- HBase 简介
HBase简介什么是HBaseApacheHBase是Hadoop数据库,一个分布式的、可伸缩的大数据存储。当您需要对大数据进行随机的、实时的读/写访问时,请使用ApacheHBase。这个项目的目标是在商品硬件的集群上托管非常大的表——数十亿行百万列的列。ApacheHBase是一个开源的、分布式的、版本化的、非关系的数据库,它模仿了Google的Bigtable:一个结构化数据的分布式存储系统
- 管理大数据存储的十大技巧
weixin_34238633
大数据数据库运维
在1990年,每一台应用服务器都倾向拥有直连式系统(DAS)。SAN的构建则是为了更大的规模和更高的效率提供共享的池存储。Hadoop已经逆转了这一趋势回归DAS。每一个Hadoop集群都拥有自身的——虽然是横向扩展型——直连式存储,这有助于Hadoop管理数据本地化,但也放弃了共享存储的规模和效率。如果你拥有多个实例或Hadoop发行版,那么你就将得到多个横向扩展的存储集群。而我们所遇到的最大挑
- 探秘阿里云Tablestore:大数据存储与查询的神器
云资源服务商
阿里云大数据云计算
一、引言在大数据时代,数据量呈爆炸式增长,数据类型也日益丰富多样,这对数据库技术提出了前所未有的挑战。传统的关系型数据库在应对海量数据存储、高并发读写以及复杂数据分析时,往往显得力不从心,难以满足企业日益增长的业务需求。为了解决这些问题,各种新型数据库技术应运而生,阿里云Tablestore便是其中的佼佼者。阿里云Tablestore是一款构建在阿里云飞天分布式系统之上的分布式NoSQL数据存储服
- 鸿蒙开发必备技能:六种数据存储方式全解析+实战代码
harmonyos
摘要在当前多设备互联的时代,移动端应用不再局限于单一设备,而是需要在多个终端上保持状态一致、数据同步与持久管理。鸿蒙系统提供了多种数据存储机制,从轻量级状态存储到复杂的数据持久化方案,满足不同场景下的需求。本文将结合实战案例,深入讲解鸿蒙系统中的六大数据存储方式,并配有可运行的代码,帮助开发者快速掌握数据管理方法。引言随着鸿蒙系统的不断发展,越来越多的开发者开始构建面向多设备、多用户、多场景的智能
- 利用 RabbitMQ 优化大数据领域的数据存储架构
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战AgenticAI实战AI人工智能与大数据rabbitmq大数据架构ai
利用RabbitMQ优化大数据领域的数据存储架构关键词:RabbitMQ、大数据、数据存储架构、消息队列、优化摘要:本文深入探讨了如何利用RabbitMQ对大数据领域的数据存储架构进行优化。首先介绍了大数据存储架构的背景和面临的问题,阐述了引入RabbitMQ的必要性。接着详细讲解了RabbitMQ的核心概念和工作原理,以及它与大数据存储架构的联系。通过核心算法原理和具体操作步骤的阐述,展示了如何
- 基于Python的智能家电参数爬虫与比对系统开发实战
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目python爬虫开发语言scrapy人工智能
摘要本文将详细介绍如何使用Python最新技术栈构建一个高效、智能的家电参数爬取与比对系统。我们将使用异步爬虫框架、机器学习辅助解析、大数据存储等技术,实现从多个电商平台自动采集家电参数,并进行智能比对分析。文章包含完整的代码实现和架构设计,适合中高级Python开发者学习现代爬虫开发的最佳实践。关键词:Python爬虫、异步IO、家电参数比对、Scrapy、Playwright、机器学习解析一、
- HBase实战:大数据存储技术——学习HBase数据库的应用场景和使用技巧
AI天才研究院
Python实战大数据人工智能语言模型JavaPython架构设计
作者:禅与计算机程序设计艺术1.简介1.1HBase介绍ApacheHBase是一个分布式、可扩展、高性能的NoSQL数据库。它是一个列族数据库,由Apache基金会所开发。它支持稀疏和密集存储,提供了一个高度可伸缩的系统,并能够在线地进行横向扩展。HBase提供了一个高效率的数据访问接口,可以使用SQL或JavaAPI访问HBase数据库。HBase采用了Google的BigTable设计理念,
