- Python 大数据分析(二)
绝不原创的飞龙
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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
- Hive 事务表(ACID)问题梳理
文章目录问题描述分析原因什么是事务表概念事务表和普通内部表的区别相关配置事务表的适用场景注意事项设计原理与实现文件管理格式参考博客问题描述工作中需要使用pyspark读取Hive中的数据,但是发现可以获取metastore,外部表的数据可以读取,内部表数据有些表报错信息是:AnalysisException:org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveExcept
- Python与大数据:Spark和PySpark实战教程
天天进步2015
python大数据pythonspark
引言在大数据时代,数据处理和分析能力成为核心竞争力。ApacheSpark作为新一代大数据计算引擎,以其高性能、易用性和强大的生态系统,成为数据工程师和分析师的首选工具。而PySpark作为Spark的Python接口,让Python开发者能够轻松驾驭大规模数据处理。本教程将带你系统了解Spark与PySpark的核心原理、环境搭建、典型应用场景及实战案例,助你快速上手大数据分析。目录Spark简
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_离线
大数据CLUB
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基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据存储(mysql)->后端(flask)->前端(
- 基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化_实时
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基于pyspark的北京历史天气数据分析及可视化项目概况[]点这里,查看所有项目[]数据类型北京历史天气数据开发环境centos7软件版本python3.8.18、hadoop3.2.0、spark3.1.2、mysql5.7.38、scala2.12.18、jdk8、kafka2.8.2开发语言python开发流程数据上传(hdfs)->数据分析(spark)->数据写kafka(python)
- Pyspark中的int
闯闯桑
pythonsparkpandas大数据
在PySpark中,整数类型(int)与Python或Pandas中的int有所不同,因为它基于SparkSQL的数据类型系统。以下是PySpark中整数类型的详细说明:1.PySpark的整数类型PySpark主要使用IntegerType(32位)和LongType(64位)表示整数,对应SQL中的INT和BIGINT:PySpark类型SQL类型位数取值范围占用存储IntegerTypeIN
- pyspark底层浅析
lo_single
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pyspark底层浅析pyspark简介pyspark是Spark官方提供的API接口,同时pyspark也是Spark中的一个程序。在terminal中输入pyspark指令,可以打开python的shell,同时其中默认初始化了SparkConf和SparkContext在编写Spark应用的.py文件时,可以通过importpyspark引入该模块,并通过SparkConf对Spark的启动
- PySpark 使用pyarrow指定版本
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背景说明在PySpark3.1.3环境中,当需要使用与集群环境不同版本的PyArrow(如1.0.0版本)时,可以通过以下方法实现,而无需更改集群环境配置完整操作说明去pyarrow·PyPI下载对应版本的whl文件后缀whl直接改成zip解压后有两个文件夹,分别是pyarrow和pyarrow-1.0.0.dist-info直接把那两个文件夹打包成pyarrow.zip因为pyarrow里不是单
- Spark入门指南:大数据处理的第一个Hello World程序
AI天才研究院
ChatGPTAI大模型应用入门实战与进阶spark大数据分布式ai
Spark入门指南:大数据处理的第一个HelloWorld程序关键词:Spark、大数据处理、RDD、WordCount、PySpark、分布式计算、HelloWorld程序摘要:本文以经典的WordCount程序为切入点,系统讲解ApacheSpark的核心概念、开发流程与实战技巧。通过从环境搭建到代码实现的全流程解析,帮助大数据初学者快速掌握Spark的基础操作,理解分布式计算的核心逻辑。文章
- pyspark==windows单机搭建
一个java开发
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下载安装JDK17,配置JAVA_HOME下载安装hadoop-3.3.5并完整替换bin目录,配置HADOOP_HOMEIndexof/hadoop/common/hadoop-3.3.5GitHub-cdarlint/winutils:winutils.exehadoop.dllandhdfs.dllbinariesforhadoopwindows下载spark配置SPARK_HOME安装py
- 大数据领域的数据工程:从理论到实践
AI天才研究院
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大数据领域的数据工程:从理论到实践关键词:数据工程、大数据处理、ETL/ELT、数据湖、数据仓库、数据治理、云计算摘要:本文系统解析大数据领域的数据工程体系,从理论架构到实战落地展开深度探讨。首先构建数据工程核心概念框架,解析数据集成、存储、处理、治理的技术原理;其次通过Python和PySpark代码实现数据清洗、分布式处理等关键算法;结合真实项目案例演示数据管道搭建与优化;最后分析金融、电商等
- pyspark依赖环境设置
pypspark异常py49-protocol.Py433avaError:Anerroroccurredwhilecalling0117.sql.org.apache.spark.SparkException:Jobabortedduetostagefailure:Task®instage0.0failed4times,mostrecentfailure:Losttask0.3instage0.
