- 实时数据流计算引擎Flink和Spark剖析
程小舰
flinkspark数据库kafkahadoop
在过去几年,业界的主流流计算引擎大多采用SparkStreaming,随着近两年Flink的快速发展,Flink的使用也越来越广泛。与此同时,Spark针对SparkStreaming的不足,也继而推出了新的流计算组件。本文旨在深入分析不同的流计算引擎的内在机制和功能特点,为流处理场景的选型提供参考。(DLab数据实验室w.x.公众号出品)一.SparkStreamingSparkStreamin
- Spark SQL架构及高级用法
Aurora_NeAr
sparksql架构
SparkSQL架构概述架构核心组件API层(用户接口)输入方式:SQL查询;DataFrame/DatasetAPI。统一性:所有接口最终转换为逻辑计划树(LogicalPlan),进入优化流程。编译器层(Catalyst优化器)核心引擎:基于规则的优化器(Rule-BasedOptimizer,RBO)与成本优化器(Cost-BasedOptimizer,CBO)。处理流程:阶段输入输出关键动
- Hive详解
一:Hive的历史价值1,Hive是Hadoop上的KillerApplication,Hive是Hadoop上的数据仓库,Hive同时兼具有数据仓库中的存储引擎和查询引擎的作用;而SparkSQL是一个更加出色和高级的查询引擎,所以在现在企业级应用中SparkSQL+Hive成为了业界使用大数据最为高效和流行的趋势。2,Hive是Facebook的推出,主要是为了让不动Java代码编程的人员也能
- 全面对比,深度解析 Ignite 与 Spark
xaio7biancheng
经常有人拿Ignite和Spark进行比较,然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark,如果笼统归类,都可以归于内存计算平台,然而两者功能上虽然有交集,并且Ignite也会对Spark进行支持,但是不管是从定位上,还是从功能上来说,它们差别巨大,适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析,供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目,遵循A
- ignite redis_全面对比,深度解析 Ignite 与 Spark
weixin_39997696
igniteredis
经常有人拿Ignite和Spark进行比较,然后搞不清两者的区别和联系。Ignite和Spark,如果笼统归类,都可以归于内存计算平台,然而两者功能上虽然有交集,并且Ignite也会对Spark进行支持,但是不管是从定位上,还是从功能上来说,它们差别巨大,适用领域有显著的区别。本文从各个方面对此进行对比分析,供各位技术选型参考。一、综述Ignite和Spark都为Apache的顶级开源项目,遵循A
- 数据写入因为汉字引发的异常
qq_40841339
sparkhadoophivehivehadoop数据仓库
spark数据写hive表,发生查询分区异常问题异常:251071241926.49ERRORHive:MelaException(message.Exceptionthrownwhenexeculingquey.SELECTDISTINCT‘orgapache.hadop.hivemelastore.modelMpartionAs"NUCLEUSTYPE,AONCREATETIME,AO.LAS
- 语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记
tutgxuzyj
spark学习笔记
语言合成模型Spark-TTS-0.5B学习笔记语言合成是通过计算机技术将文字信息转换为自然流畅的语音输出,模拟人类语音。一、下载Spark-TTS-0.5B项目下载链接:https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git注:需要科学网络。进入Spark-TTS文件夹,启动命令行窗口。创建Conda环境:condacreate-nsparktts-ypython
- Spark-TTS 使用
时间自由
AI人工智能
1.开发背景上一章节使用了MegaTTS3实现文本转语音,但是后面才发现只能使用官方的语言包,没看到克隆功能,所以重新找了一个可以克隆语音的开源模型。2.开发需求在Ubuntu下实现Spark-TTS的部署,实现官方语音克隆,根据自定义文本输出语音。3.开发环境Ubuntu20.04+Conda+Spark-TTS+RTX5060TI4.实现步骤4.1安装环境#创建环境python版本建议3.10
- Spark 的监控和性能调优高度依赖其内置的工具:【 Spark Web UI 和 Spark History Server】
csdn_tom_168
大数据spark大数据核心监控性能调优工具
Spark的监控和性能调优高度依赖其内置的SparkWebUI和SparkHistoryServer。它们是诊断作业性能瓶颈、资源利用率、错误原因和优化机会的最重要工具。一、SparkWebUI(DriverWebUI)当一个Spark应用程序(SparkContext)运行时,Driver进程会启动一个Web服务器,默认端口是4040(如果4040被占用,则尝试4041,4042等)。这是实时监