- 黑马-hive学习笔记(1)
霜 杀 百 草
hive学习笔记hive学习笔记
一、hadoop介绍1.hadoop定义是一个分布式的大数据平台,这个平台上会有很多的组件,HDFS,Mapreduce,hive都是它生态的一部分,HDFS是一个数据存储系统,Mapreduce是一个计算引擎,hive是一个数据仓库2.Hadoop集群Hadoop集群是一种分布式大数据存储和处理系统,主要由Hadoop文件系统(HDFS)和Hadoop资源管理器(YARN)组成,同时还常配合一些
- Hadoop中HDFS、Hive 和 HBase三者之间的关系
[听得时光枕水眠]
hadoophdfshive
HDFS(HadoopDistributedFileSystem)、Hive和HBase是Hadoop生态系统中三个重要的组件,它们各自解决了大数据存储和处理的不同层面的问题。我们用大白话来解释这三个组件之间的关系:HDFS-数据的仓库:HDFS是一个分布式文件系统,就像是一个巨大的仓库,专门用来存储海量的数据。它把数据分成很多小块,分布在集群中的许多服务器上,这样即使数据量非常大,也能快速访问和
- 深入理解 Hadoop 核心组件 Yarn:架构、配置与实战
线条1
hadoop架构大数据
一、Hadoop三大件概述Hadoop作为大数据领域的基石,其核心由三大组件构成:HDFS(分布式文件系统):负责海量数据的分布式存储,通过数据分块和副本机制保障可靠性,是大数据存储的基础设施。MapReduce(分布式计算框架):基于“分而治之”思想,将复杂计算任务拆解为Map和Reduce阶段,实现大规模数据的并行处理。Yarn(资源管理器):作为Hadoop的“操作系统”,负责集群资源(内存
- 大数据技术的主要方向及其应用详解
百锦再@新空间
包罗万象大数据python网络linuxdjangopygame
文章目录一、大数据技术概述二、大数据存储与管理方向1.分布式文件系统2.NoSQL数据库3.数据仓库技术三、大数据处理与分析方向1.批处理技术2.流处理技术3.交互式分析4.图计算技术四、大数据机器学习方向1.分布式机器学习2.深度学习平台3.自动机器学习(AutoML)五、大数据可视化方向1.商业智能工具2.大数据可视化库3.增强分析六、大数据安全与治理方向1.数据安全2.元数据管理3.数据质量
- hadoop
薇晶晶
hadoop
1.Hadoop的三大结构及各自的作用•HDFS(HadoopDistributedFileSystem,Hadoop分布式文件系统)◦作用:提供高可靠、高吞吐量的海量数据存储服务。它将数据分块存储在不同节点上,支持大规模数据集的存储,具备良好的容错性,某个节点故障时不影响整体数据访问,适合一次写入、多次读取的大数据存储场景。•MapReduce◦作用:是一种分布式计算模型,用于大规模数据集的并行
- 数据湖架构设计与大数据存储优化方案
BUG生产制造部
大数据
```html数据湖架构设计与大数据存储优化方案数据湖架构设计与大数据存储优化方案随着企业数据量的快速增长,传统的数据仓库已经难以满足现代企业的数据分析需求。数据湖作为一种新兴的数据管理解决方案,因其灵活、可扩展的特点,逐渐成为企业大数据存储和分析的核心架构。本文将深入探讨数据湖的架构设计,并提供一些大数据存储优化的实用方案。数据湖的基本概念数据湖是一种集中式存储系统,用于存储来自不同来源的原始数
- 大数据存储架构:分布式存储系统的设计与挑战
xiayan827
bigdata
目录一、引言二、分布式存储系统的架构设计(一)数据分布策略(二)副本策略(三)节点通信与协作三、分布式存储系统面临的挑战(一)数据一致性问题(二)扩展性挑战(三)性能优化四、应对挑战的策略与发展趋势(一)应对策略(二)发展趋势五、总结一、引言随着信息技术的飞速发展,数据量呈现出爆炸式增长,大数据时代已然来临。企业和组织每天都会产生海量的数据,涵盖了用户行为数据、业务交易数据、传感器监测数据等多种类
