定到一个集合变量中,并从SQL引擎发送到PL/SQL引擎。通常可以在SELECT INTO、
FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
- Yii CModel中rules验证规格
dcj3sjt126com
rulesyiivalidate
Yii cValidator主要用法分析:
yii验证rulesit 分类: Yii yii的rules验证 cValidator主要属性 attributes ,builtInValidators,enableClientValidation,message,on,safe,skipOnError
 
- 基于vagrant的redis主从实验
dcj3sjt126com
vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
实验目的: Redis主从
实现思路
制作一个基于sentos6.5, 已经安装好reids的box, 添加一个脚本配置从机, 然后作为后面主机从机的基础box
制作sentos6.5+redis的box
mkdir vagrant_redis
cd vagrant_
- Memcached(二)、Centos安装Memcached服务器
frank1234
centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
- Remove Duplicates from Sorted List
hcx2013
remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
For example,Given 1->1->2, return 1->2.Given 1->1->2->3->3, return&
- Spring4新特性——JSR310日期时间API的支持
jinnianshilongnian
spring4
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
- 浅谈enum与单例设计模式
247687009
java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
造器,导出静态成员变量,以便调用者访问。
第一种
package singleton;
public class Singleton {
//导出全局成员
public final static Singleton INSTANCE = new S
- 使用switch条件语句需要注意的几点
openwrt
cbreakswitch
1. 当满足条件的case中没有break,程序将依次执行其后的每种条件(包括default)直到遇到break跳出
int main()
{
int n = 1;
switch(n) {
case 1:
printf("--1--\n");
default:
printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
schnell18
springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
单元测试的app context不支持从外部properties文件注入属性
@Value注解不能解析带通配符的路径字符串
解决第一个问题可以配置一个PropertyPlaceholderConfigurer的bean。
第二个问题的具体实例是:
 
- Java 定时任务总结一
tuoni
javaspringtimerquartztimertask
Java定时任务总结 一.从技术上分类大概分为以下三种方式: 1.Java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务; 说明: java.util.Timer定时器,实际上是个线程,定时执行TimerTask类 &
- 一种防止用户生成内容站点出现商业广告以及非法有害等垃圾信息的方法
yangshangchuan
rank相似度计算文本相似度词袋模型余弦相似度
本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文