- 黑猴子的家:Spark RDD 编程进阶 之 广播变量
黑猴子的家
广播变量用来高效分发较大的对象。向所有工作节点发送一个较大的只读值,以供一个或多个Spark操作使用。比如,如果你的应用需要向所有节点发送一个较大的只读查询表,甚至是机器学习算法中的一个很大的特征向量,广播变量用起来都很顺手。传统方式下,Spark会自动把闭包中所有引用到的变量发送到工作节点上。虽然这很方便,但也很低效。原因有二:首先,默认的任务发射机制是专门为小任务进行优化的;其次,事实上你可能
- 开源项目ESP-SparkBot: ESP32-S3 大模型 AI 桌面机器人(复刻分享)
Qsm_lambda
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一、前言ESP-SparkBot是官方大佬,乐鑫小铁匠开源在立创开源硬件平台的项目,此贴是用于分享与记录复刻过程。开源地址:(ESP-SparkBot-立创开源硬件平台(oshwhub.com))千人讨论Q群362367052二、项目简介ESP-SparkBot是⼀款基于ESP32-S3,集成语⾳交互、图像识别、遥控操作和多媒体功能于⼀体的智能设备。它不仅可以通过语⾳助⼿实现
- 数据科学与大数据技术专业的核心课程体系及发展路径全解析
YangYang9YangYan
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CDA数据分析师证书含金量高,适应了未来数字化经济和AI发展趋势,难度不高,行业认可度高,对于找工作很有帮助。一、课程体系三维地图二、核心课程能力矩阵课程模块关键技能行业应用场景工具链分布式计算Spark调优用户行为日志分析AWSEMR/Databricks数据挖掘特征工程金融反欺诈模型Scikit-learn实时数据处理Flink窗口计算物联网设备监控Kafka+Flink数据治理元数据管理企业
- SpringBoot与ApacheSpark、MyBatis实战整合
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基于SpringBoot和ApacheSpark开发的实例以下是基于SpringBoot和ApacheSpark整合开发的实用示例分类及关键点,涵盖数据处理、机器学习、实时分析等场景。每个示例均提供核心思路和代码片段(Markdown格式)。数据处理与ETL示例1:CSV文件读取与处理SparkSessionspark=SparkSession.builder().appName("CSVProc
- INVALID_COLUMN_NAME _AS_PATH
sparksql异常[INVALID_COLUMN_NAME_AS_PATH]ThedatasourceHiveFileFormatcannotsavethecolumnmin(birth_date)becauseitsnamecontainssomecharactersthatarenotallowedinfilepaths.Piease,useanallastorenameidemosqlSE
- Hive/Spark小文件解决方案(企业级实战)–参数和SQL优化
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重点是后面的参数优化一、小文件的定义在Hadoop的上下文中,小文件的定义是相对于Hadoop分布式文件系统(HDFS)的块(Block)大小而言的。HDFS是Hadoop生态系统中的核心组件之一,它设计用于存储和处理大规模数据集。在HDFS中,数据被分割成多个块,每个块的大小是固定的,这个大小在Hadoop的不同版本和配置中可能有所不同,但常见的默认块大小包括128MB、256MB等。基于这个背
- Spark核心--RDD介绍
陆水A
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一、RDD的介绍rdd弹性分布式数据集是spark框架自己封装的数据类型,用来管理内存数据数据集:rdd数据的格式类似Python中[]。hive中的该结构[]叫数组rdd提供算子(方法)方便开发人员进行调用计算数据在pysaprk中本质是定义一个rdd类型用来管理和计算内存数据分布式:rdd可以时使用多台机器的内存资源完成计算弹性:可以通过分区将数据分成多份234,每份数据对应一个task线程处
- C++与Hive、Spark、libhdfs、ACID交互技巧
KENYCHEN奉孝
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C++与Hive交互的实例以下是C++与Hive交互的实例代码片段,涵盖连接、查询、数据操作等常见场景。假设使用libhdfs或thrift接口实现,部分示例需要结合Hive环境配置。基础连接与查询示例1:通过Thrift连接HiveServer2#include#include#includeusingnamespaceapache::thrift;usingnamespaceapache::h
- 全面的Spark学习资料合集:从基础到高级应用
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:Spark是一个受到数据科学界青睐的大数据处理框架,以其高效、易用和可扩展性著称。本资料合集包括了Spark的基础学习材料、实战案例分析和高级应用实践,内容覆盖从Scala编程语言基础到Spark核心功能使用,再到大数据领域的实际应用。适合不同层次的学习者深入学习Spark,无论是初学者还是有经验的开发者,都能从中找到有价值的学习资源,帮助理解和掌握Spark