- 大数据存储解决方案:HDFS vs NoSQL全面对比
大数据洞察
CSDN大数据hdfsnosqlai
大数据存储解决方案:HDFSvsNoSQL全面对比关键词:HDFS、NoSQL、大数据存储、分布式文件系统、非关系型数据库、数据模型、扩展性摘要:本文深入对比分析HDFS(分布式文件系统)与NoSQL数据库在大数据存储领域的核心差异。从技术架构、数据模型、一致性机制、适用场景等维度展开,结合具体代码实现和数学模型,探讨两者在数据存储、处理和管理上的关键特性。通过项目实战案例演示典型应用场景,为技术
- MongoDB 入门使用教程
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数据库mongodb数据库
MongoDB入门使用教程MongoDB是一个开源的NoSQL数据库,使用文档(JSON-like)存储数据,与传统的关系型数据库不同,它不依赖表结构和行列的约束。MongoDB提供了强大的查询能力,支持高效的数据存储和检索,适合大数据存储、实时数据处理、快速原型设计等应用场景。本教程将帮助你从基础到进阶,逐步掌握MongoDB的基本使用方法。一、安装MongoDB在开始使用MongoDB之前,首
- 找工作再也不愁之面试题全覆盖-Java基础篇
墨家巨子@俏如来
《找工作再也不愁》java开发语言后端
一.JavaSE部分基础篇Java中基本数据类型有哪些?byte:8位,最大存储是0-255,存放的数据范围是-128~127之间。short:16位,最[大数据]存储量是65536,数据范围是-32768~32767之间。int:32位,最大数据存储容量是2的32次方减1,数据范围是负的2的31次方到正的2的31次方减1。long:64位,最大数据存储容量是2的64次方减1,数据范围为负的2的6
- Trino分布式 SQL 查询引擎
会探索的小学生
分布式sql数据库hadoopspark
Trino(以前称为PrestoSQL)是一个开源的分布式SQL查询引擎,专为交互式分析查询设计,可对大规模数据集进行快速查询。以下从多个方面详细介绍Trino:主要特点多数据源支持:Trino能够连接多种不同类型的数据源,包括关系型数据库(如MySQL、PostgreSQL)、数据仓库(如Snowflake、Redshift)、大数据存储系统(如Hive、Cassandra)等。这使得用户可以在
- 资产管理存储技术栈的二十年演进:从大数据存储到AI驱动的智能管理
上海川源信息科技
AI存储全闪存储系统揭秘资产管理存储技术栈HDFS大数据存储S3全闪存储AI存储
一、引言在资产管理(以下简称“资管”)行业中,数据的高效管理和处理对于决策制定、风险控制、客户服务等方面至关重要。随着技术的不断进步,资管公司的存储技术栈也经历了深刻的变革。本文将详细分析资管存储技术栈从以HDFS为代表的大数据存储,发展到S3全闪存,再到适应AI应用的三个阶段,探讨各阶段的特性、优势与面临的挑战。二、第一阶段:HDFS为代表的大数据存储(一)技术特点1.无共享架构的局限HDFS采
- ElasticSearch
楚楚ccc
Java系列elasticsearch
1.elasticsearch、Kibana概念,elasticsearch相关术语1.1ElasticStackElasticSearch:基于json的分布式搜索和分析引擎搜索、聚合分析、大数据存储分布式、高性能、高可用、可伸缩、易维护支持文本搜索、结构化数据、非结构化数据、地址位置搜索等Logstash:动态数据收集管道,生态丰富。可进行采集、过滤、输出。ElasticSearch是官方首选
- Hadoop分布式文件系统HDFS
AI天才研究院
AI大模型企业级应用开发实战DeepSeekR1&大数据AI人工智能大模型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
