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王知无(import_bigdata)
Hive系统性学习专栏hivebigdatahdfs
一、Hive的几种数据模型内部表(Table将数据保存到Hive自己的数据仓库目录中:/usr/hive/warehouse)外部表(ExternalTable相对于内部表,数据不在自己的数据仓库中,只保存数据的元信息)分区表(PartitionTable将数据按照设定的条件分开存储,提高查询效率,分区----->目录)桶表(BucketTable本质上也是一种分区表,类似hash分区桶---->
- Milvus 实战全流程
学习路径总览1.Milvus基础知识什么是向量数据库?Milvus的核心概念(collection、field、index、partition、segment)Milvus和Faiss、Annoy、HNSW的区别2.安装与部署Docker快速部署Milvus(推荐)本地开发环境安装使用MilvusLite本地测试3.数据建模与管理创建Collection与Schema定义(包含向量字段和元数据字段
- 《剑指offer》-算法篇-排序
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题目最小的K个数数组中的逆序对代码实现最小的K个数题目描述:输入n个整数,找出其中最小的K个数。例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,。思路:按照各种排序算法,找到排序结果的前K个数。思路1:最简单的方案,对数组进行排序,取最小的k个思路2:借鉴快速排序的思想,找partition的基准点povit,比较povit和k值的大小思路3:大数据处理的思想,
- kafka的消息存储机制和查询机制
不辉放弃
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Kafka作为高性能的分布式消息队列,其消息存储机制和查询机制是保证高吞吐、低延迟的核心。以下从存储机制和查询机制两方面详细讲解,包含核心原理、关键组件及工作流程。一、Kafka消息存储机制Kafka的消息存储机制围绕高可用、高吞吐、可扩展设计,核心是通过分区、副本、日志分段和索引实现高效存储与管理。1.基本组织单位:主题(Topic)与分区(Partition)主题(Topic):消息的逻辑容器
- 组合问题(分割字符串)
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131.分割回文串-力扣(LeetCode)classSolution{private:vector>result;vectorpath;voidbacktracking(string&s,intstartIndex){if(startIndex>=s.size()){result.push_back(path);return;}for(inti=startIndex;i>partition(st
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⼀个消费者组中的⼀个分⽚对应⼀个消费者成员,他能保证每个消费者成员都能访问,如果组中成员太多会有空闲的成员Kafka消费者负载均衡策略详解从分区分配算法到Rebalance机制,全面解析Kafka如何实现消费者间的负载均衡,并提供调优建议和问题解决方案。1.核心概念术语作用类比ConsumerGroup共享消费任务的消费者组外卖骑手团队PartitionTopic的物理分片配送区域划分Rebala
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题目链接416.分割等和子集classSolution{publicbooleancanPartition(int[]nums){intsum=0;for(inti=0;i=0;j--){if(j-nums[i]>=0){//更新dp[j]:比较不放入当前数字和放入当前数字两种情况dp[j]=Math.max(dp[j],dp[j-nums[i]]+nums[i]);}}}returndp[tar
- Hive的窗口函数
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Hive的窗口函数(WindowFunctions)是其SQL功能的核心亮点之一,用于在分组数据上执行计算,同时保留原始表的行数(不压缩分组)。窗口函数特别适用于排名分析、趋势计算、移动统计等复杂场景,是处理时间序列数据和多维分析的利器。一、窗口函数的核心概念窗口函数的语法结构:function_name(arg1,arg2...)OVER([PARTITIONBYcol1,col2...]--分
- oracle 分区表 变大,Oracle11G新特性:分区表分区默认segment大小64k变为8M
阳光下的少年
oracle分区表变大
Oracle11G新特性:分区表分区默认segment大小64k变为8M2017-02-08在oracle11.2创建分区表,每个分区默认大小为8M,是由_partition_large_extents参数控制,可以算是11.2.0.2开始的一个新特性,为了减少extent数量,提高分区表性能,而设置的一个参数,默认为true,即分区表的每个extent为8M,和oracle10g相比,会导致同样
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ThischapterpresentedabriefoverviewofSQLServerpartitioning,includinganintroductiontothekeyconceptsandtermsneededtogainageneralunderstandingofthepartitioningprocess.verb/prɪˈzɛnt/1togivesomethingtosomeo
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Bylby学长2025.7.13讲课记录insmskySummerCamp目录大步小步算法(BSGS)例题T1[TJOI2007]可爱的质数T2[SDOI2011]计算器T3SPOJ3105ModStirling数第二类Stirling数第一类Stirling数Stirling数与幂例题T1CF932ETeamWorkT2CF961GPartitionsT3CF1278FCards大步小步算法(B
- Postgres中窗口函数lag以lead