- 一文带你理清Spark Core调优的方方面面
即将秃头的Java程序员
前言本文的注意事项观看本文前,可以先百度搜索一下Spark程序的十大开发原则看看哦文章虽然很长,可并不是什么枯燥乏味的内容,而且都是面试时的干货(我觉得)可以结合PC端的目录食用,可以直接跳转到你想要的那部分内容图非常的重要,是文章中最有价值的部分。如果不是很重要的图一般不会亲手画,特别是本文2.2.6的图非常重要此文会很大程度上借鉴美团的文章分享内容和Spark官方资料去进行说明,也会结合笔者自
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AI系统Spark原理与代码实战案例讲解作者:禅与计算机程序设计艺术/ZenandtheArtofComputerProgramming关键词:Spark、大数据处理、分布式计算、机器学习、数据挖掘、实时流处理1.背景介绍1.1问题的由来在大数据时代,海量数据的高效处理和分析已成为各行各业的迫切需求。传统的数据处理方式难以应对数据量激增、数据类型多样化以及实时性要求高等挑战。为了解决这些问题,Ap
- Spark大数据处理讲课笔记4.8 Spark SQL典型案例
酒城译痴无心剑
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文章目录零、本讲学习目标一、使用SparkSQL实现词频统计(一)提出任务(二)实现任务1、准备数据文件2、创建Maven项目3、修改源程序目录4、添加依赖和设置源程序目录5、创建日志属性文件6、创建HDFS配置文件7、创建词频统计单例对象8、启动程序,查看结果9、词频统计数据转化流程图二、使用SparkSQL计算总分与平均分(一)提出任务(二)完成任务1、准备数据文件2、新建Maven项目3、修
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手撕Spark之WordCountRDD执行流程文章目录手撕Spark之WordCountRDD执行流程写在前面软件环境代码过程分析写在前面一个Spark程序在初始化的时候会构造DAGScheduler、TaskSchedulerImpl、MapOutTrackerMaster等对象,DAGScheduler主要负责生成DAG、启动Job、提交Stage等操作,TaskSchedulerImpl主
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Vez'nan的幸福生活
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1.RDD的设计背景在实际应用中,存在许多迭代式计算,这些应用场景的共同之处是,不同计算阶段之间会重用中间结果,即一个阶段的输出结果会作为下一个阶段的输入。但是,目前的MapReduce框架都是把中间结果写入到HDFS中,带来了大量的数据复制、磁盘IO和序列化开销。显然,如果能将结果保存在内存当中,就可以大量减少IO。RDD就是为了满足这种需求而出现的,它提供了一个抽象的数据架构,我们不必担心底层
- 第84课:StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析
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StreamingContext、DStream、Receiver深度剖析编写人:姜伟、唐陈昊、龚湄燕本课分成四部分讲解,第一部分对StreamingContext功能及源码剖析;第二部分对DStream功能及源码剖析;第三部分对Receiver功能及源码剖析;最后一部分将StreamingContext、DStream、Receiver结合起来分析其流程。1、通过SparkStreaming对象
- Hbase BulkLoad用法
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要导入大量数据,Hbase的BulkLoad是必不可少的,在导入历史数据的时候,我们一般会选择使用BulkLoad方式,我们还可以借助Spark的计算能力将数据快速地导入。使用方法导入依赖包compilegroup:'org.apache.spark',name:'spark-sql_2.11',version:'2.3.1.3.0.0.0-1634'compilegroup:'org.apach
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原文:annas-archive.org/md5/5058e6970bd2a8d818ecc1f7f8fef74a译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第六章:第五章处理缺失值和相关性分析学习目标到本章结束时,你将能够:使用PySpark检测和处理数据中的缺失值描述变量之间的相关性计算PySpark中两个或多个变量之间的相关性使用PySpark创建相关矩阵在本章中,我们将使用Iris数据集处理
- DolphinScheduler 如何高效调度 AnalyticDB on Spark 作业?