- 使用 PySpark 从 Kafka 读取数据流并处理为表
Bug Spray
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使用PySpark从Kafka读取数据流并处理为表下面是一个完整的指南,展示如何通过PySpark从Kafka消费数据流,并将其处理为可以执行SQL查询的表。1.环境准备确保已安装:ApacheSpark(包含SparkSQL和SparkStreaming)KafkaPySpark对应的Kafka连接器(通常已包含在Spark发行版中)2.完整代码示例frompyspark.sqlimportSp
- Hugging Face + Spark:打造高效的 NLP 大数据处理引擎(一)
在自然语言处理(NLP)领域,HuggingFace是不可或缺的处理库,而Spark则是大数据处理的必备工具。将两者的优势结合起来,可以实现高效的NLP大数据处理。以下是结合HuggingFace和Spark的两种方法,基于Spark&PySpark3.3.1版本进行探索。方法一:升级Spark版本至3.4及以上如果你愿意升级Spark版本到3.4或更高版本,那么结合HuggingFace和Spa
- linux下载pyspark并修改默认python版本
yishan_3
chrome前端
使用deadsnakesPPA(适用于旧版Ubuntu)如果官方仓库没有Python3.8,可通过第三方PPA安装。步骤1:添加PPA仓库bash复制下载sudoadd-apt-repositoryppa:deadsnakes/ppasudoaptupdate步骤2:安装Python3.8bash复制下载sudoaptinstallpython3.8设置Python3.8为默认版本(可选)如果需要
- 关于Spark Shell的使用
2301_78557870
spark大数据分布式
Spark带有交互式的Shell,可在SparkShell中直接编写Spark任务,然后提交到集群与分布式数据进行交互,并且可以立即查看输出结果。SparkShell提供了一种学习SparkAPI的简单方式,可以使用Scala或Python语言进行程序的编写。一、SparkShell简介SparkShell是Spark提供的交互式命令行工具,支持Scala(默认)和Python(PySparkSh
- RDD的自定义分区器-案例
依年南台
大数据
以下是一个更具体的RDD自定义分区器案例,展示如何根据业务需求实现自定义分区逻辑。案例:按用户地区进行数据分区假设我们有一个电商交易数据集,包含user_id(用户ID)和region(地区)字段。我们希望根据用户所在地区将数据分区,以便后续对每个地区的数据进行独立分析。实现步骤定义地区到分区的映射规则实现自定义分区器应用分区器并验证结果代码实现python运行frompysparkimportS
- 使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)
雨中徜徉的思绪漫溢
数据库大数据
使用Pyspark读取CSV文件并将数据写入数据库(大数据)近年来,随着大数据技术的快速发展,大数据处理和分析已经成为许多企业和组织的重要任务之一。Pyspark作为ApacheSpark的PythonAPI,为我们提供了强大的工具来处理和分析大规模数据集。在本文中,我们将学习如何使用Pyspark读取CSV文件,并将数据写入数据库。首先,我们需要安装和配置Pyspark。请确保你已经安装了Jav
- Spark安装
姬激薄
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一、本地环境安装(单机模式)适合开发和测试,支持Windows、Linux、macOS。1.前置条件Java:Java8或更高版本(建议OpenJDK11+)。bash#检查Java版本java-versionPython(可选):PySpark需要Python3.6+。Scala(可选):若使用ScalaAPI,需安装Scala2.12/2.13。2.下载与安装下载Spark:从ApacheSp
- 【小贪】程序员必备:Shell、Git、Vim常用命令
贪钱算法还我头发
小小宝典gitvim编辑器shellsshlinux
近期致力于总结科研或者工作中用到的主要技术栈,从技术原理到常用语法,这次查缺补漏当作我的小百科。主要技术包括:✅数据库常用:MySQL,HiveSQL,SparkSQL✅大数据处理常用:Pyspark,Pandas⚪图像处理常用:OpenCV,matplotlib⚪机器学习常用:SciPy,Sklearn⚪深度学习常用:Pytorch,numpy⚪常用数据结构语法糖:itertools,colle
- pyspark on yarn 配置
强强0007
pysparkhadoop大数据分布式