午天
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sql中我们经常会用到聚合函数,聚合之后它会减少数据量,但是如果我们想把聚合之后的数据和原始数据同时展示出来,那么我们需要用到窗口函数。lag窗口函数通过条件把数据划分成子类,在子类中进行排序窗口函数的通用写法selectname,orderdate,cost,sum(cost)over(partitionbyextract(monthfromorderdate)orderbyorderdate)
- Apache Ignite 的 SQL 功能和分布式查询机制
这段内容讲的是ApacheIgnite的SQL功能和分布式查询机制。我们可以从几个关键点来理解:一、Ignite是一个分布式SQL数据库✅特点:符合ANSI-99SQL标准水平扩展(可扩展到多个节点)容错(fault-tolerant)支持两种数据分布方式:分区(Partitioned):数据分布在多个节点上复制(Replicated):每个节点都有完整数据副本二、SQL功能支持✅DML语句:Ig
- Apache Ignite 长事务终止机制
lang20150928
其他apacheIgnite
这段内容讲的是ApacheIgnite中长事务终止机制(LongRunningTransactionsTermination),特别是关于分区映射交换(PartitionMapExchange)与事务超时设置(TransactionTimeout)之间的关系。下面我将从几个方面来帮助你理解:一、什么是PartitionMapExchange?在Ignite集群中,数据是按照分区(Partition
- Spark RDD 之 Partition
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SparkRDD怎么理解RDD的粗粒度模式?对比细粒度模式SparkRDD的task数量是由什么决定的?一份待处理的原始数据会被按照相应的逻辑(例如jdbc和hdfs的split逻辑)切分成n份,每份数据对应到RDD中的一个Partition,Partition的数量决定了task的数量,影响着程序的并行度支持保存点(checkpoint)虽然RDD可以通过lineage实现faultrecove
- Milvus向量数据库集合操作初尝试
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目录1.集合(Collection)2.字段(Field)3.索引(Index)4.分区(Partition)5.实体(Entity)6.代码示例6.1集合创建6.2向量插入6.3向量查询6.4向量删除1.集合(Collection)集合是Milvus中存储数据的最基本单元。它类似于数据库中的一个表(table)。集合定义了数据的整体结构,包括数据类型、字段、索引等。作用:集合是你数据的容器,用来
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一.常用的transfromRDD算子通過並行化scala創建RDDvalrdd1=sc.parallelize(Array(1,2,3,4,5,6,7,8))查看該RDD的分區數量rdd1.partitions.lengthres23:Int=4使用filter算子valrdd2=sc.parallelize(List(5,6,4,7,3,8,2,9,1,10)).map(*2).sortBy(
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1FixedPartitions1.1Problem1.1.1requirementsformappingdatatotheclusternodes.Thedistributionshouldbeuniform.Itshouldbepossibletoknowwhichclusternodestoresaparticulardataitemwithoutmakingarequesttoallthe
- Paimon:Range Partition and Sort优化无主键表(Append-Only Table)查询
lifallen
Paimon数据库大数据数据结构javaapache
这个优化是通过对数据进行全局排序,从而让查询时能够跳过大量不相关的数据文件(DataSkipping),极大地减少I/O,提升查询速度。只需要在执行INSERT语句时,通过OPTIONSHint来启用和配置这个功能即可。RangePartitionAndSortForUnawareBucketTableITCase测试文件本身就是最好的例子。比如测试中的这句SQL:INSERTINTOtest_t
- 低版本hive(1.2.1)UDF实现清除历史分区数据
༺水墨石༻
hivehiveUDFhivehadoop数据仓库
目标:通过UDF实现对表历史数据清除入参:表名、保留天数N一、pom文件4.0.0com.examplehive-udf-example1.0-SNAPSHOTjarhive-udf-exampleHiveUDFfordeletingpartitionsbydateUTF-81.81.8org.apache.hivehive-exec1.2.1org.apache.hivehive-metasto
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一、首先,我们先弄清楚数据表中的数据是怎么分布的数据分布建表时,您需要通过设置分区和分桶,指定数据分布方式,并且建议您合理设置分区和分桶,实现数据均匀的分布。数据分布是指数据划分为子集,并按一定规则均衡地分布在不同节点上,能够有效裁剪数据扫描量,最大限度地利用集群的并发性能,从而提升查询性能。数据分布概览常见的数据分布方式现代分布式数据库中,常见的数据分布方式有如下四种:Round-Robin、R
- MySQL窗口函数学习
小菜0-o
mysql学习java
视频链接基本语法窗口限定一个范围,它可以理解为满足某些条件的记录集合,窗口函数也就是在窗口范围内执行的函数。基本语法窗口函数有over关键字,指定函数执行的范围,可分为三部分:分组子句(partitionby),排序子句(orderby),窗口子句(rows)over(partitionbyorderbyrowsbetweenand)窗口函数适用于在不破坏原有表结构的基础上,新增一列窗口的确定分组
- kafka partition分配_走近kafka-Partition分配与消息可靠性
编辑部小李
kafkapartition分配