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DolphinScheduler是一个分布式易扩展的可视化DAG工作流任务调度开源系统,能高效地执行和管理大数据流程。用户可以在DolphinSchedulerWeb界面轻松创建、编辑和调度云原生数据仓库AnalyticDBMySQL版的Spark作业。前提条件AnalyticDBforMySQL集群的产品系列为企业版、基础版或湖仓版。AnalyticDBforMySQL集群中已创建Job型资源组
- 【Spark征服之路-3.7-Spark-SQL核心编程(六)】
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数据加载与保存:通用方式:SparkSQL提供了通用的保存数据和数据加载的方式。这里的通用指的是使用相同的API,根据不同的参数读取和保存不同格式的数据,SparkSQL默认读取和保存的文件格式为parquet加载数据:spark.read.load是加载数据的通用方法。如果读取不同格式的数据,可以对不同的数据格式进行设定。spark.read.format("…")[.option("…")].
- 深入解析 Spark:关键问题与答案汇总
※尘
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在大数据处理领域,Spark凭借其高效的计算能力和丰富的功能,成为了众多开发者和企业的首选框架。然而,在使用Spark的过程中,我们会遇到各种各样的问题,从性能优化到算子使用等。本文将围绕Spark的一些核心问题进行详细解答,帮助大家更好地理解和运用Spark。Spark性能优化策略Spark性能优化是提升作业执行效率的关键,主要可以从以下几个方面入手:首先,资源配置优化至关重要。合理设置Exec
- spark on yarn
不辉放弃
pyspark大数据开发
SparkonYARN是指将Spark应用程序运行在HadoopYARN集群上,借助YARN的资源管理和调度能力来管理Spark的计算资源。这种模式能充分利用现有Hadoop集群资源,简化集群管理,是企业中常用的Spark部署方式。核心角色•Spark应用:包含Driver进程和Executor进程。Driver负责任务调度、逻辑处理;Executor负责执行具体任务并存储数据。•YARN组件:◦
- VMware Workstation 11 或者 VMware Player 7安装MAC OS X 10.10 Yosemite
iwindyforest
vmwaremac os10.10workstationplayer
最近尝试了下VMware下安装MacOS 系统,
安装过程中发现网上可供参考的文章都是VMware Workstation 10以下, MacOS X 10.9以下的文章,
只能提供大概的思路, 但是实际安装起来由于版本问题, 走了不少弯路, 所以我尝试写以下总结, 希望能给有兴趣安装OSX的人提供一点帮助。
写在前面的话:
其实安装好后发现, 由于我的th
- 关于《基于模型驱动的B/S在线开发平台》源代码开源的疑虑?
deathwknight
JavaScriptjava框架
本人从学习Java开发到现在已有10年整,从一个要自学 java买成javascript的小菜鸟,成长为只会java和javascript语言的老菜鸟(个人邮箱:
[email protected])
一路走来,跌跌撞撞。用自己的三年多业余时间,瞎搞一个小东西(基于模型驱动的B/S在线开发平台,非MVC框架、非代码生成)。希望与大家一起分享,同时有许些疑虑,希望有人可以交流下
平台
- 如何把maven项目转成web项目
Kai_Ge
mavenMyEclipse
创建Web工程,使用eclipse ee创建maven web工程 1.右键项目,选择Project Facets,点击Convert to faceted from 2.更改Dynamic Web Module的Version为2.5.(3.0为Java7的,Tomcat6不支持). 如果提示错误,可能需要在Java Compiler设置Compiler compl
- 主管???
Array_06
工作
转载:http://www.blogjava.net/fastzch/archive/2010/11/25/339054.html
很久以前跟同事参加的培训,同事整理得很详细,必须得转!