Hadoop分布式文件系统HDFS作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:大数据存储,分布式计算,海量数据处理,高可用性,容错机制1.背景介绍1.1问题的由来随着互联网技术和数字设备的普及,企业级数据量呈现出爆炸式的增长趋势。传统的单机或小型集群的数据存储与管理方式已无法满足大规模数据处理的需求。数据的快速增长对存储系统的容量、性能以
- NoSQL 数据库的应用场景与挑战
无界探索
数据库nosql
```htmlNoSQL数据库的应用场景与挑战随着互联网的快速发展,数据量呈爆炸式增长,传统的关系型数据库(如MySQL、Oracle等)在处理大规模数据时遇到了瓶颈。NoSQL数据库应运而生,它以其灵活的数据模型和强大的可扩展性,满足了现代应用对大数据存储和处理的需求。应用场景高并发读写场景:NoSQL数据库通过分布式架构设计,能够轻松应对高并发读写请求。例如,在电商网站中,用户浏览商品、下单购
- 智慧社区2.0
陈陈爱java
java
项目亮点1.技术架构层面✅多数据源整合(MySQL+Redis+HDFS+OSS)核心亮点:不仅仅是单一数据库,而是根据数据特性使用MySQL(结构化数据)+Redis(缓存)+HDFS(大数据存储)+OSS(对象存储),提高了系统的数据存储效率和查询速度。面试时可以强调:Redis作为缓存,加速社区热点数据访问,减少MySQL压力。HDFS存储海量日志和AI任务数据,支持后续分析。OSS解决图片
- Flume详解——介绍、部署与使用
克里斯蒂亚诺罗纳尔多阿维罗
flume大数据分布式
1.Flume简介ApacheFlume是一个专门用于高效地收集、聚合、传输大量日志数据的分布式、可靠的系统。它特别擅长将数据从各种数据源(如日志文件、消息队列等)传输到HDFS、HBase、Kafka等大数据存储系统。特点:可扩展:支持大规模数据传输,灵活扩展容错性:支持数据恢复和失败重试,确保数据不丢失多种数据源:支持日志文件、网络数据、HTTP请求、消息队列等多种来源流式处理:数据边收集边传
- Laravel如何实现MySQL分库分表的功能?使用场景是什么?底层原理是什么?
快点好好学习吧
Laravellaravelmysqlphp
一、MySQL分库分表的定义1.核心定义分库(Sharding):将数据分散到多个数据库中,以减轻单个数据库的压力。分表(Partitioning):将一个大表拆分为多个小表,通常基于某种规则(如用户ID或时间戳)。目的:提高系统的扩展性、性能和可用性。二、使用场景1.常见使用场景高并发系统:数据量巨大且访问频率高的场景(如电商平台、社交网络)。大数据存储:单表数据量超过千万甚至亿级时,需要分表以
- 十分钟了解大数据处理的五大关键技术及其应用
IT时代周刊
2019年5月大数据程序员编程语言hadoop
其中主要工作环节包括:♦大数据采集、♦大数据预处理、♦大数据存储及管理、♦大数据分析及挖掘、♦大数据展现和应用(大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全等)。一、大数据采集技术数据是指通过RFID射频数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得的各种类型的结构化、半结构化(或称之为弱结构化)及非结构化的海量数据,是大数据知识服务模型的根本。重点要突破分布式高速高可靠数据爬取
- 【国产自研-神软大数据平台3.4.10】
王旭亮_
数据治理大数据技术栈大数据数据治理神软产品国产自研
产品介绍:北京神舟航天软件技术股份有限公司自研全栈式大数据平台神软大数据平台是数据全生命周期一站式数据治理开发平台,提供数据采集、数据集成、数据开发、数据治理、数据服务等功能,支持大数据存储、大数据计算分析引擎等数据底座,充分发挥数据价值作用,聚焦企业数字化转型,提升组织的信息化水平和高效应用决策。1、可以兼容并适配各种服务器(X86\ARM)、操作系统包括Centos、麒麟V10SP3、欧拉(o
- 如何学习HBase:从入门到精通的完整指南
狮歌~资深攻城狮
hbase大数据