1yarn模式出错pysparkonyarn在pycharm上执行出现以下问题:解决方案:在程序最前面添加如下程序importosos.environ["HADOOP_CONF_DIR"]="/opt/module/hadoop-3.1.3/etc/hadoop"2yarn模式配置2.1SparkSessionfrompyspark.sqlimportSparkSessionimportos
- RDD有哪几种创建方式
痕517
开发语言
RDD(弹性分布式数据集)有以下几种常见的创建方式:###从集合创建通过`parallelize()`方法将本地集合转换为RDD。这种方式适合在测试或处理小规模数据时使用,它能将本地的Python列表、Java数组等集合数据并行化到集群上。-**Python示例**:```pythonfrompysparkimportSparkContext#创建SparkContext对象sc=SparkCon
- scala连接mongodb_Spark教程(二)Spark连接MongoDB
weixin_39688035
scala连接mongodb
如何导入数据数据可能有各种格式,虽然常见的是HDFS,但是因为在Python爬虫中数据库用的比较多的是MongoDB,所以这里会重点说说如何用spark导入MongoDB中的数据。当然,首先你需要在自己电脑上安装spark环境,简单说下,在这里下载spark,同时需要配置好JAVA,Scala环境。这里建议使用Jupyternotebook,会比较方便,在环境变量中这样设置PYSPARK_DRIV
- 大数据毕业设计PySpark+Hadoop航班延误预测系统 航班可视化
QQ21503882
javaweb大数据课程设计hadoop
1.选题背景和意义(1)选题背景在旅行规划中,机票价格一直是旅客关注的重点。机票价格的波动不仅受季节、航线、航空公司等因素的影响,还受到市场供求关系、经济形势等因素的影响。因此,通过对机票价格进行预测分析,可以帮助旅客选择更合适的出行时间和机票购买策略,从而节省旅行成本。(2)意义提高乘客购票决策:基于Hadoop的飞机票价格预测能够提供乘客准确的价格预测信息,帮助他们选择合适的购票时间和最优的价
- Spark应用部署模式实例
qrh_yogurt
spark大数据分布式
Local模式新启动一个终端SparkSubmit#pyspark命令启动的进程,实际上就是启动了一个Spark应用程序SparkStandalone模式讲解:6321SecondaryNameNode#hadoop中HDFS第二数据存储节点,负责定期合并fsimage和editslog文件7475Jps6132DataNode#hadoop中HDFS的数据存储节点,负责存储实际的数据块,并响应来
- spark graphx自用学习笔记及pyspark项目实战(基于GraphX的航班飞行网图分析)
GDUT-orzzzzzz
学习笔记sparkpython大数据
这里写自定义目录标题0.前言1.概念1.1图计算的优势1.2图存储格式1.3GraphX存储模式1.4普通概念2.图的构建(待补充)2.1构建图的方法2.2构建图的过程3.图的操作4.算法5.实战5.1项目要求5.2环境5.3安装5.4代码5.5最终结果参考链接0.前言本篇博客自用,部分内容只包含概念,并且博主本身有一定spark和图论基础,部分模糊的地方,可自行查询。1.概念1.1图计算的优势基
- 在Azure Databricks中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
weixin_30777913
数据仓库pythonsparkazure云计算
在AzureDatabricks中使用PySpark实现缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型,需结合SparkSQL和DataFrameAPI的特性,并利用DeltaLake的事务支持。以下是具体设计与实现步骤,以及测试用例:通过以下步骤,可在AzureDatabricks中高效实现SCD逻辑,确保数据历史可追溯且符合业务需求。类型1:覆盖旧值(OverwriteOldValue)设计要点直接更新
- 跨领域大数据抓取与融合:Python爬虫实战指南
Python爬虫项目
2025年爬虫实战项目大数据python爬虫人工智能开发语言easyui
目录引言跨领域大数据抓取与融合的背景与意义技术选型与工具介绍Python爬虫框架:Scrapy、BeautifulSoup、Selenium数据处理与存储:Pandas、NumPy、MongoDB数据融合与分析:PySpark、TensorFlow实战项目:跨领域数据抓取与融合项目概述数据抓取抓取电商数据抓取社交媒体数据抓取新闻数据数据清洗与预处理数据融合与分析代码实现与详细解析电商数据抓取代码社
- PySpark数据透视表操作指南
闯闯桑
大数据sparkpython
在PySpark中,可以使用pivot()方法实现类似Excel数据透视表的功能。以下是详细操作步骤和示例:1.基本语法df.groupBy([行维度列])\.pivot([列维度列])\.agg([聚合函数])\.fillna(0)#可选,填充空值2.示例数据假设有以下DataFrame(sales_df):+-------+----------+------+-------+|region|p