前段时间,公司有组织中高阶主管及其培养干部进行了为期三天的管理训练培训。三天的课程下来,虽然内容较多,因对老师三天来的课程内容深有感触,故借着整理学习心得的机会,将三天来的培训课程做了一个
- python内置函数大全
2002wmj
python
最近一直在看python的document,打算在基础方面重点看一下python的keyword、Build-in Function、Build-in Constants、Build-in Types、Build-in Exception这四个方面,其实在看的时候发现整个《The Python Standard Library》章节都是很不错的,其中描述了很多不错的主题。先把Build-in Fu
- JSP页面通过JQUERY合并行
357029540
JavaScriptjquery
在写程序的过程中我们难免会遇到在页面上合并单元行的情况,如图所示
如果对于会的同学可能很简单,但是对没有思路的同学来说还是比较麻烦的,提供一下用JQUERY实现的参考代码
function mergeCell(){
var trs = $("#table tr");
&nb
- Java基础
冰天百华
java基础
学习函数式编程
package base;
import java.text.DecimalFormat;
public class Main {
public static void main(String[] args) {
// Integer a = 4;
// Double aa = (double)a / 100000;
// Decimal
- unix时间戳相互转换
adminjun
转换unix时间戳
如何在不同编程语言中获取现在的Unix时间戳(Unix timestamp)? Java time JavaScript Math.round(new Date().getTime()/1000)
getTime()返回数值的单位是毫秒 Microsoft .NET / C# epoch = (DateTime.Now.ToUniversalTime().Ticks - 62135
- 作为一个合格程序员该做的事
aijuans
程序员
作为一个合格程序员每天该做的事 1、总结自己一天任务的完成情况 最好的方式是写工作日志,把自己今天完成了什么事情,遇见了什么问题都记录下来,日后翻看好处多多
2、考虑自己明天应该做的主要工作 把明天要做的事情列出来,并按照优先级排列,第二天应该把自己效率最高的时间分配给最重要的工作
3、考虑自己一天工作中失误的地方,并想出避免下一次再犯的方法 出错不要紧,最重
- 由html5视频播放引发的总结
ayaoxinchao
html5视频video
前言
项目中存在视频播放的功能,前期设计是以flash播放器播放视频的。但是现在由于需要兼容苹果的设备,必须采用html5的方式来播放视频。我就出于兴趣对html5播放视频做了简单的了解,不了解不知道,水真是很深。本文所记录的知识一些浅尝辄止的知识,说起来很惭愧。
视频结构
本该直接介绍html5的<video>的,但鉴于本人对视频
- 解决httpclient访问自签名https报javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validat
bewithme
httpclient
如果你构建了一个https协议的站点,而此站点的安全证书并不是合法的第三方证书颁发机构所签发,那么你用httpclient去访问此站点会报如下错误
javax.net.ssl.SSLHandshakeException: sun.security.validator.ValidatorException: PKIX path bu
- Jedis连接池的入门级使用
bijian1013
redisredis数据库jedis
Jedis连接池操作步骤如下:
a.获取Jedis实例需要从JedisPool中获取;
b.用完Jedis实例需要返还给JedisPool;
c.如果Jedis在使用过程中出错,则也需要还给JedisPool;
packag
- 变与不变
bingyingao
不变变亲情永恒
变与不变
周末骑车转到了五年前租住的小区,曾经最爱吃的西北面馆、江西水饺、手工拉面早已不在,
各种店铺都换了好几茬,这些是变的。
三年前还很流行的一款手机在今天看起来已经落后的不像样子。
三年前还运行的好好的一家公司,今天也已经不复存在。
一座座高楼拔地而起,
- 【Scala十】Scala核心四:集合框架之List
bit1129
scala
Spark的RDD作为一个分布式不可变的数据集合,它提供的转换操作,很多是借鉴于Scala的集合框架提供的一些函数,因此,有必要对Scala的集合进行详细的了解
1. 泛型集合都是协变的,对于List而言,如果B是A的子类,那么List[B]也是List[A]的子类,即可以把List[B]的实例赋值给List[A]变量
2. 给变量赋值(注意val关键字,a,b
- Nested Functions in C
bookjovi
cclosure
Nested Functions 又称closure,属于functional language中的概念,一直以为C中是不支持closure的,现在看来我错了,不过C标准中是不支持的,而GCC支持。
既然GCC支持了closure,那么 lexical scoping自然也支持了,同时在C中label也是可以在nested functions中自由跳转的
- Java-Collections Framework学习与总结-WeakHashMap
BrokenDreams
Collections
总结这个类之前,首先看一下Java引用的相关知识。Java的引用分为四种:强引用、软引用、弱引用和虚引用。
强引用:就是常见的代码中的引用,如Object o = new Object();存在强引用的对象不会被垃圾收集
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-解释器模式-Interpret
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/
package design.pattern;
/*
* 解释器(Interpreter)模式的意图是可以按照自己定义的组合规则集合来组合可执行对象
*
* 代码示例实现XML里面1.读取单个元素的值 2.读取单个属性的值
* 多
- After Effects操作&快捷键
cherishLC
After Effects
1、快捷键官方文档