如何学习HBase:从入门到精通的完整指南嘿,小伙伴们!如果你对大数据存储感兴趣,并且想要掌握HBase这一强大的分布式数据库,那么你来对地方了!本文将为你提供一个系统的学习路径,帮助你从零开始逐步深入理解HBase。1.基础知识准备1.1理解NoSQL数据库在开始学习HBase之前,建议先了解一下NoSQL数据库的基本概念和分类。NoSQL数据库与传统的关系型数据库(如MySQL)有很大的不同,
- 架构师技术图谱
modouwu
系统架构
分布式漫谈分布式系统大数据存储微服务可落地的DDD(6)-工程结构推荐系统框架消息队列编程语言设计模式重构集群
- Hive数据库及表操作
亦576
hive数据库hadoop
数仓原理以及Hive入门:数仓原理:数仓(DataWarehouse)是用于支持企业决策的数据存储和分析系统。数仓原理包括以下几个方面:1.数据抽取(Extraction):从各个业务系统中抽取数据,并进行清洗和转换,以适应数仓的数据模型。2.数据存储(Storage):将清洗和转换后的数据存储到数仓中,通常使用关系型数据库或大数据存储技术来存储大量的数据。3.数据整合(Integration):
- [黑洞与暗粒子]没有光的世界
comsci
无论是相对论还是其它现代物理学,都显然有个缺陷,那就是必须有光才能够计算
但是,我相信,在我们的世界和宇宙平面中,肯定存在没有光的世界....
那么,在没有光的世界,光子和其它粒子的规律无法被应用和考察,那么以光速为核心的
&nbs
- jQuery Lazy Load 图片延迟加载
aijuans
jquery
基于 jQuery 的图片延迟加载插件,在用户滚动页面到图片之后才进行加载。
对于有较多的图片的网页,使用图片延迟加载,能有效的提高页面加载速度。
版本:
jQuery v1.4.4+
jQuery Lazy Load v1.7.2
注意事项:
需要真正实现图片延迟加载,必须将真实图片地址写在 data-original 属性中。若 src
- 使用Jodd的优点
Kai_Ge
jodd
1. 简化和统一 controller ,抛弃 extends SimpleFormController ,统一使用 implements Controller 的方式。
2. 简化 JSP 页面的 bind, 不需要一个字段一个字段的绑定。
3. 对 bean 没有任何要求,可以使用任意的 bean 做为 formBean。
使用方法简介
- jpa Query转hibernate Query
120153216
Hibernate
public List<Map> getMapList(String hql,
Map map) {
org.hibernate.Query jpaQuery = entityManager.createQuery(hql);
if (null != map) {
for (String parameter : map.keySet()) {
jp
- Django_Python3添加MySQL/MariaDB支持
2002wmj
mariaDB
现状
首先,
[email protected] 中默认的引擎为 django.db.backends.mysql 。但是在Python3中如果这样写的话,会发现 django.db.backends.mysql 依赖 MySQLdb[5] ,而 MySQLdb 又不兼容 Python3 于是要找一种新的方式来继续使用MySQL。 MySQL官方的方案
首先据MySQL文档[3]说,自从MySQL
- 在SQLSERVER中查找消耗IO最多的SQL
357029540
SQL Server
返回做IO数目最多的50条语句以及它们的执行计划。
select top 50
(total_logical_reads/execution_count) as avg_logical_reads,
(total_logical_writes/execution_count) as avg_logical_writes,
(tot
- spring UnChecked 异常 官方定义!
7454103
spring
如果你接触过spring的 事物管理!那么你必须明白 spring的 非捕获异常! 即 unchecked 异常! 因为 spring 默认这类异常事物自动回滚!!