- 在AWS Glue中实现缓慢变化维度(SCD)的三种类型
weixin_30777913
awsetlsql开发语言数据仓库
根据缓慢变化维度(SCD)的三种核心类型(类型1、类型2、类型3),以下是基于AWSGlue的实现设计、步骤及测试用例:一、AWSGlue实现SCD的设计与步骤1.SCD类型1(覆盖旧值)设计目标:直接更新目标表中的记录,不保留历史数据。技术选型:使用AWSGlueETL作业(PySpark)目标存储:S3(Parquet格式)或AmazonRedshift数据比对方式:基于业务键(如custom
- Nginx负载均衡
510888780
nginx应用服务器
Nginx负载均衡一些基础知识:
nginx 的 upstream目前支持 4 种方式的分配
1)、轮询(默认)
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
2)、weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比
- RedHat 6.4 安装 rabbitmq
bylijinnan
erlangrabbitmqredhat
在 linux 下安装软件就是折腾,首先是测试机不能上外网要找运维开通,开通后发现测试机的 yum 不能使用于是又要配置 yum 源,最后安装 rabbitmq 时也尝试了两种方法最后才安装成功
机器版本:
[root@redhat1 rabbitmq]# lsb_release
LSB Version: :base-4.0-amd64:base-4.0-noarch:core
- FilenameUtils工具类
eksliang
FilenameUtilscommon-io
转载请出自出处:http://eksliang.iteye.com/blog/2217081 一、概述
这是一个Java操作文件的常用库,是Apache对java的IO包的封装,这里面有两个非常核心的类FilenameUtils跟FileUtils,其中FilenameUtils是对文件名操作的封装;FileUtils是文件封装,开发中对文件的操作,几乎都可以在这个框架里面找到。 非常的好用。
- xml文件解析SAX
不懂事的小屁孩
xml
xml文件解析:xml文件解析有四种方式,
1.DOM生成和解析XML文档(SAX是基于事件流的解析)
2.SAX生成和解析XML文档(基于XML文档树结构的解析)
3.DOM4J生成和解析XML文档
4.JDOM生成和解析XML
本文章用第一种方法进行解析,使用android常用的DefaultHandler
import org.xml.sax.Attributes;
- 通过定时任务执行mysql的定期删除和新建分区,此处是按日分区
酷的飞上天空
mysql
使用python脚本作为命令脚本,linux的定时任务来每天定时执行
#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf8 -*-
import pymysql
import datetime
import calendar
#要分区的表
table_name = 'my_table'
#连接数据库的信息
host,user,passwd,db =
- 如何搭建数据湖架构?听听专家的意见
蓝儿唯美
架构
Edo Interactive在几年前遇到一个大问题:公司使用交易数据来帮助零售商和餐馆进行个性化促销,但其数据仓库没有足够时间去处理所有的信用卡和借记卡交易数据
“我们要花费27小时来处理每日的数据量,”Edo主管基础设施和信息系统的高级副总裁Tim Garnto说道:“所以在2013年,我们放弃了现有的基于PostgreSQL的关系型数据库系统,使用了Hadoop集群作为公司的数
- spring学习——控制反转与依赖注入
a-john
spring
控制反转(Inversion of Control,英文缩写为IoC)是一个重要的面向对象编程的法则来削减计算机程序的耦合问题,也是轻量级的Spring框架的核心。 控制反转一般分为两种类型,依赖注入(Dependency Injection,简称DI)和依赖查找(Dependency Lookup)。依赖注入应用比较广泛。
- 用spool+unixshell生成文本文件的方法
aijuans
xshell
例如我们把scott.dept表生成文本文件的语句写成dept.sql,内容如下:
set pages 50000;
set lines 200;
set trims on;
set heading off;
spool /oracle_backup/log/test/dept.lst;
select deptno||','||dname||','||loc
- 1、基础--名词解析(OOA/OOD/OOP)
asia007
学习基础知识