Kafka的高可用源于其多个副本(replication)。拥有多个副本,那么带来的问题就是数据怎么同步。我们都知道数据是存放在partition物理目录下的文件里面。通过前面几节的介绍,我们也知道消息过来后直接跟partitionleader交互,然后由leader进行数据同步。由于partition的replication机制,在kafka看来partition不分leader和followe
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最近碰到生产环境现象一个flink程序单并行度(一个生产者),对应topic为8分区。每个分区都能消费到生产出的数据。整理知识点如下生产者写入消息到topic,kafka将依据不同的策略将数据分配到不同的分区中1.轮询分区策略2.随机分区策略3.按key分区分配策略4.自定义分区策略1.1轮询分区策略默认的策略,也是使用最多的策略,可以最大限度的保证所有消息平均分配到分区里面如果在生产消息时,ke
- Kafka 数据倾斜原因、影响与权威解决方案
一、数据倾斜的概念在Kafka环境中,数据倾斜是指数据在主题(Topic)的各个分区(Partition)之间分布不均匀的状况。理想情况下,分区设计期望数据能在各个分区均衡分布,如此一来,消费者组内的消费者便可均衡地从不同分区消费数据,从而充分利用系统资源实现高效并行处理。但当数据倾斜发生时,部分分区会承载大量数据,而其他分区的数据量则相对较少。二、数据倾斜产生的原因(一)生产者端原因分区键(Pa
- Flume到Kafka且均分到多个partition
小学僧来啦
FlumeKafkapartitionFlume
@Author:Spinach|GHB@Link:http://blog.csdn.net/bocai8058文章目录说明情况解决方法说明情况Flume向kafka发布数据时,发现kafka接收到的数据总是在一个partition中,而我们希望发布来的数据在所有的partition平均分布。应该怎么做呢?解决方法Flume的官方文档是这么说的:KafkaSinkusesthetopicandkey
- kafka如何让消息均匀的写入到每个partition
野老杂谈
全网最全IT公司面试宝典kafka分布式
在Kafka中,要实现消息均匀写入每个partition,核心是通过合理的分区分配策略让消息在partition间均衡分布。具体机制和实践方式如下:一、Kafka默认的分区分配逻辑(核心机制)Kafka生产者发送消息时,通过Partitioner接口(默认实现为DefaultPartitioner)决定消息写入哪个partition,核心逻辑如下:指定partition时若发送消息时显式指定了pa
- 3-Kafka常用指令
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Kafka常用指令大全一、Topic管理命令功能示例创建Topic指定分区和副本数kafka-topics.sh--create--bootstrap-serverlocalhost:9092--topictest--partitions3--replication-factor2查看Topic列表列出所有Topickafka-topics.sh--bootstrap-serverlocalhos
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【Kafka】KafkaProducer分区-051.分区的好处2.分区策略2.1默认的分区器DefaultPartitioner3.自定义分区器1.分区的好处(1)便于合理使用存储资源,每个Partition在一个Broker上存储,可以把海量的数据按照分区切割成一块一块数据存储在多台Broker上。合理控制分区的任务,可以实现负载均衡的效果。(2)提高并行度,生产者可以以分区为单位发送数据;消
- 各服务日志: Grok正则解析
根哥的博客
Linux系统Elasticsearchlogstash正则表达式
各类日志样例服务类型日志格式Java应用:如Kafka/ES[2025-04-2911:21:12,395]INFO[Logpartition=ck-1,dir=/opt/kafka_2.13-2.8.1/data]Incrementedlogstartoffsetto3591510004duetosegmentdeletion(kafka.log.Log)Tomcat27-Apr-202514:
- [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
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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
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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
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set
Given a collection of integers that might contain duplicates, nums, return all possible subsets.
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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.
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- Linux实用命令整理
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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。
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谨小慎微。
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“独立
- JAVA中堆栈和内存分配原理
uule
java
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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