public static boolean isCheckedException(Throwable ex)
{
return !(ex instanceof RuntimeExcep
- mongoDB 入门指南、示例
adminjun
javamongodb操作
一、准备工作
1、 下载mongoDB
下载地址:http://www.mongodb.org/downloads
选择合适你的版本
相关文档:http://www.mongodb.org/display/DOCS/Tutorial
2、 安装mongoDB
A、 不解压模式:
将下载下来的mongoDB-xxx.zip打开,找到bin目录,运行mongod.exe就可以启动服务,默
- CUDA 5 Release Candidate Now Available
aijuans
CUDA
The CUDA 5 Release Candidate is now available at http://developer.nvidia.com/<wbr></wbr>cuda/cuda-pre-production. Now applicable to a broader set of algorithms, CUDA 5 has advanced fe
- Essential Studio for WinRT网格控件测评
Axiba
JavaScripthtml5
Essential Studio for WinRT界面控件包含了商业平板应用程序开发中所需的所有控件,如市场上运行速度最快的grid 和chart、地图、RDL报表查看器、丰富的文本查看器及图表等等。同时,该控件还包含了一组独特的库,用于从WinRT应用程序中生成Excel、Word以及PDF格式的文件。此文将对其另外一个强大的控件——网格控件进行专门的测评详述。
网格控件功能
1、
- java 获取windows系统安装的证书或证书链
bewithme
windows
有时需要获取windows系统安装的证书或证书链,比如说你要通过证书来创建java的密钥库 。
有关证书链的解释可以查看此处 。
public static void main(String[] args) {
SunMSCAPI providerMSCAPI = new SunMSCAPI();
S
- NoSQL数据库之Redis数据库管理(set类型和zset类型)
bijian1013
redis数据库NoSQL
4.sets类型
Set是集合,它是string类型的无序集合。set是通过hash table实现的,添加、删除和查找的复杂度都是O(1)。对集合我们可以取并集、交集、差集。通过这些操作我们可以实现sns中的好友推荐和blog的tag功能。
sadd:向名称为key的set中添加元
- 异常捕获何时用Exception,何时用Throwable
bingyingao
用Exception的情况
try {
//可能发生空指针、数组溢出等异常
} catch (Exception e) {
 
- 【Kafka四】Kakfa伪分布式安装
bit1129
kafka
在http://bit1129.iteye.com/blog/2174791一文中,实现了单Kafka服务器的安装,在Kafka中,每个Kafka服务器称为一个broker。本文简单介绍下,在单机环境下Kafka的伪分布式安装和测试验证 1. 安装步骤
Kafka伪分布式安装的思路跟Zookeeper的伪分布式安装思路完全一样,不过比Zookeeper稍微简单些(不
- Project Euler
bookjovi
haskell
Project Euler是个数学问题求解网站,网站设计的很有意思,有很多problem,在未提交正确答案前不能查看problem的overview,也不能查看关于problem的discussion thread,只能看到现在problem已经被多少人解决了,人数越多往往代表问题越容易。
看看problem 1吧:
Add all the natural num
- Java-Collections Framework学习与总结-ArrayDeque
BrokenDreams
Collections
表、栈和队列是三种基本的数据结构,前面总结的ArrayList和LinkedList可以作为任意一种数据结构来使用,当然由于实现方式的不同,操作的效率也会不同。
这篇要看一下java.util.ArrayDeque。从命名上看
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-装饰模式-Decorator
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.io.BufferedOutputStream;
import java.io.DataOutputStream;
import java.io.FileOutputStream;
import java.io.Fi
- Maven学习(一)
chenyu19891124
Maven私服
学习一门技术和工具总得花费一段时间,5月底6月初自己学习了一些工具,maven+Hudson+nexus的搭建,对于maven以前只是听说,顺便再自己的电脑上搭建了一个maven环境,但是完全不了解maven这一强大的构建工具,还有ant也是一个构建工具,但ant就没有maven那么的简单方便,其实简单点说maven是一个运用命令行就能完成构建,测试,打包,发布一系列功
- [原创]JWFD工作流引擎设计----节点匹配搜索算法(用于初步解决条件异步汇聚问题) 补充
comsci
算法工作PHP搜索引擎嵌入式
本文主要介绍在JWFD工作流引擎设计中遇到的一个实际问题的解决方案,请参考我的博文"带条件选择的并行汇聚路由问题"中图例A2描述的情况(http://comsci.iteye.com/blog/339756),我现在把我对图例A2的一个解决方案公布出来,请大家多指点
节点匹配搜索算法(用于解决标准对称流程图条件汇聚点运行控制参数的算法)
需要解决的问题:已知分支
- Linux中用shell获取昨天、明天或多天前的日期
daizj
linuxshell上几年昨天获取上几个月
在Linux中可以通过date命令获取昨天、明天、上个月、下个月、上一年和下一年
# 获取昨天
date -d 'yesterday' # 或 date -d 'last day'
# 获取明天
date -d 'tomorrow' # 或 date -d 'next day'
# 获取上个月
date -d 'last month'
#
- 我所理解的云计算
dongwei_6688
云计算
在刚开始接触到一个概念时,人们往往都会去探寻这个概念的含义,以达到对其有一个感性的认知,在Wikipedia上关于“云计算”是这么定义的,它说:
Cloud computing is a phrase used to describe a variety of computing co
- YII CMenu配置
dcj3sjt126com
yii
Adding id and class names to CMenu
We use the id and htmlOptions to accomplish this. Watch.