OOA:Object-Oriented Analysis(面向对象分析方法)
是在一个系统的开发过程中进行了系统业务调查以后,按照面向对象的思想来分析问题。OOA与结构化分析有较大的区别。OOA所强调的是在系统调查资料的基础上,针对OO方法所需要的素材进行的归类分析和整理,而不是对管理业务现状和方法的分析。
OOA(面向对象的分析)模型由5个层次(主题层、对象类层、结构层、属性层和服务层)
- 浅谈java转成json编码格式技术
百合不是茶
json编码java转成json编码
json编码;是一个轻量级的数据存储和传输的语言
在java中需要引入json相关的包,引包方式在工程的lib下就可以了
JSON与JAVA数据的转换(JSON 即 JavaScript Object Natation,它是一种轻量级的数据交换格式,非
常适合于服务器与 JavaScript 之间的数据的交
- web.xml之Spring配置(基于Spring+Struts+Ibatis)
bijian1013
javaweb.xmlSSIspring配置
指定Spring配置文件位置
<context-param>
<param-name>contextConfigLocation</param-name>
<param-value>
/WEB-INF/spring-dao-bean.xml,/WEB-INF/spring-resources.xml,
/WEB-INF/
- Installing SonarQube(Fail to download libraries from server)
sunjing
InstallSonar
1. Download and unzip the SonarQube distribution
2. Starting the Web Server
The default port is "9000" and the context path is "/". These values can be changed in &l
- 【MongoDB学习笔记十一】Mongo副本集基本的增删查
bit1129
mongodb
一、创建复本集
假设mongod,mongo已经配置在系统路径变量上,启动三个命令行窗口,分别执行如下命令:
mongod --port 27017 --dbpath data1 --replSet rs0
mongod --port 27018 --dbpath data2 --replSet rs0
mongod --port 27019 -
- Anychart图表系列二之执行Flash和HTML5渲染
白糖_
Flash
今天介绍Anychart的Flash和HTML5渲染功能
HTML5
Anychart从6.0第一个版本起,已经逐渐开始支持各种图的HTML5渲染效果了,也就是说即使你没有安装Flash插件,只要浏览器支持HTML5,也能看到Anychart的图形(不过这些是需要做一些配置的)。
这里要提醒下大家,Anychart6.0版本对HTML5的支持还不算很成熟,目前还处于
- Laravel版本更新异常4.2.8-> 4.2.9 Declaration of ... CompilerEngine ... should be compa
bozch
laravel
昨天在为了把laravel升级到最新的版本,突然之间就出现了如下错误:
ErrorException thrown with message "Declaration of Illuminate\View\Engines\CompilerEngine::handleViewException() should be compatible with Illuminate\View\Eng
- 编程之美-NIM游戏分析-石头总数为奇数时如何保证先动手者必胜
bylijinnan
编程之美
import java.util.Arrays;
import java.util.Random;
public class Nim {
/**编程之美 NIM游戏分析
问题:
有N块石头和两个玩家A和B,玩家A先将石头随机分成若干堆,然后按照BABA...的顺序不断轮流取石头,
能将剩下的石头一次取光的玩家获胜,每次取石头时,每个玩家只能从若干堆石头中任选一堆,
- lunce创建索引及简单查询
chengxuyuancsdn
查询创建索引lunce
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import org.apache.lucene.analysis.Analyzer;
import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer;
import org.apache.lucene.document.Docume
- [IT与投资]坚持独立自主的研究核心技术
comsci
it
和别人合作开发某项产品....如果互相之间的技术水平不同,那么这种合作很难进行,一般都会成为强者控制弱者的方法和手段.....