中文版:https://helpx.adobe.com/cn/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
英文版:https://helpx.adobe.com/after-effects/using/keyboard-shortcuts-reference.html
2、常用快捷键
- Maven 常用命令
crabdave
maven
Maven 常用命令
mvn archetype:generate
mvn install
mvn clean
mvn clean complie
mvn clean test
mvn clean install
mvn clean package
mvn test
mvn package
mvn site
mvn dependency:res
- shell bad substitution
daizj
shell脚本
#!/bin/sh
/data/script/common/run_cmd.exp 192.168.13.168 "impala-shell -islave4 -q 'insert OVERWRITE table imeis.${tableName} select ${selectFields}, ds, fnv_hash(concat(cast(ds as string), im
- Java SE 第二讲(原生数据类型 Primitive Data Type)
dcj3sjt126com
java
Java SE 第二讲:
1. Windows: notepad, editplus, ultraedit, gvim
Linux: vi, vim, gedit
2. Java 中的数据类型分为两大类:
1)原生数据类型 (Primitive Data Type)
2)引用类型(对象类型) (R
- CGridView中实现批量删除
dcj3sjt126com
PHPyii
1,CGridView中的columns添加
array(
'selectableRows' => 2,
'footer' => '<button type="button" onclick="GetCheckbox();" style=&
- Java中泛型的各种使用
dyy_gusi
java泛型
Java中的泛型的使用:1.普通的泛型使用
在使用类的时候后面的<>中的类型就是我们确定的类型。
public class MyClass1<T> {//此处定义的泛型是T
private T var;
public T getVar() {
return var;
}
public void setVa
- Web开发技术十年发展历程
gcq511120594
Web浏览器数据挖掘
回顾web开发技术这十年发展历程:
Ajax
03年的时候我上六年级,那时候网吧刚在小县城的角落萌生。传奇,大话西游第一代网游一时风靡。我抱着试一试的心态给了网吧老板两块钱想申请个号玩玩,然后接下来的一个小时我一直在,注,册,账,号。
彼时网吧用的512k的带宽,注册的时候,填了一堆信息,提交,页面跳转,嘣,”您填写的信息有误,请重填”。然后跳转回注册页面,以此循环。我现在时常想,如果当时a
- openSession()与getCurrentSession()区别:
hetongfei
javaDAOHibernate
来自 http://blog.csdn.net/dy511/article/details/6166134
1.getCurrentSession创建的session会和绑定到当前线程,而openSession不会。
2. getCurrentSession创建的线程会在事务回滚或事物提交后自动关闭,而openSession必须手动关闭。
这里getCurrentSession本地事务(本地
- 第一章 安装Nginx+Lua开发环境
jinnianshilongnian
nginxluaopenresty
首先我们选择使用OpenResty,其是由Nginx核心加很多第三方模块组成,其最大的亮点是默认集成了Lua开发环境,使得Nginx可以作为一个Web Server使用。借助于Nginx的事件驱动模型和非阻塞IO,可以实现高性能的Web应用程序。而且OpenResty提供了大量组件如Mysql、Redis、Memcached等等,使在Nginx上开发Web应用更方便更简单。目前在京东如实时价格、秒
- HSQLDB In-Process方式访问内存数据库
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HSQLDB一大特色就是能够在内存中建立数据库,当然它也能将这些内存数据库保存到文件中以便实现真正的持久化。
先睹为快!
下面是一个In-Process方式访问内存数据库的代码示例:
下面代码需要引入hsqldb.jar包 (hsqldb-2.2.8)
import java.s
- Java线程的5个使用技巧
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java数据结构
Java线程有哪些不太为人所知的技巧与用法? 萝卜白菜各有所爱。像我就喜欢Java。学无止境,这也是我喜欢它的一个原因。日常
工作中你所用到的工具,通常都有些你从来没有了解过的东西,比方说某个方法或者是一些有趣的用法。比如说线程。没错,就是线程。或者确切说是Thread这个类。当我们在构建高可扩展性系统的时候,通常会面临各种各样的并发编程的问题,不过我们现在所要讲的可能会略有不同。
- 开发资源大整合:编程语言篇——JavaScript(1)
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JavaScript
概述:本系列的资源整合来自于github中各个领域的大牛,来收藏你感兴趣的东西吧。
程序包管理器
管理javascript库并提供对这些库的快速使用与打包的服务。
Bower - 用于web的程序包管理。
component - 用于客户端的程序包管理,构建更好的web应用程序。
spm - 全新的静态的文件包管
- 避免使用终结函数
vahoa.ma
javajvmC++
终结函数(finalizer)通常是不可预测的,常常也是很危险的,一般情况下不是必要的。使用终结函数会导致不稳定的行为、更差的性能,以及带来移植性问题。不要把终结函数当做C++中的析构函数(destructors)的对应物。
我自己总结了一下这一条的综合性结论是这样的:
1)在涉及使用资源,使用完毕后要释放资源的情形下,首先要用一个显示的方