//in your view
$this->widget('zii.widgets.CMenu', array(
'id'=>'myMenu',
'items'=>$this-&g
- 设计模式之静态代理与动态代理
come_for_dream
设计模式
静态代理与动态代理
代理模式是java开发中用到的相对比较多的设计模式,其中的思想就是主业务和相关业务分离。所谓的代理设计就是指由一个代理主题来操作真实主题,真实主题执行具体的业务操作,而代理主题负责其他相关业务的处理。比如我们在进行删除操作的时候需要检验一下用户是否登陆,我们可以删除看成主业务,而把检验用户是否登陆看成其相关业务
- 【转】理解Javascript 系列
gcc2ge
JavaScript
理解Javascript_13_执行模型详解
摘要: 在《理解Javascript_12_执行模型浅析》一文中,我们初步的了解了执行上下文与作用域的概念,那么这一篇将深入分析执行上下文的构建过程,了解执行上下文、函数对象、作用域三者之间的关系。函数执行环境简单的代码:当调用say方法时,第一步是创建其执行环境,在创建执行环境的过程中,会按照定义的先后顺序完成一系列操作:1.首先会创建一个
- Subsets II
hcx2013
set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
Note:
Elements in a subset must be in non-descending order.
The solution set must not conta
- Spring4.1新特性——Spring缓存框架增强
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spring4
目录
Spring4.1新特性——综述
Spring4.1新特性——Spring核心部分及其他
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Spring4.1新特性——数据库集成测试脚本初始化
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Spring4.1新特性——页面自动化测试框架Spring MVC T
- shell嵌套expect执行命令
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一直都想把expect的操作写到bash脚本里,这样就不用我再写两个脚本来执行了,搞了一下午终于有点小成就,给大家看看吧.
系统:centos 5.x
1.先安装expect
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#!/bin/bash
- Linux实用命令整理
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linux
0. 基本命令 linux 基本命令整理
1. 压缩 解压 tar -zcvf a.tar.gz a #把a压缩成a.tar.gz tar -zxvf a.tar.gz #把a.tar.gz解压成a
2. vim小结 2.1 vim替换 :m,ns/word_1/word_2/gc  
- 独立开发人员通向成功的29个小贴士
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独立开发
概述:本文收集了关于独立开发人员通向成功需要注意的一些东西,对于具体的每个贴士的注解有兴趣的朋友可以查看下面标注的原文地址。
明白你从事独立开发的原因和目的。
保持坚持制定计划的好习惯。
万事开头难,第一份订单是关键。
培养多元化业务技能。
提供卓越的服务和品质。
谨小慎微。
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学会组织,有条理的工作才是最有效率的。
“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
1、栈、堆
1.寄存器:最快的存储区, 由编译器根据需求进行分配,我们在程序中无法控制.2. 栈:存放基本类型的变量数据和对象的引用,但对象本身不存放在栈中,而是存放在堆(new 出来的对象)或者常量池中(字符串常量对象存放在常量池中。)3. 堆:存放所有new出来的对象。4. 静态域:存放静态成员(static定义的)5. 常量池:存放字符串常量和基本类型常量(public static f