所以弱者,在遇到技术难题的时候,最好不要一开始就去寻求强者的帮助,因为在我们这颗星球上,生物都有一种控制其
- flashback transaction闪回事务查询
daizj
oraclesql闪回事务
闪回事务查询有别于闪回查询的特点有以下3个:
(1)其正常工作不但需要利用撤销数据,还需要事先启用最小补充日志。
(2)返回的结果不是以前的“旧”数据,而是能够将当前数据修改为以前的样子的撤销SQL(Undo SQL)语句。
(3)集中地在名为flashback_transaction_query表上查询,而不是在各个表上通过“as of”或“vers
- Java I/O之FilenameFilter类列举出指定路径下某个扩展名的文件
游其是你
FilenameFilter
这是一个FilenameFilter类用法的例子,实现的列举出“c:\\folder“路径下所有以“.jpg”扩展名的文件。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28
- C语言学习五函数,函数的前置声明以及如何在软件开发中合理的设计函数来解决实际问题
dcj3sjt126com
c
# include <stdio.h>
int f(void) //括号中的void表示该函数不能接受数据,int表示返回的类型为int类型
{
return 10; //向主调函数返回10
}
void g(void) //函数名前面的void表示该函数没有返回值
{
//return 10; //error 与第8行行首的void相矛盾
}
in
- 今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题: Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Pl
dcj3sjt126com
centos
今天在测试环境使用yum安装,遇到一个问题:
Error: Cannot retrieve metalink for repository: epel. Please verify its path and try again
处理很简单,修改文件“/etc/yum.repos.d/epel.repo”, 将baseurl的注释取消, mirrorlist注释掉。即可。
&n
- 单例模式
shuizhaosi888
单例模式
单例模式 懒汉式
public class RunMain {
/**
* 私有构造
*/
private RunMain() {
}
/**
* 内部类,用于占位,只有
*/
private static class SingletonRunMain {
priv
- Spring Security(09)——Filter
234390216
Spring Security
Filter
目录
1.1 Filter顺序
1.2 添加Filter到FilterChain
1.3 DelegatingFilterProxy
1.4 FilterChainProxy
1.5
- 公司项目NODEJS实践0.1
逐行分析JS源代码
mongodbnginxubuntunodejs
一、前言
前端如何独立用nodeJs实现一个简单的注册、登录功能,是不是只用nodejs+sql就可以了?其实是可以实现,但离实际应用还有距离,那要怎么做才是实际可用的。
网上有很多nod
- java.lang.Math
liuhaibo_ljf
javaMathlang
System.out.println(Math.PI);
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1.2));
System.out.println(Math.abs(1));
System.out.println(Math.abs(111111111));
System.out.println(Mat
- linux下时间同步
nonobaba
ntp
今天在linux下做hbase集群的时候,发现hmaster启动成功了,但是用hbase命令进入shell的时候报了一个错误 PleaseHoldException: Master is initializing,查看了日志,大致意思是说master和slave时间不同步,没办法,只好找一种手动同步一下,后来发现一共部署了10来台机器,手动同步偏差又比较大,所以还是从网上找现成的解决方
- ZooKeeper3.4.6的集群部署
roadrunners
zookeeper集群部署
ZooKeeper是Apache的一个开源项目,在分布式服务中应用比较广泛。它主要用来解决分布式应用中经常遇到的一些数据管理问题,如:统一命名服务、状态同步、集群管理、配置文件管理、同步锁、队列等。这里主要讲集群中ZooKeeper的部署。
1、准备工作
我们准备3台机器做ZooKeeper集群,分别在3台机器上创建ZooKeeper需要的目录。
数据存储目录
- Java高效读取大文件
tomcat_oracle
java
读取文件行的标准方式是在内存中读取,Guava 和Apache Commons IO都提供了如下所示快速读取文件行的方法: Files.readLines(new File(path), Charsets.UTF_8); FileUtils.readLines(new File(path)); 这种方法带来的问题是文件的所有行都被存放在内存中,当文件足够大时很快就会导致
- 微信支付api返回的xml转换为Map的方法
xu3508620
xmlmap微信api
举例如下:
<xml>
<return_code><![CDATA[SUCCESS]]></return_code>
<return_msg><![CDATA[OK]]></return_msg>
<appid><